Ранговые респиросонограммы шумов дыхания

Предложены алгоритмы визуализации данных на основе информации о рангах уровней отсчетов спектральной плотности мощности (СПМ), полученных на коротких временных интервалах входной реализации. Уровни рангов кодируются цветом и отображаются на плоскости в системе координат время-частота. Такая форма пр...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2003
Автори:	Гринченко, В.Т., Крижановский, В.В., Крижановский (мл.), В.В.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут гідромеханіки НАН України 2003
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/962
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Ранговые респиросонограммы шумов дыхания / В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) // Акуст. вісн. — 2003. — Т. 6, N 2. — С. 34-42. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-962
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-9622008-10-15T18:47:05Z Ранговые респиросонограммы шумов дыхания Гринченко, В.Т. Крижановский, В.В. Крижановский (мл.), В.В. Предложены алгоритмы визуализации данных на основе информации о рангах уровней отсчетов спектральной плотности мощности (СПМ), полученных на коротких временных интервалах входной реализации. Уровни рангов кодируются цветом и отображаются на плоскости в системе координат время-частота. Такая форма представления данных названа ранговой респиросонограммой. Ее преимуществом, по сравнению с обычными респиросонограммами, является уменьшение чувствительности к диапазону изменений абсолютных уровней СПМ звуков дыхания в информативной области частот. Это обеспечивает более надежное выделение слабых звуков дыхания. Кроме того, ранговое представление уровней СПМ позволяет разделять дополнительные звуки дыхания, отличающиеся скоростью изменения уровней по частоте. И наконец, ранговая форма удобна для сравнения респиросонограмм, с разными диапазонами изменения уровней отсчетов СПМ в информативной области частот. Запропоновані алгоритми візуалізації даних на основі інформації про ранги рівнів відліків спектральної щільності потужності (СЩП), отриманих на коротких часових інтервалах вхідної реалізації. Рівні рангів кодуються кольором і відображаються на площині в системі координат час-частота. Така форма представлення даних названа ранговою респіросонограмою. °ї перевагою, в порівнянні зі звичайними респіросонограмами, є зменшення чутливості до діапазону змін абсолютних рівнів СЩП звуків дихання в інформативній області частот. Це забезпечує більш надійне виділення слабких звуків дихання. Крім того, рангове представлення рівнів СПМ дозволяє розділяти додаткові звуки дихання, які відрізняються швидкістю зміни рівнів по частоті. І нарешті, рангова форма є зручною для порівняння респіросонограм з різними діапазонами зміни рівнів відліків СЩП в інформативній області частот. The algorithms of the data visualization are offered on the basis of the information on ranks of levels of the sample power spectral density (PSD), obtained for short time intervals of input realization. Levels of ranks are coded by color and displayed on a plane in the time-frequency coordinate system. Such form of data presentation is named as the rank respirosonogram. Its advantage, in comparison with conventional respirosonograms is a reduction of sensitivity to range of change of absolute PSD levels of the breath sounds in an informative frequency domain. This property provides more reliable allocation of weak breath sounds. Moreover, the rank representation of PSD levels allows to discriminate the additional breath sounds distinguished by the velocity of change of the levels with frequency. And at last, the rank form is convenient for comparison of respirosonograms having different ranges of change of the levels of the sample PSD in the informative frequency domain. 2003 Article Ранговые респиросонограммы шумов дыхания / В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) // Акуст. вісн. — 2003. — Т. 6, N 2. — С. 34-42. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1028-7507 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/962 534.7 ru Інститут гідромеханіки НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
description	Предложены алгоритмы визуализации данных на основе информации о рангах уровней отсчетов спектральной плотности мощности (СПМ), полученных на коротких временных интервалах входной реализации. Уровни рангов кодируются цветом и отображаются на плоскости в системе координат время-частота. Такая форма представления данных названа ранговой респиросонограммой. Ее преимуществом, по сравнению с обычными респиросонограммами, является уменьшение чувствительности к диапазону изменений абсолютных уровней СПМ звуков дыхания в информативной области частот. Это обеспечивает более надежное выделение слабых звуков дыхания. Кроме того, ранговое представление уровней СПМ позволяет разделять дополнительные звуки дыхания, отличающиеся скоростью изменения уровней по частоте. И наконец, ранговая форма удобна для сравнения респиросонограмм, с разными диапазонами изменения уровней отсчетов СПМ в информативной области частот.
