Аппаратно-программный комплекс и способы оценки параметров сигналов для анализа дыхательных звуков человека тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.06 ВАК РФ

На правах рукописи

КОСТИВ

Анатолий Евгеньевич

АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС И СПОСОБЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ ДЛЯ АНАЛИЗА ДЫХАТЕЛЬНЫХ ЗВУКОВ

ЧЕЛОВЕКА

Специальность 01 04 06 - акустика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 2 СЕН 2008

Владивосток, 2008

003446495

Работа выполнена в Тихоокеанском океанологическом институте им В И Ильичев Дальневосточного отделения РАН (ТОЙ ДВО РАН)

Ведущая организация Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН

Защита состоится "25" сентября 2008 г в 14 00 часов на заседани диссертационного совета Д005 017.01 при Тихоокеанском океанологическо институте ДВО РАН по адресу 690041, Владивосток, ул Балтийская, 43, ТОЙ ДВ РАН

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ТОЙ ДВО РАН Автореферат разослан "20" августа 2008 г.

Научный консультант

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор

Коренбаум В И кандидат медицинских наук

Почекутова И А

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор

Долгих В Н, доктор технических наук

Дьяченко А И

ИО ученого секр

^ доктор физико-математических наук

Т&ь^*—^? Буланов В А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность затрагиваемой проблемы вытекает из того, что со времени изобретения II Ьаепес в 1816 г стетоскопа субъективное выслушивание дыхательных звуков над легкими (аускультация легких) является одним из основных медицинских инструментов исследования системы дыхания человека Интенсивное изучение объективных характеристик шумообразования и звукопроведения в легких человека проводится во многих странах мира в интересах создания перспективных средств неинвазивной диагностики и мониторинга респираторных заболеваний Для этих целей разрабатывается специализированная акустическая аппаратура Однако, объективные методы обработки и оценки параметров дыхательных звуков, несмотря на интенсивные поиски, еще не достигли уровня, приемлемого для практики

Цели и задачи исследования

Цель работы - разработка и исследование технических средств для акустической диагностики дыхательной системы человека

Основные задачи

- разработка аппаратно-программного комплекса для регистрации и анализа дыхательных шумов форсированного выдоха,

- разработка способов оценки параметров дыхательных звуков, включая шумы форсированного выдоха, проведенные на поверхность грудной клетки голосовые и искусственные звуки, звуки, возникающие при перкуссии легких,

экспериментальная оценка диагностической эффективности разработанных технических решений на модельных выборках обследуемых

Научная новизна

Работа содержит новые научные результаты, наиболее важными из которых являются следующие-

• обоснованные технические решения по созданию портативного тиражируемого аппаратно-программного комплекса для записи и анализа трахеальных шумов форсированного выдоха (ФВ), в том числе для дистанционного измерения физиологических параметров водолаза, находящегося под водой,

• физически и экспериментально обоснованные способы оценки параметров дыхательных звуков, включая способ оценки продолжительности трахеальных шумов ФВ (оптимальные амплитудный порог и параметры вычисления огибающей), способ оценки полосовых характеристик шумов ФВ (индексы, характеризующие перераспределе- ние спектральных параметров в низкочастотной и высокочастотной

областях), способы оценки спектральных параметров проведенных голосовых звуков и звуков, возникающих при перкуссии легких (частоты максимумов спектра, отношения амплитуд максимумов спектра, крутизна спада спектра в высокочастотную область),

• результаты экспериментальной оценки диагностической эффективности разработанных технических средств

при акустической диагностике бронхиальной обструкции, свидетельствующие о достижении высоких значений чувствительности и специфичности,

- при выявлении вентиляционных нарушений у водолазов, позволившие обнаружить у части обследуемых признаки преходящей кислородной интоксикации,

- при диагностике очаговой пневмонии, свидетельствующие о достижении высоких значений чувствительности и специфичности

Новизна данных результатов подтверждена сравнением с известным уровнем развития науки и техники, получением 2-х патентов РФ на изобретения, опубликованием результатов в рецензируемых научных изданиях

Достоверность результатов подтверждена повторяемостью данных многократных экспериментов, согласованием результатов экспериментов с референсными данными, качественным согласованием между экспериментальными результатами и модельными представлениями, непротиворечивостью известным научным положениям и фактам.

Практическая значимость диссертации определяется разработкой акустической аппаратуры, методов обработки сигналов и программных средств для исследования дыхательных звуков человека в медико-физиологических целях Разработанная аппаратура отличается простотой, доступностью и портативностью, что позволяет проводить обследования непосредственно у постели больного, а также в амбулаторных и полевых условиях, и будет содействовать развитию акустических методов диагностики респираторных заболеваний

Исследования осуществлены в рамках 2-х госбюджетных НИР, грантов РФФИ 05-0818171-а, 06-08-08069-офи, программы Президиума РАН «Фундаментальные науки - медицине» (грант ДВО РАН 06-1-П12-043), инновационных грантов ДВО РАН (ОЗ-ЗБ-07-010, 04-3-Б-12-008), инициативного гранта ДВО РАН 05-ЗГ-07-061, хоздоговорной НИР, выполнявшихся по планам ТОЙ ДВО РАН Практическая ценность работы подтверждена наличием двух справок об использовании результатов диссертационной работы выданных МУЗ ГКБ №4, детской клинической больницей №3 и одним актом о внедрении результатов работы выданном секцией прикладных проблем при Президиуме РАН Апробация работы Материалы диссертации были представлены на 12-м

Национальном конгрессе по болезням органов дыхания (Москва, 2002), ежегодных сессиях Российского акустического общества (2003, 2004, 2005), региональной Дальневосточной конференции «Медицинская физика и новейшие медицинские технологии» (Владивосток, 2005), II Евразийском конгрессе по медицинской физике и инженерии (Москва, 2005), международной конференции 9th Western Pacific Acoustics Conference (Korea, 2006), II региональной научной конференции «Исследования в области физико-химической биологии и биотехнологии» (Владивосток, 2006), конференции молодых ученых Дальневосточного госуниверситета (Владивосток, 2007), конференции молодых ученых ТОЙ ДВО РАН (Владивосток, 2008)

Публикации По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, включающих 3 статьи в рецензируемых российских научных журналах, входящих в список ВАК, главу в книге, опубликованной в издательстве «Дальнаука», 2 описания изобретений к патентам РФ на изобретения, 7 статей в сборниках трудов российских и международных конференций

Основные научные положения, отвечающие критерию новизны и выносимые на защиту.

1 Разработанные аппаратно-программный комплекс и способы оценки параметров шумов форсированного выдоха обеспечивают эффективную акустическую диагностику бронхиальной обструкции, в том числе, нарушений вентиляционной функции легких у водолазов при погружениях в кислородном дыхательном снаряжении

2 Разработанный способ оценки спектральных параметров звуков голоса, проведенных на стенку грудной клетки, обеспечивает эффективную акустическую диагностику очагов пневмонии

3 Сопоставление результатов кепстрального анализа проведенных на стенку грудной клетки голосовых звуков и взаимно-корреляционного анализа проведения искусственного линейно частотно-модулированного сигнала из полости рта на стенку грудной клетки свидетельствует об адекватности модельных представлений (Коренбаум и др, 1998) о респираторной системе человека как многоканальном акустическом тракте

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка цитируемой литературы Общий объем диссертации 131 стр , включая 8 таблиц 50 рисунков Список цитируемой литературы содержит 112 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении кратко характеризуются тематика, назначение и основное содержание работы

В разделе 1 "Состояние вопроса" проанализированы полученные ранее результаты в рассматриваемой области науки Описаны известные технические решения по построению электронных стетоскопов, акустических датчиков, электронный трактов для регистрации дыхательных звуков Рассмотрены известные методы спектральной и временной обработки сигналов, формируемых дыхательными звуками, в числе которых, спектральные, корреляционные и кепстральные методы, вейвлет декомпозиция, нелинейный рекуррентный анализ

В разделе 2 "Разработка аппаратно-программного комплекса для записи и анализа трахеальных шумов ФВ" описываются разработанные технические решения по построению аппаратуры для записи трахеальных шумов ФВ, аппаратуры дистанционного измерения физиологических параметров водолаза, находящегося под водой, вспомогательной аппаратуры Отмечается, что проблема создания портативных и доступных широкому пользователю трактов записи и обработки дыхательных звуков до сих пор остается актуальной

В подразделе 21 описывается эволюция разработанных автором технических решений по реализации акустической аппаратуры для регистрации трахеальных шумов ФВ, начиная с применения портативных кассетных диктофонов и, заканчивая использованием профессиональной выносной звуковой карты Transit USB М-Audio, подключаемой к портативному компьютеру ноутбук (рис 1) Преимущества использования профессиональной выносной звуковой карты состоят не только в обеспечении высоких характеристик акустического тракта, но и в возможности его отдельной калибровки, что позволяет затем подключаться к произвольному ноутбуку С целью снижения коэффициента нелинейных искажений акустического тракта предложена схема подключения акустического датчика на основе электретного микрофона МКЭ-3 к выносной звуковой карте Transit USB М-Audio

Представлены используемые методы обработки трахеальных шумов ФВ Основным методом является анализ временной диаграммы, по которой определяют продолжительность шумового процесса С учетом нестационарности дыхательных шумов ФВ как процесса в целом, в качестве основного средства спектрального оценивания сигнала используются 3-D спектры, в частности спектрограммы, которые позволяют разбить всю реализацию процесса на квазистационарные участки Для спектрального преобразования сигналов на каждом из участков выбран

алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ), как наиболее просто осуществимый и имеющий достаточную точность.

Рис.1. Портативный вариант аппаратно-программного комплекса (на переднем плане акустический датчик, за ним выносная звуковая карта Transit USB M-Audio).

В подразделе 2.2 описывается вспомогательный инструментарий, используемый для регистрации и анализа потокообъемных характеристик ФВ и характеристик пульсовой волны.

