Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks

En esta tesis doctoral se presentan diferentes métodos propuestos para el análisis y síntesis de sonidos cardíacos normales y anormales, logrando los siguientes aportes al estado del arte: i) Se implementó un algoritmo basado en la transformada wavelet empírica (EWT) y la energía promedio normalizada de Shannon (NASE) para mejorar la etapa de segmentación automática de los sonidos cardíacos; ii) Se implementaron diferentes técnicas de extracción de características para las señales cardíacas utilizando los coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC), los coeficientes de predicción lineal (LPC) y los valores de potencia. Además, se probaron varios modelos de Machine Learning para la clasificación automática de sonidos cardíacos normales y anormales; iii) Se diseñó un modelo basado en Redes Adversarias Generativas (GAN) para generar sonidos cardíacos sintéticos normales. Además, se implementa un algoritmo de eliminación de ruido utilizando EWT, lo que permite una disminución en la cantidad de épocas y el costo computacional que requiere el modelo GAN; iv) Finalmente, se propone un modelo basado en la arquitectura GAN, que consiste en refinar señales cardíacas sintéticas obtenidas por un modelo matemático con características de señales cardíacas reales. Este modelo se ha denominado FeaturesGAN y no requiere una gran base de datos para generar diferentes tipos de sonidos cardíacos. Cada uno de estos aportes fueron validados con diferentes métodos objetivos y comparados con trabajos publicados en el estado del arte, obteniendo resultados favorables.DoctoradoDoctor en Ingeniería Eléctrica y Electrónic

Estimation of the second heart sound split using windowed sinusoidal models

Knowing the time difference between the onsets of the aortic part (A2) and the pulmonic part (P2) of the second heart sound (S2), also referred to as the time split (TS) of S2, can assist in the diagnosis of a variety of heart diseases. However, estimating the TS is a non-trivial task due to the potential overlap between A2 and P2. In this paper, a model-based approach is proposed where both A2 and P2 are modeled as windowed sinusoids with their sum forming the S2 signal. Estimation of the model parameters and the S2 split form a non-convex optimization problem, where a local minimum is obtained using a sequential optimization procedure. First, the window parameters are found as the solution to a regularized least squares problem. Then, the frequencies and phases of the sinusoids are found by locating the maximal peaks of the heart signals’ frequency magnitudes, and using the corresponding phases. Finally, the TS is estimated as the time difference between the peaks of the cross-correlations between the measured S2 signal and the modeled A2/P2 signals. The algorithm is able to estimate the TS for synthetic signals with a root-mean-square error (RMSE) of 7.6 ms for equidistantly placed TSs between −70 ms and 70 ms. The RMSE increases for small TSs in the interval −30 ms to 10 ms, and at increased noise levels. The algorithm was applied to phonocardiograms recorded from 146 patients, where the average estimated TS was 29.6 ms, in conformance with the average TS of healthy subjects as found in the literature