format	Article
author	Гринченко, В.Т. Крижановский, В.В. Крижановский (мл.), В.В.
spellingShingle	Гринченко, В.Т. Крижановский, В.В. Крижановский (мл.), В.В. Ранговые респиросонограммы шумов дыхания
author_facet	Гринченко, В.Т. Крижановский, В.В. Крижановский (мл.), В.В.
author_sort	Гринченко, В.Т.
title	Ранговые респиросонограммы шумов дыхания
title_short	Ранговые респиросонограммы шумов дыхания
title_full	Ранговые респиросонограммы шумов дыхания
title_fullStr	Ранговые респиросонограммы шумов дыхания
title_full_unstemmed	Ранговые респиросонограммы шумов дыхания
title_sort	ранговые респиросонограммы шумов дыхания
publisher	Інститут гідромеханіки НАН України
publishDate	2003
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/962
citation_txt	Ранговые респиросонограммы шумов дыхания / В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) // Акуст. вісн. — 2003. — Т. 6, N 2. — С. 34-42. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT grinčenkovt rangovyerespirosonogrammyšumovdyhaniâ AT križanovskijvv rangovyerespirosonogrammyšumovdyhaniâ AT križanovskijmlvv rangovyerespirosonogrammyšumovdyhaniâ
first_indexed	2025-07-02T05:12:17Z
last_indexed	2025-07-02T05:12:17Z
_version_	1836510754216345600
fulltext	ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 УДК 534.7 РАНГОВЫЕ РЕСПИРОСОНОГРАММЫ ШУМОВ ДЫХАНИЯ В. Т. Г РИ Н Ч ЕН К О, В. В. К Р И Ж АН О В СК И Й, В. В. К Р И ЖА Н О ВС К И Й (мл.) Институт гидромеханики НАН Украины, Киев Получено 29.07.02 Предложены алгоритмы визуализации данных на основе информации о рангах уровней отсчетов спектральной плотности мощности (СПМ), полученных на коротких временных интервалах входной реализации. Уровни рангов кодируются цветом и отображаются на плоскости в системе координат время– частота. Такая форма представления данных названа ранговой респиросонограммой. Ее преимуществом, по сравнению с обычными респиросонограмма- ми, является уменьшение чувствительности к диапазону изменений абсолютных уровней СПМ звуков дыхания в информативной области частот. Это обеспечивает более надежное выделение слабых звуков дыхания. Кроме того, ранговое представление уровней СПМ позволяет разделять дополнительные звуки дыхания, отличающиеся скоро- стью изменения уровней по частоте. И наконец, ранговая форма удобна для сравнения респиросонограмм, с разными диапазонами изменения уровней отсчетов СПМ в информативной области частот. Запропонованi алгоритми вiзуалiзацiї даних на основi iнформацiї про ранги рiвнiв вiдлiкiв спектральної щiльностi потужностi (СЩП), отриманих на коротких часових iнтервалах вхiдної реалiзацiї. Рiвнi рангiв кодуються кольором i вiдображаються на площинi в системi координат час – частота. Така форма представлення даних названа ран- говою респiросонограмою. Її перевагою, в порiвняннi зi звичайними респiросонограмами, є зменшення чутливостi до дiапазону змiн абсолютних рiвнiв СЩП звукiв дихання в iнформативнiй областi частот. Це забезпечує бiльш надiйне видiлення слабких звукiв дихання. Крiм того, рангове представлення рiвнiв СПМ дозволяє роздiляти до- датковi звуки дихання, якi вiдрiзняються швидкiстю змiни рiвнiв по частотi. I нарештi, рангова форма є зручною для порiвняння респiросонограм з рiзними дiапазонами змiни рiвнiв вiдлiкiв СЩП в iнформативнiй областi частот. The algorithms of the data visualization are offered on the basis of the information on ranks of levels of the sample power spectral density (PSD), obtained for short time intervals of input realization. Levels of ranks are coded by color and displayed on a plane in the time – frequency coordinate system. Such form of data presentation is named as the rank respirosonogram. Its advantage, in comparison with conventional respirosonograms is a reduction of sensitivity to range of change of absolute PSD levels of the breath sounds in an informative frequency domain. This property provides more reliable allocation of weak breath sounds. Moreover, the