Analysis of Respiratory Sounds: State of the Art

Objective This paper describes state of the art, scientific publications and ongoing research related to the methods of analysis of respiratory sounds. Methods and material Review of the current medical and technological literature using Pubmed and personal experience. Results The study includes a description of the various techniques that are being used to collect auscultation sounds, a physical description of known pathologic sounds for which automatic detection tools were developed. Modern tools are based on artificial intelligence and on technics such as artificial neural networks, fuzzy systems, and genetic algorithms… Conclusion The next step will consist in finding new markers so as to increase the efficiency of decision aid algorithms and tools

Measurement and analysis of breath sounds

Existing breath sound measurement systems and possible new methods have been critically investigated. The frequency response of each part of the measurement system has been studied. Emphasis has been placed on frequency response of acoustic sensors; especially, a method to study a diaphragm type air-coupler in contact use has been proposed. Two new methods of breath sounds measurement have been studied: laser Doppler vibrometer and mobile phones. It has been shown that these two methods can find applications in breath sounds measurement, however there are some restrictions. A reliable automatic wheeze detection algorithm based on auditory modelling has been developed. That is the human’s auditory system is modelled as a bank of band pass filters, in which the bandwidths are frequency dependent. Wheezes are treated as signals additive to normal breath sounds (masker). Thus wheeze is detectable when it is above the masking threshold. This new algorithm has been validated using simulated and real data. It is superior to previous algorithms, being more reliable to detect wheezes and less prone to mistakes. Simulation of cardiorespiratory sounds and wheeze audibility tests have been developed. Simulated breath sounds can be used as a training tool, as well as an evaluation method. These simulations have shown that, under certain circumstance, there are wheezes but they are inaudible. It is postulated that this could also happen in real measurements. It has been shown that simulated sounds with predefined characteristics can be used as an objective method to evaluate automatic algorithms. Finally, the efficiency and necessity of heart sounds reduction procedures has been investigated. Based on wavelet decomposition and selective synthesis, heart sounds can be reduced with a cost of unnatural breath sounds. Heart sound reduction is shown not to be necessary if a time-frequency representation is used, as heart sounds have a fixed pattern in the time-frequency plane

Mapa de sonidos respiratorios adventicios discontinuos

La metodología propuesta para la detección de las crepitancias incluyó 3 esquemas de procesamiento con base en conceptos de técnicas no lineales como el cálculo de la Dimensión Fractal (DF), conceptos de técnicas lineales como la parametrización de la información acústica multicanal con un modelo AR invariante en el tiempo y su clasificación por redes neuronales artificiales (AR-RNA) y el concepto de modelo AR variante en el tiempo (ARVT). Se han realizado varios esfuerzos para detectar estertores crepitantes, sin embargo, los resultados basan sus medidas de desempeño en información obtenida por un experto médico mediante el procedimiento TEWA. En esta tesis, en una primera fase, se prescindió de la detección por un experto y se generó una base de datos con crepitancias simuladas donde se tiene el control sobre el número, tipo, SNR y distribución espacial de las mismas al ser insertadas en información acústica multicanal proveniente de sujetos sanos. Los resultados demuestran que en casos simulados y con datos adquiridos de sujetos enfermos, la metodología basada en la técnica de ARVT proporciona los mejores resultados en términos del número de crepitancias y su distribución espacial. En consecuencia, las imágenes de sonidos adventicios generadas por el esquema ARVT fueron las más cercanas a las imágenes patrón en diferentes condiciones de simulación. Utilizando casos simulados se logró demostrar el desempeño y las limitaciones que tiene un experto médico en la detección de crepitancias comparado con e l método de ARVT. Además, el resultado generado con el esquema ARVT, con información acústica proveniente de un sujeto con Neumonía Intersticial Difusa, correlaciona con el número de estertores que el médico especialista, aplicando TEW A y su experiencia clínica, es capaz de detectar. Los resultados de la tesis se presentaron en el congreso internacional de la IEEE-EMBS que se llevó a cabo en la ciudad de Vancouver en el 2008 mediante dos participaciones, una presentación oral y otra en sesión de posters. Se anexan copias de ambos trabajos al final de la presente tesis.El análisis de los sonidos respiratorios (SR) normales y anormales representa una alternativa en el apoyo al diagnóstico de diversas enfermedades pulmonares. Esta tesis de maestría se enfoca en la identificación automatizada en registros puntuales de los sonidos adventicios discontinuos (estertores crepitantes), con el objetivo de generar una imagen que refleje la localización y distribución espacial de los sonidos crepitantes. La propuesta de la lmagenología de Sonidos Discontinuos es novedosa en el campo de los SR y la información espacio-temporal presente en la imagen generada tiene la ventaja que se encuentra asociada a la función pulmonar. El procedimiento de análisis de sonidos discontinuos conocido como Time Expanded Waveform Analysis (TEW A) es ampliamente utilizado para detectar visualmente las crepitancias y extraer parámetros en el dominio del tiempo que definen su morfología. Sin embargo, la técnica requiere de criterios que a la fecha son poco precisos para identificar a las crepitancias por ejemplo, que la amplitud de las crepitancias sea del doble de la amplitud del sonido respiratorio de base. La técnica presenta limitaciones, ya que en situaciones reales las crepitancias pueden estar traslapadas temporalmente, tener una SNR baja y poseer una forma de onda alterada debido al sonido respiratorio pulmonar de base. Por lo tanto TEW A, desde nuestra experiencia, no es adecuada para producir la imagen de sonidos adventicios, esto es entonces motivo de la presente investigación

