Czasowo-częstotliwościowa analiza sygnałów fonokardiograficznych

• Autorzy: Lejkowski W. , Dobrowolski A. P. , Majka K. , Olszewski R.

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2018.2.1

Warianty tytułu

EN

Time-frequency analysis of phonocardiographic signals

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem artykułu jest przedstawienie wyników analizy czasowo-częstotliwościowej sygnałów fonokardiograficznych. Powodem podjęcia działań dotyczących badania tego typu sygnałów są statystyki Światowej Organizacji Zdrowia, które od lat wskazują, iż pierwszą przyczyną zgonów na świecie są choroby układu sercowo-naczyniowego [1]. Powodem dominacji tego typu schorzeń w statystykach jest rosnący stres psychospołeczny oraz malejąca aktywność fizyczna społeczeństwa. Badanie tonów serca i detekcja schorzeń w oparciu o sygnał fonokardiograficzny na wczesnym etapie badań lekarskich może skutecznie przyczynić się do zmniejszenia wysokich statystyk umieralności. W artykule przedstawiono wyniki opracowanego algorytmu, który dla 15 osobowego zbioru przypadków charakteryzuje się czułością na poziomie 100% i specyficznością równą 87,50%, co z medycznego punktu widzenia jest wynikiem satysfakcjonującym.

EN

The aim of this article is to present the results of time-frequency analysis of phonocardiographic signals. The reason for undertaking such studies is the World Health Organization (WHO) statistics, which for years have shown that cardiovascular disease is the leading cause of death in the world [1]. The reason for the dominance of this type of illness in statistics is the increasing psychosocial stress and decreasing physical activity of the population. Heart rate and disease detection based on phonocardiographic data at an early stage of medical examination can effectively contribute to the reduction of high mortality statistics. The paper presents the results of the developed algorithm, which for the 15-person case collection is characterized by a sensitivity of 100% and a specificity of 87.50%, which is a satisfactory result from the medical point of view.

Słowa kluczowe

PL

inżynieria biomedyczna; fonokardiografia; analiza widmowa; tony serca

EN

biomedical engineering; phonocardiography; spectral analysis; tons of heart

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 59, nr 2
• Strony: 2--7
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., wykr.

Twórcy

autor

Lejkowski W.

• Wojskowa Akademia Techniczna

autor

Dobrowolski A. P.

• Wojskowa Akademia Techniczna

autor

Majka K.

• Wojskowy Instytut Medyczny

autor

Olszewski R.

• Narodowy Instytut Geriatrii Reumatologii i Rehabilitacji

Bibliografia

• [1] World Health Organization. Joint WHO/FAO Expert Consultation on Diet, Nutrition and the Prevention of Chronic Diseases. 2002. Report No. 916.
• [2] http://www.rynekzdrowia.pl/Polityka-zdrowotna/Raport-OECDalarmujace-dane-o-liczbie-lekarzy-w-Polsce,150916,14.html (10.10.2017).
• [3] Pocock S. J., Wang D., Pfeffer M. A., Yusuf S., McMurray J.J.V., Swedberg K. B., Östergren J., Michelson E. L., Pieper K. S., Granger C. B., “Predictors of mortality and morbidity in patients with chronic heart failure”, European Journal of Heart Failure (2006) 27, 65–75, doi:10.1093/eurheartj/ehi555.
• [4] Damy T., Kallvikbacka-Benett A., Zhang J., Goode K., Laszlo B., Hobkirk J., Yassin A., Dubois-Rande J. L., Hittinger L., Cleland J., Clark A. L., „Does the physical examination still have a role in patients with suspected heart failure?”, European Journal of Heart Failure (2011) 13, 1340–1348, doi:10.1093/eurjhf/hfr128.
• [5] Lejkowski W., Dobrowolski A., Gawron B., Olszewski R., „Wieloaspektowa Analiza Spektralna Sygnałów Fonokardiograficznych”, Przegląd Elektrotechniczny, 10/2017 str. 73.
• [6] Lejkowski W., Dobrowolski A., Olszewski R., „The measurement system for analyzing heart sounds with ECG reference signal”, Przegląd Elektrotechniczny, 11/2016 str. 31.
• [7] P. Komur, A. Dobrowolski, T. Dąbrowski, K. Tomczykiewicz, Zautomatyzowana metoda diagnostyczna wspomagająca badanie EMG, Przegląd Elektrotechniczny, R. 84 NR 5/2008, s. 287–292.
• [8] I. Abdel-Motaleb, R. Akula, Artificial intelligence algorithm for heart disease diagnosis using phonocardiogram signals, IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT), 6–8 May 2012, Indianapolis, USA.
• [9] L. Hamza Cherif, S.M. Debbal, F. Bereksi-Reguig, Choice of the wavelet analyzing in the phonocardiogram signal analysis using the discrete and the packet wavelet transform, Expert Systems with Applications, 37 (2010) 913–918.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).