rank representation of PSD levels allows to discriminate the additional breath sounds distinguished by the velocity of change of the levels with frequency. And at last, the rank form is convenient for comparison of respirosonograms having different ranges of change of the levels of the sample PSD in the informative frequency domain. ВВЕДЕНИЕ В работе [1] рассмотрены ранговые алгоритмы классификации шумов дыхания, предназначенные для выявления заболеваний респираторного трак- та человека. Их достоинством является нечув- ствительность к интенсивности источников шу- мов дыхания и масштабирующим коэффициентам тракта регистрации таких сигналов. В то же вре- мя, эти алгоритмы реагируют на изменения струк- туры спектральной плотности мощности (СПМ) шумов дыхания, возникающей при появлении до- полнительных звуков дыхания, вызванных заболе- ваниями респираторного тракта (сухих и влажных хрипов, крепитаций, шумов трения плевры и т. п.). Характер изменений СПМ при воздействии допол- нительных звуков дыхания в значительной мере зависит от их длительности, которая, как прави- ло, невелика. В частности, для влажных хрипов дыхания диапазон возможных длительностей со- ставляет единицы и десятки, а для сухих – сотни миллисекунд [2]. На практике для выявления кратковремен- ных дополнительных звуков дыхания используют спектральный анализ Фурье на коротких времен- ных интервалах. На основе этих данных форми- руются респиросонограммы [3 – 5], отображающие с помощью заданной палитры цветов распределе- ние уровней энергии звуков дыхания в координа- тах время– частота. Указанная идея может быть использована для формирования нового класса ре- спиросонограмм, которые будем называть ранго- выми. В отличие от традиционных, для ранго- вых респиросонограмм распределение уровней ха- рактеризует степень неравномерности по часто- те оценок СПМ звуков дыхания в системе коор- динат время– частота. Достоинством этого пред- ставления является меньшая чувствительность к диапазону изменений абсолютных уровней СПМ звуков дыхания в пределах всей респиросонограм- мы. В частности, это позволяет в ряде случаев бо- лее надежно выделять сравнительно слабые зву- ки дыхания на фоне сильных. Кроме того, ран- говое представление позволяет эффективно разде- лять дополнительные звуки дыхания, отличающи- еся характером неравномерности изменения СПМ по частоте. И наконец, ранговые респиросонограм- мы более удобно сравнивать между собой, так как 34 c© В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.), 2003 ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 здесь учитываются только изменения рангов спе- ктральных отсчетов, а не их абсолютные уровни. В связи с этим целью данной работы является разработка алгоритмов формирования ранговых респиросонограмм и анализ структуры получен- ных образов шумов дыхания. 1. АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ РАНГО- ВЫХ РЕСПИРОСОНОГРАММ В качестве базового будем использовать диспер- сионный ранговый алгоритм, предложенный в ра- боте [1]. Его структуру можно представить в виде F (p, q) = p ∑ k=k0 (Rq(k, p) − R0(k, p))2, (1) где Rq(k, p) – компоненты q-го рангового вектора отсчетов, определяемого соотношением Rq(k, p) = p ∑ n=k0 sign (Pq(k) − Pq(n)). (2) Здесь в качестве аргументов знаковой функции sign (z) = { 1, если z > 0, 0, если z ≤ 0 (3) используются взвешенные с оконной функцией W (t) периодограммные оценки СПМ Pq(k) = ∣ ∣ ∣ ∣ 1 M (q+1)M ∑ i=qM+1 W (ti)u(ti) exp(−jωk i∆t) ∣ ∣ ∣ ∣ 2 (4) для q-го сегмента тестируемой реализации звуков дыхания u(tq), tq ∈ [(qM+1)∆t, (q+1)M∆t]. Пара- метры k0 и p определяют минимальный и макси- мальный номера частот k ранжируемого массива спектральных отсчетов Pq(k), а M и ∆t – размер q-го сегмента и интервал дискретизации. Эталон- ный ранговый вектор R0(k, p) соответствует моно- тонно спадающей СПМ звуков дыхания и может быть представлен в виде R0(k, p) = p − k + 1, k = k0, . . . , p. (5) Рассмотрим