Pages Navigation Menu
Submit scientific paper, scientific publications, International Research Journal | Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ЭЛ № ФС 77 - 80772, 16+

Download PDF ( ) Pages: 41-43 Issue: №6 (25) Part 1 () Search in Google Scholar
Cite

Cite


Copy the reference manually or choose one of the links to import the data to Bibliography manager
Bureev A.Sh. et al. "THE ISOLATED FRAGMENT OF THE RESPIRATORY CYCLE BRONHOFONOGRAMM OF PATIENT". Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal (International Research Journal) №6 (25) Part 1, (2020): 41. Wed. 11. Mar. 2020.
Bureev, A.Sh., & Zhdanov, D.S., & Zemlyakov, I.Yu., & Svetlik, M.V., & (2020). VYDELENIE FRAGMENTOV DYHATELYNOGO CIKLA IZ BRONHOFONOGRAMM PACIENTA [THE ISOLATED FRAGMENT OF THE RESPIRATORY CYCLE BRONHOFONOGRAMM OF PATIENT]. Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal, №6 (25) Part 1, 41-43.
Bureev A. Sh. THE ISOLATED FRAGMENT OF THE RESPIRATORY CYCLE BRONHOFONOGRAMM OF PATIENT / A. Sh. Bureev, D. S. Zhdanov, I. Yu. Zemlyakov и др. // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. — 2020. — №6 (25) Part 1. — С. 41—43.

Import


THE ISOLATED FRAGMENT OF THE RESPIRATORY CYCLE BRONHOFONOGRAMM OF PATIENT

Буреев А. Ш.1, Жданов Д. С.2, Земляков И. Ю.3 Светлик М. В.4

1Директор, ООО «Диагностика +»; 2Ведущий программист, ООО «Диагностика +»; 2Младший научный сотрудник, Томский государственный университет; 3Кандидат медицинских наук, главный инженер, ООО «Диагностика +»; 4Кандидат биологических наук, доцент, Томский государственный университет

ВЫДЕЛЕНИЕ ФРАГМЕНТОВ ДЫХАТЕЛЬНОГО ЦИКЛА ИЗ БРОНХОФОНОГРАММ ПАЦИЕНТА

Аннотация

В статье описываются результаты проведенной авторским коллективом работы по созданию метода автоматизированной оценки состояния бронхо-легочной системы человека на основе акустических данных. В частности освещается способ выделения шумов дыхания на бронхофонограммах, полученных при аускультации пациента.

Ключевые слова: бронхофонограмма, бронхо-легочные заболевания, обработка биологических сигналов, медицинская техника, пульмонология. 

Bureev A.Sh.1, Zhdanov D.S.2, Zemlyakov I.Yu.3, Svetlik M.V.4

1Director; 2Lead programmer; 3PhD, Chief engineer, LLC “Diagnostic +”; 2Junior Researcher, Tomsk State University; 4PhD, Associate Professor, Tomsk State University

THE ISOLATED FRAGMENT OF THE RESPIRATORY CYCLE BRONHOFONOGRAMM OF PATIENT

Abstract

This article describes the authors’ results of work on the development of a method for the automated assessment of the state of the human bronchopulmonary system based on acoustic data. In particular, the article covers the method of detecting breath sounds on bronchial sonograms obtained during the auscultation process.

Keywords: bronchial sonogram, bronchopulmonary diseases, processing of biological signals, medical equipment, pulmonology.

По данным Всемирной организации здравоохранения (2009 г.), рост заболеваемости хроническими обструктивными заболеваниями легких и бронхиальной астмой в мире с начала 2000 г. составил более чем в 10 раз. Смертность, вызванная этими заболеваниями, в том числе и инфекционной природы, стоит в Европе на третьем месте после сердечно-сосудистых и онкологических [1]. Так, в России количество больных бронхиальной астмой составляет около 7 млн. человек (2,2% населения, 18 место в мире), однако по числу смертных случаев она находится на втором месте в мире (28,6 на 100 тысяч населения). Одна из основных причин этого – поздняя диагностика заболевания, когда остановить развитие болезни простыми средствами уже не удается.

Наиболее простым и распространенным методом исследования функции дыхательной системы является аускультация (выслушивание) дыхательных звуков и шумов. Предложенный в 1821 г. французским врачом Р. Лаэннеком, этот метод, несмотря на развитие других диагностических методик, остается важнейшим приемом исследования пациента [2]. Основным недостатком метода являются субъективность мнения врача при анализе воспринимаемых звуков: результаты аускультации зависят и от многих трудно формализуемых факторов, в первую очередь – от индивидуальных параметров слуха (музыкальности, остроты, частотного диапазона, возраста и пола врача) [3]. Необходимо учитывать и то, что ощутимую погрешность в звуковую картину может вносить стетоскоп, который ослабляет сигналы лежащие в полосе частот выше 120 Гц, а человеческое ухо имеет слабую чувствительность на низких частотах [4].

С середины 1990-х годов в России и за рубежом начались работы по объективизации оценки дыхательных звуков и шумов в норме и патологии с помощью бронхофонографии. Основная идея метода проста: провести запись и последующий анализ дыхательных звуков и шумов, издаваемых пациентом. Наиболее очевидным решением стала оценка спектральной плотности звука во времени, в условиях спокойного дыхания и при форсированном выдохе. В настоящее время, ряд авторов предложил новые методы акустической диагностики легких. Идентифицированы объективные признаки, обладающие диагностической значимостью: к ним относятся отношения времен существования сигналов в диапазонах частот 0,2 – 1,2 кГц, 1,2 – 12,6 кГц и 1 – 12,6 кГц. Чувствительность выявления бронхиальной обструкции на основе предложенного метода оценки составляет 86,7%, специфичность – 86,5%. [5,6].