Respiratory Sound Analysis for the Evidence of Lung Health

Significant changes have been made on audio-based technologies over years in several different fields along with healthcare industry. Analysis of Lung sounds is a potential source of noninvasive, quantitative information along with additional objective on the status of the pulmonary system. To do that medical professionals listen to sounds heard over the chest wall at different positions with a stethoscope which is known as auscultation and is important in diagnosing respiratory diseases. At times, possibility of inaccurate interpretation of respiratory sounds happens because of clinician’s lack of considerable expertise or sometimes trainees such as interns and residents misidentify respiratory sounds. We have built a tool to distinguish healthy respiratory sound from non-healthy ones that come from respiratory infection carrying patients. The audio clips were characterized using Linear Predictive Cepstral Coefficient (LPCC)-based features and the highest possible accuracy of 99.22% was obtained with a Multi-Layer Perceptron (MLP)- based classifier on the publicly available ICBHI17 respiratory sounds dataset [1] of size 6800+ clips. The system also outperformed established works in literature and other machine learning techniques. In future we will try to use larger dataset with other acoustic techniques along with deep learning-based approaches and try to identify the nature and severity of infection using respiratory sounds

Detecção automática de crepitações em sons respiratórios

Mestrado em Engenharia Electrónica e TelecomunicaçõesEsta dissertação explora métodos automáticos de detecção de crepitações. É descrita e discutida a implementação em MatLab de quatro algoritmos propostos na literatura. O primeiro é o de Vannuccini et al. [1], que envolve a aplicação de filtros Savitzky Golay – SG. O segundo é o de Hadjileontiadis e Rekanos [2], baseado no cálculo da Fractal Dimension – FD. O terceiro é uma versão alternativa do anterior substituindo o algoritmo de Katz pelo de Sevcik [3] para o cálculo da FD. O último é o proposto por Bahoura e Lu, baseado em Wavelet packet-based stationary and non stationary filters - WPST_NST [4] (com algumas adaptações). A avaliação de desempenho foi realizada sobre um repositório composto por 10 sons respiratórios (5 de pacientes com fibrose quística e 5 de pacientes com pneumonia) devidamente anotados por 3 profissionais de saúde. Por acordo entre as suas anotações, geraram-se referências para o cálculo dos valores de sensibilidade (SE), de precisão (PPV) e da média harmónica destes para os vários algoritmos. Para efeitos de teste, definiram-se empiricamente gamas úteis de detecção para cada algoritmo e grelhas de 10 limiares uniformemente espaçados nessas gamas úteis. Nos limiares de máximo desempenho (considerando resultados médios no repositório) obtiveram-se SE=87,5% e PPV=71,6% (F=77,4%) para o primeiro algoritmo, SE=91,4% e PPV=74,5% (F=81%) para o segundo, SE=91,5% e PPV=72,14% (F=79,4%) para o terceiro e SE=89,6% e PPV=71,9% (F=78,7%) para o último. Por combinação de filtros SG e do algoritmo FD de Sevcik estabeleceu-se um novo algoritmo híbrido (SG-FD) cujo máximo desempenho (considerando resultados médios no repositório) foi SE=84,75% e PPV=62,57% (F=65%). Finalmente, explorou-se a detecção por acordo entre algoritmos. Obtiveram-se anotações de acordo para cada um dos 10 ficheiros do repositório considerando todas as 10000 combinações de limiares possíveis. No ponto de desempenho óptimo (considerando resultados médios no repositório) obtiveram-se SE=91,4% e PPV=83,7%. A média harmónica (F) atinge 86,7%, superando em 7% o máximo obtido com algoritmos individuais (F=81% para o algoritmo de Hadjileontiadis e Rekanos).This dissertation explores automatic methods for crackle detection. It describes and discusses the MatLab implementation of four algorithms proposed in the literature. The first, by Vannuccini et al. [1], involves the application of Savitzky Golay (SG) filters. The second, by Hadjileontiadis and Rekanos [2], is based on the Fractal Dimension (FD) function. The third is an alternative version of the previous one, replacing the Katz algorithm by the Sevcik [3] algorithm for calculating the waveformʼs FD. The last one proposed, by Bahoura and Lu, is based on Wavelet packet-based stationary and non stationary filters – WPSTNST [4] (implemented with a few adaptations). Performance evaluation was based on a repository of 10 respiratory sounds (5 from patients with cystic fibrosis and 5 from patients with pneumonia) duly annotated by three health professionals. By agreement among their annotations, references were generated to calculate the values of sensitivity (SE), accuracy (PPV) and their harmonic mean (F) of the various algorithms. The useful threshold ranges of the four algorithms were empirically established and a set of 10 evenly spaced thresholds were defined for each. The top performance thresholds (considering average results in the repository) yielded SE=87.5% and PPV=71.6% (F=77.4%) for the first algorithm, SE=91.4% and PPV=74.5% (F=81%) for the second, SE=91.5% and PPV=72.14% (F=79.4%) for the third and SE=89.6% and PPV=71.9% (F=78.7%) for the fourth. By combining SG filters and Sevcik´s FD algorithm, a new hybrid algorithm (SG-FD) was established, whose maximum performance (considering average results in the repository) was SE=84,75% and PPV=62,57% (F=65%). Finally, detection by agreement between algorithms was explored. Agreement annotations were obtained for each of the 10 files in the repository considering every one of the 10,000 possible combination thresholds. At the point of optimal performance (average results in the repository) SE=91,4% and PPV=83,7% were obtained. The harmonic mean (F) reached 86.7%, surpassing by 7% the top performance achieved with individual algorithms (F=81% for the Hadjileontiadis and Rekanos algorithm)

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

Multichannel analysis of normal and continuous adventitious respiratory sounds for the assessment of pulmonary function in respiratory diseases

