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Datos Generales Nombre del Diseño de un software para la visualización, análisis y detección de ruidos cardiacos. Proyecto Semillero GBIO - GUíA BIOMéDICA Área del Proyecto Ingenierías Subárea del Ingeniería Biomédica Proyecto Tipo de Proyecto Proyecto de Investigación Subtipo de Proyecto Investigación en Curso Grado octavo Seme Programa Académico Ingeniería Biomédica Email [email protected] Teléfono 3104348314 Nodo Valle Integrantes : [1143826390-KEVIN MACHADO GAMBOA] Instituciones a las que pertenece : [8903058811-UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE OCCIDENTE (UAO)] Datos Específicos del Proyecto Introducción El estetoscopio es el instrumento usado por los médicos para escuchar los sonidos que se producen dentro del cuerpo humano, en especial los provenientes del corazón o los pulmones. Desde su invención a principios del siglo XIX este aparato se ha convertido en una de las principales herramientas utilizadas por profesionales de la salud para el diagnóstico médico de varias enfermedades. Básicamente, la clave de un diagnostico ante una enfermedad del corazón implica la diferenciación entre los ruidos cardiacos: sonidos primarios-normales del ciclo cardiaco denominados como S1 y S2 y los sonidos anormales durante dicho ciclo nombrados como murmullos (Murmurs), soplos, entre otros sonidos. Para cualquier medico la identificación de los componentes presentes en el ciclo cardiaco es un elemento importante para detectar la presencia de un defecto en el corazón, su gravedad y vigilar su curso clínico. La experticia médica en la técnica de auscultación es un proceso que requiere habilidades de concentración auditiva, espacios silenciosos, y una excelente formación profesional previa. Ahora en la modernidad, los avances en la tecnología médica han permitido el desarrollo de mejoras en los dispositivos como el estetoscopio logrando una versión digital del mismo para mejorar aspectos como reducción del ruido en el ambiente, el mejoramiento en la calidad del sonido e incluso en una mayor capacidad de telecomunicación. Una vez que la señal acústica del corazón es llevada a un ordenador, todo tiende a que se haga uso de softwares para detección o diagnostico asistido por computadora (Computer Aided Diagnosis, Computer Aided Detection o CAD) con el objetivo de extraer de la señal la mayor información posible para una toma de decisiones clínicas basadas en pruebas precisas que complementen la decisión subjetiva del médico y optimicen su capacidad de auscultación. Planteamiento del Problema Los soplos cardiacos son las cardiopatías congénitas (CC) o ruidos cardiacos patológicos más comunes cuando algo no anda bien en el corazón. Poseen una incidencia que ronda los 5-14 casos por cada 1.000 recién nacidos vivos, la incidencia ronda los 5-14 casos por cada 1.000 recién nacidos vivos y forman parte de las causas de muerte infantil mundial en un 10%. La detección de estos supone un elemento diagnostico vital para detectar la posible presencia de un defecto en el corazón. En la actualidad, la valoración clínica de un paciente con sospecha soplo enfrenta inconvenientes que convierten en un desafío el dictamen que debe generar el profesional para que el diagnóstico sea contundente y definitivo: ? No todos los soplos son audibles para los médicos. ? La evaluación clínica varía en función de la experiencia del médico. ? Los métodos complementarios y sus instrumentos pueden hacer pasar por alto las formas leves de CC. Para formar la principal base diagnostica ante un paciente con soplo el objetivo es el de poder diferenciar uno normal de uno patológico. En la actualidad, el componente fundamental para lograr la detección de los soplos cardiacos es el buen uso del estetoscopio y experiencia médica. El estetoscopio digital requiere de aplicaciones aun no vistas en práctica y las pruebas complementarias usadas actualmente para generar el diagnóstico definitivo incluyen un tiempo determinado que de evitarse, puede ser vital para prevenir futuras complicaciones en los pacientes acarreadas por la prolongación de una intervención quirúrgica necesaria. En este proyecto se pretende desarrollar una aplicación de escritorio o software que efectúe la visualización, análisis y detección de ruidos cardiacos y que permita brindar soporte y apoyo al médico para un diagnóstico eficaz y definitivo. Objetivo General Desarrollar una interfaz gráfica para la visualización, detección y análisis de ruidos cardiacos. Objetivo Específicos ? Capturar y transformar una señal acústica proveniente del corazón en una señal digital. ? Conformar una base de datos de ruidos cardiacos ? Determinar una metodología para el