Application of clustering techniques for lung sounds to improve interpretability and detection of crackles

Due to the subjectivity involved currently in pulmonary auscultation process and its diagnostic to evaluate the condition of respiratory airways, this work pretends to evaluate the performance of clustering algorithms such as k-means and DBSCAN to perform a computational analysis of lung sounds aiming to visualize a representation of such sounds that highlights the presence of crackles and the energy associated with them. In order to achieve that goal, Wavelet analysis techniques were used in contrast to traditional frequency analysis given the similarity between the typical waveform for a crackle and the wavelet sym4. Once the lung sound signal with isolated crackles is obtained, the clustering process groups crackles in regions of high density and provides visualization that might be useful for the diagnostic made by an expert. Evaluation suggests that k-means groups crackle more effective than DBSCAN in terms of generated clusters.Debido a la subjetividad que involucra actualmente el proceso de auscultación pulmonar y su diagnóstico para evaluar la condición de las vías respiratorias de un paciente, este trabajo busca evaluar el desempeño de los algoritmos de clustering: k-means y DBSCAN para efectuar un análisis computacional de sonidos pulmonares con el objetivo de visualizar una representación de dichos sonidos que exalte la presencia de estertores y la energía contenida en ellos. Para este fin, se emplearon técnicas de descomposición y análisis Wavelet a diferencia del tradicional análisis en frecuencia dada la similitud entre la forma de onda de un estertor típico y la wavelet sym4. Obtenida la señal de sonido pulmonar con estertores aislados, el proceso de clustering agrupa estertores en regiones de alta presencia y ofrece una visualización que puede ser de utilidad para el diagnóstico hecho por un experto. La evaluación hecha sugiere que k-means agrupa conjuntos de estertores de forma más efectiva que DBSCAN en términos de clusters generados

Deprivation and the dimmensionality of welfare: a variable-selection cluster analysis approach

En este artículo abordamos los problemas de la dimensionalidad del bienestar y el de la identificación de los pobres en forma multidimensional, encontrando primero los pobres con el espacio original de atributos, y luego reduciendo el espacio de bienestar. El punto de partida es la idea de que los "pobres" constituyen un grupo de individuos que son esencialmente diferentes de los "no pobres" en un marco multidimensional. Una vez que este grupo ha sido identificado, se propone reducir la dimensión del espacio de bienestar original resolviendo el problema de encontrar el más pequeño conjunto de atributos que se pueden reproducir con la mayor precisión posible para clasificar a los "pobres/no pobres" en la primera etapa.Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS

Deprivation and the dimmensionality of welfare: a variable-selection cluster analysis approach

En este artículo abordamos los problemas de la dimensionalidad del bienestar y el de la identificación de los pobres en forma multidimensional, encontrando primero los pobres con el espacio original de atributos, y luego reduciendo el espacio de bienestar. El punto de partida es la idea de que los "pobres" constituyen un grupo de individuos que son esencialmente diferentes de los "no pobres" en un marco multidimensional. Una vez que este grupo ha sido identificado, se propone reducir la dimensión del espacio de bienestar original resolviendo el problema de encontrar el más pequeño conjunto de atributos que se pueden reproducir con la mayor precisión posible para clasificar a los "pobres/no pobres" en la primera etapa.Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS

Aplicación de Técnicas de Clustering en Sonidos Adventicios para Mejorar la Interpretabilidad y Detección de Estertores

Due to the subjectivity involved currently in pulmonary auscultation process and its diagnostic to evaluate the condition of respiratory airways, this work pretends to evaluate the performance of clustering algorithms such as k-means and DBSCAN to perform a computational analysis of lung sounds aiming to visualize a representation of such sounds that highlights the presence of crackles and the energy associated with them. In order to achieve that goal, Wavelet analysis techniques were used in contrast to traditional frequency analysis given the similarity between the typical waveform for a crackle and the wavelet sym4. Once the lung sound signal with isolated crackles is obtained, the clustering process groups crackles in regions of high density and provides visualization that might be useful for the diagnostic made by an expert. Evaluation suggests that k-means groups crackle more effective than DBSCAN in terms of generated clusters. Debido a la subjetividad que involucra actualmente el proceso de auscultación pulmonar y su diagnóstico para evaluar la condición de las vías respiratorias de un paciente, este trabajo busca evaluar el desempeño de los algoritmos de clustering: k-means y DBSCAN para efectuar un análisis computacional de sonidos pulmonares con el objetivo de visualizar una representación de dichos sonidos que exalte la presencia de estertores y la energía contenida en ellos. Para este fin, se emplearon técnicas de descomposición y análisis Wavelet a diferencia del tradicional análisis en frecuencia dada la similitud entre la forma de onda de un estertor típico y la wavelet sym4. Obtenida la señal de sonido pulmonar con estertores aislados, el proceso de clustering agrupa estertores en regiones de alta presencia y ofrece una visualización que puede ser de utilidad para el diagnóstico hecho por un experto. La evaluación hecha sugiere que k-means agrupa conjuntos de estertores de forma más efectiva que DBSCAN en términos de clusters generados

