Segmentación de Sonidos Cardíacos mediante Procesado Digital de Señal

Abstract

Una de las técnicas más utilizadas en medicina para la detección o sospecha de una enfermedad cardíaca es la auscultación. Es importante mejorar ésta técnica para dar un apoyo tecnológico y de procesado en la interpretación al especialista.

Durante las últimas décadas se han realizado numerosos estudios para la mejora de la detección de sonidos cardíacos procedentes de fonocardiógrafos y estetoscopios digitales. Se plantean diferentes métodos de procesado para la mejora de la segmentación. En el ámbito del a investigación método más estudiado es la Transformada Wavelet.

En el presente Proyecto Fin de Máster se centra en la implementación de un algoritmo para la segmentación de sonidos cardíacos. Para ello, se utiliza la Transformada Wavelet para la descomposición y estudio frecuencial y temporal de la señal. Se realiza el seguimiento de los pasos indicados en los artículos [1, 8]. Inicialmente, la implementación del algoritmo se aplica en una señal cardíaca normal y posteriormente, a una señal con estenosis mitral.

La segmentación de los sonidos principales S1 y S2 se obtiene con éxito a partir de la detección de los periodos de diástole y sístole del ciclo del corazón. Por las características del algoritmo, existe una dependencia con el umbral empleado que condiciona la posterior segmentación. Se concluye el procesado de la señal utilizando wavelets no afecta a as características frecuenciales y temporales de la señal y que la segmentación se lleva a cabo correctamente dependiendo del umbral utilizado en el algoritmo.