две формы представления данных для ранговых респиросонограмм. Первая из них использует значения статистики (1), нормирован- ные на максимум по номерам частот p при фикси- рованных значениях номеров сегментов q: I1(p, q) = F (p, q) Fp(q) , Fp(q) = max p (F (p, q)). (6) Особенностью второго представления является нормировка на максимум по сегментам q при фик- сированных значениях номеров верхних частот p: I2(p, q) = F (p, q) Fq(p) , Fq(p) = max q (F (p, q)). (7) Таким образом, первая форма характеризует ско- рость изменения базовой ранговой статистики (1) с ростом номера верхней частоты p ранжируемых отсчетов СПМ в пределах каждого сегмента си- гнала. Вторая форма определяет степень неодно- родности значений статистики (1) по времени (но- меру сегмента q) при фиксированных значениях номера p верхней частоты ранжируемого массива СПМ. Возможны еще две формы ранговых респиро- сонограмм, получающиеся путем дополнительной нормировки формы (6) на ее максимумы по номе- рам сегментов q, а формы (7) – на ее максимумы по номерам частот p. Заметим, однако, что они практически не дают новой информации о струк- туре шумов дыхания. Укажем на одно важное свойство ранговой ста- тистики (1), связанное с ошибками оценивания СПМ шумов дыхания. Как известно, оценки СПМ Pq(k) (1) по сегментам сигнала являются несосто- ятельными, так как их дисперсия имеет конечную величину, независимо от размера сегментов [6]. Вместе с тем, оказывается, что конечность вели- чины ошибок оценивания СПМ расширяет диа- пазон действия базовой ранговой статистики (1). В частности, F (p, q) становится чувствительной к крутизне наклона СПМ шумов дыхания. Это по- зволяет выявлять с помощью ранговых респиро- сонограмм не только области с неравномерностью изменения уровней СПМ, но и с разным наклоном СПМ по частоте. Покажем чувствительность базо- вого рангового алгоритма к последнему фактору. Для гауссовской модели описания ошибок оцени- вания СПМ справедливо представление ∧ P q (k) = Pq(k) + ξq(k), (8) где 〈 ∧ P q (k)〉=Pq(k); ξq(k) – гауссовская случай- ная величина с числовыми характеристиками 〈ξq(k)〉=0; 〈ξ2 q (k)〉 = P 2 q (k)/B; B – параметр сгла- живания оценки СПМ. С учетом этого оценки ран- гового вектора для монотонно спадающей СПМ можно представить в виде ∧ Rq (k, p) = p ∑ n=k0 sign (Pq(k) − Pq(n)+ +ξq(k) − ξq(n)) = R0(k, p) + ηq(k), (9) В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) 35 ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 где R0(k, p) – истинное значение ранга k-го отсче- та СПМ Pq(k); ηq(k) – целочисленная случайная величина, характеризующая ошибку оценивания ранга этого отсчета СПМ. Влиянием ошибки оце- нивания с высокой степенью вероятности мож- но пренебречь, если для любых номеров отсчетов m>k выполняется неравенство Pq(m) Pq(k) < √ 2B − 1 − 1√ 2B − 1 + 1 . (10) В противном случае, для заданных значений па- раметра сглаживания B и наклона СПМ можно указать разность номеров частот отсчетов СПМ ∆q = \|k − n\|q, для которой ошибки оценивания уже практически не влияют на процедуру ранжи- рования. При этом область целочисленных значе- ний ошибок оценивания будет определяться сле- дующей системой неравенств: −∆q ≤ ηq(k) ≤ ∆q, 1 ≤ R0(k, p) + ηq(k) ≤ p − k0 + 1. (11) Подставив оценку (9) в формулу (1), получим F (q, p) = p ∑ k=k0 η2 q(k). (12) Таким образом, базовая ранговая статистика (1) в этой ситуации определяется суммой квадратов независимых целочисленных случайных величин. Оценить числовые характеристики этой суммы в общем виде не удается. Поэтому воспользуем- ся упрощенной моделью вероятностного описания полученных результатов в форме последователь- ности независимых испытаний [7]. Предположим, что случайная величина ηq(k) в каждом слагаемом суммы (12) может принимать одно из 2∆q+1 не- совместимых между собой значений с вероятно- стью pi (i=1, . . . , 2∆q+1), а число случаев появ- ления i-го значения равно mi. При этом должны выполняться условия нормировки: 