Resumen de Expanded VAD Guided Subdivision of Cardiopulmonary Sounds

Pedro Mayorga Cordero, Julio A. Valdez, Christopher Druzgalski, Vesna Zeljkovic, Gilberto Chávez Gris, Monceni Perez

• español

  La auscultación cardiopulmonar es un procedimiento de diagnóstico que tiene una tarea difícil ya que los componentes de la frecuencia cardíaca y los sonidos pulmonares se superponen. Hubo muchos enfoques para cuantificar las características de estas señales, y uno de los más nuevos es la detección de actividad de voz (VAD) y los modelos mezclados gaussianos (GMM).

  Considerando los ruidos pulmonares y cardíacos como eventos acústicos, este artículo propone una nueva metodología de evaluación de estos indicadores de diagnóstico. Aquí, se aplicó un nuevo VAD basado en GMM (VAD-GMM) para detectar y extraer los eventos principales en el sonido pulmonar y cardíaco. Los resultados de VAD-GMM se compararon con otra metodología de VAD basada en el enfoque estadístico, y se descubrió que VAD-GMM da resultados más definitivos. Dado que los coeficientes cepstrales de frecuencia de mel (MFCC) y los vectores de características de cuartiles, ya tuvieron éxito en el reconocimiento de patrones, VAD-GMM se llevó a cabo utilizando este tipo de vectores acústicos. Por lo tanto, este método podría agregar una transición de la auscultación tradicional cualitativa a la evaluación cuantitativa y el diagnóstico computarizado asistido mediante la identificación de indicadores acústicos anormales. El diagnóstico por detección computarizada promete ser un método más eficiente que los métodos tradicionales, que están limitados por la capacidad auditiva y la experiencia de un profesional médico.

• English

  Abstract—Cardiopulmonary auscultation is a diagnostic procedure that has a challenging task since the components of heart rate and lung sounds overlap. There were many approaches to quantify the characteristics of these signals, and one of the newest is the voice activity detection (VAD) and the Gaussian Mixture Models (GMM). Considering the lung and heart sounds as acoustic events, this paper proposes a novel assessment methodology of these diagnostic indicators. Here, a new VAD based on GMM (VAD-GMM) was applied to detect and extract the main events in lung sound and heart sounds. VAD-GMM results were compared with other VAD methodology based on statistical approach, and it was found that VAD-GMM give more definite results. Since Mel Frequency Cepstral coefficients (MFCC) and Quartiles feature vectors, were already successful in pattern recognition, VAD-GMM was carried out using this kind of acoustic vectors. Therefore, this method could add in a transition from qualitative traditional auscultation to quantitative assessment and assisted computerized diagnosis by identifying abnormal acoustic indicators. Diagnosis by computerized detection promises to be a more efficient method than traditional methods, which are limited by the auditory capability and experience of a medical professional.

• português

  A ausculta cardiopulmonar é um procedimento de diagnóstico que tem uma tarefa difícil e os componentes da frequência cardíaca e dos sons pulmonares se sobrepõem. Havia muitas abordagens para quantificar as características desses sinais, e uma das mais recentes é a detecção de atividade de voz (VAD) e modelos de mixagem gaussiana (GMM). Considerando os ruídos pulmonares e cardíacos como eventos acústicos, este artigo propõe uma nova metodologia para avaliar esses indicadores diagnósticos. Aqui, um novo VAD baseado em GMM (VAD-GMM) foi aplicado para detectar e extrair os principais eventos no som pulmonar e cardíaco. Os resultados do VAD-GMM foram comparados com outra metodologia do VAD com base na abordagem estatística, e verificou-se que o VAD-GMM fornece resultados mais definitivos. Como os coeficientes de frequência de mel cepstral (MFCC) e os vetores característicos do quartil já eram bem-sucedidos no reconhecimento de padrões, o VAD- GMM realizou o uso desse tipo de vetores acústicos. Portanto, esse método pode adicionar uma transição da ausculta qualitativa tradicional para avaliação quantitativa e diagnóstico computadorizado assistido, identificando indicadores acústicos anormais.

  O diagnóstico computadorizado promete ser um método mais eficiente do que os métodos tradicionais, limitados pela audição e experiência de um profissional médico.