В подразделе 2.3 описывается разработка экспериментальной аппаратуры для оценки респираторной и кардиологической функций у водолазов в процессе подводных работ. Помимо регистрации трахеальных шумов ФВ на шее обследуемого, данная аппаратура обеспечивает регистрацию пульсовой волны, что осуществляется как с помощью оптического датчика, так и электрокардиографических электродов (рис.2).

Получение качественной информации о физиологических параметрах водолаза напрямую зависит от надежности и качества передачи этой информации руководителю спусков. Разумным компромиссом между гидроакустической телеметрией и связью по кабелю для акваторий ограниченного размера

представляется применение связи водолаз - страховочный буй по кабелю и страховочный буй - диспетчерский пульт по радио каналу. Систему связи водолаза с береговым постом предложено осуществить и на основе применения компьютерной технологии Wireless Fidelity (WiFi).

Рис.2. Размещение датчиков на теле обследуемого: черная таблетка на шее -акустический датчик, белые кружочки - электрокардиографические электроды.

Разработан лабораторный прототип аппаратуры дистанционного измерения физиологических параметров водолаза. Под комбинезоном водолаза были размещены первичные датчики физиологических сигналов (рис.2). Выход акустического датчика дыхательных шумов подключен к размещаемому под комбинезоном АЦП, реализованному на базе выносной звуковой карты Transit USB M-Audio. В качестве программного обеспечения низкого уровня применяются стандартные драйверы карты Transit USB. Электроды ЭКГ подключены с помощью кабеля к размещаемому вне комбинезона электрофизиологическому усилителю/АЦП ML-131 bioamp (ADInstruments). Выход усилителя ML-131 подключен к малогабаритному электронному самописцу PowerLab-8 (ADInstruments), управляемому через USB-порт портативным компьютером первичной обработки. Цифровой выход звуковой карты Transit USB подключался по кабелю вне комбинезона к другому USB-порту того же портативного компьютера

первичной обработки. Соответствующие кабели уплотнялись в герметизируемой горловине водолазного комбинезона. Портативный компьютер снабжался \ViFi | адаптером беспроводной связи \¥РС55 АО фирмы НпкяуБ с встроенной антенной. ] Предусмотрена дистанционная радиосвязь в системе XV ¡Р1 между портативным [ компьютером первичной обработки и компьютером руководителя спусками с ; подключенной \ViFi точкой доступа \VAP55AG фирмы ИпквуБ, имеющей выносную антенну. Запись и обработка физиологических сигналов от водолаза реализованы на ; базе программ ввода акустических сигналов ПФТ-99 (дыхательные шумы) и

I штатной программы электронного самописца СЬаП-5 (пульсовая волна) при

I

удаленном доступе с компьютера руководителя спусками с помощью программы ! удаленного администрирования Каёгшп 3.0.

Для проверки разработанной лабораторной установки (рис.3) был проведен модельный эксперимент. Запись сигналов шумов дыхания и пульсовой волны под водой проводилась в условиях погружения в тренировочном бассейне.

Точке доступа УИН

Рис.3. Схема лабораторной установки для регистрации и передачи физиологической информации от водолаза на пульт руководителя спусков.

Выполнена запись трахеальных шумов ФВ и пульсовой волны в состоянии покоя. На компьютере руководителя спусками произведена обработка записи трахеальных шумов ФВ с помощью разработанной автором программы (п.п. 3.1.3). Автоматически рассчитана продолжительность шумов форсированного выдоха (рис.4а), которая составила Т = 2,05 с. С помощью программы СЬа11-5 измерена средняя частота сердечных сокращений (ЧСС), которая составила 74 уд/мин. Затем

водолазу дано задание в том же положении активно работать ластами в течение 4 мин, после чего повторены записи трахеальных шумов ФВ и пульсовой волны. Автоматически рассчитана продолжительность шумов форсированного выдоха (рис.46), которая составила Т = 1,88 с. С помощью программы СИа11-5 измерена средняя ЧСС после нагрузки, которая составила 90 уд/мин. Таким образом, в ходе модельного эксперимента продемонстрирована работоспособность разработанного лабораторного прототипа аппаратуры дистанционного измерения физиологических параметров водолаза при его нахождении под водой.

А. 1

а) б)

Рис.4. Дистанционная запись дыхательных шумов водолаза под водой: а) в состоянии покоя, б) после физической нагрузки: слева - вдох, справа форсированный выдох, штриховыми вертикальными линиями автоматически отмечены начало и окончание ФВ.

В разделе 3 "Разработка способов оценки параметров дыхательных звуков" описываются разработанные автором методы, способы и алгоритмы обработки сигналов, формируемых дыхательными звуками.

Подраздел 3.1 посвящен разработке методов объективной оценки продолжительности трахеальных шумов ФВ - параметра, перспективного для выявления бронхиальной обструкции.

В п.п. 3.1.1 рассмотрена возможность оценки продолжительности трахеальных шумов ФВ с помощью интеграла Шредера.

В п.п. 3.1.2 описан разработанный алгоритм автоматизированной оценки продолжительности трахеальных шумов ФВ. Измерения проводятся по уровню огибающей акустического сигнала (рис.4). Основная трудность измерения продолжительности трахеальных шумов ФВ вызвана тем, что у большинства сигналов нет четкой границы окончания, амплитуда сигнала спадает постепенно и становится сравнимой с амплитудой аппаратных шумов. Предложено строить огибающую предварительно отфильтрованного в полосе 200 - 2000 Гц сигнала методом скользящего среднего дважды в прямом и обратном направлении с

фиксированным периодом осреднения 0,01 с, определять амплитуду максимума огибающей а затем определять начало и окончание шумового процесса по амплитудному уровню 0,5% от максимума огибающей (рис 4). Была также предпринята попытка предварительного удаления аппаратных шумов с применением Wavelet фильтрации Программы реализованы в пакете MatLab С целью оптимизации параметров алгоритма проведено экспериментальное исследование на модельной выборке здоровых обследуемых. Выполнен статистический анализ погрешности объективной оценки параметра в сравнении с его субъективным измерением опытным экспертом. Минимальная усредненная погрешность получена при использовании Wavelet-фильтрации с образующей Симлета 6 порядка на 9 уровнях декомпозиции, период осреднения 0,07 с, амплитудный порог - 0,02% от максимума огибающей, однако разница погрешностей со случаем отсутствия Wavelet-фильтрации оказалась незначительной (4,26% vs 4,6%)

В п п 3.13 предложен алгоритм интерактивной оценки продолжительности трахеальных шумов ФВ Проведенные экспертные сравнения показали, что начало шумового процесса ФВ (Т]) выделяется вышеописанной программой надежно Однако в качестве точки окончания шумового процесса (Т2) опытный оператор в ряде случаев выбирает не первую область достижения 0,5% от максимума огибающей, а более удаленные области достижения уровня 0,5% от максимума огибающей (другие корни решения) Для исключения данного эффекта разработана оригинальная процедура, при которой корни решения рассчитываются программой автоматически, но оператор имеет возможность, интерактивно смещая курсор вдоль рассчитанных корней решения, выбирать по графику тот из них, который в большей мере соответствует окончанию шумового процесса Чтобы максимально исключить при этом субъективность оператора, разработано правило выбора последнего корня решения перед «большим скачком курсора» По разности измеренных времен Т2 -Т, программой автоматически вычисляется продолжительность трахеальных шумов ФВ(Т)

В подразделе 3.2 рассматривается полосовая спектральная обработка трахеальных шумов ФВ Ранее (Shabtai-Musih et al ,1992, Homs-Corbera et al, 2004) предложен эмпирический алгоритм выделения одиночных свистящих звуков ФВ на основе обработки отсчетов спектрограммы шумов ФВ Однако и сам узкополосный спектральный анализ и объективная оценка параметров одиночных свистов представляются недостаточно достоверными вследствие нестационарности исследуемых процессов Задача автора состояла в разработке метода оценивания спектрально-временных параметров шума ФВ, не столь критичного к нестационарности сигналов

Исходя из физических соображений (КогепЪаит е/ а/, ¡998), частотный диапазон основных шумов ФВ 200-2000 Гц разбит на 9 полос шириной по 200 Гц, предложено измерять шесть акустических параметров шумов ФВ в каждой из этих полос момент начала форсированного выдоха в заданной полосе частот (/;), момент окончания форсированного выдоха в заданной полосе частот продолжительность трахеальных шумов ФВ в заданной полосе частот (7); максимальное значение амплитуды временного ряда сигнала ФВ в заданной полосе частот (С/то,), момент времени, при котором амплитуда временного ряда ФВ максимальна в заданной полосе частот (Ттах), среднее значение спектра мощности форсированного выдоха в заданной полосе частот {Бтеап) Кроме того, определялась продолжительность трахеальных шумов ФВ в полной полосе частот сигнала 2002000 Гц (Тш.20оо)

Для выяснения дискриминирующих возможностей этих параметров между нормой и бронхиальной обструкцией использован модельный эксперимент, в ходе которого дыхательные шумы ФВ регистрировались в группе здоровых лиц (23 мужчины в возрасте 16-22 лет) и группе больных бронхиальной астмой (БА) легкого течения (36 мужчин в возрасте 16-22 лет) Последняя группа представляет собой модель бронхиальной обструкции Спирографические изменения в группе больных были только у 17 человек из 36 Группы обследуемых не различались по возрасту и антропометрическим показателям

Временные характеристики шумов ФВ Т, измерялись по огибающей акустического сигнала (п п 3 1 2) Уровень сигнала, при котором измеряли начало и окончание шумового процесса составлял 0,5 % от максимального значения амплитуды огибающей в полосе частот 200-2000 Гц Разность /3 - // представляет собой продолжительность Т трахеальных шумов ФВ в заданной полосе частот Относительное запаздывание начала (1/г) сигнала в заданной полосе частот по отношению к продолжительности шума ФВ во всей полосе 200 - 2000 Гц рассчитывалось в виде МО^^юЖЬгЬо), и относительное опережение окончания (/>) сигнала в заданной полосе частот по отношению к продолжительности шума ФВ во всей полосе 200 - 2000 Гц - в виде /00*(<ягОУ где //0 - момент начала