2∆q+1 ∑ i=1 pi = 1, (13) 2∆q+1 ∑ i=1 mi = p − k0 + 1. (14) Тогда вероятность такой комбинации случайных слагаемых определяется полиномиальным распре- делением следующего вида [7]: Pp−k0+1(m1, . . . , m2∆q+1) = = (p − k0 + 1)! m1! . . .m2∆q+1! pm1 1 . . . p m2∆q+1 2∆q+1 . (15) На основе этого распределения вероятностей можно формально записать выражение для оцен- ки моментов рассматриваемой ранговой статисти- ки. Однако оно не имеет практической ценно- сти ввиду значительных вычислительных трудно- стей. Исходя из этого, рассмотрим интересный частный случай, соответствующий наиболее ве- роятной комбинации слагаемых в рассматрива- емой статистике. Предположим, что все значе- ния случайной величины ηq(k) равновероятны, т. е. pi =p0 ∀i=1, . . . , 2∆q + 1. Тогда вероятность ка- ждого значения определяется из условия норми- ровки (13) и составляет p0 = 1 2∆q + 1 . (16) При этом максимальное значение полиномиаль- ной вероятности достигается при условии, что ка- ждое из возможных значений появляется одина- ковое число раз, mi =m0 ∀i=1, . . . , 2∆q + 1. Оно определяется соотношением m0 = [ p − k0 + 1 2∆q + 1 ], (17) где [·] – символ выделения целой части. Тогда для ранговой статистики (1) справедлива оценка F (p, q) = (p − k0 + 1) (∆q + 1)∆q 3 . (18) Как видно, для F (p, q) характерна квадратичная зависимость от параметра ∆q. Поскольку этот па- раметр зависит от наклона СПМ, то рассматрива- емая статистика является чувствительной к ско- рости спадания уровня СПМ шумов дыхания по частоте. Заметим, что на практике структура оце- ниваемой СПМ зависит не только от шумов дыха- ния, но и от помех. Как известно, при нормальном состоянии респираторного тракта скорость спада- ния уровня СПМ шумов дыхания при увеличении частоты лежит в диапазоне от 7 до 13 дБ/окт [8] (конкретные значения зависят как от характера дыхания, так и от положения точки регистрации). В то же время, уровень СПМ помех в практически интересной для анализа шумов дыхания области частот мало меняется с ростом частоты. Поэтому уже на частотах выше 400÷600 Гц уровни шумов дыхания становятся ниже уровня помех, а наклон СПМ результирующего сигнала приближается к горизонтальному. Следует заметить, что даже не- большие отличия в скорости изменения уровня СПМ шумов дыхания влияют на положение гра- ницы перехода на горизонтальный участок оцен- ки СПМ. В частности, это можно наблюдать при 36 В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 анализе структуры ранговой респиросонограммы в окрестности моментов времени, соответствую- щих фазам вдоха и выдоха. 2. РАНГОВЫЕ РЕСПИРОСОНОГРАММЫ ШУМОВ ДЫХАНИЯ И ИХ АНАЛИЗ Рассмотрим ранговые респиросонограммы (6) и (7) на ряде конкретных примеров шумов дыха- ния, зарегистрированных под левой лопаткой. Для начала проанализируем структуру респиросоно- грамм шумов дыхания пациента, не имеющего дыхательных патологий. На рис. 1, а изображе- на традиционная респиросонограмма, представля- ющая частотно-временное распределение периодо- граммной оценки СПМ (4). Результаты получены при следующих параметрах обработки: M =256, ∆t=0.4 мс, W (·) – окно Хэннинга. Для сравнения, на рис. 1, б приведена ранговая респиросонограм- ма, сформированная на основе соотношения (6). На обоих графиках уровни заданы в децибелах, согласно приведенным цветовым шкалам. Как видно, структуры рассмотренных респи- росонограмм имеют зеркально совпадающую пе- риодичность, согласованную с фазами вдоха и выдоха. При этом более выраженными являются фазы вдоха. Аналогичная периодическая карти- на наблюдается на ранговой респиросонограмме (рис. 1, в), полученной в соответствии с соотноше- нием (7). Здесь выделяются две характерные ча- стотные области. Первая из них расположена ни- же 500 Гц и имеет периодичность максимальных уровней статистики (7), согласованную по време- ни с фазами вдоха. Вторая область расположена выше 500 Гц. Для нее характерна периодичность изменения уровней, совпадающая с фазами