Модели, алгоритмы и технические средства исследования и автоматического анализа дыхательных шумов

• Автор: Аль-Нажжар Номан Каид Абдулла
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Тверь
• Количество страниц: 211 с. : ил.

ГЛАВА 1. АКУСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ОРГАНОВ

ДЫХАНИЯ

1.1 .Анализ объекта исследования

1.1.1. Источники дыхательных шумов

1.1.2. Звуки дыхания, как объект исследования

1.2. Аускультация, как методическая основа исследования органов дыхания

1.3. Технические устройства для восприятия звуков дыхания

1.4. Компьютерные технологии в исследовании звуков дыхания

1.5. Постановка задач диссертации

Выводы к главе 1

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ КЛАССОВ ДЫХАТЕЛЬНЫХ ШУМОВ

2.1. Задача формирования экспериментальных выборок паттернов ДШ
2.1.1. Оцифровка звуков дыхания: параметры дискретизации
2.1.2. Размер паттерна
2.1.3. Нормализация записей звуков дыхания
2.1.4. Фильтрация записей звуков дыхания
2.2. Исследование дыхательного шума, как случайного процесса
2.2.1. Оценка основных статистических характеристик
2.2.2. Спектральный анализ звуков дыхания
2.3. Способ оценки длительности фаз дыхательного цикла

Выводы к главе
ГЛАВА 3. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ КЛАССОВ ДЫХАТЕЛЬНЫХ ШУМОВ
3.1. Построение информационной модели дыхательных шумов
3.1.1. Признаки, характеризующие особенности спектра мощности
3.1.2. Признаки, характеризующие изменение фаз дыхательного цикла
3.2. Методы классификации объектов
3.3. Кластерный анализ паттернов звуков дыхания
3.3.1. Выделение классов “норма” и “патологии” на множестве ДЦ
3.3.2. Выделение классов “норма” и “патологии” на множестве описаний спектров звуков дыхания
3.4. Классификация паттернов ДШ на основе нечетких признаков
3.4.1.Построение нечеткой модели паттерна ДШ: формирование системы нечетких признаков 13
3.4.2. Классификация ДШ на основе нечетких признаков. Алгоритм распознавания паттернов дыхательных шумов
Выводы к главе 3
ГЛАВА 4. ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА РЕГИСТРАЦИИ И АНАЛИЗА ДШ

4.1 .Техническая реализация компьютерного канала регистрации ДШ

4.1.1. Блочно-функциональная модель канала

4.1.2. Схема устройства регистрации и анализа дыхательных шумов
4.1.3. Методические рекомендации для проектирования КРЗ дыхания 1
1 /Г
4.2. Испытание.компьютерного канала регистрации звуков дыхания
1 М
4.3 Методика создания БД образцов звуков дыхания
4.4 Программный модуль анализа образцов звуков дыхания "'

Выводы к главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Аускультативные исследования органов дыхания, основанные на сравнительной оценке непроизвольных звуков дыхания в симметричных точках корпуса биообъекта, являются наиболее широко применяемым не инвазивным методом начального обследования пациента. Метод отличает дешевизна технических средств и субъективный характер, как восприятия, так и интерпретации акустической информации и выделения аускультативных признаков. В последние годы метод получил новый импульс к развитию, в связи с появлением электронных стетоскопов, обеспечивающих улучшенные метрологические характеристики канала проведения звука и регистрацию дыхательных шумов. Однако в вопросах анализа и интерпретации результатов исследований существенных улучшений не произошло. Результат решения задачи выделения диагностических признаков, как и раньше, носит субъективный характер и определяется индивидуальными особенностями слуха врача и его личным опытом. Добавление фонограммы носит скорее иллюстративный характер и практически требует от медицинских специалистов создания новых признаков (не акустических, а визуальных).
Следует отметить, что в современном обществе наметилась положительная тенденция к формированию нового стереотипа поведения, основанного на личной ответственности человека за свое здоровье. Это ведет к возрастанию спроса на регулярные услуги, связанные с быстрой оценкой физического состояния человека. Для проведения массовых обследований необходимы новые алгоритмические и программные средств, максимально ориентированные на применение ВТ, специализированных БД, а также новые средства автоматического анализа результатов исследований.
Работы в области компьютерного анализа дыхательных шумов осуществляются, как в России, так и за рубежом. Большой вклад в это направление внесли исследования Вовк И.В., Малышева B.C., G, Wodicka, V. Gross, A. Dittmar, Hans Pasterkamp, Steve’s. Kraman и др. Однако выполненные исследования но-

сить точность выявления диагностических признаков, как в автоматизированном режиме, так и с помощью специализированных баз знаний в рамках экспертных подсистем.
Функциональные исследования органов дыхания позволяют выявить наличие дыхательной недостаточности нередко задолго до появления первых клинических симптомов, установить ее тип, характер и степень выраженности, проследить динамику изменения в ходе развития болезни и лечения [75]. Наиболее широко в этой группе технических средств используются различные типы спирометров, которые позволяют получить объективные оценки жизненной емкости легких и т.п. характеристик. Как и рентгенография, спирометрия, в основном, используется при проведении клинических исследований.
В третью группу технических средств до недавнего времени включали только наиболее простые и массовые устройства - стетоскопы и фонендоскопы. Однако точность оценки состояний органов дыхания с помощью этих устройств во многом зависела от индивидуальных характеристик слуха врача, а также от его опыта и личной "базы данных" с акустическими примерами прецедентов различных бронхо-легочных патологий. Отсутствие у традиционного фонендоскопа средств регистрации дыхательного сигнала (ДС) на внешнем носителе создавало трудности, как в оценке качества полученных ДС, так и в точности их интерпретаций. С появлением электронного фонендоскопа, а также различных реализаций цифровых каналов регистрации ДС на базе стационарных персональных компьютеров, эта проблема отошла в прошлое.
Можно считать, что в области исследования органов дыхания технически решена задача регистрации результатов как визуальных, так и функциональных исследований в виде унифицированных структур данных. Это делает возможным ставить задачу интеграции этих данных в рамках единой системы, согласуется с мнениями ряда медицинских специалистов о необходимости разработки формализмов, позволяющих объединять оценки клинических, рентгеноморфо-логичеких и функциональных показателей [75].
Таким образом, на современном этапе становится актуальной задача авто-