[ca] L'aportació més important d'aquesta tesi doctoral és la proposta de noves tècniques de processament del senyal per a l'anàlisi objectiu d'uns tipus de sons respiratoris, anomenats sibilàncies, com a eina complementària pel diagnòstic mèdic i pel seguiment clínic de malalties pulmonars. Per a detectar les sibilàncies, inicialment s'han proposat i validat dos algorismes basats en l'anàlisi de l'espectrograma del senyal: el Shabtai-Musih de Mitjana Local (SMML) i l'Algorisme de Detecció de Sibilàncies Adaptatiu Local (LAWDA). La validació, realitzada a partir de 60 senyals de so amb l'ajut d'un metge especialista, ha mostrat una sensibilitat en la detecció de sibilàncies del 90.3% pel SMML i del 93.9% pel LAWDA en el tram de flux de l'espiració forçada comprès entre 1.2 i 0.2 l/s. Pel tram de flux de 0.2 a 0 l/s els valors han estat del 64.5% i del 71.0% respectivament. Per a l'estudi s'han fet servir senyals de so adquirits durant la maniobra espiromètrica que s'utilitza en la pràctica clínica habitual per a l'avaluació de la funció pulmonar de pacients. La base de dades conté 37 pacients, 15 de sans que formen el grup de control, 16 amb asma bronquial no fumadors i 6 que pateixen malaltia pulmonar obstructiva crònica (COPD). Per a cada pacient s'han estudiat un mínim de 6 maniobres: 3 en estat basal i 3 passats 20 minuts després de l'aplicació de 1 mg de Terbutalina (broncodilatador). S'ha realitzat un estudi estadístic de paràmetres característics del tram d'interès (1.2 a 0.2 l/s): el nombre de sibilàncies detectades, la freqüència mitjana de la sibilància de potència pic (FMSPPM) i mitjana (FMSPMM) màximes, el promig de les freqüències mitjanes de les sibilàncies detectades (PFM), i els percentatges de la maniobra ocupats per monofonia, polifonia o sense sibilàncies. S'han obtingut diferències significatives entre els grups per la mitjana i la desviació típica intrapacient d'alguns dels paràmetres estudiats tot i que els resultats no sempre coincidien per als dos algorismes. Cal destacar l'observació de diferències molt significatives entre els pacients de control i els asmàtics (p<0.01) per la mitjana i la desviació típica intrapacient del nombre de sibilàncies detectades tant abans com després d'aplicar el broncodilatador, independentment de l'algorisme utilitzat per la detecció. Per a estudiar la dinàmica de canvi de les vies aèries dels grups de pacients, també s'ha realitzat un estudi estadístic de les diferències entre les mitjanes i les desviacions típiques intrapacient dels paràmetres calculats abans i després d'aplicar un fàrmac broncodilatador. La majoria de paràmetres no han presentat diferències de comportament entre estats significatives en un mateix grup de pacients. També s'han definit els paràmetres de canvi en signe i valor absolut, que es defineixen com la resta entre els valors anteriors i els posteriors a l'aplicació del fàrmac. De l'estudi estadístic d'aquests paràmetres es conclou que hi ha diferències entre estats per un mateix pacient i que aquestes són de vegades significatives per diferenciar grups, sobretot quan s'estudien en valor absolut. Un cop validada la utilitat de la tècnica s'ha desenvolupat l'Algorisme de Detecció de Sibilàncies Genèric (GWDA), basat en la transformada de Malvar i el pseudoespectre. Aquest serveix per a detectar i estudiar les sibilàncies en altres maniobres i menors nivells de flux respiratori, i facilita la integració en dispositius de temps real. En la validació del nou algorisme s'ha obtingut una sensibilitat superior als altres tant pel tram comprès entre 1.2 i 0.2 l/s del flux (96.7 %) com pel tram de 0.2 a 0 l/s (100 %). S'ha realitzat l'estudi de l'espiració forçada utilitzant el GWDA i s'han estudiat estadísticament els diferents paràmetres calculats per les sibilàncies detectades pels pacients dels diferents grups. També s'han obtingut diferències molt significatives en estudiar el nombre de sibilàncies detectades en asmàtics i controls (p<0.01). Els estudis estadístics s'han complementat en aquest cas amb un anàlisi discriminant per a avaluar la possibilitat de realitzar un sistema automàtic de classificació basat només en paràmetres provinents de les sibilàncies. L'anàlisi discriminant s'ha realitzat combinant fins a un màxim de 3 paràmetres que presentaven diferències significatives entre grups i ha mostrat taxes de classificació de fins al 91.9 % en la fase d'entrenament i del 77.8 % per la de test. Finalment, s'ha realitzat un estudi preliminar del nombre de sibilàncies detectades durant la maniobra de volum corrent per mitjà del GWDA.

