Estimación de la Entropía de Sonidos Respiratorios Directamente en un Smartphone

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admin
M. A. Falcón Saldaña
J. S. Camacho Juárez
S. Charleston Villalobos
T. Aljama Corrales
B. A. Reyes

Abstract

El análisis de los sonidos respiratorios proporciona información acerca de diversas características de la respiración del paciente, como lo es el flujo respiratorio, haciendo esto útil en aplicaciones como el diagnóstico de enfermedades respiratorias. Además, su análisis cuantitativo permite eliminar diversas limitaciones respecto al método de auscultación tradicional mediante el empleo de sistemas computarizados. En este trabajo se muestran los resultados de una aplicación móvil para dispositivos Android que permite la adquisición, almacenamiento y análisis de sonidos respiratorios directamente en el dispositivo móvil. En particular, se presenta la implementación de estimaciones del flujo respiratorio mediante el cálculo de la entropía del sonido traqueal, cuyo funcionamiento podría extenderse a otro tipo de señales fisiológicas, e.g. el cálculo de la envolvente de una señal de electromiografía. Se corroboró que la entropía de Shannon del sonido respiratorio traqueal es una estimación del flujo respiratorio rectificado (r = 0.918). La comparación entre las señales de entropía obtenidas de la implementación del algoritmo en el smartphone con su contraparte en MATLAB mostró un bajo error absoluto, equivalente al 0.043% de la máxima amplitud, así como un alto índice de correlación cruzada igual a 0.996. Los resultados obtenidos corroboran la factibilidad de desarrollar sistemas computarizados para el análisis de sonidos respiratorios basados en dispositivos móviles.

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How to Cite
admin, Falcón Saldaña, M. A., Camacho Juárez, J. S., Charleston Villalobos, S., Aljama Corrales, T., & Reyes, B. A. (2020). Estimación de la Entropía de Sonidos Respiratorios Directamente en un Smartphone. Memorias Del Congreso Nacional De Ingeniería Biomédica, 7(1), 61–68. Retrieved from https://memoriascnib.mx/index.php/memorias/article/view/746
Section
Procesamiento de Señales e Imágenes Médicas