Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet

A lo largo de las últimas décadas, la auscultación ha sido uno de los procedimientos mas usados a la hora de evaluar la condición de las vias respiratorias con relativa confiabilidad con base en la interpretación de las señales de sonidos provistas por el estetoscopio. Una dispositivo usado por médi...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/10431
Acceso en línea:
https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/354
https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10431
Palabra clave:
Estetoscopio
sonido respiratorio
sonido adventicio
roncus
estridor
estertor
Transformada Wavelet
Short-Time Fourier Transform
Stethoscope
lung sound
adventitious sound
ronchi
wheeze
stridor
crackle
Wavelet transform
Short-Time Fourier Transform
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
id UAntonioN2_be0025f0a38e92fe2918e5f4f72b50e1
oai_identifier_str oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/10431
network_acronym_str UAntonioN2
network_name_str Repositorio UAN
repository_id_str
dc.title.en-US.fl_str_mv Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet
dc.title.es-ES.fl_str_mv Design and development of mobile application to characterize and classify lung sound based on Frequential Analysis and Wavelet Transform
title Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet
spellingShingle Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet
Estetoscopio
sonido respiratorio
sonido adventicio
roncus
estridor
estertor
Transformada Wavelet
Short-Time Fourier Transform
Stethoscope
lung sound
adventitious sound
ronchi
wheeze
stridor
crackle
Wavelet transform
Short-Time Fourier Transform
title_short Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet
title_full Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet
title_fullStr Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet
title_full_unstemmed Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet
title_sort Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet
dc.subject.es-ES.fl_str_mv Estetoscopio
sonido respiratorio
sonido adventicio
roncus
estridor
estertor
Transformada Wavelet
Short-Time Fourier Transform
topic Estetoscopio
sonido respiratorio
sonido adventicio
roncus
estridor
estertor
Transformada Wavelet
Short-Time Fourier Transform
Stethoscope
lung sound
adventitious sound
ronchi
wheeze
stridor
crackle
Wavelet transform
Short-Time Fourier Transform
dc.subject.en-US.fl_str_mv Stethoscope
lung sound
adventitious sound
ronchi
wheeze
stridor
crackle
Wavelet transform
Short-Time Fourier Transform
description A lo largo de las últimas décadas, la auscultación ha sido uno de los procedimientos mas usados a la hora de evaluar la condición de las vias respiratorias con relativa confiabilidad con base en la interpretación de las señales de sonidos provistas por el estetoscopio. Una dispositivo usado por médicos que no ha cambiado su esquema significativamente los últimos años. Aún así, los últimos desarrollos en estetoscopios digitales les proporcionan funcionalidades que mejoran la interpretabilidad de la auscultación con características como amplifiación de audio, inmunización al ruido y filtros. Más aún, un estetoscpio digital proporciona la posibilidad de un análisis computarizado de señales de audio pulmonar, lo cual es la motivación de este trabajo. Con base a la caracterización de sonidos pulmonares hecha por Laennec [1], consideramos que es posible para un sistema basado en computadora detectar las propiedades elementales de un sonido pulmonar como son su contenido frecuencial y presencia de discontinuidades con el fin de clasificaros dentro de sus clases básicas: Roncus, sibilancias y estertores. Usando herramientas de análisis de señales tradicionales como la Transformada de Fourier y otras mas recientes como la Transformada Wavelet, este trabajo propone implementar una aplicación móvil para sistema Android que junto con un fonendoscopio digital vaya mas allá de solo clasificar el contenido de una señal de sonido pulmonar y provea una representación gráfica de las características encontradas en el sonido como frecuencia y discontinuidadesque pueden ser útiles a la hora de hacer mas fácil el diagnóstico del estado respiratorio de un paciente.