[es] La aportación más importante de esta tesis doctoral es la propuesta de nuevas técnicas de procesado de señal para el análisis objetivo de un tipo de sonidos respiratorios, las sibilancias, como herramienta complementaria para el diagnostico médico y para seguimiento clínico de enfermedades pulmonares. Para detectar sibilancias, inicialmente se han propuesto y validado dos algoritmos basados en el análisis del espectrograma señal: el Shabtai-Musih de Media Local (SMML) y el Algoritmo de Detección de Sibilancias Adaptativo Local (LAWDA). La validación, realizada a partir de 60 señales de sonido con la ayuda de un médico especialista, ha mostrado una sensibilidad en la detección de sibilancias del 90.3% para el SMML y del 93.9% para el LAWDA en el tramo de flujo de la espiración forzada comprendido entre 1.2 i 0.2 l/s. Para el tramo de flujo de 0.2 a 0 l/s los valores han sido del 64.5% i del 71.0% respectivamente. Para el estudio se han utilizado señales de sonido adquiridos durante la maniobra espirométrica que se utiliza en la práctica clínica habitual para evaluar la función pulmonar de pacientes. La base de datos contiene 37 pacientes, 15 de sanos que forman el grupo de control, 16 con asma bronquial no fumadores y 6 que sufren enfermedad pulmonar obstructiva crónica (COPD). Para cada paciente se han estudiado un mínimo de 6 maniobras: 3 en estado basal y 3 pasados 20 minutos de la aplicación de 1 mg de Terbutalina (broncodilatador). Se ha realizado un estudio estadístico de parámetros característicos del tramo de interés (1.2 a 0.2 l/s): el número de sibilancias detectadas, la frecuencia media de la sibilancia de potencia pico (FMSPPM) y media (FMSPMM) máximas, el promedio de las frecuencias medias de las sibilancias detectadas (PFM), y los porcentajes de la maniobra ocupados por monofonía, polifonía o sin sibilancias. Se han obtenido diferencias significativas entre grupos para la media y la desviación típica intrapaciente de algunos de los parámetros estudiados aunque los resultados no siempre coincidían para los dos algoritmos. Cabe destacar la observación de diferencias muy significativas entre los pacientes de control y los asmáticos (p<0.01) para la media y la desviación típica intrapaciente del numero de sibilancias detectadas tanto antes como después de aplicar el broncodilatador, independientemente del algoritmo utilizado para la detección. Para estudiar la dinámica de cambio de las vías aéreas de los grupos de pacientes, también se ha realizado un estudio estadístico de las diferencias entre las medias y las desviaciones típicas intrapaciente de los parámetros calculados antes y después de aplicar la Terbutalina. La mayoría de parámetros no han presentado diferencias de comportamiento entre estados significativos en un mismo grupo de pacientes. También se han definido los parámetros de cambio con signo y valor absoluto como la resta entre los valores anteriores y los posteriores a la aplicación del fármaco. Del estudio estadístico de estos parámetros se concluye que hay diferencias entre estados para un mismo paciente y que estas son a veces significativas para diferenciar grupos, sobretodo cuando se estudian en valor absoluto. Una vez validada la utilidad de la técnica se ha desarrollado el Algoritmo de Detección de Sibilancias Genérico (GWDA), basado en la transformada de Malvar y el pseudoespectro. Este sirve para detectar y estudiar las sibilancias en otras maniobras y menores niveles de flujo respiratorio, y facilita la integración en dispositivos de tiempo real. En la validación del nuevo algoritmo se ha obtenido una sensibilidad superior a los otros tanto para el tramo comprendido entre 1.2 i 0.2 l/s del flujo (96.7 %) como para el tramo de 0.2 a 0 l/s (100 %). Se ha realizado el estudio de la espiración forzada utilizando el GWDA y se han estudiado estadísticamente los parámetros calculados para las sibilancias detectadas en los pacientes de los diferentes grupos. También se han obtenido diferencias muy significativas al estudiar el número de sibilancias detectadas en asmáticos y controles (p<0.01). Los estudios estadísticos se han completado en este caso con un análisis discriminante para evaluar la posibilidad de realizar un sistema automático de clasificación basado solamente en parámetros provenientes de las sibilancias. El análisis discriminante se ha realizado combinando hasta un máximo de 3 parámetros que presentaban diferencias significativas entre grupos y ha mostrado índices de clasificación de hasta el 91.9 % en la fase de entrenamiento y del 77.8 % para la de test. Finalmente, se ha realizado un estudio preliminar del número de sibilancias detectadas durante la maniobra de volumen corriente por medio del GWDA.