Una aplicación de la Descomposicion Empirica de Modos (EMD) en el estudio de los murmuros causados por estenosis en fistulas Arterio Venosas.

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1 Una aplicación de la Descomposicion Empirica de Modos (EMD) en el estudio de los murmuros causados por estenosis en fistulas Arterio Venosas

2 Contenidos La fistula Arterio-venosa Estenosis
Acústica de la estenosis Procesamiento de señales con la EMD Resultados Discusión

3 Accesos Vasculares Radial –cefalica AV Graft Braquial –cefalica
Braquial – Basilica

4 Estenosis Venosa

5 Acústica de la Estenosis
Ha sido reportado que el flujo sanguíneo turbulento asociado con estenosis crea sonidos audibles o “murmuros” que pueden ser analizados para proporcionar información sobre la severidad de la estenosis. Tomado de: G. Beathard (2004): A practitioner’s Guide to Physical Examination of Dialysis Vascular Access.

6 Acústica de la Estenosis
Resultados previos de investigación han demostrado que la estenosis genera dos efectos acústicos básicos: Un aumento general del nivel de sonido. La introducción de nuevos componentes de alta frecuencia en el espectro de potencia. Los cambios en la frecuencia dependen de la distancia de la estenosis y su gravedad.

7 Acústica de la Estenosis
Resultados relacionados (Estenosis en las arterias aorta and carotida): Energía espectral extra en la banda de frecuencia entre 300 and 800 Hz (M. Akay et al 1992) Estudios in vivo (perros), los murmuros ocurren cuando el flujo sanguinio es maximo (primer pico sistólico) y extra energía espectral fue observada en la banda de frecuencia de 200 and 1000 Hz (Y.M. Akay et al 1992) El pico sistólico (en presencia de estenosis) es más estrecho y de mayor amplitud (Nilsson & Larsson 2005)

8 Pacientes y Base de Datos
Tipo de Acceso Vascular Condición Duración No. De grabaciones A Graft Estenosis 180 s 3 Estenosis Corregida B Fistula 120 s 2 C 20 s 1 D Sano E

9 Adquisición de Datos BIOPAC MP -150 Configuración :
0.05Hz Filtro pasa alto (FPA) 5 KHz Filtro pasa bajo (FPB) Frecuencia de muestreo = 10 KHz .

10 EMD: Analisis de señales
Pre-procesamiento Segmentación Extracción de parámetros Clasificación Eliminación de componentes de la señal no deseadas. Filtro pasa Alto(40Hz). Detección de Envolvente(Transformada de Hilbert o filtrado homomórfico). Detección de Picos. Selección de Periodos(0.5 s) Normalización de Energía EMD de cada periodo . Calculo de la energía promedio y de la frecuencia promedio para cada IMF. BP ANN, Gaussian mixture, Clasificador Parzen.

11 EMD: Analisis de señales

12 EMD: Analisis de señales
Decomposición acústica de la señal

13 EMD: Analisis de señales
Estenosis Venosa Presente

14 EMD: Analisis de señales
Estenosis Venosa Corregida

15 EMD: Analisis de señales
Estenosis Venosa Presente

16 EMD: Analisis de señales
Estenosis Venosa Corregida

17 EMD: Analisis de señales
Criterio de parada del algoritmo: Rillling’s code. Thresholds Θ1 = 0.05, Θ2=10* Θ1 Parametros Hasta 11 IMFs fueron obtenidas en la descomposición. Las primeras dos IMFs contienen información útil para la clasificación o discriminación de las señales. Por simplicidad, solamente la primera IMF fue utilizada.

18 Resultados

19 Resultados Desempeño de los Clasificadores 5-fold 15 -fold
Error σ BP-ANN Mix. Gaussian Parzen

20 Discusión EMD, debido a que toma en cuenta las características no lineal y no estacionaria de las señales biomédicas, puede ser utilizado para analizar los sonidos de la AV fístula para detectar la estenosis. Debido a la limitación en tamaño de la base de datos, es imposible esbozar conclusiones definitivas. Es posible que se aumente la posibilidades de clasificación correcta mediante la incorporación de información de la morfología de la señal.

21 Gracias por su Atención