IBARRA-HERNANDEZ, Roilhi Frajo; ALONSO-AREVALO, Miguel Ángel    GARCIA-CANSECO, Eloísa del Carmen. Comparison of Spectral and Sparse Feature Extraction Methods for Heart Sounds Classification. []. , 44, spe1, pp.6-22.   21--2024. ISSN 2395-9126.  https://doi.org/10.17488/rmib.44.4.1.

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Cardiovascular diseases (CVDs) remain the leading cause of morbidity worldwide. The heart sound signal or phonocardiogram (PCG) is the most simple, low-cost, and effective tool to assist physicians in diagnosing CVDs. Advances in signal processing and machine learning have motivated the design of computer-aided systems for heart illness detection based only on the PCG. The objective of this work is to compare the effects of using spectral and sparse features for a classification scheme to detect the presence/absence of a pathological state in a heart sound signal, more specifically, sparse representations using Matching Pursuit with multiscale Gabor time-frequency dictionaries, linear prediction coding, and Mel-frequency cepstral coefficients. This work compares the performance of PCGs classification applying features as a result of averaging the samples or the features for each PCG sound event when feeding a random forest (RF) classifier. For data balancing, random under-sampling and synthetic minority oversampling (SMOTE) methods were applied. Furthermore, we compare the Correlation Feature Selection (CFS) and Information Gain (IG) for the dimensionality reduction. The findings show a SE=93.17 %, SP=84.32 % and ACC=85.9 % when joining MP+LPC+MFCC features set with an AUC=0.969 showing that these features are promising to be used in heart sounds anomaly detection schemes.

Las enfermedades cardiovasculares (ECVs) han persistido como la principal causa de mortalidad en el mundo. La señal de audio cardiaco o fonocardiograma (FCG) es la herramienta más simple, efectiva y de bajo costo para auxiliar a especialistas diagnosticando ECVs. Los avances en el procesamiento de señales y aprendizaje máquina han motivado el diseño de auscultación y detección computarizada. El objetivo de este trabajo es comparar el uso de características espectrales y dispersas para un sistema de clasificación que detecte la presencia/ausencia de una patología en un audio cardiaco mediante representaciones dispersas usando Matching Pursuit con diccionarios de Gabor tiempo-frequencia, predicción lineal y coeficientes cepstrales Mel. Se crearon 5 conjuntos de características como resultado de combinar las características para cada FCG y se examinó su desempeño usando un clasificador de bosque aleatorio (RF). Se aplicaron métodos de balanceo de muestras basados en sobremuestreo (SMOTE) y submuestreo aleatorio. Se compararon métodos de selección de características por correlación (CFS) y ganancia de información (IG) para reducir la dimensionalidad del conjunto. Los resultados muestran métricas de SE=93.17 %, SP=84.32 % y ACC=85.9 % al juntar los parámetros MP+LPC+MFCC además de una AUC=0.969. El trabajo muestra el potencial de las características espectrales y escasas para la detección de patologías en señales de audio cardiaco.

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