Resumen

En los últimos años ha habido un esfuerzo sostenido en la comunidad de investigación para desarrollar algoritmos que analicen automáticamente los sonidos del corazón. Uno de los principales desafíos es identificar los sonidos cardíacos primarios, S1 y S2, ya que representan eventos de referencia para el análisis. El estudio presentado en este artículo analiza la posibilidad de mejorar la caracterización de la estructura basada en el contexto de forma y la evaluación de la estructura utilizando un pequeño número de descriptores. En particular, para la caracterización del sonido primario, se aplica un filtrado adaptativo de forma de onda basado en la dimensión fractal general para cada candidato de sonido preprocesado perteneciente a sujetos pediátricos. Esto es seguido por la aplicación de los métodos basados en la forma seleccionados para la evaluación de la estructura de los sonidos cardíacos primarios. Se utilizan diferentes métodos, como los fractales, para la comparación. El análisis de los patrones de sonido cardíaco se realiza utilizando un clasificador de má

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Algoritmos; Sonidos cardíacos; Sonidos cardíacos primarios; Contexto de forma; Evaluación de estructura; Máquina de vectores de soporte
• Keywords:Algorithms; Heart sounds; Primary heart sounds; Shape context; Structure assessment; Support vector machine