Premi extraordinari doctorat UPC curs 2015-2016, àmbit d’Enginyeria IndustrialRespiratory sounds (RS) are produced by turbulent airflows through the airways and are inhomogeneously transmitted through different media to the chest surface, where they can be recorded in a non-invasive way. Due to their mechanical nature and airflow dependence, RS are affected by respiratory diseases that alter the mechanical properties of the respiratory system. Therefore, RS provide useful clinical information about the respiratory system structure and functioning. Recent advances in sensors and signal processing techniques have made RS analysis a more objective and sensitive tool for measuring pulmonary function. However, RS analysis is still rarely used in clinical practice. Lack of a standard methodology for recording and processing RS has led to several different approaches to RS analysis, with some methodological issues that could limit the potential of RS analysis in clinical practice (i.e., measurements with a low number of sensors, no controlled airflows, constant airflows, or forced expiratory manoeuvres, the lack of a co-analysis of different types of RS, or the use of inaccurate techniques for processing RS signals). In this thesis, we propose a novel integrated approach to RS analysis that includes a multichannel recording of RS using a maximum of five microphones placed over the trachea and the chest surface, which allows RS to be analysed at the most commonly reported lung regions, without requiring a large number of sensors. Our approach also includes a progressive respiratory manoeuvres with variable airflow, which allows RS to be analysed depending on airflow. Dual RS analyses of both normal RS and continuous adventitious sounds (CAS) are also proposed. Normal RS are analysed through the RS intensity–airflow curves, whereas CAS are analysed through a customised Hilbert spectrum (HS), adapted to RS signal characteristics. The proposed HS represents a step forward in the analysis of CAS. Using HS allows CAS to be fully characterised with regard to duration, mean frequency, and intensity. Further, the high temporal and frequency resolutions, and the high concentrations of energy of this improved version of HS, allow CAS to be more accurately characterised with our HS than by using spectrogram, which has been the most widely used technique for CAS analysis. Our approach to RS analysis was put into clinical practice by launching two studies in the Pulmonary Function Testing Laboratory of the Germans Trias i Pujol University Hospital for assessing pulmonary function in patients with unilateral phrenic paralysis (UPP), and bronchodilator response (BDR) in patients with asthma. RS and airflow signals were recorded in 10 patients with UPP, 50 patients with asthma, and 20 healthy participants. The analysis of RS intensity–airflow curves proved to be a successful method to detect UPP, since we found significant differences between these curves at the posterior base of the lungs in all patients whereas no differences were found in the healthy participants. To the best of our knowledge, this is the first study that uses a quantitative analysis of RS for assessing UPP. Regarding asthma, we found appreciable changes in the RS intensity–airflow curves and CAS features after bronchodilation in patients with negative BDR in spirometry. Therefore, we suggest that the combined analysis of RS intensity–airflow curves and CAS features—including number, duration, mean frequency, and intensity—seems to be a promising technique for assessing BDR and improving the stratification of BDR levels, particularly among patients with negative BDR in spirometry. The novel approach to RS analysis developed in this thesis provides a sensitive tool to obtain objective and complementary information about pulmonary function in a simple and non-invasive way. Together with spirometry, this approach to RS analysis could have a direct clinical application for improving the assessment of pulmonary function in patients