publishDate 2014
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-10-10T02:24:53Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-10-10T02:24:53Z
dc.date.none.fl_str_mv 2014-09-08
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversion.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/354
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10431
url https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/354
https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10431
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/354/295
dc.rights.es-ES.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es-ES.fl_str_mv UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO
dc.source.es-ES.fl_str_mv INGE@UAN - TENDENCIAS EN LA INGENIERÍA; Vol. 3 Núm. 6 (2013)
dc.source.none.fl_str_mv 2346-1446
2145-0935
institution Universidad Antonio Nariño
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional UAN
repository.mail.fl_str_mv alertas.repositorio@uan.edu.co
_version_ 1814300439156359168
spelling 2014-09-082024-10-10T02:24:53Z2024-10-10T02:24:53Zhttps://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/354https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10431A lo largo de las últimas décadas, la auscultación ha sido uno de los procedimientos mas usados a la hora de evaluar la condición de las vias respiratorias con relativa confiabilidad con base en la interpretación de las señales de sonidos provistas por el estetoscopio. Una dispositivo usado por médicos que no ha cambiado su esquema significativamente los últimos años. Aún así, los últimos desarrollos en estetoscopios digitales les proporcionan funcionalidades que mejoran la interpretabilidad de la auscultación con características como amplifiación de audio, inmunización al ruido y filtros. Más aún, un estetoscpio digital proporciona la posibilidad de un análisis computarizado de señales de audio pulmonar, lo cual es la motivación de este trabajo. Con base a la caracterización de sonidos pulmonares hecha por Laennec [1], consideramos que es posible para un sistema basado en computadora detectar las propiedades elementales de un sonido pulmonar como son su contenido frecuencial y presencia de discontinuidades con el fin de clasificaros dentro de sus clases básicas: Roncus, sibilancias y estertores. Usando herramientas de análisis de señales tradicionales como la Transformada de Fourier y otras mas recientes como la Transformada Wavelet, este trabajo propone implementar una aplicación móvil para sistema Android que junto con un fonendoscopio digital vaya mas allá de solo clasificar el contenido de una señal de sonido pulmonar y provea una representación gráfica de las características encontradas en el sonido como frecuencia y discontinuidadesque pueden ser útiles a la hora de hacer mas fácil el diagnóstico del estado respiratorio de un paciente.Throughout the last decades, the lung auscultation has been used as one of themost popular procedures to evaluate the state of the respiratory airways with relative confidence based on the interpretation of the audio signals given by the stethoscope, a medical tool that has not changed significantly over the last years. The recent development of digital stethoscopes provides them with several capabilities that enhance auscultation interpretability with novel features like audio amplification, noise rejection and filtering. Even better is a digital stethoscope,which gives the chance of computerized signal analysis on lung sounds, which is the motivation of this work. Based on the lung sound characterization performed by Laenec [1], we consider that it is possible for a computer-based system to detect the elemental features ofa lung sound by its frequency contents and presence of discontinuities in order toclassify them into its basic types: ronchi, wheezes, and stridor. Using both traditional signal analysis tools, such as Fourier Transform, as well asnovel ones like Wavelet Transform, this work proposes to implement a mobile application for the Android OS along with a digital stethoscope that, beyond just classifying the content of a lung sound signal, provides a graphical representationof its characteristics like the frequency on discontinuous sounds found in the sound that might be helpful to make the diagnosis about the respiratory state of a patient easier.application/pdfspaUNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑOhttps://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/354/295https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0http://purl.org/coar/access_right/c_abf2INGE@UAN - TENDENCIAS EN LA INGENIERÍA; Vol. 3 Núm. 6 (2013)2346-14462145-0935Estetoscopiosonido respiratoriosonido adventicioroncusestridorestertorTransformada WaveletShort-Time Fourier TransformStethoscopelung soundadventitious soundronchiwheezestridorcrackleWavelet transformShort-Time Fourier TransformDiseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada WaveletDesign and development of mobile application to characterize and classify lung sound based on Frequential Analysis and Wavelet Transforminfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Rios de Antonio, Nelson FabiánSosa Ramírez, Germán DavidVelásquez Clavijo, Fabián123456789/10431oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/104312024-10-14 03:49:32.265metadata.onlyhttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co