Classifying heart sounds using SAX motifs, random forests and text mining techniques

In this paper we describe an approach to classifying heart sounds (classes Normal, Murmur and Extra-systole) that is based on the discretization of sound signals using the SAX (Symbolic Aggregate Approximation) representation. The ability of automatically classifying heart sounds or at least support human decision in this task is socially relevant to spread the reach of medical care using simple mobile devices or digital stethoscopes. In our approach, sounds are firrst pre-processed using signal processing techniques (decimate, low-pass filter, normalize, Shannon envelope). Then the pre-processed symbols are transformed into sequences of discrete SAX symbols. These sequences are subject to a process of motif discovery. Frequent sequences of symbols (motifs) are adopted as features. Each sound is then characterized by the frequent motifs that occur in it and their respective frequency. This is similar to the term frequency (TF) model used in text mining. In this paper we compare the TF model with the application of the TFIDF (Term frequency - Inverse Document Frequency) and the use of bi-grams (frequent size two sequences of motifs). Results show the ability of the motifs based TF approach to separate classes and the relative value of the TFIDF and the bi-grams variants. The separation of the Extra-systole class is overly dificult and much better results are obtained for separating the Murmur class. Empirical validation is conducted using real data collected in noisy environments. We have also assessed the cost-reduction potential of the proposed methods by considering a fixed cost model and using a cost sensitive meta algorithm.Portuguese Funds through the FCT - Fundacao para a Ciencia e a Tecnologia (proj. FCOMP-01-0124-FEDER-037281 and FCOMP-01-0124-FEDER-PEst-OE/EEI/UI0760/2014)

Classificação de sons urbanos usando motifs e MFCC

A classificação automática de sons urbanos é importante para o monitoramento ambiental. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para classificar sons urbanos, que se baseia na descoberta de padrões frequentes (motifs) nos sinais sonoros e utiliza-los como atributos para a classificação. Para extrair os motifs é utilizado um método de descoberta multi-resolução baseada em SAX. Para a classificação são usadas árvores de decisão e SVMs. Esta nova metodologia é comparada com outra bastante utilizada baseada em MFCC. Para a realização de experiências foi utilizado o dataset UrbanSound disponível publicamente. Realizadas as experiências, foi possível concluir que os atributos motif são melhores que os MFCC a discriminar sons com timbres semelhantes e que os melhores resultados são conseguidos com ambos os tipos de atributos combinados. Neste trabalho foi também desenvolvida uma aplicação móvel para Android que permite utilizar os métodos de classificação desenvolvidos num contexto de vida real e expandir o dataset.The automatic classification of urban sounds is important for environmental monitoring. This work presents a new method to classify urban sounds based on frequent patterns (motifs) in the audio signals and using them as classification attributes. To extract the motifs, a multiresolution discovery based on SAX is used. For the classification itself, decision trees and SVMs are used. This new method is compared with another largely used based on MFCCs. For the experiments, the publicly available UrbanSound dataset was used. After the experiments, it was concluded that motif attributes are better to discriminate sounds with similar timbre and better results are achieved with both attribute types combined. In this work was also developed a mobile application for Android which allows the use of the developed classifications methods in a real life context and to expand the dataset

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

IDEAS-1997-2021-Final-Programs

This document records the final program for each of the 26 meetings of the International Database and Engineering Application Symposium from 1997 through 2021. These meetings were organized in various locations on three continents. Most of the papers published during these years are in the digital libraries of IEEE(1997-2007) or ACM(2008-2021)

Deteção de convulsões epiléticas a partir de eletroencefalogramas

A epilepsia atinge cerca de 1% da população mundial, e é caracterizada pela ocorrência de crises espontâneas. Pretende-se detetar (e prever) convulsões analisando os dados obtidos a partir de eletroencefalogramas (EEG). Para que os sistemas de deteção/previsão baseados em EEG funcionem de forma eficaz, os algoritmos computacionais devem identificar com segurança os períodos de maior probabilidade de ocorrência de convulsão. Se estes estados cerebrais de alerta fossem detetados, os pacientes poderiam evitar atividades potencialmente perigosas, como conduzir ou natação, e poderia ser administrada medicação somente quando necessário para evitar crises iminentes, reduzindo os efeitos colaterais globais. O objetivo deste trabalho é produzir um método/algoritmo capaz de classificar sinais resultantes do EEG, para deteção de convulsões epiléticas. Existem várias técnicas utilizadas para processamento dos sinais EEG e para os classificar. Pretende-se que sejam aplicadas neste trabalho técnicas utilizadas previamente, em trabalhos desenvolvidos anteriormente, em dados de sons cardíacos para deteção de patologia cardíaca.Epilepsy is present in about 1% of world’s population and it is characterized by the occurrence of spontaneous seizures. The goal is to detect (and predict) seizures by analyzing data captured from electroencephalograms (EEG). In order for systems that detect/predict seizures base in EEG data work properly is necessary that computational algorithms reliably detect the periods of increased probability of seizure occurrence. If these cerebral states of warning can be identified, the patients could avoid potential dangerous activities like driving or swimming and medications could be administrated only when needed to prevent imminent seizures, reducing the overall side effects. The objective of this work is to develop a method/algorithm able to classify signs received from EEG data for detection of epilepsy seizures. There are many techniques used for processing and classifying the signals of EEG data. One of the goals of this work is to use techniques already used, in previous works with cardiac sounds for detection of cardiac pathologies