К сожалению, помимо самого факта затруднения проведения воздуха по воздухоносным путям и количественной оценки этого явления, описанные модели и методы дать не могут. Одним из наиболее важных параметров оценки, по мнению многих практикующих врачей, является тембровая окраска дыхательных шумов и хрипов, их оценка с точки зрения “музыкальности”: можно ли отнести выслушиваемые звуки к одной из стандартных категорий – хрипящим или свистящим шумам, сухим или влажным хрипам, крепитации, шуму трения плевры и так далее. Именно эта идентификация аускультативных признаков является наиболее субъективной, и зачастую требует проведения врачебных консилиумов.

В рамках выполнения Государственного контракта по федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2013 годы», поисковые научно-исследовательские работы по лоту шифр «2013-1.4-14-514-01» «Проведение проблемно-ориентированных исследований в области создания эффективных систем обработки сигналов и изображений в реальном времени» по теме: «Разработка и исследование методов построения информационных образов бронхофонографических сигналов и алгоритмов распознавания признаков патологий для объективизации диагностики бронхо-легочных заболеваний в педиатрии» (шифр заявки «2013-1.4-14-514-0132») был предложен подход, позволяющий в автоматическом режиме осуществить выделение именно значимых дыхательных паттернов (вдохов и выдохов), их разграничение и описание с целью дальнейшего предоставления специализированной системе для построения дифференциально-диагностического ряда заболеваний пациента.

Запись бронхофонграмм проводилась в условиях педиатрического отделения, в обычных палатах, где размещалось 6 – 8 пациентов в возрасте от 3 до 14 лет.  В итоге бронхофонограмма изобиловала высокоамплитудными помехами и сторонними шумами, диапазон которых частично совпадал с диапазоном регистрируемых сигналов [7]. Для выделения диагностически значимых фрагментов бронхофонограмм была предложена следующая методика.

В качестве акустического датчика использовался бинауральный педиатрический стетофонендоскоп, в звукоулавливающую головку которого был вмонтирован измерительный микрофон Panasonic WM-61. Для исключения тресков от трения звукоусиливающей мембраны о кожу ребенка использовалась открытая олива головки стетофонендоскопа. Микрофон вклеивался в отверстие, просверленное в месте бифрукации звукопроводящих каналов, перпендикулярно их оси. Затем к микрофону подпаивался экранированный провод, и весь узел заливался силиконовым герметиком слоем толщиной 5 – 8 мм. Подобная конструкция акустического датчика снижала уровень внешних помех в диапазоне частот от 200 до 1000 Гц на 10-12 дБ.

Сигнал с датчика поступал на микрофонный вход ноутбука, где оцифровывался звуковым АЦП 16 бит 44,1 кГц (качество компакт-диска) и записывался на жесткий диск в виде звукового файла формата WAVE без потери качества. Для записи сигналов использовались штатные средства Windows.

Для полной обработки бронхофонограммы на языке С++ было разработано приложение Windows. Полезный сигнал выделялся полосовым КИХ-фильтром с диапазоном пропускания от 170 Гц до 4,5 кГц. Затем, с помощью анализа спектра отфильтрованной бронхофонограммы, производилось выделение дыхательных циклов, которые формировали матрицу полезных сигналов. Матрица анализировалась частотно-временным методом, в результате которого получался набор коэффициентов, уникальных для данного типа сигнала. Результат выделения полезного сигнала показан на Рис. 1, гистограммы полученных коэффициентов этого сигнала – на Рис. 2.

11-03-2020 10-28-53

Рис. 1 – Отфильтрованная бронхофонограмма нормального везикулярного дыхания (норма) с автоматически выделенными участками фаз вдоха и выдоха

Анализ полученных результатов показывает высокую эффективность идентификации дыхательных шумов предложенного метода регистрации и анализа бронхофонограмм. Метод автоматического выделения фаз вдоха и выдоха при многократном повторении анализа одной и той же бронхофонограммы показывал идентичные результаты. Результаты анализа дыхательных циклов частотно-временным методом в пределах одной бронхофонограммы были весьма близки, что позволяет говорить о стационарности акустических характеристик дыхания при неизменных условиях эксперимента.

11-03-2020 10-29-09

Рис. 2 – Гистограмма коэффициентов везикулярного дыхания, полученных в результате анализа фаз выдоха бронхофонограммы частотно-временным методом

Литература

  1. Костив А. Е. Аппаратно-программный комплекс и способы оценки параметров сигналов для анализа дыхательных звуков человека // Дисс. канд. техн. наук. ВАК 01.04.06. Владивосток: 2008. 131 с.
  2. Яковлева А. Ю. Пропедевтика внутренних болезней в вопросах и ответах: конспект лекций // М.: Эксмо, 2007. 160 с.
  3. Проничев И. В. Лекции по физиологии центральной нервной системы. // М.: Свифт, 2004. 214 с.
  4. Sovijarvi A. R. A., Vanderschoot J., Earis J. E. Standardization of computerized respiratory sound analysis // Eur. Respir. Rev. 2000,Vol. 10. №77. P. 585-588.
  5. Гусейнов А. А. Бронхография: Акустические критерии диагностики обструктивных заболеваний легких // Фундаментальные исследования. 2011. № 2. С. 55-59.
  6. Коренбаум В. И., Почекутова И. А., Кулаков Ю. В., Тагильцев А. А., Костив А. Е. Акустическая диагностика системы дыхания человека на основе объективного анализа дыхательных звуков // Вестник ДВО РАН. 2004. №5. С. 68 – 79.
  7. Ицкович А. И., Шумарова Е. Ю., Коренбаум В. И. Современные проблемы анализа дыхательных шумов. // Тиохоокеан. мед. жур., 2005, №2. С.11-13

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.