ФВ в полосе 200-2000 Гц, /^-момент окончания ФВ в полосе 200-2000 Гц, ¡¡/Ню = Тш-2ооо Максимальные значения амплитуды временного ряда сигнала итах и момент времени его достижения Ттса определялись стандартной процедурой пакета МаНаЬ [итт Тщах,] = тах(х), где х огибающая сигнала Расчет спектра мощности производился с помощью преобразования Уелча (функция рше1сЬ пакета Ма11аЬ) с шириной окна (и/$) 1024 отсчета и перекрытием 50% Спектральное преобразование применяли к выделенной части сигнала между моментами его начала и окончания Среднее значение мощности 8теа„ находили для каждого участка полосы частот

(обрезка участка полосы с округлением спектральных отсчетов в меньшую сторону) Рассчитывался относительный вклад (в процентах) каждой полосы 8теапг в полную спектральную мощность процесса в полосе 200 - 2000 Гц Для этого значение для заданной полосы частот делилось на сумму средних спектральных мощностей всех 9 полос

При статистическом анализе измеренных параметров производилась оценка значимости их различий в группах больных и здоровых с помощью непараметрического и-теста Манна-Уитни Анализ полученных результатов позволил предложить относительные индексы, обладающие еще более высокой дискриминирующей способностью кТ1 = (Т200-400 + Т^о-бооЖТ/200-1400 + Т140о-шо), ктг= {Т2ОО-4ОО + Т4ОО-6ОО + Тбоо-воож^поо-ыоо + Т1400-1600 + Т1Ш-18ОО)> кя = (Зтеапг400-600 + §теапг600-$теапг1400-1600 + $теапг1600-1800>> ^и ~~ Итах200-400^^'тах400-600

При вычислении рабочих характеристик обнаружения на модельной выборке наилучшие результаты получены для комбинации индексов кТ] и к5 Для пороговых значений кТ1 = 1,25, к5 = 4,1 чувствительность (вероятность правильного обнаружения бронхиальной обструкции в группе больных) составила 86,1%, что существенно выше, чем чувствительность спирографии (47,2%, р = 0 0004), при специфичности (100% минус вероятность ложной тревоги в группе здоровых) -95,7%

В подразделе 3 3 описан способ оценки спектральных параметров звуков, возникающих при перкуссии легких Ранее (Коренбаум, Тагшьцев, 2005) кспериментально показано, что в акустическом отклике на перкуторный удар по стенке грудной клетки присутствуют спектральные максимумы А1 - с частотой А в иапазоне 100 - 150 Гц, А2 - с частотой {2 в диапазоне 200 - 250 Гц На основании физиологической/патофизиологической интерпретации было предположено, что отношение А2/А1 может характеризовать локальное состояние легких, связанное со нижением/увеличением пневматизации легочной ткани Произведена проверка той гипотезы на экспериментальной модели (7 больных с рентгенологически одтвержденной пневмонией и 17 здоровых добровольцев) У больных в точках редположительной патологии наблюдалось значительное изменение соотношения сследуемых спектральных максимумов В качестве диагностических порогов для арактеризующей соотношение анализируемых амплитуд величины А2 - А1 (дБ) рименялись персентили (25, <395 (р < 0 05), полученные по группе здоровых Если использовать в качестве диагностического критерия очага пневмонии условие о не енее чем 3 рядом лежащих точках с отклонениями от нормы, то у здоровых нами не выявлено ни одного очага (специфичность 100%), тогда как среди больных из 9 чагов выявляется 8 (соответствует чувствительности 88 9%)

В подразделе 3 4 описан способ оценки спектральных параметров

проведенных на грудную клетку человека звуков голоса. Обследуемые модельной выборки (37 здоровых детей и подростков) произносили фразу "Три-три" на спокойном выдохе. Акустический датчик в виде электретного микрофона со стетоскопической насадкой удерживался врачом на стенке грудной клетки, строго; по межреберьям, в стандартных точках поверхности грудной клетки по окологрудинной, среднеключичной, передней, средней, задней подмышечным,' лопаточной и по околопозвоночной линиям справа и слева. Для сигналов, зарегистрированных в каждой точке обследования выполнялся спектральный анализ методом БПФ (амплитудный спектр, масштаб логарифмический, окно Хэннинга,' подвыборки длиной 1024 временных отсчета, перекрытие 50%). Для всех файлов; регистрировались амплитуды (Al, А2, A3) и частоты (fl, f2, О) первых трех! спектральных пиков в динамическом диапазоне 60 дБ от максимального значения (рис.5). Вычислялись: разность между амплитудами первого и второго пиков А12 = (Al - А2), разность между амплитудами второго и третьего пиков А23 = (А2 - A3),| отношения А12Я21 = (Al-A2)/(f2-fl), A23/G2 = (A2-Al)/(f3-f2), разность значений' параметра А12 справа и слева АА12 = A12D - A12s.

Al.fl А2,П АЗ, В Ггеюепет(ВД [

Рис.5. Спектр проведенного голосового звука «Три-три», записанного на поверхности грудной клетки обследуемого: утолщенными вертикальными линиями выделены положения курсора гармонических составляющих, в квадратных окнах -отсчеты следящего курсора, соответствующие значениям А1 и П

(обозначения в тексте). \

Для описания спектральных характеристик оказалось достаточным! охарактеризовать только значения частоты первого спектрального пика Л и крутизну спада спектра, определяемую отношениями А12/Ш, А23/В2. Для1 отношения А12/121 наблюдается устойчивое и сходное увеличение крутизны спада спектра при движении от верхних поясов легкого к нижним в обеих группах обследованных. В рамках модели (Коренбаум и др, 2003) это свидетельствует в| пользу снижения вклада структурного звукопроведения по сравнению с воздушным и согласуется с анатомически обусловленным увеличением пневматизации легочной

ткани по ходу от верхних к нижним отделам легких. Для характеристики асимметрии спектров проведенных звуков между правым и левым легкими наиболее удобной представляется разность значений параметра А12 справа и слева ДА12 Статистика этого параметра по всей модельной выборке (Me, Q5, Q95- -0,1, -13,0, 13,4) свидетельствует о симметрии звукопроведения в среднем. На основе полученных результатов предложены акустические параметры, потенциально характеризующие соотношение между воздушным и структурным механизмами проведения и потому перспективные для целей диагностики заболеваний легких, при которых это соотношение локально изменяется (к таковым относится пневмония)

Подраздел 3 5 посвящен попытке использования кепстрального анализа проведенных голосовых звуков Тестировалась гипотеза об изменении формантного состава гласного голосового звука "И", проходящего через дыхательный тракт человека на грудную стенку в норме и при наличии очага пневмонии, в основе которой лежит предположение (Хи et al, 1998) о представимости процесса моделью "точечный источник - единственный тракт распространения" Для количественной оценки формант использовался кепстрально сглаженный логарифм спектра проведенного голосового звука Спектр мощности Sx(k) оценивался как Sx(k) = |F[w(n)x(n)]|2, 0<n<N-l, 0<k<N-l, где w(n) - окно Хэннинга, F - преобразование Фурье, N - длина выборки, х(п) - сигнал, п - дискретное время, к - дискретная частота Кепстр мощности сигнала х(п) выражался в виде Cx(n) = |F"'[10 log Sx(k)]|, 0<n<N-l, 0<k<N-l При кепстральном анализе данных (пакет программ DaDISP использовалась процедура БПФ Выборки содержали 512 временных отсчетов и 256 спектральных Взвешивание выполнено окном Хэннинга Для каждой точки бследования автоматически измерялись следующие параметры формант df = mm2 - Fmaxi ~ разность частот второго минимума и первого максимума, Fraax2/Fmaxl -тношение частот полюсов максимумов второй и первой формант, Amaxi/Атах2 -тношение амплитуд полюсов, Amaxidf - произведение амплитуды максимума ервой форманты на разность частот второго минимума и первого максимума Однако проведенный на модельной выборке (7 больных пневмонией и 7 здоровых обровольцев) эксперимент не выявил существенных отличий этих параметров от ормы при наличии очаговых изменений в легких Это свидетельствует о сложности кустической картины распространения звука в легких, которая не укладывается в ростую модель "точечный источник - единственный тракт распространения" и 1 ебует дальнейшего изучения

В подразделе 3 6 для проверки конкурирующей гипотезы о наличии ескольких механизмов передачи звука от трахеи до стенки грудной клетки Коренбаум и др, 1998), различающихся временем распространения звукового

сигнала, предложено подавать в полость рта с помощью динамика ЛЧМ сигнал1 (диапазон частот 80-1000 Гц, продолжительность 20 с), осуществляя взаимно | корреляционную обработку (свертку) принятого и излученного сигналов. При этом | потенциальное разрешение взаимно корреляционной функции во временной' области должно составлять 1/920Гц ~ 1.1 мс. Свертка осуществлялась путем вычисления взаимного спектра анализируемых сигналов с последующим обратным преобразованием Фурье и взятием модуля преобразования Гилберта (пакет БаБШР). Проведен пилотный эксперимент. АЧХ респираторного тракта (рис.6) указывают на, ослабление высокочастотных составляющих (200-300 Гц) по сравнению с низкочастотными (100-200 Гц) при переходе от верхних отделов легких (рис.ба) к нижним (рис.66), что свидетельствует в пользу предположения о различии механизмов звукопроведения в верхних и нижних отделах легкого, по крайней мере, для этих диапазонов частот.

Рис.6. АЧХ респираторного тракта человека в режиме зондирования ЛЧМ сигналом: а) верхние отделы легких; б) нижние отделы легких.

