Выявление информативных параметров сигналов электронной аускультации для определения характера шумов дыхания

Содержание

Слайд 2

Методы исследования дыхательной системы человека

2(17)

Методы

Спирометрия
Это безболезненная, несложная для пациента процедура, которая ситуациях

Методы исследования дыхательной системы человека 2(17) Методы Спирометрия Это безболезненная, несложная для
помогает врачу определиться с диагнозом.

Флюорография
Это несложный, быстрый, неинвазивный, безопасный для пациента метод.

Аускультация
Это простое обследование, не требующее от пациента особой подготовки.

Точки аускультации

Слайд 3

Виды дыхательных шумов

3(17)

Виды дыхательных шумов 3(17)

Слайд 4

1

2

5

7

4(17)

Виды дыхательных шумов

1 2 5 7 4(17) Виды дыхательных шумов

Слайд 5

Оценивались следующие вероятностные характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, ассиметрия, эксцесс, где

Оценивались следующие вероятностные характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, ассиметрия, эксцесс, где
N –число испытаний , xn –испытание.

Методика вычисления вероятностных характеристик

5(17)

Слайд 6

6(17)

Новейшие разработки в области электронной аускультации

6(17) Новейшие разработки в области электронной аускультации

Слайд 9

8(10)

Методика спектрального анализа

Условие для построения 3D спектра

Условие для построения амплитудного спектра

Дискретное преобразование

8(10) Методика спектрального анализа Условие для построения 3D спектра Условие для построения
Фурье для выборки процесса где xk – число испытаний, k=0, ..., N–1, задается формулой:

Амплитудный спектр определяется через спектр мощности и имеет размерность (ед), где Т – интервал наблюдения, Gcm – спектр мощности:

Слайд 10

Спектральный анализ сигнала везикулярного дыхания

9(10)

Сигнал

Спектр сигнала

Амплитудный спектр вдоха

Амплитудный спектр выдоха

Спектральный анализ сигнала везикулярного дыхания 9(10) Сигнал Спектр сигнала Амплитудный спектр вдоха Амплитудный спектр выдоха

Слайд 11

Спектральный анализ сигнала бронхиального дыхания

10(10)

Сигнал

Спектр сигнала

Амплитудный спектр вдоха

Амплитудный спектр выдоха

Спектральный анализ сигнала бронхиального дыхания 10(10) Сигнал Спектр сигнала Амплитудный спектр вдоха Амплитудный спектр выдоха

Слайд 12

Спектральный анализ сигнала влажных хрипов

11(10)

Сигнал

Спектр сигнала

Амплитудный спектр вдоха

Амплитудный спектр выдоха

Спектральный анализ сигнала влажных хрипов 11(10) Сигнал Спектр сигнала Амплитудный спектр вдоха Амплитудный спектр выдоха

Слайд 13

Спектральный анализ сигнала крепитации

12(10)

Сигнал

Спектр сигнала

Амплитудный спектр вдоха

Амплитудный спектр выдоха

Спектральный анализ сигнала крепитации 12(10) Сигнал Спектр сигнала Амплитудный спектр вдоха Амплитудный спектр выдоха

Слайд 14

Спектральный анализ сигнала сухих хрипов

13(10)

Сигнал

Спектр сигнала

Амплитудный спектр вдоха

Амплитудный спектр выдоха

Спектральный анализ сигнала сухих хрипов 13(10) Сигнал Спектр сигнала Амплитудный спектр вдоха Амплитудный спектр выдоха

Слайд 15

Спектральный анализ сигнала шума трения плевры

14(10)

Сигнал

Спектр сигнала

Амплитудный спектр вдоха

Амплитудный спектр выдоха

Спектральный анализ сигнала шума трения плевры 14(10) Сигнал Спектр сигнала Амплитудный спектр вдоха Амплитудный спектр выдоха

Слайд 16

15(10)

Карта признаков для определения типа шумов дыхания

15(10) Карта признаков для определения типа шумов дыхания

Слайд 17

Заключение

1. Выполнен анализ существующих методов и приборов аускультации, в результате которого выявлено,

Заключение 1. Выполнен анализ существующих методов и приборов аускультации, в результате которого
что современные электронные фонендоскопы не находят широкого применения по причине отсутствия функциональных преимуществ аускультации: низкое качество сигнала, затрудняющее его восприятие врачами, слабые возможности по анализу регистрируемых сигналов. Для разработки более интеллектуальных приборов, способных идентифицировать шумы дыхания, необходимо выделить наиболее существенные отличительные информативные признаки в типовых сигналах, используемых при обучении специалистов по аускультации.
2. Однозначная зависимость статистических параметров (математическое ожидание, амплитуда, дисперсия, эксцесс, среднеквадратическое значени) от характера шумов дыхания при анализе сигналов на вдохе и выдохе во временной области не выявлена по причине невозможности нормирования амплитудных значений сигнала. Интерес может представлять исследование указанных параметров в динамике.
3. Результаты спектрального анализа учебных сигналов с записью шумов дыхания различного типа: везикулярное дыхание, бронхиальное дыхание, сухие и влажные хипы, шум трения плевры, крепитация (по 3 сигнала на каждый тип и по несколько стадий вдоха–выдоха внутри каждого сигнала) – показали, что для идентификации шумов дыхания по типу следует использовать как амплитудный спектр стадий вдоха и выдоха, так и мгновенные спектры (спектрограммы). Разработана карта признаков для определения типа шумов дыхания.

16(16)

Имя файла: Выявление-информативных-параметров-сигналов-электронной-аускультации-для-определения-характера-шумов-дыхания.pptx
Количество просмотров: 30
Количество скачиваний: 0