Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

PCG signal classification using a hybrid multi round transfer learning classifier

Ismail Shahid, Ismail Basit

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2023

|

Vol. 43, no. 1

313--334

EN

Diagnosis of cardiovascular diseases using Phonocardiography(PCG) is a challenging task as signal itself is cyclo-stationary. It has spectral contents which are overlapped by multiple sources having similar spectral contents but acting as noise. Moreover, length variation in the signals and sampling using different equipment also make analysis of these signal a testing task. In this research, authors have introduced a hybrid technique to counter the variations just mentioned. Our technique is composed of high resolution spectrum generation, conversion of spectral contents to Spectrogram and multi round training. Use of fixed length spectral contents makes system independent of signal length. By using Spectrogram, the deep features can be extracted from spectrum which are used as an input to Pre-trained networks (PTNs). Finally, transfer learning is applied with multiple rounds of training. The introduced methodology is validated using multiple datasets having different PCG signals, sampling frequency, signals length and signal quality. From the reported results, it is evident that Chirplet Z transform (CZT) based Spectrogram can be utilized for mutlticlass classification. If CZT based Spectrograms are passed through multi rounds of training, then accuracy can be further increased. The reported results are accurate to 99% in the case of testing for best case scenarios and even in worst case, the results dont fall below 85%. However, an important observation is that they are consistent across the experimental protocols. The computational cost associated with the introduced technique is low which makes it suitable for hardware implementation.

2

Preliminary study in the analysis of the severity of cardiac pathologies using the higher-order spectra on the heart-beats signals

Berraih Sid Ahmed, Baakek Yettou Nour El Houda, Debbal Sidi Mohammed El Amine

Polish Journal of Medical Physics and Engineering

|

2021

|

Vol. 27, Iss. 1

73--85

EN

Phonocardiography is a technique for recording and interpreting the mechanical activity of the heart. The recordings generated by such a technique are called phonocardiograms (PCG). The PCG signals are acoustic waves revealing a wealth of clinical information about cardiac health. They enable doctors to better understand heart sounds when presented visually. Hence, multiple approaches have been proposed to analyze heart sounds based on PCG recordings. Due to the complexity and the high nonlinear nature of these signals, a computer-aided technique based on higher-order statistics (HOS) is employed, it is known to be an important tool since it takes into account the non-linearity of the PCG signals. This method also known as the bispectrum technique, can provide significant information to enhance the diagnosis for an accurate and objective interpretation of heart condition. The objective expected by this paper is to test in a preliminary way the parameters which can make it possible to establish a discrimination between the various signals of different pathologies and to characterize the cardiac abnormalities. This preliminary study will be done on a reduced sample (nine signals) before applying it subsequently to a larger sample. This work examines the effectiveness of using the bispectrum technique in the analysis of the pathological severity of different PCG signals. The presented approach showed that HOS technique has a good potential for pathological discrimination of various PCG signals.

3

Czasowo-częstotliwościowa analiza sygnałów fonokardiograficznych

Lejkowski W., Dobrowolski A. P., Majka K., Olszewski R.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2018

|

Vol. 59, nr 2

2--7

PL

Celem artykułu jest przedstawienie wyników analizy czasowo-częstotliwościowej sygnałów fonokardiograficznych. Powodem podjęcia działań dotyczących badania tego typu sygnałów są statystyki Światowej Organizacji Zdrowia, które od lat wskazują, iż pierwszą przyczyną zgonów na świecie są choroby układu sercowo-naczyniowego [1]. Powodem dominacji tego typu schorzeń w statystykach jest rosnący stres psychospołeczny oraz malejąca aktywność fizyczna społeczeństwa. Badanie tonów serca i detekcja schorzeń w oparciu o sygnał fonokardiograficzny na wczesnym etapie badań lekarskich może skutecznie przyczynić się do zmniejszenia wysokich statystyk umieralności. W artykule przedstawiono wyniki opracowanego algorytmu, który dla 15 osobowego zbioru przypadków charakteryzuje się czułością na poziomie 100% i specyficznością równą 87,50%, co z medycznego punktu widzenia jest wynikiem satysfakcjonującym.

EN

The aim of this article is to present the results of time-frequency analysis of phonocardiographic signals. The reason for undertaking such studies is the World Health Organization (WHO) statistics, which for years have shown that cardiovascular disease is the leading cause of death in the world [1]. The reason for the dominance of this type of illness in statistics is the increasing psychosocial stress and decreasing physical activity of the population. Heart rate and disease detection based on phonocardiographic data at an early stage of medical examination can effectively contribute to the reduction of high mortality statistics. The paper presents the results of the developed algorithm, which for the 15-person case collection is characterized by a sensitivity of 100% and a specificity of 87.50%, which is a satisfactory result from the medical point of view.