Рис.7. Взаимно-корреляционная функция зондирующего и проведенного ЛЧМ сигналов (верхний отдел легкого), по оси абсцисс время (с): а) над трахеей; б)

нижний отдел легкого

Результаты обработки JI4M сигнала методом свертки (рис 7) показывают, что временная картина и число приходов зондирующего сигнала различны в верхних и нижних отделах легких и обладают устойчивыми (повторяющимися от пыта к опыту) индивидуальными особенностями, связанными с временами остижения максимумов различных приходов, соотношением амплитуд максимумов различных приходов В нижних отделах легких впервые удалось отчетливо выделить 2 системы различных приходов зондирующего JI4M сигнала тносительная задержка между которыми (порядка 10 миллисекунд), может быть нтерпретирована с позиций гипотезы о существовании воздушного (по просвету ыхательных путей) и структурного (по легочным тканям) механизмов вукопроведения на стенку грудной клетки (Коренбаум и др, 1998, 2003)

В разделе 4 "Апробация разработанных технических решений" описаны кспериментальные исследования по сопоставлению результатов акустической иагностики с клинико-физиологическими данными на репрезентативных выборках бследуемых в целях определения диагностической эффективности разработанной аппаратуры

В подразделе 4.1 отмечается, что бронхиальная обструкция (нарушение роходимости дыхательных путей) является признаком таких распространенных аболеваний как бронхиальная астма (БА) и хроническая обструктивная болезнь егких (ХОБЛ) Своевременное выявление начальных стадий бронхиальной бструкции является актуальной проблемой медицинской функциональной иагностики Разработанный метод анализа трахеальных шумов ФВ перспективен в анном назначении Выполнена оценка его диагностической эффективности в равнении с референсными методами при сравнении группы больных БА и онтрольной группы здоровых Всего было обследовано 115 человек больных Б А мужчины 16-25 лет), из которых затем в первую группу больных были отобраны 45 еловек, у которых диагноз БА был подтвержден спирометрическими данными Во торую группу больных были включены 70 пациентов, у которых диагноз не был одтвержден спирографически, а базировался только на врачебном заключении. В ачестве контрольной обследована репрезентативная по возрасту, полу, антропометрическим параметрам группа из 52 здоровых, некурящих лиц

Акустический датчик устанавливался на область гортани справа, спереди от рудино-ключично-сосцевидной мышцы, накладывался носовой зажим Обследуемыми выполнялся маневр ФВ из положения максимального вдоха ачество выполнения маневра ФВ контролировалось опытным врачом-ункционалистом Регистрировались три правильно выполненные попытки На аждую попытку выполнения маневра ФВ записывались файлы формата wave

Измерение величины параметра Т для каждого файла осуществлялось по разработанному автором алгоритму в программе МаЛаЬ (п.п 3 1 3)

Мы оценили дискриминирующую способность акустического параметра Т в разграничении больных БА первой группы и здоровых лиц На основе ЯОС -анализа в качестве порогового выбрано значение Т = 1,78 с, соответствующее максимальному отношению правдоподобия Таким образом, Т > 1,78 с полагалось признаком бронхиальной обструкции При этом пороге чувствительность акустического метода составила 86,7%, специфичность - 86,5% Чувствительности акустического показателя Т и совокупности спирометрических показателей значимо не различались Специфичность спирографических показателей оказалась выше Однако, площади под кривыми обнаружения (1ШС - кривые) для обоих методов статистически не различалась В то же время диагностическому критерию Т > 1,78 с во второй группе больных БА (70 чел.) отвечает 33 человека Таким образом, у 47% пациентов второй группы акустически выявляется скрытая бронхиальная обструкция, не обнаруживаемая спирографически Это является по медицинским меркам весьма высоким показателем и свидетельствует о перспективности использования разработанного метода для скрининга бронхиальной обструкции

В подразделе 4 2 описывается использование разработанного акустического метода для контроля состояния вентиляционной функции легких у водолазов до и после погружения в кислородном дыхательном аппарате

Отмечается, что водолазная деятельность связана с воздействием на респираторную систему целого комплекса неблагоприятных факторов гипербарической и водной среды Это перепады барометрического давления, увеличенное парциальное давление кислорода (гипероксия) и индифферентных газов, повышенное сопротивление дыханию за счет увеличения плотности газовой среды и сопротивления дыхательного аппарата, воздействие низких и высоких температур Токсическое воздействие высоких концентраций кислорода на бронхолегочную систему подтверждено многочисленными исследованиями, проведенными как на животных, так и с участием людей Хотя для водолазов разработаны стандарты профилактики повреждающего действия кислорода (Смолин и др, 2001), данная проблема все еще остается актуальной

Мы обследовали 48 водолазов, совершивших одиночные погружения в кислородных дыхательных аппаратах закрытого типа До и после погружения контролировались продолжительность трахеальных шумов ФВ и основные спирометрические показатели Рассчитывалась динамика всех показателей в процентах к исходному значению Значимое увеличение продолжительности трахеальных шумов ФВ на величину, превышающую 17% (95% порог усредненной внутрииндивидуальной варибельности), отмечено у 13 человек из 48 (27%) У 2

одолазов наблюдалось одновременное ухудшение как акустических, так и пирографических параметров, при этом у них появилось першение за грудиной и ашель, которых не было до погружения Еще у одного водолаза со значимым величением продолжительности трахеальных шумов ФВ, но без спирографических зменений, в процессе погружения возникли позывы на кашель Бессимптомное величение продолжительности трахеальных шумов ФВ у остальных водолазов осле погружения вероятно характеризует скрытую доклиническую фазу оксического воздействия кислорода на легкие, проявляющуюся в нарушении ронхиальной проходимости

Обращает на себя внимание то, что признаки токсического поражения ронхолегочной системы развились у обследованных водолазов в сроки, которые не ревышали допустимое время водолазных работ С учетом этого, осуществление ониторинга состояния респираторной системы при медицинском обеспечении одолазных спусков, направленное на выявление ранних, желательно оклинических, признаков вентиляционных нарушений, представляется весьма ктуальным Полученные нами результаты свидетельствуют о перспективности спользования динамики продолжительности трахеальных шумов форсированного ыдоха в качестве показателя состояния вентиляционной функции легких у одолазов

В подразделе 4 3 описывается использование разработанного способа ценки спектральных характеристик проведенного звука голоса (подраздел 3 4) для иагностики внебольничной пневмонии

Полученные значения спектральных параметров (Я, А12/121, А23/02, У2) по каждой точке обследования на поверхности грудной клетки сравнивают с ороговыми значениями каждого параметра и при превышении последних иагностируют патологические изменения легочной ткани в конкретной точке бследования

Так патологическое снижение пневматизации легочной ткани в точке бследования над правым легким диагностируют, если выполняется условие АА12 < ДА12)„1 = (-13)дБ Патологическое снижение пневматизации в точке обследования ад левым легким определяют, если выполняется условие ДА12 > (ДА12)п2 = 13 дБ атологическое снижение пневматизации в точке обследования определяют если А (П)„ При этом все значения параметра П для данного обследуемого располагают виде ранжированного ряда, исключают 5 максимальных значений, определяют едиану оставшихся значений, вычисляют отклонение значения параметра в каждой 10чке обследования от медианы этого параметра в процентах, причем

атологическое снижение пневматизации в точке обследования определяют если % > (А)„ = 20,5% Патологическое снижение пневматизации в точке обследования

определяют если А12Я21 меньше (А12/Ш)п, или А23/02 меньше (А23/02)п1 При этом все значения каждого из параметров А12/Т21, А23/02 для данного обследуемого располагают в виде ранжированного ряда, исключают 5 минимальных значений, определяют медиану оставшихся значений, вычисляют отклонение значения параметра в каждой точке обследования от медианы этого параметра в процентах А 12/(21%, А23Л32%, а патологическое снижение пневматизации в точке обследования определяют если А12Я21% < (А12/Ш)п, = (-50)% и/или А23/02% < (А23/02)п1 = (-70)% Патологическое увеличение пневматизации в точках обследования, для которых ранее не определено снижение пневматизации, определяют если А12Я21 больше (А12/Ш)п2 и/или А23Я32 больше (А23/02)п2 При этом все значения каждого из параметров А12/Ш, А23Я32 для данного обследуемого располагают в виде ранжированного ряда, исключают 5 минимальных значений, определяют медиану оставшихся значений, вычисляют отклонение значения параметра в каждой точке обследования от медианы этого параметра в процентах А12Я21%, А23/02%, а патологическое увеличение пневматизации в точке обследования диагностируют если А12Я21% > (А12/Ш)п2 = 50%, и/или А23/02% > (А23/02)п2 = 70%

Полученные значения описанных параметров, превышающие пороговые значения этих параметров, автоматически заносят в таблицу и переносят на карту точек обследования (рис 8) Квадраты, соответствующие точкам обследования, закрашиваются серым цветом, если не один из критериев патологического отклонения для данной точки обследования не срабатывает. Если срабатывает любой критерий патологического снижения пневматизации, точка закрашивается черным цветом Если срабатывает любой критерий патологического увеличения пневматизации, точка закрашивается белым цветом Если у пациента с помощью вышеописанной процедуры выявлено, по крайней мере, три компактно расположенных точки обследования с патологическими снижением или увеличением пневматизации, лежащие в зоне проекции одного легочного сегмента на поверхность грудной клетки, диагностируют очаг пневмонии

В рассматриваемом примере (рис 8) компактно расположенные точки 4 1, 51,5 2, 53и63 лежат в зоне проекции шестого сегмента правого легкого (Б), компактно расположенные точки 121, 122, 123 лежат в зоне проекции шестого сегмента левого легкого (Б). Таким образом, у обследуемого диагностируют двухстороннюю пневмонию в шестых сегментах легких, что совпадает с независимо поставленным (клинические и рентгенологический признаки) медицинским диагнозом (по данным Г Н Бондарь)

Вышеприведенные пороговые значения были определены по обучающей выборке, которая состояла из 13 здоровых детей в возрасте от 7 до 11 лет и 28

рольных детей того же возраста, которым был выставлен диагноз знебольничной пневмонии. Обследуемым определены вышеперечисленные ¡параметры ДА12, А 12Я21%, А23Я32%, П% в каждой точке обследования. Пороговые значения определялись методом ЯОС-анализа путем максимизации

0

ни

■

-и

4 3 а и

■ » 3 А \л

зл и и

43 и

4.1 гл

8.1 ».1 10 и

м

аз ял

141 III

1й» Ш:

11.3

НИ ¡и

14.1

142

12 13 143

■ 1X1 144

ш 141

1 ш Ш

114 114 14.7

7.1

и

м: 6 5

7 А 6.1

и

ш

7.7 (А Ь*Л

а)

б)

Рис.8. Пример карты акустического обследования легких по точкам на поверхности грудной клетки: а) передняя проекция, б) задняя проекция.

