Resumen: En los últimos 30 años la auscultación cardiaca ha sido reemplazada por las modernas técnicas de imagen para diagnosticar el estado cardiovascular, aunque sigue siendo ampliamente utilizada como técnica de screening. Actualmente la investigación en este campo se dirige a desarrollar sistemas automáticos que puedan ayudar al médico a diagnosticar el estado valvular del corazón y a priorizar las listas de espera en función del estado del paciente. En esta Tesis Doctoral se ha desarrollado un sistema completo de ayuda al telediagnóstico de enfermedades cardiovasculares basándose en el análisis de los sonidos cardiacos generados por el corazón. Este sistema consta de dos partes fundamentales: una etapa de procesamiento que analiza el fonocardiograma (FC) y determina el estado cardiovascular, y
algoritmos eficientes que comprimen el FCG para almacenarlo y transmitirlo de forma remota. También se ha realiza una propuesta de arquitectura electrónica de un prototipo de estetoscopio inteligente que integra dichos algoritmos de procesamiento y compresión. Para registrar las señales que se utilizarán en el análisis se ha desarrollado un entorno de adquisición específico para el FCG, con el fin de facilitar al médico con la medida de los posible la tarea de recogida de datos y de registrar una serie de acciones específicas (cambio de área de auscultación, realización de maniobras cardiacas, ..) que es necesario considerar para que el análisis y el diagnóstico se lleven a cabo de forma correcta. Para el análisis de FCG se ha desarrollado una metodología que proporciona una estructura general de procesamiento desde la adquisición del FCG hasta la obtención del diagnóstico final. Esta metodología presenta dos características: es modular, con lo que se asegura una cierta independencia entre los bloques de procesamiento que la forman, y jerárquica, de forma que los bloques de procesamiento se ordenan en niveles, realizando una abstracción progresiva de da tos a medida que se asciende por dichos niveles. Se ha desarrollado un conjunto de algoritmos que realizan el procesamiento del FCG para todos los bloques de que consta esta jerarquía, desde la adquisición hasta el diagnóstico, tomando como base la metodología de análisis previa. Se ha seguido un esquema basado en la detección de los eventos cardiacos presentes en el FCG, similar a la que realiza el médico durante la auscultación. Esto ha permitido diseñar un sistema de ayuda al diagnóstico de propósito general, lo que aumenta su ámbito de utilización. Para el procesamiento sólo se ha empleado la señal FCG, sin utilizar señales auxiliares como el electrocardiograma o el pulso. Si bien este hecho ha aumentado ligeramente la complejidad del análisis, facilita por otro lado el diseño del dispositivo electrónico al no necesitar sensores adicionales ni fusión de señales. Algunos de los bloques de procesamiento que forman la jerarquía de análisis son: filtrado, cálculo de envolventes, cálculo del ritmo cardiaco, detección e identificación de eventos, extracción de características y reconocimiento de patrones. Es posible extender la utilidad del sistema de análisis enfocándolo a la Telemedicina, para obtener el diagnóstico remoto del estado cardiovascular. Para la transmisión eficiente de señales FCG se ha desarrollado un método de compresión con pérdidas específico (compresión directa del FCG), basado en la transformada wavelet. Este método se ha adaptado a las características del FCG, para, de esta forma poder obtener tasas de compresión mayores que las proporcionadas pro los métodos de compresión de audio existentes. También se ha desarrollado un método de compresión selectiva del FCG a partir delos eventos detectados (comprensión basada en eventos), que proporciona aún mayor tasa de compresión que la compresión directa sin disminuir la calidad con la que se perciben los eventos. Los resulta 8 dos obte aab nidos del procesamiento muestran un alto porcentaje de ciclos cardiacos en los que todos los eventos han sido correctamente detectados e identificados: 91,27% y 65,65% para registros sin soplos y con soplos, respectivamente. La clasificación de los ciclos cardiacos en tres categorías (registros normales, con soplo holosistólico, y con soplo mesosistólico) ha proporcionado tasas de acierto del 100%, 92,69% y 95,57%, respectivamente. En cuanto a la compresión, el método basado en eventos ha obtenido una tasa de compresión entre un 20% y un 70% superior a la de la compresión directa a igualdad de calidad para los eventos cardiacos. Estos dos métodos se han comparado a su vez con el método OGG Vorbis de compresión de audio, y entre, 2,6 y 2,6 veces para la compresión basada en eventos, dependiendo de la calidad con la que se realice la compresión. Los algoritmos de procesamiento y compresión se han integrado en una aplicación que permite su ejecución de forma independiente a la plataforma utilizada para su desarrollo, con el fin de asegurar la máxima portabilidad. Esta aplicación (ASEPTIC) dispone de un interfaz gráfico que proporciona un uso amigable al usuario, así como un modo de funcionamiento en línea de comandos para poder proporcionar información a otros sistemas de análisis o monitorización que en un nivel superior pudieran solicitársela. Finalmente, se ha realizado una propuesta de arquitectura electrónica de un prototipo de estetoscopio inteligente, definiendo también las especificaciones que deberán tener. Este prototipo está basado en la jerarquía de análisis desarrollada, e integra los algoritmos de procesamiento y compresión. La finalidad de este dispositivo es reemplazar a los estetoscopios acústicos tradicionales, debiendo tener un tamaño, peso, y facilidad de uso comparable a la de éstos, incorporando además capacidad de diagnóstico y gran autonomía de funcionamiento. Como resultado se ha definido un conjunto de módulos electrónicos, que serán proyectados en un futuro sobre circuitos electrónicos reconfigurables.