with respiratory diseases.Los sonidos respiratorios (SR) se generan con el paso del flujo de aire a través de las vías respiratorias y se transmiten de forma no homogénea hasta la superficie torácica. Dada su naturaleza mecánica, los SR se ven afectados en gran medida por enfermedades que alteran las propiedades mecánicas del sistema respiratorio. Por lo tanto, los SR proporcionan información clínica relevante sobre la estructura y el funcionamiento del sistema respiratorio. La falta de una metodología estándar para el registro y procesado de los SR ha dado lugar a la aparición de diferentes estrategias de análisis de SR con ciertas limitaciones metodológicas que podrían haber restringido el potencial y el uso de esta técnica en la práctica clínica (medidas con pocos sensores, flujos no controlados o constantes y/o maniobras forzadas, análisis no combinado de distintos tipos de SR o uso de técnicas poco precisas para el procesado de los SR). En esta tesis proponemos un método innovador e integrado de análisis de SR que incluye el registro multicanal de SR mediante un máximo de cinco micrófonos colocados sobre la tráquea yla superficie torácica, los cuales permiten analizar los SR en las principales regiones pulmonares sin utilizar un número elevado de sensores . Nuestro método también incluye una maniobra respiratoria progresiva con flujo variable que permite analizar los SR en función del flujo respiratorio. También proponemos el análisis combinado de los SR normales y los sonidos adventicios continuos (SAC), mediante las curvas intensidad-flujo y un espectro de Hilbert (EH) adaptado a las características de los SR, respectivamente. El EH propuesto representa un avance importante en el análisis de los SAC, pues permite su completa caracterización en términos de duración, frecuencia media e intensidad. Además, la alta resolución temporal y frecuencial y la alta concentración de energía de esta versión mejorada del EH permiten caracterizar los SAC de forma más precisa que utilizando el espectrograma, el cual ha sido la técnica más utilizada para el análisis de SAC en estudios previos. Nuestro método de análisis de SR se trasladó a la práctica clínica a través de dos estudios que se iniciaron en el laboratorio de pruebas funcionales del hospital Germans Trias i Pujol, para la evaluación de la función pulmonar en pacientes con parálisis frénica unilateral (PFU) y la respuesta broncodilatadora (RBD) en pacientes con asma. Las señales de SR y flujo respiratorio se registraron en 10 pacientes con PFU, 50 pacientes con asma y 20 controles sanos. El análisis de las curvas intensidad-flujo resultó ser un método apropiado para detectar la PFU , pues encontramos diferencias significativas entre las curvas intensidad-flujo de las bases posteriores de los pulmones en todos los pacientes , mientras que en los controles sanos no encontramos diferencias significativas. Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que utiliza el análisis cuantitativo de los SR para evaluar la PFU. En cuanto al asma, encontramos cambios relevantes en las curvas intensidad-flujo yen las características de los SAC tras la broncodilatación en pacientes con RBD negativa en la espirometría. Por lo tanto, sugerimos que el análisis combinado de las curvas intensidad-flujo y las características de los SAC, incluyendo número, duración, frecuencia media e intensidad, es una técnica prometedora para la evaluación de la RBD y la mejora en la estratificación de los distintos niveles de RBD, especialmente en pacientes con RBD negativa en la espirometría. El método innovador de análisis de SR que se propone en esta tesis proporciona una nueva herramienta con una alta sensibilidad para obtener información objetiva y complementaria sobre la función pulmonar de una forma sencilla y no invasiva. Junto con la espirometría, este método puede tener una aplicación clínica directa en la mejora de la evaluación de la función pulmonar en pacientes con enfermedades respiratoriasAward-winningPostprint (published version