выдо- ха. Указанные особенности структуры ранговой респиросонограммы связаны со следующим обсто- ятельством. В первой области значения ранговой статистики (7), определяемые шумами дыхания, быстрее растут в фазах вдоха. При переходе во вторую область ранговая статистика (7) опреде- ляется в основном оценками СПМ помехи. Так как граница перехода для фаз выдоха по частоте расположена ниже, чем для фаз вдоха, то стати- стика (7) на протяжении выдоха растет быстрее. Это и приводит к соответствующим изменениям в структуре ранговой респиросонограммы рис. 1, в. По этой же причине статистика (7) позволяет выявлять паузы в циклах дыхания, так как она быстрее всего возрастает в моменты времени, со- ответствующие этим паузам. Это хорошо видно из сравнительного анализа структур традиционной (рис. 2, а) и ранговой (рис. 2, б) респиросонграмм а б в Рис. 1. Респиросонограммы шумов дыхания без патологий: a – традиционная; б – ранговая по алгоритму (6); в – ранговая по алгоритму (7) В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) 37 ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 а б Рис. 2. Респиросонограммы шумов дыхания с паузами между фазами вдоха и выдоха: a – традиционная; б – ранговая по алгоритму (7) а б Рис. 3. Составные респиросонограммы шумов ослабленного и нормального дыхания: a – традиционная; б – ранговая по алгоритму (7) для шумов дыхания с паузами между фазами вдо- ха и выдоха. Высокая чувствительность данной статистики к паузам при дыхании может быть использована, например, при диагностике сакка- дированного типа дыхания. Интересной особенностью представления (7) яв- ляется существенное снижение влияния на вид ранговых респиросонограмм больших уровней сиг- налов в области низких частот (такое влия- ние характерно для традиционных респиросоно- грамм). Благодаря этому повышается эффектив- ность выделения слабых изменений структуры СПМ, маскируемых сильными низкочастотными сигналами дыхания. В частности, на рис. 1, в уда- ется наблюдать форманты дыхания в окрестности частот 250 и 500 Гц, а на рис. 2, б в области низ- ких частот при t=6 с хорошо виден слабый гор- танный сигнал, не заметный на традиционной рес- пиросонограмме (рис. 2, а). При этом за счет ин- вариантности статистики (7) к абсолютным значе- ниям уровней СПМ ранговые респиросонограммы на рис. 1, в и рис. 2, б, в отличие от традиционных, отображаются в линейном масштабе. Еще одно достоинство статистики (7), которое полезно при сравнительной диагностике, заклю- чается в возможности формирования на ее основе составных ранговых респиросонограмм. Для этого достаточно объединить матрицы ранговых стати- стик (1) тестируемой и опорной последовательно- стей отсчетов СПМ шумов дыхания, а затем про- 38 В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 а б в г Рис. 4. Респиросонограммы шумов дыхания с выраженными сухими и влажными хрипами: a – традиционная с уровнями в децибелах; б – ранговая по алгоритму (6) с уровнями в децибелах; в – ранговая по алгоритму (6) с линейным масштабом уровней; г – традиционная с линейным масштабом уровней вести нормировку полученной составной матрицы согласно алгоритму (7). На рис. 3, б представле- на составная ранговая респиросонограмма, пра- вая половина которой соответствует шумам при нормальном, а левая – при ослабленном дыха- нии (это видно из структуры согласованных с ни- ми по времени традиционных респиросонограмм рис. 3, а). Из рис. 3, б видно, что на частотах ни- же 400 Гц превалируют значения ранговой стати- стики (1), соответствующие шумам нормального дыхания. На более высоких частотах преобладают значения ранговой статистики, формируемые по оценкам СПМ помехи, уровень которой превыша- ет уровни сигналов ослабленного дыхания. Таким образом, составные ранговые респиросонограммы на основе статистики (7) позволяют выявлять слу- чаи как ослабленного, так и усиленного дыхания, что является важным диагностическим признаком ряда заболеваний легких. Следует