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Pulmonary crackle characterization: approaches in the use of discrete wavelet transform regarding border effect, mother-wavelet selection, and subband reduction
Quandt, Verônica Isabela; Pacola, Edras Reily; Pichorim, Sérgio Francisco; Gamba, Humberto Remigio; Sovierzoski, Miguel Antônio.
  • Quandt, Verônica Isabela; Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Coordenação de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e Informática Industrial. Curitiba. BR
  • Pacola, Edras Reily; Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Coordenação de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e Informática Industrial. Curitiba. BR
  • Pichorim, Sérgio Francisco; Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Coordenação de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e Informática Industrial. Curitiba. BR
  • Gamba, Humberto Remigio; Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Coordenação de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e Informática Industrial. Curitiba. BR
  • Sovierzoski, Miguel Antônio; Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Coordenação de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e Informática Industrial. Curitiba. BR
Res. Biomed. Eng. (Online) ; 31(2): 148-159, Apr-Jun/2015. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-829427
ABSTRACT
Introduction Crackles are discontinuous, non-stationary respiratory sounds and can be characterized by their duration and frequency. In the literature, many techniques of filtering, feature extraction, and classification were presented. Although the discrete wavelet transform (DWT) is a well-known tool in this area, issues like signal border extension, mother-wavelet selection, and its subbands were not properly discussed. Methods In this work, 30 different mother-wavelets 8 subbands were assessed, and 9 border extension modes were evaluated. The evaluations were done based on the energy representation of the crackle considering the mother-wavelet and the border extension, allowing a reduction of not representative subbands. Results Tests revealed that the border extension mode considered during the DWT affects crackle characterization, whereas SP1 (Smooth-Padding of order 1) and ASYMW (Antisymmetric-Padding (whole-point)) modes shall not be used. After DWT, only 3 subbands (D3, D4, and D5) were needed to characterize crackles. Finally, from the group of mother-wavelets tested, Daubechies 7 and Symlet 7 were found to be the most adequate for crackle characterization. Discussion DWT can be used to characterize crackles when proper border extension mode, mother-wavelet, and subbands are taken into account.


Texto completo: DisponíveL Índice: LILACS (Américas) Idioma: Inglês Revista: Res. Biomed. Eng. (Online) Assunto da revista: Engenharia Biom‚dica Ano de publicação: 2015 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade Tecnológica Federal do Paraná/BR

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