Reconnaissance automatique des crépitants et des sibilants dans les sons acoustiques respiratoires

Les crépitants sont des sons respiratoires explosifs de courte durée, associés le plus souvent à un dysfonctionnement pulmonaire. Il s'agit de sons transitoires surajoutés aux bruits respiratoires normaux. Dans ce projet de recherche, nous avons développé un système d'analyse des crépitants dans le but de réaliser un outil d'aide au diagnostic. Ce système opère en deux étapes: dans la première, il sépare les crépitants des sons vésiculaires à l'aide d'un filtre adéquat; tandis que dans la seconde il détecte et classifie les crépitants en deux classes : les crépitants fins et les gros crépitants. La séparation des crépitants est une étape importante qui permet d 'extraire ceuxci, qui sont de nature non-stationnaire, des sons vésiculaires et cela afin d 'appliquer les méthodes de détection et de classification propres à ces types de signaux. Dans ce mémoire, nous proposons un nouveau filtre , basé sur les paquets d'ondelettes (WPST - NST), pour séparer les bruits non-stationnaires des bruits stationnaires. Le filtre proposé offre une meilleure performance comparativement aux méthodes existantes. Dans l'étape de la détection et de la classification des crépitants, nous avons expérimenté et comparé plusieurs paramètres afin de trouver le plus performant. Le paramètre dimension fractale (FD) est de premier choix pour la détection, tandis que la durée de la déflexion maximale (MDW), la fréquence du pic (PF) et la largeur de la bande gaussiènne (GBW) sont utilisées avec un modèle de mélange de gaussiènnes (GMM) pour la classification. Enfin, nous nous sommes intéressés à l'extraction des sibilants qui appartiennent à la classe des sons adventices continus. Nous avons testé quatre méthodes différentes afin d'évaluer et comparer leurs performances

