Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks

En esta tesis doctoral se presentan diferentes métodos propuestos para el análisis y síntesis de sonidos cardíacos normales y anormales, logrando los siguientes aportes al estado del arte: i) Se implementó un algoritmo basado en la transformada wavelet empírica (EWT) y la energía promedio normalizad...

Full description

Autores:
Narváez Rosado, Pedro Juan
Tipo de recurso:
Doctoral thesis
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11347
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/11347
Palabra clave:
Sonido
Onditas (Matemáticas)
Anormalidades del corazón
Ingeniería eléctrica
Ingeniería electrónica
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
id REPOUNORT2_70685229f994075bdc9010bd861992b1
oai_identifier_str oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11347
network_acronym_str REPOUNORT2
network_name_str Repositorio Uninorte
repository_id_str
dc.title.en_US.fl_str_mv Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks
title Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks
spellingShingle Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks
Sonido
Onditas (Matemáticas)
Anormalidades del corazón
Ingeniería eléctrica
Ingeniería electrónica
title_short Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks
title_full Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks
title_fullStr Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks
title_full_unstemmed Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks
title_sort Synthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networks
dc.creator.fl_str_mv Narváez Rosado, Pedro Juan
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Percybrooks Bolívar, Winston Spencer
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Narváez Rosado, Pedro Juan
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv Sonido
Onditas (Matemáticas)
Anormalidades del corazón
Ingeniería eléctrica
Ingeniería electrónica
topic Sonido
Onditas (Matemáticas)
Anormalidades del corazón
Ingeniería eléctrica
Ingeniería electrónica
description En esta tesis doctoral se presentan diferentes métodos propuestos para el análisis y síntesis de sonidos cardíacos normales y anormales, logrando los siguientes aportes al estado del arte: i) Se implementó un algoritmo basado en la transformada wavelet empírica (EWT) y la energía promedio normalizada de Shannon (NASE) para mejorar la etapa de segmentación automática de los sonidos cardíacos; ii) Se implementaron diferentes técnicas de extracción de características para las señales cardíacas utilizando los coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC), los coeficientes de predicción lineal (LPC) y los valores de potencia. Además, se probaron varios modelos de Machine Learning para la clasificación automática de sonidos cardíacos normales y anormales; iii) Se diseñó un modelo basado en Redes Adversarias Generativas (GAN) para generar sonidos cardíacos sintéticos normales. Además, se implementa un algoritmo de eliminación de ruido utilizando EWT, lo que permite una disminución en la cantidad de épocas y el costo computacional que requiere el modelo GAN; iv) Finalmente, se propone un modelo basado en la arquitectura GAN, que consiste en refinar señales cardíacas sintéticas obtenidas por un modelo matemático con características de señales cardíacas reales. Este modelo se ha denominado FeaturesGAN y no requiere una gran base de datos para generar diferentes tipos de sonidos cardíacos. Cada uno de estos aportes fueron validados con diferentes métodos objetivos y comparados con trabajos publicados en el estado del arte, obteniendo resultados favorables.
publishDate 2022
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-02-08T19:47:02Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-02-08T19:47:02Z
dc.type.es_ES.fl_str_mv Trabajo de grado - Doctorado
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32
dc.type.coar.es_ES.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.driver.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.content.es_ES.fl_str_mv Text
format http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10584/11347
url http://hdl.handle.net/10584/11347
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons.es_ES.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrights.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.es_ES.fl_str_mv application/pdf
dc.format.extent.es_ES.fl_str_mv 103 páginas
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Universidad del Norte
dc.publisher.program.es_ES.fl_str_mv Doctorado en Ingeniería Eléctrica y Electrónica
dc.publisher.department.es_ES.fl_str_mv Departamento de eléctrica y electrónica
dc.publisher.place.es_ES.fl_str_mv Barranquilla, Colombia
institution Universidad del Norte
bitstream.url.fl_str_mv https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11347/1/1082935016.pdf
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11347/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 01a3bba4bb1c8676121296eaf53487a6
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital de la Universidad del Norte
repository.mail.fl_str_mv mauribe@uninorte.edu.co
_version_ 1812183097262735360
spelling Percybrooks Bolívar, Winston SpencerNarváez Rosado, Pedro Juan2023-02-08T19:47:02Z2023-02-08T19:47:02Z2022http://hdl.handle.net/10584/11347En esta tesis doctoral se presentan diferentes métodos propuestos para el análisis y síntesis de sonidos cardíacos normales y anormales, logrando los siguientes aportes al estado del arte: i) Se implementó un algoritmo basado en la transformada wavelet empírica (EWT) y la energía promedio normalizada de Shannon (NASE) para mejorar la etapa de segmentación automática de los sonidos cardíacos; ii) Se implementaron diferentes técnicas de extracción de características para las señales cardíacas utilizando los coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC), los coeficientes de predicción lineal (LPC) y los valores de potencia. Además, se probaron varios modelos de Machine Learning para la clasificación automática de sonidos cardíacos normales y anormales; iii) Se diseñó un modelo basado en Redes Adversarias Generativas (GAN) para generar sonidos cardíacos sintéticos normales. Además, se implementa un algoritmo de eliminación de ruido utilizando EWT, lo que permite una disminución en la cantidad de épocas y el costo computacional que requiere el modelo GAN; iv) Finalmente, se propone un modelo basado en la arquitectura GAN, que consiste en refinar señales cardíacas sintéticas obtenidas por un modelo matemático con características de señales cardíacas reales. Este modelo se ha denominado FeaturesGAN y no requiere una gran base de datos para generar diferentes tipos de sonidos cardíacos. Cada uno de estos aportes fueron validados con diferentes métodos objetivos y comparados con trabajos publicados en el estado del arte, obteniendo resultados favorables.DoctoradoDoctor en Ingeniería Eléctrica y Electrónicaapplication/pdf103 páginasengUniversidad del NorteDoctorado en Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaDepartamento de eléctrica y electrónicaBarranquilla, ColombiaSynthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial NetworksTrabajo de grado - Doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisTexthttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2SonidoOnditas (Matemáticas)Anormalidades del corazónIngeniería eléctricaIngeniería electrónicaEstudiantesDoctoradoORIGINAL1082935016.pdf1082935016.pdfapplication/pdf3140123https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11347/1/1082935016.pdf01a3bba4bb1c8676121296eaf53487a6MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11347/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5210584/11347oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/113472023-02-08 14:47:03.08Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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