показателей чувствительности и специфичности по обследуемой выборке. При вышеприведенных величинах пороговых значений достигаются максимальная Специфичность по группе здоровых 84,6% и максимальная чувствительность выявления хотя бы одного очага пневмонии у пациентов по группе больных 92,9%. Достигнутая чувствительность намного превышает чувствительность субъективной аускультации легких (45% - 60%), что позволяет использовать разработанный [ пособ не только для межрентгеновского мониторинга пневмоний, что само по себе является ценным, но и для их первичного дорентгеновского выявления в амбулаторных условиях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные результаты работы состоят в следующем.

1. Разработан портативный аппаратно-программный комплекс для ! егистрации и анализа трахеальных шумов ФВ человека, в том числе для дистанционного измерения физиологических параметров водолаза, находящегося :од водой.

2. Разработаны способы автоматической оценки продолжительности ¡рахеальных шумов ФВ по уровню осредненной огибающей сигнала, в том числе, с

использованием ШауеЫ-фильтрации, характеристики которых

оптимизированы путем экспериментально-статистического моделирования Разработан интерактивный алгоритм, при которой измерение параметра осуществляется автоматически, а оператор имеет возможность выбора корня из набора решений, предлагаемых программой

3. Разработан способ оценки спектральных параметров трахеальных шумов ФВ, основанный на определении усредненных временных и амплитудных характеристик в 200 Гц полосах частот и их отношений в низкочастотной и высокочастотной областях спектра

4 Разработан способ оценки спектральных параметров голосовых звуков, проведенных на поверхность грудной клетки, основанный на определении, часто первого низкочастотного максимума спектра и крутизны спада спектра между первым, вторым и третьим спектральными максимумами.

5 На модельной выборке, состоящей из 45 больных бронхиальной астмой (подтвержденной спирографически) и 52 здоровых добровольцев показано, что чувствительность выявления бронхиальной обструкции с помощью разработанны способов оценки продолжительности шумов ФВ составляет 86,7%, специфичность 86,5% В группе из 70 больных со спирографически негативной бронхиальной астмой у 47% пациентов акустически выявляется скрытая бронхиальная обструкция, не обнаруживаемая спирографией

6 На модельной выборке, состоящей из 48 водолазов, показано, что у 27% из них в результате одиночного погружения в кислородном дыхательном снаряжении по превышению динамикой продолжительности трахеальных шумов форсированного выдоха пороговых значений выявляются начальные призна1 легочной формы кислородной интоксикации

7 На модельной выборке, состоящей из 13 здоровых и 28 больны пневмонией, показано, что чувствительность разработанного способа оценк спектральных параметров проведенных звуков голоса в выявлении очага пневмони составляет 92,9% при специфичности 84,6%

8. В результате эксперимента по просветному зондированию легки линейно частотно-модулированными искусственными сигналами получень экспериментальные данные, свидетельствующие в пользу адекватности модельны представлений (Коренбаум и др, 1998) о респираторной системе человека ка многоканальном акустическом тракте

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Батищев Э М, Бойко И А, Коренбаум В И, Костив А.Е., Кулаков Ю В , Мокеев Д Н, Почекутова И А, Тагильцев А А Акустическая интраскопия легких на основ спектрального анализа перкуторных звуков // Вестник новых медицински

технологий 2003 т 10 №1-2 С 8-9

2 Почекутова И А, Коренбаум В И, Костив А.Е. Объективная оценка продолжительности трахеальных шумов форсированного выдоха с помощью интеграла Шредера // Сборник трудов XIII сессии Российского акустического общества ТЗ -М ГЕОС, 2003, С 236-239

3 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

4 Костив А.Е., Почекутова И А, Коренбаум В И Оценка продолжительности трахеальных шумов форсированного выдоха по уровню сигнала с предварительной wavelet фильтрацией // Сборник трудов XV сессии Российского акустического общества Т 3 - М ГЕОС, 2004 С 95-99

5 Костив А.Е., Коренбаум В И, Почекутова И А Компьютерная обработка дыхательных шумов форсированного выдоха человека // Медицинская физика и новейшие медицинские технологии Материалы Дальневосточной региональной конференции с всероссийским участием Владивосток, ИМФ им У X Копвиллема,

2005 С 94-95

6 Коренбаум В И, Почекутова И А, Костив А.Е. Шумы форсированного выдоха и функция внешнего дыхания // Сб материалов II Евразийского конгресса по медицинской физике и инженерии Москва МГУ 2005 С 213-214

7 Коренбаум В И, Бондарь Г Н, Костив А.Е. Акустическая диагностика системы дыхания человека на основе оценки спектральных характеристик проведенных голосовых звуков // Сборник трудов XVI сессии Российского акустического общества - М ГЕОС, 2005 С 135-138

8 Костив А.Е., Коренбаум В И, Почекутова И А , Тагильцев А.А , Беловол Е В К вопросу об оценке спектрально-временных характеристик шумов форсированного выдоха человека // Сборник трудов XVI сессии Российского акустического общества -М ГЕОС, 2005 С 138-142

9 Korenbaum V, Pochekutova I, Kostiv A., Tagiltsev A, Belovol E Acoustic diagnostics of bronchial obstruction / 9-th Western Pacific Acoustics Conference 2006 Seoul, Korea, June 26-28 (6 p) ISBN89-952189-9-1 98060

10 Коренбаум В И, Почекутова И А, Костив А.Е. Автоматизированная объективная оценка спектрально-временных параметров шумов форсированного выдоха / в кн Коренбаум В И, Почекутова И А Акустико-биомеханические взаимосвязи в формировании шумов форсированного выдоха человека Дальнаука,

2006 С 110-120

11 Патент РФ 2304919. Коренбаум В И, Костив А.Е., Почекутова И А Способ диагностики нарушений бронхиальной проходимости Опубл БИПМ № 24, 27 08 2007

12 Патент РФ 2304928 Коренбаум В И, Бондарь Г Н, Костив А.Е., Кулаков Ю В Способ акустической диагностики очаговых изменений в легких человека Опубл БИПМ №24, 27 08 2007

13 Костив А.Е. Региональная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых по физике Тезисы докладов Владивосток Издательство ДВГУ, 2006, С 126127

14 Коренбаум В И, Тагильцев А А , Костив А.Е., Горовой С В , Почекутова И А , Бондарь Г Н Акустическая аппаратура для исследования дыхательных звуков человека // Приборы и техника эксперимента, 2008 Т 51, №2, С 147-15

/у

Костив Анатолий Евгеньевич

АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС И СПОСОБЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ ДЛЯ АНАЛИЗА ДЫХАТЕЛЬНЫХ ЗВУКОВ ЧЕЛОВЕКА Специальность 01 04 06 - акустика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 1 августа 2008 г Формат 60x84/16

Уч -изд л 1 Тираж 100 экз Заказ 80

Отпечатано в ТОЙ ДВО РАН 690041 г Владивосток, ул Балгийская ,43

Введение

1. Состояние вопроса

1.1. Современная аппаратура для регистрация дыхательных звуков.

1.1.1. Электронные стетоскопы.

1.1.2. Акустические датчики.

1.1.3. Электронные тракты.

1.1.4. Многоканальные измерительные системы.

1.2. Методы обработки и оценки параметров сигналов, характеризующих дыхательные звуки.

1.2.1. Спектральные методы.

1.2.2. Временные методы.

1.2.3. Методы распознавания и классификации дыхательных звуков.

1.3 Постановка задачи.

2. Разработка аппаратно-программного комплекса для записи и анализа трахеальных шумов ФВ

2.1. Разработка аппаратуры для регистрации дыхательных шумов ФВ на основе выносной звуковой карты и ноутбука.

2.2. Инструментарий для вспомогательной оценки параметров дыхательной и кардиологической систем.

2.3. Разработка экспериментальной аппаратуры для оценки респираторной и кардиологической функций у водолазов в процессе подводных работ.

2.4 Выводы по разделу

3. Разработка способов оценки параметров дыхательных звуков. 53 3.1. Оценка продолжительности шумов ФВ. 5 3 3.1.1. Оценка продолжительности трахеальных шумов ФВ с помощью интеграла Шредера.

3.1.2. Оценка продолжительности трахеальных шумов ФВ по уровню сигнала с предварительной WAVELET фильтрацией.

3.1.3. Интерактивная оценка продолжительности трахеальных шумов ФВ.

3.2. Полосовая обработка шумов ФВ.

3.3. Оценка спектральных параметров звуков перкуссии грудной клетки.

3.4. Оценка спектральных параметров проведенных на грудную клетку звуков голоса.

3.5. Кепстральная обработка проведенных звуков голоса.

3.6. Зондирование респираторного тракта искусственными акустическими сигналами. 89 3.7 Выводы по разделу 94 4. Апробация разработанных технических решений.

4.1. Диагностика бронхиальной обструкции при анализе трахеальных шумов ФВ

4.2. Диагностика состояния респираторной функции у водолазов до и после погружения в снаряжении замкнутого типа.

4.3. Диагностика пневмонии при спектральном анализе проведенных звуков голоса. 107 4.4 Выводы по разделу. 113 Заключение

Со времени изобретения в 1816 году стетоскопа (Я. Ьаепес) субъективное выслушивание дыхательных звуков над легкими (аускультация легких) является одним из основных медицинских инструментов исследования системы дыхания человека. Интенсивное изучение объективных характеристик шумообразования и звукопроведения в легких человека проводится во многих странах мира в интересах создания перспективных средств неинвазивной диагностики и мониторинга респираторных заболеваний, альтернативных лучевым.

