Una aplicación de la Descomposicion Empirica de Modos (EMD) en el estudio de los

murmuros causados por estenosis en fistulas Arterio Venosas

ContenidosLa fistula Arterio-venosaEstenosisAcústica de la estenosisProcesamiento de señales con la EMDResultadosDiscusión

Accesos Vasculares

Radial –cefalica

Braquial –cefalica Braquial – Basilica

AV Graft

Estenosis Venosa

Acústica de la EstenosisHa 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.

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.

Acústica de la EstenosisResultados 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)

Pacientes y Base de Datos

PacienteTipo de Acceso

VascularCondición Duración No. De

grabaciones

A GraftEstenosis 180 s 3

Estenosis Corregida 180 s 3

B FistulaEstenosis 120 s 2

Estenosis Corregida 120 s 2

C FistulaEstenosis 20 s 1

Estenosis Corregida 20 s 1

D Fistula Sano 120 s 2

E Fistula Sano 120 s 2

Adquisición de Datos

BIOPAC MP -150 Configuración :0.05Hz Filtro pasa alto (FPA) 5 KHz Filtro pasa bajo (FPB)Frecuencia de muestreo = 10 KHz.

EMD: Analisis de señales

Pre-procesamiento

Segmentación

Extracción de parámetros

Clasificación

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 EnergíaEMD de cada periodo . Calculo de la energía promedio y de la frecuencia promedio para cada IMF.BP ANN, Gaussian mixture, Clasificador Parzen.

EMD: Analisis de señales

EMD: Analisis de señalesDecomposición acústica de la señal

EMD: Analisis de señales

Estenosis Venosa Presente

EMD: Analisis de señales

Estenosis Venosa Corregida

EMD: Analisis de señales

Estenosis Venosa Presente

EMD: Analisis de señales

Estenosis Venosa Corregida

EMD: Analisis de señales

Criterio de parada del algoritmo: Rillling’s code.Thresholds Θ1 = 0.05, Θ2=10* Θ1Parametros

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.

2

1

* ( )

( )

( )

j

N

j jn

f h dff

h df

E c n

Resultados

Resultados

5-fold 15 -fold

Clasificador

Error σ Error σ

BP-ANN 0.18267

0.00397 0.13669 0.01070

Mix. Gaussian

0.18294

0.00606 0.18147 0.00271

Parzen 0.26663

0.01030 0.26210 0.00201

Desempeño de los Clasificadores

DiscusiónEMD, 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.

Gracias por su Atención