Deteção de arritmias cardíacas em eletrocardiogramas usando deep learning

As arritmias cardíacas são perturbações do ritmo cardíaco comuns e podem causar sérios riscos na vida das pessoas, sendo hoje em dia umas das principais causas de morte na população em geral, essencialmente nos países desenvolvidos e em desenvolvimento. Muitas destas mortes poderiam ser evitadas se fosse realizada a deteção e a monitorização prévia destas arritmias a partir do Eletrocardiograma (ECG). O ECG é um exame fundamental no diagnóstico de doenças cardiovasculares e em várias patologias clínicas, registando a informação relativa ao funcionamento do coração através da sua atividade elétrica em cada batimento cardíaco. Através da análise dos dados obtidos por ECG, pretende-se a identificação dos períodos com maior probabilidade de ocorrência de arritmia, possibilitando assim uma maior eficácia na deteção e previsão dos sistemas baseados em ECG. Desta forma, os pacientes poderão melhorar bastante a sua qualidade de vida, garantindo uma maior rapidez na intervenção médica. Ademais, esta abordagem permitirá evitar os efeitos colaterais das arritmias e possivelmente reduzir a administração da medicação. O objetivo deste trabalho passa pelo desenvolvimento de uma metodologia capaz de classificar sinais resultantes do ECG, para deteção de arritmias cardíacas. São apresentadas nesta dissertação diversas técnicas utilizadas para o processamento e classificação dos sinais ECG, pretendendo-se que sejam aplicadas neste trabalho algumas destas técnicas.Heart arrhythmia, a group of conditions in which the heartbeat is irregular, is known nowadays as one of the main causes of death, targeting specially the population in developed and developing countries. Most of these fatalities could’ve been avoided by the previous detection and monitorization of this condition, through an Electrocardiography (ECG). The ECG is a fundamental exam on the diagnosis of heart conditions and several clinical pathologies, through the heart’s electrical activity, it registers information related to its behavior. Considering the data obtained from the ECG, it is intended the identification of periods in which there is more probability of arrhythmia occurrence, allowing a more efficient detection and prediction on ECG based systems. Taking this into account, it is foreseen an improvement on patient’s quality of life, assuring a quick medical intervention, avoiding the collateral effects of this condition, and possibly decreasing the dependence on medication. The main purpose of this work is centered on the development of a methodology, capable of identifying ECG signals, for the detection of heart arrhythmia. On this thesis, there will be presented several techniques for the processing and classification of ECG signals, some of which will be applied on this work

Políticas de Copyright de Publicações Científicas em Repositórios Institucionais: O Caso do INESC TEC

A progressiva transformação das práticas científicas, impulsionada pelo desenvolvimento das novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), têm possibilitado aumentar o acesso à informação, caminhando gradualmente para uma abertura do ciclo de pesquisa. Isto permitirá resolver a longo prazo uma adversidade que se tem colocado aos investigadores, que passa pela existência de barreiras que limitam as condições de acesso, sejam estas geográficas ou financeiras. Apesar da produção científica ser dominada, maioritariamente, por grandes editoras comerciais, estando sujeita às regras por estas impostas, o Movimento do Acesso Aberto cuja primeira declaração pública, a Declaração de Budapeste (BOAI), é de 2002, vem propor alterações significativas que beneficiam os autores e os leitores. Este Movimento vem a ganhar importância em Portugal desde 2003, com a constituição do primeiro repositório institucional a nível nacional. Os repositórios institucionais surgiram como uma ferramenta de divulgação da produção científica de uma instituição, com o intuito de permitir abrir aos resultados da investigação, quer antes da publicação e do próprio processo de arbitragem (preprint), quer depois (postprint), e, consequentemente, aumentar a visibilidade do trabalho desenvolvido por um investigador e a respetiva instituição. O estudo apresentado, que passou por uma análise das políticas de copyright das publicações científicas mais relevantes do INESC TEC, permitiu não só perceber que as editoras adotam cada vez mais políticas que possibilitam o auto-arquivo das publicações em repositórios institucionais, como também que existe todo um trabalho de sensibilização a percorrer, não só para os investigadores, como para a instituição e toda a sociedade. A produção de um conjunto de recomendações, que passam pela implementação de uma política institucional que incentive o auto-arquivo das publicações desenvolvidas no âmbito institucional no repositório, serve como mote para uma maior valorização da produção científica do INESC TEC.The progressive transformation of scientific practices, driven by the development of new Information and Communication Technologies (ICT), which made it possible to increase access to information, gradually moving towards an opening of the research cycle. This opening makes it possible to resolve, in the long term, the adversity that has been placed on researchers, which involves the existence of barriers that limit access conditions, whether geographical or financial. Although large commercial publishers predominantly dominate scientific production and subject it to the rules imposed by them, the Open Access movement whose first public declaration, the Budapest Declaration (BOAI), was in 2002, proposes significant changes that benefit the authors and the readers. This Movement has gained importance in Portugal since 2003, with the constitution of the first institutional repository at the national level. Institutional repositories have emerged as a tool for disseminating the scientific production of an institution to open the results of the research, both before publication and the preprint process and postprint, increase the visibility of work done by an investigator and his or her institution. The present study, which underwent an analysis of the copyright policies of INESC TEC most relevant scientific publications, allowed not only to realize that publishers are increasingly adopting policies that make it possible to self-archive publications in institutional repositories, all the work of raising awareness, not only for researchers but also for the institution and the whole society. The production of a set of recommendations, which go through the implementation of an institutional policy that encourages the self-archiving of the publications developed in the institutional scope in the repository, serves as a motto for a greater appreciation of the scientific production of INESC TEC