В современной медицинской акустике в известной мере решена задача высококачественной записи дыхательных звуков с поверхности грудной клетки или ларинготрахеальной области. Многими научными коллективами для этих целей разрабатывается специализированная акустическая аппаратура. К сожалению, на этом достижения исчерпываются. Объективные методы обработки записанных сигналов, несмотря на интенсивные научные исследования, все еще не достигли уровня, приемлемого для практики. Причиной такого состояния дел является не полная ясность процессов шумообразования в легких человека с акустической точки зрения.

Данная диссертация посвящена созданию универсальной широкодоступной аппаратуры и новых способов оценки параметров дыхательных и голосовых звуков, проведенных на поверхность тела человека.

Цель работы - разработка и исследование технических средств для акустической диагностики дыхательной системы человека.

Основные решаемые задачи: разработка аппаратно-программного комплекса для регистрации и анализа дыхательных шумов форсированного выдоха; разработка способов обработки и оценки параметров дыхательных звуков, включая шумы форсированного выдоха, проведенные на поверхность грудной клетки голосовые и искусственные звуки, звуки, возникающие при перкуссии легких; экспериментальная оценка диагностической эффективности разработанных технических решений на модельных выборках обследуемых.

Работа содержит новые научные результаты, наиболее важными из которых являются:

- технические решения по созданию аппаратно-программного комплекса и анализа трахеальных шумов форсированного выдоха (ФВ), в том числе для дистанционного измерения физиологических параметров водолаза, находящегося под водой;

- способы обработки и оценки параметров дыхательных звуков, включая способы оценки продолжительности трахеальных шумов ФВ, способ оценки спектральных характеристик шумов ФВ, способы оценки спектральных параметров проведенных голосовых звуков и звуков, возникающих при перкуссии легких;

- результаты экспериментальной оценки диагностической эффективности разработанного аппаратно-программного комплекса и способов оценки параметров при акустической диагностике бронхиальной обструкции, вентиляционных нарушений у водолазов, очаговой пневмонии.

Практическая значимость диссертации определяется разработкой аппаратно-программного комплекса, способов обработки сигналов и программных средств для исследования дыхательных звуков человека в медико-физиологических целях. Разработанная аппаратура отличается простотой, доступностью и портативностью, что позволяет проводить обследования непосредственно у постели больного и будет содействовать развитию акустических методов диагностики респираторных заболеваний.

Исследования осуществлены в рамках 2-х госбюджетных НИР, грантов РФФИ 05-0818171-а, 06-08-08069-офи, программы Президиума РАН «Фундаментальные науки - медицине» (грант ДВО РАН 06-1-П12-043), инновационных грантов ДВО РАН (ОЗ-ЗБ-07-010, 04-3-Б-12-008), инициативного гранта ДВО РАН 05-ЗГ-07-061, хоздоговорной НИР, выполнявшихся по планам ТОЙ ДВО РАН. Практическая ценность работы подтверждена наличием двух справок об использовании результатов диссертационной работы выданных МУЗ ГКБ №4, детской клинической больницей №3 и одним актом о внедрении результатов работы выданном секцией прикладных проблем при Президиуме РАН.

Материалы диссертации были представлены на 12-м Национальном конгрессе по болезням органов дыхания (Москва, 2002), ежегодных сессиях Российского акустического общества (2003, 2004, 2005), региональной Дальневосточной конференции «Медицинская физика и новейшие медицинские технологии» (Владивосток, 2005), II Евразийском конгрессе по медицинской физике и инженерии (Москва, 2005), международной конференции 9-th Western Pacific Acoustics Conference (Korea, 2006), II региональной научной конференции «Исследования в области физико-химической биологии и биотехнологии» (Владивосток, 2006), конференции молодых ученых Дальневостого госуниверситета (Владивосток, 2007), конференции молодых ученых ТОЙ ДВО РАН (Владивосток, 2008).

По теме диссертации опубликовано 17 печатных работ, включающих 3 статьи в рецензируемых российских научных журналах, входящих в список ВАК, главу в книге [13], 2 описания изобретений к патентам РФ на изобретения, 7 статей в сборниках трудов российских и международных конференций.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанные аппаратно-программный комплекс и способы оценки параметров шумов форсированного выдоха обеспечивают эффективную акустическую диагностику бронхиальной обструкции, в том числе, нарушений вентиляционной функции легких у водолазов при погружениях в кислородном дыхательном снаряжении.

2. Разработанный способ оценки спектральных параметров звуков голоса, проведенных на стенку грудной клетки, обеспечивает эффективную акустическую диагностику очагов пневмонии.

3. Сопоставление результатов кепстрального анализа проведенных на стенку грудной клетки голосовых звуков и взаимно-корреляционного анализа проведения искусственного линейно частотно-модулированного сигнала из полости рта на стенку грудной клетки свидетельствует об адекватности модельных представлений (Коренбаум и др., 1998) о респираторной системе человека как многоканальном акустическом тракте.

Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка цитируемой литературы. Общий объем диссертации 131 стр., включая 8 таблиц 50 рисунков. Список цитируемой литературы содержит 112 наименований.

4.4. Выводы по разделу

1. На модельной выборке, состоящей из 45 больных бронхиальной астмой (подтвержденной спирографически) и 52 здоровых добровольцев показано, что чувствительность выявления бронхиальной обструкции на основе разработанных способов оценки продолжительности трахеальных шумов форсированного выдоха, составляет 86,7%, специфичность — 86,5%. В группе из 70 больных спирографически негативной бронхиальной астмой у 47% пациентов акустически выявляется скрытая бронхиальная обструкция, не обнаруживаемая спирографически. Это свидетельствует о перспективности использования разработанного аппаратно-программного комплекса и способов оценки параметров сигналов для скрининга бронхиальной обструкции.

2. На модельной выборке, состоящей из 48 водолазов, показано, что у 27% из них в результате одиночного погружения в кислородном водолазном снаряжении по превышению динамикой продолжительности трахеальных шумов форсированного выдоха пороговых значений выявляются начальные признаки токсического поражения легких. Таким образом, разработанный аппаратно-программный комплекс и способы оценки параметров сигналов перспективны для осуществление мониторинга состояния респираторной системы при медицинском обеспечении водолазных спусков в целях предотвращения несчастных случаев.

3. На модельной выборке, состоящей из 13 здоровых и 28 больных, которым был выставлен диагноз внебольничной пневмонии, показано, что чувствительность разработанного способа оценки спектральных параметров проведенных звуков голоса в выявлении очага пневмонии составляет 92,9% при специфичности 84,6%. Таким образом, разработанный акустический способ обработки и оценки параметров сигналов перспективен не только для межрентгеновского мониторинга пневмоний, но и для их первичного дорентгеновского выявления в амбулаторных условиях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные результаты работы состоят в следующем.

1. Разработан портативный аппаратно-программный комплекс для регистрации и анализа трахеальных шумов ФВ человека, в том числе для дистанционного измерения физиологических параметров водолаза, находящегося под водой.

2. Разработаны способы автоматической оценки продолжительности трахеальных шумов ФВ по уровню осредненной огибающей сигнала, в том числе, с использованием \¥ауе1е1:-фильтрации, характеристики которых оптимизированы путем экспериментально-статистического моделирования. Разработан интерактивный алгоритм, при которой измерение параметра осуществляется автоматически, а оператор имеет возможность выбора корня из набора решений, предлагаемых программой.

3. Разработан способ оценки спектральных параметров трахеальных шумов ФВ, основанный на определении усредненных временных и амплитудных характеристик в 200 Гц полосах частот и их отношений в низкочастотной и высокочастотной областях спектра.

4. Разработан способ оценки спектральных параметров голосовых звуков, проведенных на поверхность грудной клетки, основанный на определении, частот первого низкочастотного максимума спектра и крутизны спада спектра между первым, вторым и третьим спектральными максимумами.

5. На модельной выборке, состоящей из 45 больных бронхиальной астмой (подтвержденной спирографически) и 52 здоровых добровольцев показано, что чувствительность выявления бронхиальной обструкции с помощью разработанных способов оценки продолжительности шумов ФВ составляет 86,7%, специфичность - 86,5%. В группе из 70 больных со спирографически негативной бронхиальной астмой у 47% пациентов акустически выявляется скрытая бронхиальная обструкция, не обнаруживаемая спирографией.

6. На модельной выборке, состоящей из 48 водолазов, показано, что у

27% из них в результате одиночного погружения в кислородном дыхательном снаряжении по превышению динамикой продолжительности трахеальных шумов форсированного выдоха пороговых значений выявляются начальные признаки легочной формы кислородной интоксикации.

7. На модельной выборке, состоящей из 13 здоровых и 28 больных пневмонией, показано, что чувствительность разработанного способа оценки спектральных параметров проведенных звуков голоса в выявлении очага пневмонии составляет 92,9% при специфичности 84,6%.

8. В результате эксперимента по просветному зондированию легких линейно частотно-модулированными искусственными сигналами получены экспериментальные данные, свидетельствующие в пользу адекватности модельных представлений {Коренбаум и др., 1998) о респираторной системе человека как многоканальном акустическом тракте.

1. Александрова Н.И., Бобков А.Г., Богданов H.A. и др.;Общая пульмонология / под ред. Н.В. Путова. М.: Медицина. 1989. С.9-256.

2. Беловол Е.В., Почекутова И.А., Коренбаум В.И. Краткосрочная воспроизводимость параметров трахеальных шумов форсированного выдоха // Сборник трудов XVIII сессии Российского акустического общества. М.: ГЕОС, 2006. Т.З. С.148-151.

3. Болезни органов дыхания: Руководство для врачей: в 4 т. Под общей редакцией Н.Р. Палеева. T.l. М.: Медицина. 1989. С. 9-256.

4. Бухман Е.В., Гершман С.Г., Свет В.Д., Яковенко Г.Н. Спектральный анализ поверхностных акустических колебаний на теле человека//Акуст. журн. 1995. Т. 41. № 1. С.50-58.

