Multiscale tsallis entropy for pulmonary crackle detection

Abnormalities in the lungs can be detected from the sound produced by the lungs. Diseases that occur in the lungs or respiratory tract can produce a distinctive lung sound. One of the examples of the lung sound is the pulmonary crackle caused by pneumonia or chronic bronchitis. Various digital signal processing techniques are developed to detect pulmonary crackle sound automatically, such as the measurement of signal complexity using Tsallis entropy (TE). In this study, TE measurements were performed through several orders on the multiscale pulmonary crackle signal. The pulmonary crackle signal was decomposed using the coarse-grained procedure since the lung sound as the biological signal had a multiscale property. In this paper, we used 21 pulmonary crackle sound and 22 normal lung sound for the experiment. The results showed that the second order TE on the scale of 1-15 had the highest accuracy of 97.67%. This result was better compared to the use of multi-order TE from the previous study, which resulted in an accuracy of 95.35%

Lungengeräuschanalyse bei herzinsuffizienten Patienten - Eine Pilotstudie zur Detektion von Rasselgeräuschen mittels elektronischer Auskultation

Einleitung: Die klassische Auskultation des Thorax ist eine wichtige, nicht-invasive und leicht durchführbare Methode, die unmittelbare und manchmal lebensrettende Informationen über Struktur und Funktion von Herz und Lunge liefert. Moderne Methoden der Biosignalanalyse machen es heute darüber hinaus möglich, weit mehr Informationen aus den auskultierten Geräuschphänomenen zu gewinnen, als es das einfache Abhören mit dem Stethoskop erlaubt. Verbindliche Standards bezüglich der technischen Anforderungen an ein Aufnahmesystem zur computergestützten, elektronischen Auskultation existieren erst seit einigen Jahren. Seither konnten verschiedene Arbeitsgruppen Analysesysteme entwickeln, die unterschiedliche Methoden der Signalanalyse vereinen und damit eine umfassende Beurteilung der verschiedenen Atem- und Nebengeräusche ermöglichen. Obwohl es im Rahmen dieser Bemühungen verschiedene methodische Ansätze gegeben hat, existiert auf dem medizintechnischen Markt gegenwärtig kein technisches System zur automatischen Detektion von Rasselgeräuschen. Methodik: Im Rahmen der vorliegenden Pilotstudie wird eine Methode zur Detektion von Rasselgeräuschen mittels computergestützter, elektronischer Auskultation vorgestellt. Bei dem verwendeten Aufnahmesystem handelt es sich um einen in Marburg speziell für die Analyse von Lungengeräuschen entwickelten Prototypen. Dieser entspricht dem CORSA-Standard und wurde in vorangegangenen Untersuchungen hauptsächlich zur Erkennung von Wheezing eingesetzt. Ergebnisse: In einem Methodenvergleich zwischen klassischer und elektronischer Auskultation belegen die präsentierten Ergebnisse, dass das bestehende System in der Lage ist, Rasselgeräusche mit einer Sensitivität von 100 % (95 %-KI 85 % - 100 %) und einer Spezifität von 88 % (95 %-KI 47 % - 100 %) zu detektieren. Über die durchgeführten Untersuchungen konnten weiterhin Referenzdaten von 30 herzinsuffizienten Patienten und 20 gesunden Probanden generiert werden, anhand derer in interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Medizintechnikern der Technischen Hochschule Mittelhessen ein funktionstüchtiger Algorithmus zur automatischen Detektion von Rasselgeräuschen entwickelt werden soll. Diskussion: Langfristig ist die Evaluierung und Validierung des Algorithmus in einer diagnostischen klinischen Studie anzustreben. Parallel dazu muss die Aufnahmemethode weiter optimiert werden. Empfehlungen bezüglich Signalgewinnung, analoger Signalaufbereitung und Digitalisierung sowie der Weiterverarbeitung der gewonnenen Signale werden in der vorliegenden Arbeit herausgearbeitet und bieten zum Teil ebenfalls Anreize für technische Weiterentwicklungen: So müssen Schallaufnehmer erprobt werden, die für Messungen im Liegen und somit auch für Langzeitregistrierungen geeignet sind. Außerdem wurde in der vorliegenden Studie nur das generelle Vorhandensein von Rasselgeräuschen bewertet. Die zeitliche Auflösung einzelner Rasselkomponenten wie auch deren exakte Quantifizierung und eine differenzierte Analyse der spektralen Eigenschaften detektierter Rasselereignisse ist aus diagnostischer Sicht jedoch notwendig. Weitere Studien müssen klären, welche Verfahren hier geeignet sind. Sollte sich in Folgeuntersuchungen bestätigen, dass die analysierten Lungengeräusche mit dem Schweregrad oder dem Auftreten einer Herzinsuffizienz korrelieren, so könnte in Zukunft auch die Lungengeräuschanalyse - neben bereits etablierten Methoden - als nicht-invasives Instrument bei Diagnose und Verlauf einer Herzinsuffizienz einsetzbar sein. Zusätzlich zu den beschriebenen Anwendungsbereichen liegt ein möglicher Nutzen dabei in der Überwachung von Intensivpatienten sowie in der Abklärung unklarer nächtlicher Dyspnoe-Zustände. Im Gegensatz zur klassischen Auskultation bietet die computergestützte, elektronische Auskultation die Möglichkeit einer objektiven, reproduzierbaren, qualitativen und quantitativen Analyse detektierter Signale

