Preview

Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение

Расширенный поиск

Система электронной аускультации: обработка аускультативных данных

https://doi.org/10.21869/2223-1536-2023-13-2-137-152

Аннотация

   Цель исследования – повышение разнообразия конструкций систем электронной аускультации с измеренными характеристиками и апробированием.

   Серия статей включает в себя разработку модели системы электронной аускультации, разработку конструкции электронного стетоскопа, изготовление экспериментального образца, разработку методики измерения амплитудно-частотных характеристик электронных и классических стетоскопов, апробирование предложенных моделей и методов, анализ аускультативных данных. В статье рассмотрены математические методы первичного анализа аускультативных данных. Для эксперимента использованы записи нормального и жесткого дыхания. Произведен частотный, частотно-временной и автокорреляционный анализ дыхательных звуков.

   Методы. Исследования базировались на теории цифровой обработки сигналов. В исследовании использованы аускультативные данные, полученные с экспериментального образца системы электронной аускультации. Использовались электронные записи жесткого (паталогического) и нормального дыхания человека над левым средним легким. Дыхательные шумы были преобразованы в цифровую форму со следующими параметрами: частота дискретизации fд = 48 кГц; разрядность n = 24 бит; количество каналов 1. Для анализа частотной информативности записей построены их спектры. Для вычисления значений в спектрах использовалось быстрое преобразование Фурье.

   Результаты. В представленной работе проанализированы частотные характеристики записей жесткого и нормального дыхания. Получены значения автокорреляционных функций. Получена авторегрессионная модель процесса нормального дыхания. Задача аналитического определения порядка модели остаётся открытой и требует отдельного решения. Полученная модель позволяет генерировать эквивалентный дыхательный шум вдоха или выдоха при подаче на её вход сигнала с равномерным.

   Заключение. Апробирован образец системы электронной аускультации, предложены методы упрощенного первичного анализа аускультативных данных. Разница в результатах обработки жесткого и нормального дыхания не имеет статистической значимости ввиду малой выборки.

Об авторах

А. О. Макалов
Тульский государственный университет
Россия

Алексей Олегович Макалов, аспирант

Институт высокоточных систем им. В. П. Грязева

кафедра приборов и биотехнических систем

300012

пр-т Ленина, д. 92

Тула



В. А. Смирнов
Тульский государственный университет
Россия

Владимир Александрович Смирнов, кандидат технических наук, доцент

Институт высокоточных систем им. В. П. Грязева

кафедра приборов и биотехнических систем

300012

пр-т Ленина, д. 92

Тула



А. В. Прохорцов
Тульский государственный университет
Россия

Алексей Вячеславович Прохорцов, доктор технических наук, доцент

Институт высокоточных систем им. В. П. Грязева

кафедра приборов и биотехнических систем

300012

пр-т Ленина, д. 92

Тула



Список литературы

1. Федотов А. А., Акулов С. А. Измерительные преобразователи биомедицинских сигналов систем клинического мониторинга. М.: Радио и связь, 2013. 250 с.

2. Злобин Д. В. Методика и устройство для измерения амплитудно-частотных характеристик датчиков электронной аускультации // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2012. № 4. С. 110–115.

3. Рыбочкин А. Ф., Калугина Н. М. Методы и средства анализа акустических шумов легких человека // Научный вестник. 2016. № 2. С. 50–62.

4. Макалов А. О., Соболенкова В. С., Смирнов В. А. Проблемы и задачи в области электронной аускультации // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. Вып. 6. С. 45–50.

5. Биомедицинские сигналы и изображения в цифровом здравоохранении: хранение, обработка и анализ / В. С. Кубланов, А. Ю. Долганов, В.Б. Костоусов [и др.]; под ред. В. С. Кубланова. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2020. 240 с.

6. Сафронова М. А., Ширяев А. Д., Коренбаум В. И. Анализ гармоник свистящих звуков в шумах форсированного выдоха человека // Акустический журнал. 2021. Т. 67, № 4. С. 454–464. doi: 10.31857/S0320791921040122. EDN LNIKKO

7. Stethoscope acoustics. The doctor and his stethoscope / Ertel Paul Y. [et al.] // Circulation. 1966. N 34 (5). P. 889–898.