5. Власов В.В. Эффективность диагностических исследований. М.: Медицина, 1988. С. 104-127

6. Вовк И. В., Гринченко В. Т., Красный Л.Г., Макаренков А.П. Проблемы регистрации шумов дыхания человека // Акуст. журн. 1994. Т. 40. № 1. С.50-56.

7. Вовк И.В., Гринченко В.Т., Олейник В.Н. Проблемы моделирования акустических свойств грудной клетки и измерения шумов дыхания // Акуст. журн. 1995. т.41. №5. С.75 8-768.

8. Гринченко В.Т., Крижановский В.В., Крижановский В.В. (мл.). Компьютерная система для экспресс-анализа и классификации звуков дыхания //ПиКАД. 2003. №1-2. С.30-31.

9. Губарев В.В., Альсова О.О., Швайкова И.Н. Интеллектуальный анализ "данных" и вариативное моделирование с системных позиций. http://inftech.webservis.ru/it/conference/ scm/2000/session8/gubarev.htm.

10. Дьяченко А.И. Математические модели механики легких с распределёнными параметрами. Автореферат диссертации на соискание ученойстепени доктора технических наук. 01.02.08 биомеханика. Институт машиноведения им. A.A. Благонравова РАН. Москва. 2003. 38 с.

11. Коренбаум В.И. Защита акустических устройств от ближних полей собственных помех: Дис. . доктора технических наук: 01.04.06. Владивосток, 1999. 307 е.;

12. Коренбаум В.И., Кулаков Ю.В., Малышенко И.Ю., Тагильцев A.A. Некоторые возможности наблюдения за течением легочных заболеваний методом комбинированной бронхофонографии // Вестник новых мед. технологий. 1997, т.4. № 3. С. 79-81.

13. Коренбаум В.И., Почекутова И. А. Акустико-биомеханические взаимосвязи в формировании шумов форсированного выдоха человека. Дальнаука, 2006. 148 с.

14. Коренбаум В.И., Почекутова И. А. Анализ трахеальных шумов форсированного выдоха человека по данным клинического эксперимента // Акустический журнал 2004, №5, С.676-681.

15. Коренбаум В.И., Почекутова И.А., Беловол Е.В., Рассказова М.А. Анализ возможных гидродинамических механизмов формирования свистов форсированного выдоха // Сборник трудов XVIII сессии Российского акустического общества. М.: ГЕОС, 2006. Т.З. С. 144-148.

16. Коренбаум В.И., Почекутова И.А., Тагильцев A.A., Трегубенко Н.В. Основы цифровой обработки сигналов в информационно-измерительной системе SpectraLab / Учебное пособие. Изд-во Дальневост. ун-та, Владивосток, 2004 64 с.

17. Коренбаум В.И., Тагильцев A.A., Костив А.Е., Горовой C.B., Почекутова И.А., Бондарь Г.Н. Акустическая аппаратура для исследования дыхательных звуков человека // Приборы и техника эксперимента, 2008. Т.51, №2, С. 147-154.

18. Коренбаум В.И., Тагильцев A.A., Кулаков Ю.В. Особенности акустических явлений, наблюдаемых при аускультации легких // Акуст. журн. 2003. т.49. №3. С.376-388.

19. Кулаков Ю.В., Малышенко И.Ю., Коренбаум В.И. Возможности комбинированной бронхофонографии в диагностике пневмоний // Пульмонология. 2002. т. 12, №5. С.29-32.,

20. Немеровский Л.И. Пульмофонография.- М.: Медицина. 1981. С.29 73.

21. Олшник В.Н. Ращональне проектування п'езоакселерометр1в для вим1рювань на пщаддатливих поверхнях // Акустичний вюник. 1998. Т.1, №3, С.54-65.

22. Почекутова И.А. Диагностическое значение спектрально-временных характеристик трахеальных шумов форсированного выдоха у больных хроническим бронхитом и бронхиальной астмой: Дис. . канд. медицинских наук: 14.00.43. Владивосток, 2001. 140 с.

23. Почекутова И.А., Коренбаум В.И., Кулаков Ю.В. и др. О значении спектрально-временных параметров шума форсированного выдоха в оценке состояния бронхиальной проходимости // Физиология человека, 2001. Т. 27, №4. С.441-445.

24. Редерман М.И. Актуальные проблемы аускультации легких // Терапевтический архив. 1989. Т.61. №4. С.113-116.

25. Свет В.Д., Блинков И.Л., Николаев Н.С., Мурашев В.В. Локафония — новый акустический метод быстрой медицинской функциональной диагностики // Сб. трудов XI сессии Российского акустического общества. ТЗ. М.: ГЕОС, 2001. С. 154-157.

26. Смолин В.В., Соколов Г.М., Павлов Б.Н. Водолазные спуски и их медицинское обеспечение. 2001. М.: Изд-во «Слово».

27. Тагильцев А.А. Акустические инструментальные средства для мониторинга океана и диагностики системы дыхания человека: Дис. . канд. технических наук: 01.04.06 Владивосток, 2004. 151 с.

28. Тагильцев А. А., Коренбаум В.И. Контроль влияния когерентной помехи при исследовании проведения звука на поверхность грудной клетки // Сборник трудов XVIII сессии Российского акустического общества. М.: ГЕОС, 2006. Т.З. С.151-154.

29. Adir Y., Shupak A., Laor A., Weiler-Ravell D.Large lungs in divers* Natural selection or a training effect? // Chest 2005. Vol. 128, P. 224-228.

30. Beck R., Rosenhouse G., Mahagnah M., Chow R. M., Cugell D.W., Gavriely N. Measurements and theory of normal tracheal breath sounds // Ann. Biomed. Eng. 2005. V. 33. P.1344-1351.

31. Bergstresser, Т., D. Ofengeim, A. Vyshedskiy, J. Shane, and R. Murphy. 2002. Sound transmission in the lung as a function of lung volume. J Appl Physiol 93:667674.

32. Bohadana A.B., Coimbra F.T., Santiago J.R. Detection of lung abnormalities by auscultatory percussion: a comparative study with conventional percussion // Respiration 1986; v.50. P.218-225.

33. Bohadana A.B., Patel R., Kraman S.S. Contour maps of auscultatory percussion in healthy subjects and patients with large intrapulmonary lesions // Lung 1989; v.167. P.359-372.

34. Charbonneau G., Racineux J.L., Sidraud M., Tuchais E. An accurate recording system and its use in breath sounds spectral analysis//J. Appl. Physiol. 1983. V.55. P.l 120-1127.

35. Charleston-Villalobos, S., S. Cortes-Rubiano, R. Gonzalez-Camarena, G. Chi-Lem, and T. jama-Corrales. 2004. Respiratory acoustic thoracic imaging (RATHI): assessing deterministic interpolation techniques. Med.Biol.Eng Comput. 42:618-626.

36. Chien J., Wu H. Chong F., Li C. Wheeze detection using cepstral analysis in Gaussian mixture models // Proceedings of 29-th IEEE EMBS Annual Confernce. Lyon, France. August 23-26, 2007. p.3168-3171.

37. Clark J. M., Lambertsen C. J., Gelfand R., Flores N. D., Pisarello J. B., Rossman M. D., Elias J. A. Effects of prolonged oxygen exposure at 1.5, 2.0, or 2.5 ATA on pulmonary function in men (Predictive Studies V) J Appl Physiol 86: 243259, 1999.

38. Cortes, S., R. Jane, J. A. Fiz, and J. Morera. 2005. Monitoring of wheeze duration during spontaneous respiration in asthmatic patients. Conf.Proc.IEEE Eng Med Biol Soc 6:6141-6144.

39. Cotes JE, Davey IS, Reed JW, Rooks M. Respiratory effects of a single saturation dive to 300 m. Br J Ind Med 1987; 44: 76-82.

40. Dellinger, R. P., J. E. Parrillo, A. Kushnir, M. Rossi, and I. Kushnir. 2007. Dynamic visualization of lung sounds with a vibration response device: A case series. Respiration June.

41. Eckmann J.-P., Kamphorst S. O., Ruelle D.: Recurrence Plots of Dynamical Systems. Europhysics Letters 5, 1987, 973 977.

42. Fiz J.A., Jane R., Homs A., Izquierdo J., Garcia M.A., Morera J. Detection of wheezing during maximal forced exhalation in patients with obstructed airways // Chest. 2002.-V.122,№1.-P. 186-191.

43. Fiz J.A., Ramirez J.I., Fernandez M.A., Manzano J.R., Prat J.M. Fractal analysis of tracheal sounds during maximal forced exhalation // Med. Sci. Monit. 2004. V. 10. № l.P. 14-18.

44. Fiz JA, Jane R, Salvatella D, Izquierdo J, Lores L, Caminal P, Morera J. Analysis of tracheal sounds during forced exhalation in asthma patients and normal subjects: bronchodilator response effect // Chest. 1999. V. 116. No. 3. P. 633 638.

45. Fiz, J. A., R. Jane, J. Izquierdo, A. Homs, M. A. Garcia, R. Gomez, E. Monso, and J. Morera. 2006. Analysis of forced wheezes in asthma patients. Respiration 73:55-60.

46. Folland R., Hines E., Dutta R., Boilot P., Morgan D. Comparison of neural network predictors in the classification of tracheal-bronchial breath sounds by respiratory auscultation // Artificial Intellegence in Medicine 2004. 31:211-220.

47. Forgacs P. The functional basis of pulmonary sounds. Chest. 1978. V.73. P. 399 -405.

48. Gavriely N. J. Appl. Physiol. 50: 307-314, 1981.

49. Gavriely N. Mechanisms of Wheeze Generation // ILS A Proceedings, Helsinki. 1992.-P. 40-41.

50. Gavriely N., Herzberg M. Parametric representation of normal breath sounds // J Appl Physiol 1992 Nov;73(5): 1776-1784.

