Detección de patologías cardiacas por medio del análisis de fonocardiogramas

Medina Rivas, Ignacio (2020). Detección de patologías cardiacas por medio del análisis de fonocardiogramas. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Detección de patologías cardiacas por medio del análisis de fonocardiogramas
Author/s:
  • Medina Rivas, Ignacio
Contributor/s:
  • Osés del Campo, David
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
Date: October 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Fonocardiograma; Fonendoscopio digital
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Ingeniería Audiovisual y Comunicaciones [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Con el paso de los años, el vertiginoso avance de la tecnología ha permitido que el campo de la salud y sanidad, entre otros, experimente numerosas mejoras a la vanguardia del cuidado del paciente. Actualmente, nos apoyamos más en otro tipo de señales biomédicas, como lo es el electrocardiograma, por ejemplo, a la hora de evaluar anomalías cardiacas en los pacientes. Aunque bien es cierto que el fonocardiograma goza de cierta fama, su potencial puede no haber llegado a desarrollarse como debiera. Por ello, de cara a este proyecto, nos servimos de las posibilidades que nos brinda esta señal biomédica para tratar de detectar y diagnosticar patologías empleando una metodología poco común. Este método, como veremos de forma más exhaustiva más adelante, bebe de una proposición recogida en, un diagrama de flujo que se centra en estudiar las envolventes de diferentes fonocardiogramas y catalogarlos. Nosotros nos basamos en él, desarrollando un algoritmo que estudia la señal suministrada en el dominio del tiempo. Por medio de un estudio teórico de la morfología del fonocardiograma y ciclo cardiaco, además del análisis de fonocardiogramas ideales, elaboramos un sistema basado en la comparación con fonocardiogramas ideales y en el análisis de variables, como por ejemplo el numero de picos de S1, número de picos de S2, duración del murmullo, pico más alto que alcanza el murmullo, etcétera. Sin embargo, nuestro algoritmo tiene una serie de restricciones. La más visibles son que las señales suministradas deben de empezar por el inicio de S1, y que deben estar libres de ruido – principalmente el que proviene de la respiración del paciente y la búsqueda de los puntos de auscultación -. Además, el baremo de edad en el que se tiene que encontrar el paciente (entre 18 y 40 años, aproximadamente) es importante ya que, si no se cumple el primer requisito mencionado, la posibilidad de S3 podría llevar a la confusión al algoritmo, confundiendo S2 con S1 y S3 con S2. Los resultados son satisfactorios, ya que hemos sido capaces de capturar varios tipos de anomalías o, al contrario, detectar que la señal está libre de patología. Sin duda se han producido algunos errores, que nos llevan a nuevos procesos de análisis e introspección, mostrándonos los puntos débiles del código que hemos sintetizado. Abstract: Over the years, the dizzying advancement in technology has allowed the healthcare field, among others, to experience numerous improvements at the forefront of patient care. Currently, we rely more on other types of biomedical signals, such as the electrocardiogram, for example, when evaluating cardiac abnormalities in patients. Although it is true that the phonocardiogram has some prestige and fame, its potential may yet have some room for improvement. Therefore, for this project, we use the possibilities offered by this biomedical signal to try to detect and diagnose pathologies using a rare methodology. This method, as we will see in a more exhaustive way later, draws from a proposition collected in, a flow diagram that focuses on studying the envelopes of different phonocardiograms and cataloguing them. We rely on it, developing an algorithm that studies the signal supplied in the time domain. Through a theoretical study of the morphology of the phonocardiogram and cardiac cycle, in addition to the analysis of ideal phonocardiograms, we developed a system based on the comparison with ideal phonocardiograms and on the analysis of variables, such as the number of S1 peaks, number of S2 peaks, duration of the murmur, highest peak that the murmur reaches, etc. However, our algorithm has several restrictions. The most visible are that the signals supplied must start at the beginning of S1, and that they must be free of noise - mainly the one that comes from the patient's breathing and the search for auscultation points. In addition, the age scale in which the patient must be found (between 18 and 40 years, approximately) is important, since if the first requirement mentioned is not met, the possibility of S3 could lead to confusion for the algorithm, confusing S2 with S1 and S3 with S2. The results are satisfactory, since we have been able to capture various types of anomalies or, on the contrary, detect that the signal is free of pathology. Without a doubt, some errors have occurred, which lead us to new processes of analysis and introspection, showing us the weak points of the code that we have synthesized.

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Item ID: 67296
DC Identifier: http://oa.upm.es/67296/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:67296
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 02 Jun 2021 05:13
Last Modified: 02 Jun 2021 05:13
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