SIGNALVERARBEITUNG

Autor: MARTÍNEZ-CABEZA DE VACA ALAJARÍN JUAN DE LA CRUZ.
Jahr: 2005.
Universität: POLITÉCNICA DE CARTAGENA [www.upct.es].
Ort der Lesung: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓN.
Ort der Vorbereitung: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓN.

Inhaltsangabe: In den vergangenen 30 Jahren hat sich die Herz-Auskultation wurde ersetzt durch moderne bildgebende Verfahren zur Diagnose von Herz-Kreislauf-Status, obwohl immer noch weit verbreitet, als Screening-Technik. Derzeit ist die Forschung in diesem Bereich zielt auf die Entwicklung von automatisierten Systemen, die helfen können, den Arzt zu diagnostizieren den Zustand der Herz-und priorisieren klappenförmig Wartelisten je nach Status des Patienten. In dieser Dissertation entwickelt hat ein umfassendes System der Beihilfen für die Remote-Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen basiert auf der Analyse von Herzen Klänge, die durch das Herz. Dieses System besteht aus zwei grundlegenden Teilen: ein Schritt, den die Verarbeitung analysiert die fonocardiograma (FC) und legt fest, die Herz-Kreislauf-Status, und effiziente Algorithmen komprimiert, dass der FCG für die Speicherung und Übertragung von Ferne. Es hat auch einen Vorschlag für die elektronische Architektur eines Prototypen integriert, dass diese Stethoskop intelligente Verarbeitung und Kompressionsverfahren. Um Signale zu registrieren, werden in der Analyse entwickelt hat ein Umfeld für die spezifischen FCG Kauf, um dem Arzt so weit wie möglich mit der Aufgabe der Erhebung von Daten und die Aufzeichnung eine Reihe von konkreten Aktionen (Umkleidebereich der Auskultation, die Durchführung von Manövern Herzen Usw.), müssen berücksichtigt werden für die Analyse und Diagnose ist ordnungsgemäß durchgeführt. Für die Analyse der FCG hat eine Methode entwickelt, die eine umfassende Struktur für die Verarbeitung von aus der Akquisition der FCG, um die endgültige Diagnose. Diese Methode hat zwei Eigenschaften: Er ist modular aufgebaut, so dass ein gewisses Maß an Unabhängigkeit zwischen den Blöcken, die Verarbeitung, und hierarchische, so dass die Blöcke sind in der Verarbeitung von Ebenen, so dass allmählich eine Abstraktion gibt, wie Husten, dass die Beträge auf diesen Ebenen. Es hat eine Reihe von Algorithmen, die die Ausführung der Verarbeitung FCG für alle Blöcke, die zu dieser Hierarchie, von der Akquisition bis zur Diagnose, Analyse basiert auf der Methode. Es hat sich ein Muster basiert auf der Erkennung von kardialen Ereignissen in der FCG, ähnlich wie die der Arzt während der Auskultation. Dadurch konnte ein System zur Diagnose von allgemeinen Zweck, das erhöht den Umfang der Nutzung. Für die Verarbeitung verwendet wurde nur Signal FCG ohne Assistenten als EKG-Signale oder Puls. Während dieser Tatsache hat leicht erhöht die Komplexität der Analyse, auf der anderen Seite erleichtert die Gestaltung der elektronischen Gerät, weil sie für zusätzliche Sensoren oder Fusion von Signalen. Einige der Verarbeitung von Blöcken, die die Hierarchie der Analyse umfassen: Filtern, die Berechnung der Umschläge, die Berechnung der Herzrhythmus, Erkennung und Identifizierung von Ereignissen, Feature-Extraktion und Mustererkennung. Es ist möglich, erweitern den Nutzen der Analyse-System enfocándolo zur Telemedizin, zu erhalten Ferndiagnose von Herz-Kreislauf-Status. Für die effiziente Übertragung von Signalen FCG hat ein Kompressions-Methode mit spezifischen Verluste (direkte Kompression von FCG), basierend auf Wavelet-Transformation. Diese Methode wurde angepasst, um die Eigenschaften der FCG, getroffen und somit in der Lage zu erhalten Kompressionsraten höher als die für die Audio-Kompression Methoden existieren. Es hat auch eine Methode entwickelt, mit der selektiven Kompression FCG aus genetischen Ereignisse erkannt (basierend Verständnis Veranstaltungen), die noch größere Tarif direkte Kompression Kompression ohne die Qualität, mit der sie sich die Ereignisse. Die sich daraus ergebende 8 zwei obte aab Nester Verarbeitung zeigen einen hohen Prozentsatz von Herz-Zyklen, in denen alle Ereignisse wurden korrekt erkannt und identifiziert: 91,27% und 65,65% für die Suche ohne Werbegags und Werbegags, respectively. Die Einstufung der Herz-Zyklen in drei Kategorien (normale Schallplatten, mit Atem-und holosistólico Atem mesosistólico) hat die Erfolgsrate von 100%, 92,69% und 95,57%, respectively. Da für die Komprimierung Methode basiert auf Ereignisse erhalten hat Kompression einer Rate zwischen 20% und 70% höher als in der direkten Kompression zu gleicher Qualität für kardiale Ereignisse. Diese beiden Methoden wurden im Vergleich zu seiner Zeit mit der Methode OGG Vorbis Audio-Kompression, und zwischen 2,6 und 2,6 mal für die Kompression-basierte Ereignisse, abhängig von der Qualität, mit der sie die Kompression. Die Verarbeitung und Komprimierung Algorithmen wurden in eine Anwendung integriert, dass ihre Ausführung unabhängig von der verwendeten Plattform für die Entwicklung, um sicherzustellen, dass maximale Portabilität. Diese Anwendung (ASEPTIC) bietet eine grafische Benutzeroberfläche, die eine benutzerfreundliche Anwender, sowie einen Modus der Operation Befehlszeile zur Bereitstellung von Informationen an andere Systeme oder die Überwachung dieser Analyse auf einem höheren Niveau könnte solicitársela. Schließlich hat sie einen Vorschlag für die elektronische Architektur eines Prototyps smart Stethoskop, auch die Festlegung der Spezifikationen zu treffen. Dieser Prototyp ist auf der Grundlage der Hierarchie der Analyse entwickelt und integriert die Verarbeitung und Kompressionsverfahren. Der Zweck dieses Gerät ist als Ersatz für die traditionelle akustische Stethoskope, und muss von einer Größe, Gewicht, einfache Handhabung und ist vergleichbar mit der diese, neben der Durchführung von diagnostischen Kapazität und hohen Grad an Autonomie. Das Ergebnis ist eine Reihe von elektronischen Baugruppen, die wird projiziert auf eine Zukunft rekonfigurierbare elektronischen Schaltungen.