Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para caracterizar y clasificar sonidos pulmonares basada en análisis espectral y Transformada Wavelet

Abstract

A lo largo de las últimas décadas, la auscultación ha sido uno de los procedimientos mas usados a la hora de evaluar la condición de las vias respiratorias con relativa confiabilidad con base en la interpretación de las señales de sonidos provistas por el estetoscopio. Una dispositivo usado por médicos que no ha cambiado su esquema significativamente los últimos años.

Aún así, los últimos desarrollos en estetoscopios digitales les proporcionan funcionalidades que mejoran la interpretabilidad de la auscultación con características como amplifiación de audio, inmunización al ruido y filtros. Más aún, un estetoscpio digital proporciona la posibilidad de un análisis computarizado de señales de audio pulmonar, lo cual es la motivación de este trabajo.

Con base a la caracterización de sonidos pulmonares hecha por Laennec [1], consideramos que es posible para un sistema basado en computadora detectar las propiedades elementales de un sonido pulmonar como son su contenido frecuencial y presencia de discontinuidades con el fin de clasificaros dentro de sus clases básicas: Roncus, sibilancias y estertores.

Usando herramientas de análisis de señales tradicionales como la Transformada de Fourier y otras mas recientes como la Transformada Wavelet, este trabajo propone implementar una aplicación móvil para sistema Android que junto con un fonendoscopio digital vaya mas allá de solo clasificar el contenido de una señal de sonido pulmonar y provea una representación gráfica de las características encontradas en el sonido como frecuencia y discontinuidadesque pueden ser útiles a la hora de hacer mas fácil el diagnóstico del estado respiratorio de un paciente.