51. Hadjileontiadis L.J., Panas S.M. A wavelet-based reduction of heart sound noise from lung sounds // Int J Med Inf 1998 0ct;52(l-3):183-190.

52. Hadjileontiadis L.J., Panas S.M. Separation of discontinuous adventitious sounds from vesicular sounds using a wavelet-based filter // IEEE Trans Biomed Eng 1997 Dec;44(12): 1269-1281.

53. Hadjileontiadis, L. J. 2003. Discrimination analysis of discontinuous breath sounds using higher-order crossings. Med.Biol.Eng Comput. 41:445-455.

54. Hadjileontiadis, L. J. 2005. Wavelet-based enhancement of lung and bowel sounds using fractal dimension thresholding—Part II: application results. IEEE Trans.Biomed.Eng 52:1050-1064.

55. Hadjileontiadis, L. J. 2007. Empirical mode decomposition and fractal dimension filter. A novel technique for denoising explosive lung sounds. IEEE Eng Med Biol Mag. 26:30-39.

56. Hadjileontiadis, L. J. and S. M. Panas. 1997. Adaptive reduction of heart sounds from lung sounds using fourth-order statistics. IEEE Trans.Biomed.Eng 44:642-648.

57. Hadjileontiadis, L. J. and S. M. Panas. 1997. Higher-order statistics: a robust vehicle for diagnostic assessment and characterisation of lung sounds. Technol.Health Care 5:359-374.

58. Herzberg M., Gavriely N., The statistical properties of normal lung sounds // ILSA Proceedings, Veruno, Italy. -1991. P. 33.

59. Homs-Corbera A., Fiz J.A., Morera J., Jane R. Time-frequency detection and analysis of wheezes during forced exhalation // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2004. V.51. №1. P. 182-186.

60. Ishikawa S., Doss S., Upadhyay B. et al. Auscultatory percussion of emphysema//ILSA Proceedings 1984; Cincinnati. P.20. (www.ilsa.ee).

61. Kamal A.A. Spectrum analysis of respiratory sound: application to smokers and non- smokers // Front Med Biol Eng 1997;8(3): 165-177.

62. Kandaswamy, A., C. S. Kumar, R. P. Ramanathan, S. Jayaraman, and N. Malmurugan. 2004. Neural classification of lung sounds using wavelet coefficients. Comput.Biol.Med. 34:523-537.

63. Kindwall E. Working under increased barometric pressure http://www.ilo.org/encyclopedia/?doc&nd=857100050&nh=0&ssect=0.

64. Kompis, M., H. Pasterkamp, and G. R. Wodicka. 2001. Acoustic imaging of the human chest. Chest 120:1309-1321.

65. Korenbaum V. I., Tagiltsev A.A., Kulakov Ju. V. et al. Acoustic model of noise producing in human bronchial tree under forced expiration // J. Sound and Vibr. 1998. V.213. №2. P.377-382.

66. Kraman S.S., Wodicka G.R., Oh Y., Pasterkamp H. Measurement of respiratory acoustic signals. Effect of microphone air cavity width, shape, and venting // Chest 1995 Oct; 108(4): 1004-1008).

67. Kraman, S. S., G. A. Pressler, H. Pasterkamp, and G. R. Wodicka. 2006. Design, construction, and evaluation of a bioacoustic transducer testing (BATT) system for respiratory sounds. IEEE Trans.Biomed.Eng 53:1711-1715.

68. Kraman, S. S., G. R. Wodicka, G. A. Pressler, and H. Pasterkamp. 2006. Comparison of lung sound transducers using a bioacoustic transducer testing system. J.Appl.Physiol 101:469-476.

69. Kraman, S. S., G. R. Wodicka, H. Kiyokawa, and H. Pasterkamp. 2002. Are minidisc recorders adequate for the study of respiratory sounds? Biomed.Instrum.Technol. 36:177-182.

70. Loudon R., Murphy R. L. Lung sounds. Amer. Rev. Resp. Dis. 1984. V.130. P.663-672.

71. Martini P., Meuller H. Studien uber das bronchialatment // Dtsch. Arch. F. Klin. Med. 1923. V.143.P.159.

72. Mastorocostas, P. A. and J. B. Theocharis. 2006. A stable learning algorithm for block-diagonal recurrent neural networks: application to the analysis of lung sounds. IEEE Trans.Syst.Man.Cybern.B Cybern. 36:242-254.

73. Mastorocostas, P. A. and J. B. Theocharis. 2007. A dynamic fuzzy neural filter for separation of discontinuous adventitious sounds from vesicular sounds. Comput.Biol.Med. 37:60-69.

74. McKusik V.A., Jenkins J.T., Webb G.N. The acoustic basis of the chest examination: studies by means of sound spectrography/Am. Rev. Tuberc. 1955. V.72. №12. P.34.

75. Murphy, R. 2007. Computerized multichannel lung sound analysis. Development of acoustic instruments for diagnosis and management of medical conditions. IEEE Eng Med Biol Mag. 26:16-19.

76. Mussell, M. J. and Y. Miyamoto. 1992. Comparison of normal respiratory sounds recorded from the chest and trachea at various respiratory air flow levels. Front Med.Biol.Eng 4:73-85.

77. Oud M, Maarsingh E.J. Spirometry and forced oscillometry assisted optimal frequency band determination for the computerized analysis of tracheal lung sounds in asthma // Physiol. Meas. 2004. No. 3. P. 595 606.

78. Paciej, R., A. Vyshedskiy, J. Shane, and R. Murphy. 2003. Transpulmonary speed of sound input into the supraclavicular space. J Appl Physiol 94:604-611.

79. Pastercamp H., Kraman S., Wodicka G. Respiratory sounds. Advances beyond the stethoscopes // Am. Journ. Respir. Crit. Care Med. 1997. V.156. P.974-987.

80. Pasterkamp H., Kraman S.S., DeFrain P.D., Wodicka G.R. Measurement of respiratory acoustical signals. Comparison of sensors // Chest 1993 Nov;104(5):1518-1525.

81. Personal Computer Audio Quality Measurements" By Dr. Steven Harris & Clif Sanchez Cirrus Logic, Crystal Audio Division 1999 http://www.cirrus.com/en/pubs/whitePaper/meas 100.pdf.

82. Pesu, L., P. Helisto, E. Ademovic, J. C. Pesquet, A. Saarinen, and A. R. Sovijarvi. 1998. Classification of respiratory sounds based on wavelet packet decomposition and learning vector quantization. Technol.Health Care 6:65-74.

83. Pourazad, M. T., Z. Moussavi, and G. Thomas. 2006. Heart sound cancellation from lung sound recordings using time-frequency filtering. Med.Biol.Eng Comput. 44:216-225.

84. Powell A. Theory of vortex sound // J. Acoustical Soc. Am. 1964. V. 36. P. 177 195.

85. Reed J.W. , Elliott C.,Thorsen E. Increased lung compliance in response to a moderate hyperoxic exposure // Undersea Hyperb. Med. 2001. Vol. 28, № l.P. 1923.

86. Rietveld S., Oud M., Dooijes E.H. Classification of asthmatic breath sounds: preliminary results of the classifying capacity of human examiners versus artificial neural networks // Comput. Biomed. Res. 1999. - V. 32, No. 5. - P. 440 - 448.

87. Shabtai-Musih Y., Grotberg J.B., Gavriely N. Spectral content of forced expiratory wheeze during air, He, and SF6 breathing in normal humans // J. Appl. Physiol. 1992. - V. 72, No. 2. - P. 629 - 635.

88. Shykoff, B. Pulmonary effects of submerged breathing of air or oxygen pentagon report number: A087244 NOV 2002 Storming Media: -http://www.stormingmedia.us/08/0872/A087244.html.

89. Skogstad M, Thorsen E, Haldorsen T, et al. Divers' pulmonary function after open-sea bounce dives to 10 and 50 meters. Undersea Hyperb Medl996;23:71-5.1-4.

90. Taplidou, S. A. and L. J. Hadjileontiadis. 2006. Nonlinear analysis of wheezes using wavelet bicoherence. Comput.Biol.Med.

91. Thorsen E, Segadal K, Kambestad BK. Mechanisms for reduced pulmonary function after a saturation dive.Eur Respir J 1994; 4: 4-10.

92. Thorsen E, Segadal K, Myrseth E, Pasche A, Gulsvik A. Pulmonary mechanical function and diffusion capacity after deep saturation dives. Br J Ind Med 1990; 47: 242-247.

93. Thorsen E., Stgadal K., Reed JW, Elliot C, Gulsvik A., Hjelle JO. Contribution hyperoxia to reduced pulmonary function after deep saturation J. Appl. Physiol. 75(Z): 657-662,1993.

94. Vena A., Conte E., Perchiazzi G. et al. Detection of physiological singularities in respiratory dynamics analysed by recurrence quantification analysis of tracheal sounds // Chaos, Solitons and Fractals. 2004. V. 22. P. 869 881.

95. Wallen, R. D. 2006. Acoustic stethoscopes. Biomed Instrum Technol. 2006 Sep-0ct;40(5):367-370.

96. West B.J., Goldberger A.L. Physiology in fractal dimensions // Am. Scientist. 1987. V. 75 P. 354-65.

97. Wodicka G., Stevens K., Golub H., et al. A model of acoustic transmission in the respiratory system // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1989, v.36. P.925-934.

98. Wodicka G.R., Kraman S.S., Zenk G.M., Pasterkamp H. Measurement of respiratory acoustic signals. Effect of microphone air cavity depth // Chest 1994 Oct; 106(4): 1140-1144.

99. Xu J., Cheng J., Wu Y. A cepstral method for analysis of acoustic transmission characteristics of respiratory system // IEEE Trans Biomed Eng 1998 May;45(5):660-664.

100. Yernault J.C., Bohadana A.B. Chest percussion // Eur. Respir. J. 1995; v.8. P. 1756-1760.

101. Zbilut J. P., Webber Jr. C. L.: Embeddings and delays as derived from quantification of recurrence plots. Physics Letters A 171 (3-4), 1992, 199 203.