отметить, что и в этом случае чувствительность рангового алго- ритма (7) оказывается достаточной для проведе- ния анализа его уровней в линейном масштабе. Покажем эффективность использования пре- длагаемых ранговых статистик для выделения хрипов. На рис. 4, а и б приведены в логари- фмическом масштабе традиционная и ранговая (на основе алгоритма (6)) респиросонограммы шу- мов дыхания больного двусторонней нижнедоле- вой пневмонией при наличии достаточно сильных сухих и влажных хрипов. Как указывалось выше, влажные хрипы являются кратковременными сиг- налами, и поэтому их СПМ достаточно широкопо- В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) 39 ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 а б в Рис. 5. Респиросонограммы при наличии жужжащего сухого хрипа: a – традиционная; б – ранговая по алгоритму (7), несглаженная по частоте; в – ранговая по алгоритму (7), сглаженная по частоте в прямоугольном окне шириной 40 Гц а б в Рис. 6. Респиросонограммы при наличии гудящих сухих хрипов: a – традиционная; б – ранговая по алгоритму (7), несглаженная по частоте; в – ранговая по алгоритму (7), сглаженная по частоте в прямоугольном окне шириной 40 Гц 40 В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 лосна. При этом ее наклон меньше, чем наклон СПМ нормальных респираторных шумов, незави- симо от фазы дыхания. В связи с этим влажные хрипы хорошо выделяются на ранговых респи- росонограммах при отсутствии других дополни- тельных звуков дыхания. Вместе с тем, присут- ствие сухих хрипов с выраженной неравномерно- стью СПМ приводит к заметному росту ранговой статистики (1), по сравнению с аналогичной ста- тистикой для влажных хрипов. Поэтому на ран- говых респиросонограммах участки, соответству- ющие появлению сухих хрипов, более четко выра- жены. Это особенно хорошо заметно на респиро- сонограмме рис. 4, в, где уровни отображены в ли- нейном масштабе. Здесь же, для сравнения, на рис. 4, г показано, что даже при сильных хрипах дыхания они практически не видны на традицион- ной респиросонограмме с линейным масштабиро- ванием уровней. Таким образом, ранговые респи- росонограммы на основе алгоритма (6) позволяют не только выделять сухие и влажные хрипы дыха- ния, но и проводить их предварительную класси- фикацию. Рассмотрим эффективность выделения с помо- щью рангового алгоритма (7) одиночных жужжа- щих, гудящих и свистящих сухих хрипов дыхания. На рис. 5, а и б представлены традиционная и ран- говая респиросонограммы для шумов дыхания па- циента с двусторонней нижнедолевой пневмонией, содержащие в окрестности момента времени t=4 с жужжащий хрип. Этот хрип совпадает с началом фазы вдоха, что затрудняет его выделение на тра- диционной респиросонграмме, где он маскируется резким подъемом уровня СПМ в начале вдоха. В то же время, на ранговой респиросонограмме рис. 5, б явно выделяется вертикальный след жуж- жащего хрипа. Заметим, что в ряде случаев можно повысить контрастность выделения хрипов дыха- ния по времени, используя дополнительное сгла- живание периодограммных оценок СПМ по часто- те [9]. В частности, для рассматриваемого случая это можно наблюдать на ранговой респиросоно- грамме рис. 5, в, которая получена после сглажи- вания периодограммных оценок СПМ (4) в полосе частот порядка 40 Гц. Характерный случай маскирования гудящих хрипов разной интенсивности в области низких частот в окрестности моментов времени t=1, 5 и 7 с представлен на традиционной респирсонограм- ме рис. 6, а, соответствующей шумам дыхания па- циента с диагнозом “двусторонний обструктивный бронхит”. Использование в этой ситуации рангово- го алгоритма (7) также улучшает выделение этих хрипов, что видно на рис. 6, б и в, полученных а б в Рис. 7. Респиросонограммы при наличии жужжащих, гудящих и свистящих сухих хрипов: a – традиционная; б – ранговая по алгоритму (7), несглаженная по частоте; в – ранговая по алгоритму (7), сглаженная по частоте в прямоугольном окне шириной 40 Гц В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.) 