Klasyfikacja szmerów oddechowych : badania pilotażowe

• Autorzy: Stasiakiewicz Paweł , Dobrowolski Andrzej P. , Olszewski Robert , Gałązka-Świderek Natalia , Targowski Tomasz , Skoczylas Agnieszka , Majka Katarzyna , Lejkowski Wojciech

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2019.2.1

Warianty tytułu

EN

Lung sounds classification : pilot research

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Układ oddechowy pacjenta jest początkowo diagnozowany przy zastosowaniu stetoskopu. Osłuchowa interpretacja zjawisk fizycznych jest skomplikowana i wymaga od lekarza doświadczenia oraz predyspozycji. W niniejszym artykule zaprezentowano system pomiarowy i oprogramowanie badawcze, a także proces generacji cech dystynktywnych szmerów oddechowych różnicujących przypadki chorobowe od zdrowych. Wybrane reprezentacje stanowią obiecującą podstawę do opracowania systemu klasyfikującego wspierającego proces diagnostyczny.

EN

Patients respiratory system is firstly diagnosed using stethoscope. Auscultatory interpretation of physical phenomena is complicated and requires from doctor experience and predisposition. This article presents measurement system and experimental software as well as distinctive feature generation process diversifying normal and pathological cases. Chosen representations of signal form a promising basis for classificatory system elaborating for supporting diagnostic process.

Słowa kluczowe

PL

szmery oddechowe; klasyfikacja; cyfrowe przetwarzanie sygnałów

EN

lung sounds; classification; digital signal processing

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 60, nr 2
• Strony: 4--12
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Stasiakiewicz Paweł

• Wojskowa Akademia Techniczna

autor

Dobrowolski Andrzej P.

• Wojskowa Akademia Techniczna

autor

Olszewski Robert

• Narodowy Instytut Geriatrii Reumatologii i Rehabilitacji, IPPT Polska Akademia Nauk

autor

Gałązka-Świderek Natalia

• SP ZOZ w Łęcznej

autor

Targowski Tomasz

• Narodowy Instytut Geriatrii Reumatologii i Rehabilitacji

autor

Skoczylas Agnieszka

• Narodowy Instytut Geriatrii Reumatologii i Rehabilitacji

autor

Majka Katarzyna

• Warszawski Uniwersytet Medyczny

autor

Lejkowski Wojciech

• Wojskowa Akademia Techniczna

Bibliografia

• [1] W. Orłowski, 1994, "Zarys ogólnej diagnostyki lekarskiej. Podręcznik dla studentów medycyny", PZWL.
• [2] F. Jaroszyk, 2014, "Biofizyka. Podręcznik dla studentów", PZWL.
• [3] http://www.epodreczniki.pl/reader/c/177023/v/latest/t/student-canon/m/i2JkvsGw9Q#i2JkvsGw9Q_d5e178, dostęp 15.01.2019 r.
• [4] https://pl.wikipedia.org/wiki/Układ_oddechowy_człowieka, dostęp 15.01.2019 r.
• [5] B. Suki, D. Stamenovic, R. Hubmayr, 2011, "Lung Parenchymal Mechanics", NIH.
• [6] https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10- causes-of-death, dostęp 09.01.2019 r.
• [7] T. Targowski, 2015, "Wybrane choroby dróg oddechowych u dorosłych, Termedia.
• [8] https://www.medscape.com, dostęp 15.01.2019 r.
• [9] A. R. A. Sovijarvi, L. P. Malmberg, G. Charbonneau, J. Vanderschoot, F. Dalmasso, C. Sacco, M. Rossi, J. E. Earis, 2000, "Characteristics of breath sounds and adventitious respiratory sounds", ERS nr 77: 591-596.
• [10] A. R. A. Sovijarvi, F. Dalmasso, J. Vanderschoot, L. P. Malmberg, G. Righini, S. A. T. Stoneman, 2000, "Definition of terms for applications of respiratory sounds", ERS nr 77: 597-610.
• [11] J. E. Earis, B.M.G Cheetham, 2000, "Current methods used for computerized respiratory sound analysis", ERS nr 77: 586- 590.
• [12] A. Gurung, C. G. Scrafford, J.M. Tielsch, O. S. Levine, W. Checkley, 2011, "Computerized lung sound analysis as diagnostic aid for the detection of abnormal lung sounds: A systematic review and meta-analysis", Respiratory Medicine nr 105: 1396-1403.
• [13] Y. P. Kahya, M. Yeginer, B. Bilgic, 2006, "Classifying Respiratory Sounds with Different Feature Sets", Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc nr 1: 2856-2859.
• [14] G. D. Sosa, A. Cruz-Roa, F. A. Gonzalez, 2015, "Automatic detection of wheezes by evaluation of multiple acoustic feature extraction methods and C-weighted SVM", Proc. of SPIE nr 65.
• [15] M. Aykanat, O. Kilic, B. Kurt, 2017, "Classification of lung sounds using convolutional neural networks", EURASIP nr 65.
• [16] P. Stasiakiewicz, A. P. Dobrowolski, K. Tomczykiewicz, 2017, "System wspierający ocenę wzrokowych potencjałów wywołanych w oparciu o analizę wielorozdzielczą", Przegląd Elektrotechniczny nr 10’17: 1-5.
• [17] W. Lejkowski, A. P. Dobrowolski, R. Olszewski, 2016, "System pomiarowy do analizy tonów serca z referencyjnym sygnałem EKG", Przegląd Elektrotechniczny nr.11: 31-34.
• [18] 3M Littmann, "Electronic Stethoscope Model 3200. User Manual".
• [19] 3M Littmann, "StethAssist Heart and Lung Sound Visualization Software. User Manual - Version 3".
• [20] C. S. Horstmann, G. Cornell, 2014, "Java. Podstawy", Helion, wyd. 9.
• [21] E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J. Vlissides, 2017, "Wzorce projektowe. Elementy oprogramowania obiektowego wielokrotnego użytku", Helion.
• [22] A. P. Dobrowolski, 2018, "Transformacje sygnałów od teorii do praktyki", BTC.
• [23] T. P. Zieliński, 2005, "Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań", WKŁ.
• [24] S. Osowski, 2016, "Cyfrowe przetwarzanie sygnałów z zastosowaniem Matlaba", Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).