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

Sistema para la detección automática de estertores crepitantes basado en un smartphone con sistema operativo Android

Los sonidos respiratorios (SR) son producidos durante la respiración y se clasifican de acuerdo a sus características acústicas en sonidos respiratorios normales o ventilatorios y en sonidos adventicios (agregados o superpuestos a los sonidos normales). Un tipo particular de sonidos adventicios son las crepitancias, las cuales tradicionalmente se clasifican según sus características temporales en finas (corta duración) y gruesas (larga duración). Características de las crepitancias tales como la morfología, el tipo, la cantidad y el tiempo de aparición en las fases respiratorias, están relacionadas con el tipo de padecimiento respiratorio y sus niveles de severidad. Una técnica ampliamente utilizada en el diagnóstico de las enfermedades respiratorias es la auscultación pulmonar mediante el estetoscopio mecánico. Sin embargo, la identificación auditiva de crepitancias resulta complicada debido a que son de muy corta duración (<20 ms) frecuentemente de baja intensidad, además resulta difícil escuchar sonidos cortos separados unos de otros en intervalos muy pequeños, todo esto aunado a las limitaciones inherentes a esta técnica, e.g. su carácter experto-dependiente, dada su dependencia en la habilidad y experiencia del médico. Afortunadamente, algunas de las limitaciones de la auscultación en la detección de crepitantes pueden superarse empleado sistemas computarizados. Además, las nuevas tecnologías móviles pueden mantener las características no invasivas, de movilidad y facilidad de uso de la técnica de auscultación y, a la par, permitir el análisis cuantitativo de los SR. Por lo anterior, en esta tesis se propone un sistema mHealth o de salud móvil para la adquisición de SR y detección automática de los estertores crepitantes, compuesto por un sensor acústico, un smartphone y una aplicación móvil (app) implementada en Android. La app propuesta permite al médico registrar, almacenar, reproducir y analizar los SR directamente en el smartphone. El algoritmo de detección automática de crepitancias implementado en la app se basa en el modelo autorregresivo variante en el tiempo (Time Variant Autoregressive, TVAR), donde el comportamiento no-estacionario de las crepitancias provoca cambios abruptos en los coeficientes del modelo TVAR en comparación con el sonido pulmonar de base. Además de la detección y conteo automáticos de las crepitancias, el algoritmo proporciona sus posiciones temporales iniciales y los resultados se resumen en términos de la ocurrencia de las crepitancias dentro del ciclo respiratorio. El rendimiento del detector automático se evaluó utilizando: 1) distintos escenarios de simulación (ES) formados a partir de crepitancias simuladas finas, gruesas y combinadas, con diferentes relaciones señal a ruido, insertadas aleatoriamente en los sonidos pulmonares adquiridos de sujetos sanos; y 2) señales reales adquiridas con el smartphone a pie de cama de pacientes con Neumopatías Intersticiales Difusas (NID). La estimación de las posiciones temporales iniciales para la totalidad de los ES presentó en promedio una sensibilidad de 91.21 9.94%, un valor predictivo positivo de 90.72 5.91% y una especificidad de 99.84 0.10%. Los resultados de las estimaciones de las posiciones de las crepitancias insertadas fue consistente para los distintos ES y el error promedio de la distancia entre las posiciones de las crepitancias insertadas y las posiciones estimadas que se encontró para todos los ES fue de 0.18 0.04 ms. La detección de las crepitancias gruesas en los ES resultó ser más problemática que la detección de las crepitancias finas. En el caso de los datos reales, los resultados mostraron la factibilidad de utilizar el sistema mHealth propuesto en entornos clínicos no controlados para ayudar al médico en la evaluación del estado pulmonar de un paciente. Por último es importante aclarar que el proceso de desarrollo de software de la aplicación es un tema que quedó fuera del alcance de esta tesis