8. Исаков Р. В., Алексеева И. И. Биотехническая система регистрации виброакустических сигналов человека // Биотехносфера. 2017. № 5 (53). С. 28–31. EDN YPQFDN

9. Патент 182368 Российская Федерация, МПК А61В 7/04. Электронный стетоскоп / Усков А. И., Ямпольский И. И. № 2017145290; заявл. 22. 12. 17; опубл. 15. 08. 18.

10. Патент 2644546 Российская Федерация, МПК А61В 7/04 (2006.01). Электронный медицинский стетоскоп / Борисов Е. Г., Борисова Л. И., Семенов А. Г. № 2016142823; заявл. 31. 10. 16; опубл. 12. 02. 18.

11. Кубланов В. С., Борисов В. И., Долганов А. Ю. Анализ биомедицинских сигналов в среде MATLAB. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2016. 120 с.

12. Polat H., Güler I. A simple computer-based measurement and analysis system of pulmonary auscultation sounds // Journal of Medical Systems. 2004. № 28 (6). P. 665–672. doi: 10.1023/b:joms.0000044968.45013.ce. PMID: 15615294.

13. Nowak L. J., Nowak K. M. An experimental study on the role and function of the diaphragm in modern acoustic stethoscopes // Applied Acoustics. 2019. Vol. 155. P. 24–31.

14. Silverman B., Balk M. Digital Stethoscope – Improved Auscultation at the Bedside // The American Journal of Cardiology. 2019. Vol. 123, is. 6. P. 984–985.

15. Патент 188636 Российская Федерация, МПК А61В 5/08, А61В 7/04, А61В 7/00. Устройство для преобразования механического стетофонендоскопа в электронный / Малинин С. В., Фурман Е. Г. № 2018134746; заявл. 10.01.18; опубл. 18. 04. 19.

16. Changes in the breath sound spectrum with bronchodilation in children with asthma / Mariko Nukaga, Hideyuki Tabata, Mayumi Enseki, Kota Hirai, Hiroyuki Furuya, Masahiko Kato, Hiroyuki Mochizuki // Respiratory Investigation. 2018. Vol. 56, is. 5. P. 392–398.

17. Non-invasive devices for respiratory sound monitoring / A. Troncoso, J. A. Ortega, R. Seepold, N. M. Madrid // Procedia Computer Science. 2021. Vol. 192. P. 3040–3048.

18. Степанов Д. А. Электронный стетоскоп: адаптация концепции под российские социально-экономические реалии // Здоровье – основа человеческого потенциала: проблемы и пути их решения : труды Х Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Санкт-Петербург, 19–21 ноября 2015 г. : в 2 ч. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского политехнического университета, 2015. Т. 10, № 1. С. 413–415.

19. Гончарук М. Е. Электронный стетоскоп. Проблемы электронной аускультации // Наука, техника, промышленное производство: история, современное состояние, перспективы : материалы Региональной научно-практической конференции студентов и аспирантов, Владивосток, 08–28 декабря 2020 года. Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2021. С. 341–344. EDN RPPQLB.

20. Box G. E. P., Jenkins G. M., Reinsel G. C. Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3 rd ed. New York: Prentice Hall, 1994.


Рецензия

Для цитирования:


Макалов А.О., Смирнов В.А., Прохорцов А.В. Система электронной аускультации: обработка аускультативных данных. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2023;13(2):137-152. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2023-13-2-137-152

For citation:


Makalov A.O., Smirnov V.A., Prokhortsov A.V. Electronic Auscultation System: Processing of Auscultatory Data. Proceedings of the Southwest State University. Series: IT Management, Computer Science, Computer Engineering. Medical Equipment Engineering. 2023;13(2):137-152. (In Russ.) https://doi.org/10.21869/2223-1536-2023-13-2-137-152

Просмотров: 254


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2223-1536 (Print)