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Separation of the Aortic and Pulmonary Components of the Second Heart Sound via Alternating Optimization

Título
Separation of the Aortic and Pulmonary Components of the Second Heart Sound via Alternating Optimization
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2024
Autores
Renna, F
(Autor)
FCUP
Gaudio, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Mattos, S
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Plumbley, MD
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Coimbra, M
(Autor)
FCUP
Revista
Título: IEEE AccessImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 12
ISSN: 2169-3536
Editora: IEEE
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-010-42B
Abstract (EN): An algorithm for blind source separation (BSS) of the second heart sound (S2) into aortic and pulmonary components is proposed. It recovers aortic (A2) and pulmonary (P2) waveforms, as well as their relative delays, by solving an alternating optimization problem on the set of S2 sounds, without the use of auxiliary ECG or respiration phase measurement data. This unsupervised and data-driven approach assumes that the A2 and P2 components maintain the same waveform across heartbeats and that the relative delay between onset of the components varies according to respiration phase. The proposed approach is applied to synthetic heart sounds and to real-world heart sounds from 43 patients. It improves over two state-of-the-art BSS approaches by 10% normalized root mean-squared error in the reconstruction of aortic and pulmonary components using synthetic heart sounds, demonstrates robustness to noise, and recovery of splitting delays. The detection of pulmonary hypertension (PH) in a Brazilian population is demonstrated by training a classifier on three scalar features from the recovered A2 and P2 waveforms, and this yields an auROC of 0.76.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 12
Documentos
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