4

Wieloaspektowa analiza spektralna sygnałów fonokardiograficznych

Lejkowski W., Dobrowolski A. P., Gawron B., Olszewski R.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2017

|

R. 93, nr 10

73--76

PL

W artykule przedstawiono koncepcję analizy spektralnej sygnałów fonokardiograficznych. Zaprezentowano wyniki analizy sygnałów zawierających od kilku do kilkunastu uderzeń serca oraz sygnałów krótkich zawierających pojedyncze uderzenie serca. Przedstawiono propozycje kilkudziesięciu widmowych cech dystynktywnych oraz ocenę ich przydatności w diagnostyce schorzeń kardiologicznych.

EN

The article presents the idea of spectral analysis of phonocardiographic signals. The results of analysis of signals containing from several to over a dozen heartbeats and short signals containing only one heartbeat. Proposals dozens of spectral distinctive features and evaluate their usefulness in the diagnosis of cardiac diseases.

5

The measurement system for analyzing heart sounds with ECG reference signal

Lejkowski W., Dobrowolski A., Olszewski R.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2016

|

R. 92, nr 11

31--34

EN

This article present the problem of measurement and analysis heart sounds, and designed the measuring system for recording and analyzing heart sounds and murmurs to isolate specific factors, that allow in future to differentiate specific cases of heart disease. This text presents the issue of listening the heart beat and murmurs in the non-acoustic band in the context of physiological and pathological processes occurring in the human body, and the imperfections of human hearing.

PL

W artykule przedstawiono problematykę pomiarów i analizy dźwięków serca oraz wykonany system pomiarowy służący do rejestracji i analizy tonów i szmerów serca w celu wyodrębnienia cech dystynktywnych pozwalających w dalszej perspektywie na różnicowanie określonych przypadków chorobowych. Przedstawiono problematykę odsłuchu tonów i szmerów serca w zakresie niskich częstotliwości w kontekście procesów fizjologicznych i patologicznych zachodzących w organizmie ludzkim oraz niedoskonałości ludzkiego słuchu.

6

Identyfikacja dźwięków serca za pomocą algorytmu LPC oraz sztucznej sieci neuronowej

Gradolewski D., Redlarski G.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 3

161--164

PL

W artykule przedstawiono algorytm klasyfikacji sygnału fonokardiograficznego, który umożliwia skuteczną identyfikację 12 różnych stanów. Poprzez połączenie ze sobą algorytmu kodowania liniowego (LPC) wraz ze sztuczną siecią neuronową uzyskano skuteczność klasyfikacji sięgającą 82% oraz pełną skuteczność w rozróżnieniu pomiędzy stanami: braku lub występowania schorzenia. Najlepsze rezultaty uzyskano dla jednokierunkowych, dwuwarstwowych sieci, odpowiednio z 24, 20 oraz 12 neuronami w warstwach ukrytych, których zadaniem było: wstępne wykrycie nieprawidłowości, identyfikacja zdrowego tonu oraz identyfikacja patologii. Do uczenia sieci wykorzystano adaptacyjny algorytm wstecznej propagacji -traingda. Opracowany system w przyszłości może zostać zaimplementowany w urządzeniach mobilnych takich jak smartfony czy tablety.

EN

In this paper a new classification algorithm of phonocardiography signal is presented. It enables an effective identification of 12 different heart sounds. Through the combination of Linear Predictive Coding (LPC) algorithm and artificial neural network, an accuracy of 82% in identification of signals and 100% of precision in distinguishing between pathological and healthy sound were obtained. The best results were obtained with three neural networks with 24, 20 and 12 neurons in the hidden layer, which were responsible for preliminary identification of pathology, identification of healthy tones and identification of the pathology. The networks were taught with traingda backpropagation algorithm. In the future, this system could be implemented on smartphones or tablets.

7

Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową

Gradolewski D., Tojza P., Redlarski G.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 11

227--230

PL

Podstawowym problemem podczas projektowania systemu autodiagnostyki chorób serca, bazującego na analizie sygnału fonokardiograficznego (PCG), jest konieczność zapewnienia, niezależnie od warunków zewnętrznych, sygnału o wysokiej jakości. W artykule, bazując na zdolności Sztucznej Sieci Neuronowej (SSN) do predykcji sygnałów periodycznych oraz quasi-periodycznych, został opracowany adaptacyjny algorytm filtracji dźwięków serca. Wykazano, że poprzez zastosowanie jednokierunkowej, dwuwarstwowej sieci neuronowej ze 100 neuronami w warstwie wejściowej oraz odpowiednio z 25 i 10 neuronami w warstwach ukrytych oraz poprzez zastosowanie algorytmu Silva-Almeida podczas uczenia sieci metodą wstecznej propagacji wraz z sigmoidalną funkcją pobudzenia tangensa hiperbolicznego, możliwa jest efektywna filtracja sygnału PCG. Opracowany algorytm został przetestowany zarówno dla dźwięków serca zarejestrowanych u osoby zdrowej (S1-S4) jak dla dźwięków serca osób posiadających zmiany patologiczne (normalne rozszczepienie tonu S1, klik wyrzutowy oraz dudnienie rozkurczowe).

