Real time segmentation of heart sounds
Date
2015-12
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH ABSTRACT: The poor state of the healthcare system in South Africa has resulted in unacceptable
high levels of infant mortality. Congenital heart disease is one of
the main contributions to these high rates of mortality, with the cost of treatment
and the availability of specialists being the driving factors. Computer
aided auscultation is a technological solution to assist with the diagnosis of
the disease. In its current form, computer aided auscultation is unsuitable for
continuous patient monitoring.
The aim of this thesis is to develop an algorithm that will allow the existing
methods of computer aided auscultation to work in real time so they can
be used in patient monitoring. Existing methods of identifying the first and
second heart sound are limited to offline processing. The algorithm developed
in this thesis uses the correlation of the time-frequency coefficients of individual
heart sounds to generate a feature vector for each heart sound that can be
used to separate the sounds into different groups. To test the performance
of the algorithm, 230 heart sounds from normal patients were first manually
segmented and then processed with the algorithm. The noise sensitivity of the
algorithm was also tested using generated heart sounds. Finally, the real time
capability of the algorithm was tested.
The testing against sounds for normal patients resulted in a 84.2 % accuracy
and an 84.4% hit rate. The synthetic testing showed the system starts
to perform badly with a signal to noise ratio lower than -10db. The real time
testing of the system showed that the algorithm is fast enough to be used in
a real time environment. This thesis concludes that proposed algorithm is
suitable for the detection of the first and second heart sounds in real time.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Die toestand van die gesondheidstelsel in Suid-Afrika lei tot onaanvaarbare vlakke van kindersterftes. Oorerflike hartksiektes is een van die hoofoorsake van hierdie sterftesyfers, aangedryf deur die koste van behandeling en die tekort aan beskikbaarheid van spesialiste. Rekenaargesteundebeluistering is ’n tegnologiese oplossing wat help met die diagnose van hierdie kwaal. Huidiglik is rekenaargesteundebeluistering ongeskik vir aaneenlopende pasientemonitering. Die doelwit van hierdie tesis in om ’n algoritme te onwikkel wat sal toelaat dat bestaande metodes van rekenaargestuendebeluistering intyds sal werk sodat gebruik kan word vir deurlopende monitering van pasiente. Bestaande metodes, wat aangewend word om die eerste- en tweede hartklanke te identifiseer, is beperk tot nie-intydse verwerking. Die algoritme wat in hierdie tesis ontwikkel is, gebruik die korrelasie van die tyd-frekwensie koeffisiente van individuele hartklanke om ’n eienskapsvektor vir elke hartklank te genereer, wat dan gebruik word om die hartklanke in verskillende groepe in te deel. Om die werkverrigting van die algoritme te toets, is 230 hartklanke van pasiente met normale harte eers per hand gesegmenteer en daarna met die algoritme verwerk. Die algoritme se bestandheid teen ruis is ook getoets deur gebruik te maak van sintetiese hartklanke. Uiteindelik is die intydse vermoë van die algortime getoets. Die toetsing met normale hartklanke het ’n akkuraatheid van 84.2% en trefkoers van 84.4% opgelewer. Die ruisbestandheidstoetse het aangedui dat die stelsel sleg begin werkverrigting verloor met sein-tot-ruis-verhoudings van laer as -10dB. Die intydse toetsing het aangedui dat die algoritme vining genoeg is om gebruik te word in ’n intydse implementering. Die tesis maak die gevolgtrekking dat die voorgestelde algoritme geskik is vir die intydse identifisering van die eerste en tweede hartklanke.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Die toestand van die gesondheidstelsel in Suid-Afrika lei tot onaanvaarbare vlakke van kindersterftes. Oorerflike hartksiektes is een van die hoofoorsake van hierdie sterftesyfers, aangedryf deur die koste van behandeling en die tekort aan beskikbaarheid van spesialiste. Rekenaargesteundebeluistering is ’n tegnologiese oplossing wat help met die diagnose van hierdie kwaal. Huidiglik is rekenaargesteundebeluistering ongeskik vir aaneenlopende pasientemonitering. Die doelwit van hierdie tesis in om ’n algoritme te onwikkel wat sal toelaat dat bestaande metodes van rekenaargestuendebeluistering intyds sal werk sodat gebruik kan word vir deurlopende monitering van pasiente. Bestaande metodes, wat aangewend word om die eerste- en tweede hartklanke te identifiseer, is beperk tot nie-intydse verwerking. Die algoritme wat in hierdie tesis ontwikkel is, gebruik die korrelasie van die tyd-frekwensie koeffisiente van individuele hartklanke om ’n eienskapsvektor vir elke hartklank te genereer, wat dan gebruik word om die hartklanke in verskillende groepe in te deel. Om die werkverrigting van die algoritme te toets, is 230 hartklanke van pasiente met normale harte eers per hand gesegmenteer en daarna met die algoritme verwerk. Die algoritme se bestandheid teen ruis is ook getoets deur gebruik te maak van sintetiese hartklanke. Uiteindelik is die intydse vermoë van die algortime getoets. Die toetsing met normale hartklanke het ’n akkuraatheid van 84.2% en trefkoers van 84.4% opgelewer. Die ruisbestandheidstoetse het aangedui dat die stelsel sleg begin werkverrigting verloor met sein-tot-ruis-verhoudings van laer as -10dB. Die intydse toetsing het aangedui dat die algoritme vining genoeg is om gebruik te word in ’n intydse implementering. Die tesis maak die gevolgtrekking dat die voorgestelde algoritme geskik is vir die intydse identifisering van die eerste en tweede hartklanke.
Description
Thesis (MEng)--Stellenbosch University, 2015.
Keywords
Computer aided auscultation, Heart sounds -- Segmentation, UCTD