Identificação de estertores em sons respiratórios utilizando transformada wavelet e análise de discriminante linear

Crackles are adventitious and discontinuous breath sounds that occur in lung diseases. Time domain parameters classify the crackles as fine, medium, and coarse, and may have positive or negative polarity. This work investigates methods and tools to characterize and classify crackles. Samples of breath sounds containing crackles were normalized and resampled at 8 kHz. Several experiments using the discrete wavelet transform (DWT), linear discriminant analysis (LDA), and k-NN have been performed, and evaluated with ROC analysis. A pattern recognition system was implemented with DWT, LDA and k-NN to classify fine and coarse crackles, and normal breath sounds. The experiment with different signal border extension methods during DWT decomposition showed the influence on the results of the characterization. The results indicate that the methods ZPD, SP0, SYMH, SYMW, ASYMH, PPD and PER are recommended, while SP1 and ASYMW methods are not recommended for the decomposition and characterization of crackles because they generate different characteristics in the higher subbands. Another experiment showed that the characterization of crackles using DWT can be made using certain decomposition subbands (D3, D4, and D5 with signal sampled at 8 kHz), thus reducing the computational effort. Another classification system implemented using LDA and DWT showed that crackles can be classified by their polarity indicating a high degree of accuracy (AUC rate up to 0.9943 for Symlet 19). Two experiments were conducted for mother-wavelet selection that best characterizes crackles. The first one quantitatively evaluated the similarity between the crackle and several mother-wavelets using Pearson's correlation coefficient. The mother-wavelet that resulted a strong correlation with the crackles, being most indicated for use were: Reverse Biorthogonal 3.7, 5.5 Biorthogonal Reverse, Reverse Biorthogonal 3.5, Daubechies 5, Symlet 5, Daubechies 6, 7, and Symlet Daubechies 7. The second experiment selected mother-wavelets by the power concentration in subbands. Previous trials already shown that the energy of the crackles decomposed by DWT are concentrated in a few subbands, so mothers-wavelet that concentrate larger percentage of the energy in a specific subband were selected, which were Daubechies 7, Symlet 7, Coiflet 3 and Symlet 12. The final experiment performed was a combination of mother-wavelets to improve the separability of crackles and normal breath sounds. The experiment showed that a classification system using DWT, LDA, and a linear classifier may totally separate the two classes (AUC ratio = 1) when the combination of mother-wavelets to generate the feature vector of the signals is used.CAPESEstertores são sons respiratórios adventícios e descontínuos que ocorrem em patologias pulmonares. Parâmetros no domínio do tempo classificam os estertores como finos, médios e grossos, e podem ter polaridade positiva ou negativa. Este trabalho investiga métodos e ferramentas para caracterizar e classificar estertores. Amostras de sons respiratórios contendo estertores foram normalizadas e reamostradas em 8 kHz. Foram realizados diversos ensaios utilizando a transformada wavelet discreta (DWT) e a análise de discriminante linear (LDA), e avaliados com análise ROC. Um sistema de reconhecimento de padrões foi implementado com DWT, LDA e k-NN para classificar estertores finos, grossos e sons respiratórios normais. O ensaio com diferentes métodos de extensão de borda do sinal durante a decomposição DWT mostrou a influência nos resultados da caracterização. Os resultados indicam que os métodos ZPD, SP0, SYMH, SYMW, ASYMH, PPD e PER são recomendados, enquanto que os métodos SP1 e ASYMW não são recomendados para a decomposição e caracterização de estertores, pois geram características diferentes nas sub-bandas mais altas. Outro ensaio mostrou que a caracterização dos estertores utilizando DWT pode ser feita utilizando-se algumas sub-bandas de decomposição (D3, D4 e D5, no caso de sinais amostrados em 8 kHz), reduzindo-se desta forma o esforço computacional. Outro sistema de classificação implementado utilizando DWT e LDA mostrou que os estertores podem ser classificados indicando a polaridade com elevado grau de acerto (AUC de até 0,9943 para Symlet 19). Dois ensaios foram realizados para seleção da wavelet-mãe que melhor caracterize estertores. O primeiro ensaio avaliou quantitativamente a semelhança entre o estertor e diversas wavelets-mães através do índice de correlação de Pearson. As wavelets-mães que resultaram uma forte correlação com o estertores, se mostrando mais indicadas para serem utilizadas, foram: Reverse Biorthogonal 3.7, Reverse Biorthogonal 5.5, Reverse Biorthogonal 3.5, Daubechies 5, Symlet 5, Daubechies 6, Symlet 7 e Daubechies 7. O segundo ensaio selecionou a wavelet-mãe pela concentração de energia nas sub-bandas. Ensaios anteriores já mostravam que a energia dos estertores decompostos pela DWT se concentra em poucas sub-bandas, então foram selecionadas wavelets-mães que concentrassem maior porcentagem da energia em uma sub-banda específica, que foram: Daubechies 7, Symlet 7, Coiflet 3 e Symlet 12. O último ensaio realizado foi uma combinação de wavelets-mães para melhorar a separabilidade de estertores e sons respiratórios normais. O ensaio mostrou que um sistema de classificação utilizando DWT, LDA e um classificador linear pode separar totalmente as duas classes (índice AUC = 1) quando é utilizada a combinação de wavelets-mães para gerar o vetor de características dos sinais