Deep learning for heart disease detection through cardiac sounds

Abstract Most of death causes are related to cardiovascular disease. In fact, there are several anomalies afflicting the heart beat, for instance heart murmur or artefact. We propose a method for heart disease detection. By gathering a set of feature obtainable directly from cardiac sounds, we consider this feature vector as input for a deep neural network to discriminate whether a cardiac sound is belonging to an healthy or to a patient with a cardiac disease. The experiment we performed demonstrated the effectiveness of the proposed approach in real-world environment

Classificação de sons cardíacos usando Motifs: desenvolvimento de uma aplicação móvel

Este documento foi redigido no âmbito da Tese, do Mestrado em Engenharia Informática na área de Tecnologias do Conhecimento e Decisão, do Departamento de Engenharia Informática, do ISEP, cujo tema é classificação de sons cardíacos usando motifs. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo de classificação de sons cardíacos, capaz de identificar patologias cardíacas. A classificação do som cardíaco é um trabalho desafiante dada a dificuldade em separar os sons ambiente (vozes, respiração, contacto do microfone com superfícies como pele ou tecidos) ou de ruído dos batimentos cardíacos. Esta abordagem seguiu a metodologia de descoberta de padrões SAX (motifs) mais frequentes, em séries temporais relacionando-os com a ocorrência sistólica (S1) e a ocorrência diastólica (S2) do coração. A metodologia seguida mostrou-se eficaz a distinguir sons normais de sons correspondentes a patologia. Os resultados foram publicados na conferência internacional IDEAS’14 [Oliveira, 2014], em Julho deste ano. Numa fase seguinte, desenvolveu-se uma aplicação móvel, capaz de captar os batimentos cardíacos, de os tratar e os classificar. A classificação dos sons é feita usando o método referido no parágrafo anterior. A aplicação móvel, depois de tratar os sons, envia-os para um servidor, onde o programa de classificação é executado, e recebe a resposta da classificação. É também descrita a arquitetura aplicacional desenhada e as componentes que a constituem, as ferramentas e tecnologias utilizadas.This document was prepared as part of the Thesis of the MSc in Computer Science in the area of Knowledge and Decision Technologies, Department of Computer Engineering, ISEP. The theme is classification of heart sounds. In this dissertation we present an algorithm for heart sounds classification, able to identify cardiac pathologies. The classification of the heart sound is a challenging work due to the difficulty in separating heartbeat sound from the ambient sounds (voices, breathing, microphone contact with surfaces like skin or textiles) or noise. In this approach we use the methodology of discovery of frequent SAX patterns (motifs) in time series, relating them with systolic (S1) and diastolic (S2) heart events. The methodology was effective to distinguish normal sounds from pathologic sounds. The results were published in international conference IDEAS'14 [Oliveira, 2014], in July. We have also developed a mobile application, able to capture, process and classify heart beats. The mobile application, captures and processes the sounds, sends them to a server where the classification program is running, and receives the classification result. We also described the application architecture, its components as well as the tools and technologies used

Diagnóstico cardíaco a partir de dados acústicos e clínicos

Este documento foi redigido no âmbito da dissertação do Mestrado em Engenharia Informática na área de Arquiteturas, Sistemas e Redes, do Departamento de Engenharia Informática, do ISEP, cujo tema é diagnóstico cardíaco a partir de dados acústicos e clínicos. O objetivo deste trabalho é produzir um método que permita diagnosticar automaticamente patologias cardíacas utilizando técnicas de classificação de data mining. Foram utilizados dois tipos de dados: sons cardíacos gravados em ambiente hospitalar e dados clínicos. Numa primeira fase, exploraram-se os sons cardíacos usando uma abordagem baseada em motifs. Numa segunda fase, utilizamos os dados clínicos anotados dos pacientes. Numa terceira fase, avaliamos a combinação das duas abordagens. Na avaliação experimental os modelos baseados em motifs obtiveram melhores resultados do que os construídos a partir dos dados clínicos. A combinação das abordagens mostrou poder ser vantajosa em situações pontuais.This document was written as part of the Thesis of the MSc in computer science in the area of Architecture, System and Network, Department of Computer Engineering in ISEP. The main theme of this Thesis is to diagnose cardiac diseases, through acoustic and clinical data. The goal of this work is to produce a process for automatically diagnosing heart problems using data mining classification techniques. Two types of data were used: heart sounds recorded in hospitals and clinical data. Initially, we explored the heart sounds using an approach based on motifs. In a second stage, we used the clinical data of the patients. In a third phase, we evaluated the combination of both approaches. Experimental evaluation showed that models based on motifs performed better than those built from clinical data. The combination of approaches has shown to be advantageous in specific situations