Propostas de técnicas para caracterização e classificação automática de sons pulmonares adventícios

• Autor(a) principal: Riella, Rodrigo Jardim
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/133
• topic: Pulmões - Sons; Aparelho respiratório - Fisiologia; Redes neurais (Computação); Análise espectral; Neural networks (Computer science); Spectrum analysis

Nesta tese, descrevem-se técnicas matemáticas visando a caracterização e classificação de sons pulmonares adventícios, por meio de sua análise espectral. Para alcançar este objetivo, desenvolveu-se duas novas metodologias, que utilizam Análise em Multiresolução, implementada a partir da Transformada Wavelet Discreta. A primeira metodologia desenvolvida é utilizada para classificar automaticamente os sons pulmonares em quatro grupos: sons normais e sons adventícios contínuos e descontínuos, notificando também o caso de ocorrência das duas anomalias no mesmo ciclo respiratório. Durante o processamento, o ciclo respiratório é decomposto até seu décimo nível, calculando a energia dos coeficientes detalhe em cada nível de decomposição, assim como a energia dos coeficientes de aproximação. Deste cálculo, obtém-se uma curva de variação da energia em relação ao nível de decomposição, sendo que as curvas obtidas se mostraram curvas caracterísitcas em relação ao tipo de som adventício. Tais curvas são aplicadas a uma simulação de Rede Neural Artificial de Função de Base Radial, que atua como classificador entre os quatro grupos. Esta técnica foi testada utilizando dez wavelets, sendo treinadas cem redes neurais para cada uma. Os melhores resultados apresentaram índice de acerto entre 88% e 92,36% para o conjunto de teste, em um total de 275 ciclos respiratórios. A segunda metodologia, denominada Filtragem por Análise Espectral Seletiva, decompõe o som pulmonar até seu quarto nível, calculando o espectro dos coeficientes aproximação e, baseado na componente de frequência prepoderante, calcula um filtro FIR multibanda. Este filtro é utilizado para eliminar todas as {sic} componentes espectrais dos coeficientes de aproximação, com exceção do mais proeminente. Após o procedimento de filtragem, o sinal é recomposto através de reconstrução wavelet. Para a avaliação de seus resultados, foram testadas dez wavelets no processo de decomposição e reconstrução. Para a wavelet que apresentou melhores resultados, obteve-se uma atenuação dos sons cardíacos da ordem de 6dB em relação aos sons adventícios que ocorrem na mesma faixa espectral, utilizando a Densidade Espectral de Potência dos sinais como referência. Esta metodologia mostrou resultados satisfatórios na tarefa de eliminar tanto os ruídos relativos ao fluxo aéreo normal nas vias aeríferas quanto os sons cardíacos, mantendo somente os sons adventícios nas gravações de sons pulmonares.