Επεξεργασία με μεθόδους μηχανικής μάθησης πνευμονικών ήχων από ασθενείς COVID-19 σε μονάδα εντατικής θεραπείας για την αξιολόγηση της κατάστασης του ασθενούς
Creators: name: Μπουτζιώνα, Ιωάννα Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Επεξεργασία πνευμονικών ήχων
Κατηγοριοποίηση πνευμονικών ήχων
Φασματογράφημα
Pulmonary sound processing
Lung sound classification
Crackles, Wheezes, Squawks

description: Ο στόχος της συγκεκριμένης εργασίας αφορά την ανάλυση πνευμονικών ήχων και την εύρεση βιοδεικτών όπως είναι τα crackles, wheezes και squawks από ασθενείς κορωνοϊού (COVID-19) με σκοπούς την συσχέτιση των ηχητικών καταγραφών με την φάση (stage) και με την βαρύτητα της ασθένειας όπως αυτή συνδέεται με κλασσικούς δείκτες της ICU (SOFA, APACHE) και τη διάγνωση ιδιαίτερων χαρακτηριστικών της ασθένειας που μπορεί να παρατηρηθούν μεταξύ των ασθενών προλαμβάνοντας επιδείνωση της κατάστασης των ασθενών. Στο Κεφάλαιο 1 της παρούσας εργασίας, περιγράφουμε το πρόβλημα της ανίχνευσης crackles, wheezes και squawks και παράλληλα κάνουμε μια αναλυτική περιγραφή για τους πνευμονικούς ήχους και τα είδη αυτών, καθώς και τη διαδικασία απεικόνισης και επεξεργασία τους, ενώ στο Κεφάλαιο 2 συζητούμε τις Machine και Deep Learning μεθόδους με τις οποίες μπορούν να εξαχθούν χαρακτηριστικά (features) και αναλύουμε τις μετρικές αξιολόγησης των αποτελεσμάτων αυτών των μεθόδων, όπως επίσης και τεχνικές βελτίωσης τους. Έπειτα στο Κεφάλαιο 3 περιγράφουμε αναλυτικά τον αλγόριθμο με τον οποίο μπορέσαμε να εξάγουμε τα χαρακτηριστικά και να εντοπίσουμε μη φυσιολογικούς ήχους με χρήση τεχνικών μηχανικής και βαθιάς μάθησης (Machine Learning and Deep Learning). Στο Κεφάλαιο 4 αναλύουμε τα αποτελέσματα που εξάγαμε με χρήση τεχνικών βελτίωσης των αποτελεσμάτων από τους αλγόριθμους που χρησιμοποιήθηκαν, και παράλληλα συγκρίνουμε τα αποτελέσματα αυτά με τα αποτελέσματα που λάβαμε δίχως τη χρήση αυτών των τεχνικών. Τέλος, στο Κεφάλαιο 5 συζητούμε τα προβλήματα που υπήρξαν και πως εμείς τα αντιμετωπίσαμε, ενώ ταυτόχρονα οδηγούμαστε σε συμπεράσματα με βάση τα αποτελέσματα, αλλά και προοπτικές περαιτέρω ανάπτυξης της συγκεκριμένης εργασίας μελλοντικά.
description: The aim of this study is to analyze pulmonary sounds and find biomarkers such as crackles, wheezes and squawks from coronavirus patients (COVID-19) in order to correlate the sound recordings with the phase and the severity of the disease as it is associated with classic ICU indicators (SOFA, APACHE) and the diagnosis of particular features of the disease that can be observed among patients preventing deterioration of the patient's condition. In Chapter 1 of this work, we describe the problem of detecting crackles, wheezes and squawks and at the same time we make a detailed description of lung sounds and their types, as well as their visualization and processing process, while in Chapter 2 we discuss the Machine and Deep Learning methods with which features can be extracted and analyze the evaluation metrics of the results of these methods, as well as techniques to improve them. Additionally, in Chapter 3 we analyze the algorithm with which we were able to extract features and detect abnormal sounds using Machine Learning and Deep Learning techniques. In Chapter 4 we analyze the results we extracted using result improving techniques from the algorithms used, and at the same time we compare these results with the results obtained without the use of these techniques. Finally, in Chapter 5 we discuss the problems that existed and how we dealt with them, while at the same time we lead to conclusions based on the results, but also prospects for further development of this work in the future.