preprocesamiento, segmentación y extracción de características de los registros de audio del corazón. ? Diseñar un algoritmo para la detección y clasificación de los ruidos cardiacos. ? Comparar la efectividad de la detección y clasificación de ruidos cardiacos con la de otras herramientas existentes Referente Teórico Existen muchos ejemplos que indican como la medicina moderna está usando nuevos instrumentos para extender el poder de observación y análisis de los profesionales de salud en los diferentes procesos clínicos existentes en la actualidad. La Inteligencia Artificial o AI orientada al diseño y desarrollo de aplicaciones capaces de resolver problemas existentes en el uso de equipos y sistemas presentes en la infraestructura de toda la industria es responsable de mucho de esos logros. Ejemplos concretos abarcan desde softwares para el registro médico electrónico de pacientes hasta aplicaciones para la interpretación de imágenes diagnosticas en la detección de cáncer, tumores y otras enfermedades. En lo referido a sonidos del corazón se han descubierto técnicas que obtienen un mejor desempeño que otras, mayor velocidad de cómputo, uso de memoria y otros factores (sin verse aun la practica en los hospitales) que deben ser tomados en cuenta para la construcción de mejores algoritmos. Las redes neuronales han ganado posicionamiento entre las metodologías gracias a que su base científica proviene del estudio de las redes neuronales biológicas y al hecho de su desempeño en aplicaciones de reconocimiento de vos. En este proyecto se pretende hacer uso de algoritmos, técnicas y metodologías que permitan realizar la detección y posterior clasificación de soplos cardiacos. Algunas de las que más han mostrado un buen desempeño en trabajos de detección y clasificación de señales son las redes neuronales, Learning Vector Quantization, Support Vector Machine y Mapas Autoorganizados (Self-Organizing Map). Metodología Estudio descriptivo y cuantitativo basado en técnicas de ingeniería para realizar una versión funcional de un software. Para la primera parte de este proyecto, los registros utilizados provendrán de bases de datos abiertas o privadas, un estetoscopio digital o un dispositivo que capture la señal acústica proveniente del corazón y la transforme en una señal digital en formato mp3. Luego, la metodología para las etapas de preprocesamiento, segmentación, extracción de características y los algoritmos para la detección y clasificación de los ruidos cardiacos será desarrollada a partir de un software de programación como Phyton, Octave, Matlab (Licenciado) u otros. Las primeras tres etapas se buscaran y usaran técnicas de procesamiento digital de señales efectivas para este particular trabajo y se emplearan las que presenten un mejor desempeño. En las dos etapas siguientes se buscara realizar el proceso de ingeniería inversa a los algoritmos existentes para el reconocimiento de patrones en señales de audio para diseñar uno que detecte y clasifique ruidos cardiacos. Por último, la efectividad del prototipo funcional esperado será comparada otras herramientas existentes a partir de las técnicas estadísticas determinadas para el caso. Resultados Si se cumplen con todos los objetivos trazados para este proyecto, se obtendrá una versión de un software que detecte los ruidos cardiacos en diferentes registros de sonidos del corazón, indicando las patologías con las que el software alcance una confiabilidad determinada. Dicha aplicación, junto con un estetoscopio digital, puede ser vista como herramienta que ayude al cardiólogo, médico especialista o no especialista, a brindar un diagnostico eficaz, eficiente y definitivo sobre la existencia o no de ruidos cardiacos patológicos. Conclusiones Bibliografía 1. Evaluación clínico-funcional del movimiento corporal humano. By Javier Daza Lesmes. Editorial Medica Internacional, 2007. ISBN 958-9141-61-4 2. Soplo cardiaco como motivo de ingreso en una Unidad Neonatal: Experiencia de 5 años. C. SUÁREZ CASTAÑÓN, R. PARDO DE LA VEGA, J. MELGAR PÉREZ, C. MENÉNDEZ ARIAS, E.M. FERNÁNDEZ FERNÁNDEZ, G. SOLÍS SÁNCHEZ. BOL P PEDIATR 2012; 50:11-16 3. CARDIOPATÍAS CONGÉNITAS EN NIÑOS MENORES DE CINCO AÑOS. SERIE DE CASOS, 2003-2006: HOSPITAL REGIONAL, SANTANDER DE QUILICHAO, CAUCA, COLOMBIA. Víctor Hugo Rodríguez, Richard G. Shoemaker.. 4. Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition. Geoffrey Hinton, Li Deng, Dong Yu, George Dahl, Abdel-rahman Mohamed, Navdeep Jaitly, Andrew Senior, Vincent Vanhoucke, Patrick Nguyen, Tara Sainath, and Brian Kingsbury. DRAFT. April 27, 2012 5. MIT Automated Auscultation System. Zeeshan Hassan Syed. S.B., Computer Science and Engineering Massachusetts Institute of Technology (2003)