EN

The quality of the phonocardiography signal plays a key role in the development of an effective auto-diagnostic system. In this paper, an adaptive denoising algorithm is shown, which was developed based on the neural networks ability of periodic and quasi-periodic signals prediction – such as phonocardiography signal. It is presented that a multilayer neural network of 100 neurons in the input layer, 25 in first and 10 in second layer, trained using the backpropagation algorithm can remove the noise efficiently. During the simulation Silva-Almeida algorithm and Tan-Sigmoid transfer function were used. The denoising algorithm is tested on normal (S1 – S4) and pathological (normal split S1, ejection click, diastolic rumble) heart tones.

8

Wykorzystanie algorytmu kompresji sygnału mowy MP-LPC do modelowania przebiegu fonokardiograficznego

Redlarski G., Gradolewski D.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 4

40-45

PL

W artykule przedstawiono nową metodę modelowania dźwięków serca, która może znaleźć zastosowanie w licznych systemach diagnostyki urządzeń medycznych oraz stanowić podstawę opracowania inteligentnego stetoskopu. Przedstawiona propozycja stanowi rozwinięcie algorytmu MP-LPC wykorzystywanego w kompresji sygnału mowy. Wykazano, że do dokładnego modelowania przebiegu fonokardiograficznego, który pozwala na odwzorowywanie różnorodnych stanów patologicznych serca, a tym samym poprawę jednoznaczności interpretacji wybranych chorób, konieczne jest zastosowanie 24-rzędu mianownika transmitancji. Celowa jest również zmiana sposobu wyznaczania funkcji pobudzenia – w wyniku której, zamiast funkcji cross-korelacji, wykorzystywany jest algorytm genetyczny.

EN

In this paper is presented a new heart sound simulation technique, which may find a use in many diagnostic systems in medical devices. This technique can also be a base of an intelligent stethoscope. The proposed algorithm was created as a development of the MP-LPC algorithm, widely used in speech signals coding. It was proved, that the denominator of the 24 order in the transfer function of this model should be applied to build an accurate model of PCG signal. It allows to simulate pathological heart tones, and thereby to gives a possibility of unambiguous interpretation of certain heart disorders. A change in the way of the excitation function generating was also required. Instead of a cross-correlation, a genetic algorithm was implemented.

9

Imaging of the heart with phonocardiography

Sochocka A., Kawa T., Kopański K., Kujdowicz M., Lasko P., Micek S., Płaneta R., Smoleń M., Sosin Z., Sobczyk D.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2013

|

Vol. 9, no. 2

59--64

EN

This paper focuses on techniques of phonocardiographic image registration. Simultaneous measurements of sound wave amplitudes from above the chest of a healthy person were performed by means of piezoelectric microphones. The location of the source of sound waves can be determined by implementing the size of the amplitudes. Sound source changes its position in time and moves the wheel tracks covering the entire heart or accumulate in some places. A comparison of the results of heart auscultation with an image received by echocardiography was possible due to the fact that the collected phonocardiographic measurements and echocardiographic examination were obtained with ECG sampling. The occurrence of the specific events from the heart auscultation was attributed to their genesis mechanism.

10

Współczesne metody analizy dźwięku serca

Niedziejko P., Dobrowolski P., Krysowaty I.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2011

|

R. 87, nr 9a

1-7

PL

W referacie przedstawiono przeglądowo problematykę związaną z badaniem i analizą dźwięków serca. Po wprowadzeniu w tematykę zagadnienia, kolejno zaprezentowano: opis i interpretację sygnału w dziedzinach czasu, częstotliwości i połączonej dziedzinie czasowoczęstotliwościowej oraz w dziedzinie transformaty Wignera-Ville'a. Przegląd podsumowano analizą potencjalnych możliwości transformacji falkowej (w wersji ciągłej i dyskretnej) w diagnostyce chorób serca.

EN

Paper presents survey problems which are connected with the examinations and analysis of heart sounds. Following the introduction to the issues matter, consecutively presented: a description and interpretation of the signal in time domain, frequency, combined time-frequency domain and in the Wigner-Ville transform domain. The review is summarized by the analysis of the potential possibilities of wavelet transform (as continuous and discrete version) in the diagnosis of heart disease.