Enfoque de gestión de conocimiento aplicado a un modelo integrado de aplicaciones sociales para el trabajo colaborativo entre pares académicos

We faced with a society identified as a knowledge society, characterized by the rapid development of scientific and technological knowledge, the trends to new ways of working, studying, creating and sharing knowledge, is seen in organizations, and particularly in the education, the need for better infrastructure to facilitate the academic performance of its functions to meet new social demands and stay in highly changing and competitive environments. Specifically, this paper proposes an alternative strategy, a model based on Knowledge Management that integrates social applications, to support collaborative work between academic peers and facilitate the generation, transmission and use of scientific and technological knowledge and mainly contribute to the explicitness of the knowledge created from academic tasks of teaching, research and extension.Presentado en el IX Workshop Tecnología Informática aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Deprivation and the dimmensionality of welfare: a variable-selection cluster analysis approach

En este artículo abordamos los problemas de la dimensionalidad del bienestar y el de la identificación de los pobres en forma multidimensional, encontrando primero los pobres con el espacio original de atributos, y luego reduciendo el espacio de bienestar. El punto de partida es la idea de que los "pobres" constituyen un grupo de individuos que son esencialmente diferentes de los "no pobres" en un marco multidimensional. Una vez que este grupo ha sido identificado, se propone reducir la dimensión del espacio de bienestar original resolviendo el problema de encontrar el más pequeño conjunto de atributos que se pueden reproducir con la mayor precisión posible para clasificar a los "pobres/no pobres" en la primera etapa.Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS

Enfoque de gestión de conocimiento aplicado a un modelo integrado de aplicaciones sociales para el trabajo colaborativo entre pares académicos

We faced with a society identified as a knowledge society, characterized by the rapid development of scientific and technological knowledge, the trends to new ways of working, studying, creating and sharing knowledge, is seen in organizations, and particularly in the education, the need for better infrastructure to facilitate the academic performance of its functions to meet new social demands and stay in highly changing and competitive environments. Specifically, this paper proposes an alternative strategy, a model based on Knowledge Management that integrates social applications, to support collaborative work between academic peers and facilitate the generation, transmission and use of scientific and technological knowledge and mainly contribute to the explicitness of the knowledge created from academic tasks of teaching, research and extension.Presentado en el IX Workshop Tecnología Informática aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Design and development of mobile application to characterize and classify lung sound based on Frequential Analysis and Wavelet Transform

Throughout the last decades, the lung auscultation has been used as one of themost popular procedures to evaluate the state of the respiratory airways with relative confidence based on the interpretation of the audio signals given by the stethoscope, a medical tool that has not changed significantly over the last years.The recent development of digital stethoscopes provides them with several capabilities that enhance auscultation interpretability with novel features like audio amplification, noise rejection and filtering. Even better is a digital stethoscope,which gives the chance of computerized signal analysis on lung sounds, which is the motivation of this work.Based on the lung sound characterization performed by Laenec [1], we consider that it is possible for a computer-based system to detect the elemental features ofa lung sound by its frequency contents and presence of discontinuities in order toclassify them into its basic types: ronchi, wheezes, and stridor.Using both traditional signal analysis tools, such as Fourier Transform, as well asnovel ones like Wavelet Transform, this work proposes to implement a mobile application for the Android OS along with a digital stethoscope that, beyond just classifying the content of a lung sound signal, provides a graphical representationof its characteristics like the frequency on discontinuous sounds found in the sound that might be helpful to make the diagnosis about the respiratory state of a patient easier.