Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

System diagnostyki oddechowej oparty na konwolucyjnych sieciach neuronowych

Kowalczuk Zdzisław, Czubenko Michał, Bosak Michał

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2022

|

nr 3

74--79

PL

Choroby układu oddechowego człowieka od zawsze były obciążeniem dla całego społeczeństwa. Sytuacja stała się szczególnie trudna po wybuchu pandemii COVID-19. Jednak nawet teraz nierzadko zdarza się, że ludzie konsultują się ze swoim lekarzem zbyt późno, już po niepożądanym rozwinięciu się choroby. W celu ochrony pacjentów przed ciężką chorobą płuc, zaleca się jak najwcześniejsze wykrycie wszelkich objawów zaburzających pracę układu oddechowego. W artykule przedstawiono wczesny prototyp urządzenia, który przypomina cyfrowy stetoskop. Przeprowadza on automatyczną analizę oddechu, poza rejestrowaniem cykli oddechowych. Dodatkowo urządzenie ma funkcję powiadamiania użytkownika (np. przez smartfon) o konieczności udania się do lekarza na bardziej szczegółowe badanie. Dźwiękowe nagranie cykli oddechu przekształcane jest na dwuwymiarową macierz za pomocą współczynników cepstrum w skali melowej (MFCC). Taka macierz jest analizowana przez sztuczną sieć neuronową. W wyniku przeprowadzonych badań stwierdzono, że najlepsze z otrzymanych rozwiązań prezentowanej sieci neuronowej osiągnęło pożądaną dokładność i wysoką precyzję.

EN

Diseases related to the human respiratory system have always been a burden for the entire society. The situation has become particularly difficult now after the outbreak of the COVID-19 pandemic. Even now, however, it is not uncommon for people to consult their doctor too late, after the disease has developed. To protect patients from severe disease, it is recommended that any symptoms disturbing the respiratory system be detected as early as possible. This article presents an early prototype of a device that can be compared to a digital stethoscope that performs auto-breath analysis. So apart from recording the respiratory cycles, the device also analyzes them. In addition, it also has the functionality of notifying the user (e.g. via a smartphone) about the need to go to the doctor for a more detailed examination. The audio recording of breath cycles is transformed to a two-dimensional matrix using mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC). Such a matrix is analyzed by an artificial neural network. As a result of the research, it was found that the best of the obtained solutions of the presented neural network achieved the desired accuracy and precision at the level of 84%.

2

Usefulness of the matching pursuit method in phonocardiographic signal analysis

Damps Natalia, Kłaczyński Maciej

Vibrations in Physical Systems

|

2021

|

Vol. 32, nr 1

art. no. 2021102

EN

This paper presents a phonocardiographic signal analysis with special emphasis on the Matching Pursuit method. To the knowledge of the authors, this method has not been used before to analyze PCG (phonocardiogram) signals. For this reason, its usefulness for this signal type was tested and a dictionary of Gabor atoms was created. Based on these findings, PCG signal analysis was performed as a Wigner-Ville distribution and compared with a spectrogram. Observing the obtained graphs, it was found that the Wigner-Ville map gives more detailed information about the frequencies which make up the given signal and the time of their occurrence. This method can be used to detect anomalies and pathologies of the heart.

3

Mechanoakustyczny czujnik aktywności układu sercowo-naczyniowego

Lewandowski J., Dziuda Ł., Celiński-Spodar K.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2012

|

Vol. 53, nr 1

77-80

EN

This article presents the design and results of study on the mechanoacoustic sensor used for monitoring cardiovascular activity. The basic idea was to utilize the presented sensor as a secondary element in the sensor system for contactless measurement of cardiac and respiratory activity. The sensor consists of a stethoscope head and an acoustic head which receives vibrations by means of the fiber Bragg grating acting as a sensing element. The sensor has been tested at the dedicated experimental setup. The frequency range of acoustic vibration receiving reaches 25-135 Hz, and its amplification at 100 Hz is 9.2 dB. These parameters make a potential opportunity to apply the device in the future as a fiber-optic stethoscope or fiber-optic sensing element in balistocardiography. For signals receiving, the SM-130 interrogation system by Micron Optics was used.

PL

W artykule zaprezentowano projekt oraz wyniki badań mechanoakustycznego czujnika służącego do monitorowania aktywności układu sercowo-naczyniowego. W założeniu czujnik był pomocniczym elementem systemu sensorów do bezkontaktowych pomiarów aktywności serca i czynności oddechowej. W prezentowanym czujniku zastosowano głowicę stetoskopu oraz głowicę odbierającą drgania akustyczne wykorzystującą światłowodową siatkę Bragga jako element pomiarowy. Czujnik został przebadany na zaprojektowanym w tym celu stanowisku badawczym. Pasmo odbioru drgań akustycznych czujnika wynosi 25...135 Hz. zaś jego wzmocnienie przy częstotliwości 100 Hz - 9,2 dB. Parametry te stwarzają potencjalną możliwość zastosowania urządzenia w przyszłości jako stetoskopu światłowodowego bądź elementu pomiarowego w balistokardiografii. Do odbioru drgań wykorzystywano system interrogacji Micron Optics SM-130.