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Una aplicación de la Descomposicion Empirica de Modos (EMD) en el estudio de los murmuros causados por estenosis en fistulas Arterio Venosas. Contenidos. La fistula Arterio-venosa Estenosis Acústica de la estenosis Procesamiento de señales con la EMD Resultados Discusión.

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  1. Unaaplicación de la DescomposicionEmpirica de Modos (EMD) en el estudiode los murmuroscausadosporestenosis en fistulas ArterioVenosas

  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

  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 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. Pre-procesamiento Segmentación Extracción de parámetros Clasificación

  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’scode. • 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

  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

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