Quantitative models for assessment of respiratory diseases

et al.

RESUMENEn este estudio, se presenta una metodología para evaluar lentes fáquicos intraoculares, cuando el flujo del humor La auscultación de señales basada en un estetoscopio estándar y/o electrónico no solo incluye sonidos internos del cuerpo, también incluye frecuentemente ruido externo de interferencia con componentes en el mismo rango. Esta forma de examinar es incluso afectada por los umbrales auditivos variantes de los profesionales de la salud y el grado de experiencia en reconocimiento de indicadores peculiares. Además, los resultados son a menudo caracterizados en términos cualitativos descriptivos sujetos a interpretaciones individuales. Para direccionar esta preocupación, los estudios presentados en este artículo contienen un procesamiento concurrente de las componentes dominantes de sonidos del corazón (HS) y del pulmón (HS), y una etapa de acondicionamiento que incluye la reducción de HS presente en señales LS. Específicamente, la transformada de Hilbert fue una técnica de caracterización para HS. En el caso de señales enfocadas a LS, las técnicas de detección de actividad de voz y el cálculo de umbrales de algunos componentes de los vectores acústicos de Coeficientes Cepstrales en Frecuencia Mel (MFCC), fueron útiles en la caracterización de eventos acústicos asociados. Las fases de inspiración y expiración fueron diferenciadas por medio de la sexta componente de MFCC. Con el fin de evaluar la eficiencia de esta aproximación, proponemos los Modelos Ocultos de Markov con Modelos Mesclados Gaussianos (HMM-GMM). Los resultados utilizando esta forma de detección son superiores cuando se desarrolla la clasificación con modelos HMM-GMM, la cual refleja las ventajas de la forma de detección cuantificable y clasificación sobre la aproximación clínica tradicional.PALABRAS CLAVE: Transformada de Hilbert (HT); Detección de Actividad de Voz (VAD); Modelos Mezclados Gaussianos(GMM); Modelos Ocultos de Markov (HMM).

Section: Vectores Mfccunclassified

Section: Modelos Mezclados Gaussianos (Gmm)unclassified

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Detección Automática y Clasificación de Eventos en Sonidos Cardiopulmonares de Sujetos Saludables

Mayorga-Ortiz

Valdez-Gonzalez

et al.

“…En MFCC, los sonidos son parametrizados, haciendo un preénfasis con filtros FIR, seguido por una ventana Hamming aplicada a cada trama de análisis [20][21][22][23].…”

Section: Vectores Mfccunclassified

“…Este cálculo se efectúa sobre vectores acústicos extraídos de las distintas grabaciones (LS o HS). La media $\vec \mu$ representa el promedio de todos los vectores, mientras que la matriz de covarianza $\Sigma_i$ modela la variabilidad de las características en una clase acústica [21].…”

Section: Modelos Mezclados Gaussianos (Gmm)unclassified

Determining optimal size of HMM-GMM models to classify bio-acoustic signals

Mayorga-Ortiz

Miranda-Vega

et al.

RESUMENEste artículo está relacionado con el análisis y la propuesta de una arquitectura HMM-GMM para clasificación de señales HS y LS, haciendo un énfasis en el tamaño del modelo. Actualmente, las enfermedades respiratorias y cardiovasculares son un problema a nivel mundial y con una alta mortandad, esto podría ser disminuido mediante un diagnóstico temprano y objetivo; las herramientas digitales y el empleo de reconocimiento de patrones ampliarían las perspectivas de aplicación. Particularmente, aquí se demuestra que los modelos HMM-GMM son eficientes para consultorios de atención primaria, así mismo los extractores de características tales como MFCC y Cuantiles mejoran la tarea de clasificación. Si bien la visualización con siluetas, dendrogramas y algoritmos tales como BIC no son concluyentes cuando se aplican GMM's, no obstante sí fue el punto de partida para dimensionar el tamaño del modelo, disminuyendo la cantidad de experimentos con distintos tamaños del mismo. Adicionalmente, se constata que la estructura de señales normales HS y LS cambian cuando hay patologías y permite la clasificación aplicando MFCC o Cuantiles. Además, se observa que con una gran cantidad de datos se podrían obtener modelos más robustos y adaptados, pero esto no es una limitante para el cálculo de los modelos. Palabras clave: cuantíl, Coeficientes Cepstrales en Frecuencia Mel (MFCC), Modelos Ocultos de Markov (HMM), Modelos Mezclados Gaussianos (GMM).

Modified classification of normal Lung Sounds applying Quantile Vectors

Mayorga

2012 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society

González

et al. 2012

In this paper a novel Lung Sound Automatic Verification (LSAV) system and front-end Quantile based acoustic models to classify Lung Sounds (LS) are proposed. The utilization of Quantiles allowed an easier and objective assessment with smaller computational demand. Moreover, less-complex Gaussian Mixture Models (GMM) were computed than those previously reported. The LSAV system allowed us to reach practically negligible error in healthy (normal) LS verification. LASV system efficiency and the optimal GMM's were evaluated by using Equal Error Rate (EER) and Bayesian Information Criterion (BIC) techniques respectively. These approaches could provide a tool for broader medical evaluation which does not rely, as it is often the case, on a qualitative and subjective description of LS.