41 ISSN 1028 -7507 Акустичний вiсник. 2003. Том 6, N 2. С. 34 – 42 до и после сглаживания периодограммных оценок СПМ. Наконец, на рис. 7, а – в приведены традицион- ная и ранговые (для несглаженных и сглаженных оценок СПМ соответственно) респиросонограммы шумов дыхания пациента с двусторонней нижне- долевой пневмонией. Здесь присутствуют гудя- щие, жужжащие и свистящие хрипы дыхания, ра- спределенные по времени и частоте. На традици- онной респиросонограмме они отображаются в ви- де слабо заметных темных пятен. На ранговых респиросонограммах эти же области более контра- стны. Таким образом, и в более сложной ситуации ранговые респиросонограммы превосходят тради- ционные по эффективности выделения дополни- тельных звуков дыхания в виде сухих хрипов. В заключение следует отметить, что визуаль- ные образы некоторых типов дыхательных хри- пов имеют определенные индивидуальные особен- ности, широко используемые при их классифика- ции на основе анализа традиционных респиросо- нограмм. При этом эффективность анализа зача- стую зависит от вида цветовой палитры, применя- емой для отображения частотно-временных порт- ретов шумов. Вместе с тем, на начальном эта- пе обследования пациентов важно сначала выде- лить наличие хрипов, а уже после этого проводить их классификацию. Рассмотренные выше приме- ры показывают, что для этой цели рационально использовать ранговые респиросонограммы, кото- рые обеспечивают высокую эффективность выде- ления патологических изменений в структуре шу- мов дыхания даже для монохромной (“серой”) па- литры. ВЫВОДЫ 1. Предложены алгоритмы визуализации, осно- ванные на ранговых представлениях структу- ры оценок СПМ шумов дыхания. Показано, что ранговые статистики чувствительны не только к неравномерности СПМ, но и к изме- нениям их наклона. Определены две основные формы представления ранговых респиросоно- грамм, отличающиеся порядком формирова- ния ранговых статистик для оценок СПМ в координатах время– частота. 2. Проведен анализ структуры предложенных форм ранговых респиросонограмм по экспе- риментальным данным для шумов дыхания. Показано, что ранговые респиросонограммы эффективны для анализа ритмической струк- туры шумов дыхания и выявления пауз. 3. Предложен вариант составной формы ранго- вой респиросонограммы, удобный для сравни- тельного анализа силы дыхания, регистрируе- мого в разных точках грудной клетки или при сравнении с некоторым эталоном. 4. Показано, что ранговые респиросонограммы позволяют улучшить качество выделения сла- бых хрипов и формант дыхания в области низ- ких и средних частот и являются менее крити- чными к виду используемой палитры цветов по сравнению с традиционными респиросоно- граммами. 1. Гринченко В. Т., Крижановский В. В., Крижанов- ский В. В. (мл.) Алгоритмы адаптивной и ранго- вой классификации шумов дыхания // Научные труды II Конф. с межд. участием “Информацион- ные технологии в охране здоровья и практической медицине”.– Киев.– 2002.– С. 69–71. 2. Charbonneau G., Ademovic E., Cheetham B. M. G., Malmberg L. P., Vandershoot J., Sovijarvi A. R. A. Basic techniques for respiratory sound analysis // Eur. Respir. Rev.– 2000.– 77.– P. 625–635. 3. Hirschberg J. Acoustic analysis of pathological cries, stridors and coughing sound in infancy // Int. J. Pedi- atr. Otorhinolaryngol.– 1980.– N 2.– P. 287–300. 4. Pasterkamp H., Carson C., Daien D., Oh Y. Digi- tal respirosonography. New images of lung sounds // Chest.– 1989.– 96.– P. 1405–1412. 5. Gavriely N., Nissan M., Rubin A. H., Cugell D. W. Spectral characteristics of chest wall breath sounds in normal subjects // Thorax.– 1995.– 50.– P. 1292–1300. 6. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случай- ных данных.– М.: Мир, 1989.– 540 с. 7. Поллард Дж. Справочник по вычислительным ме- тодам статистики.– М.: Финансы и статистика, 1982.– 344 с. 8. Gavriely N., Palti Y., Alroy G. Spectral characteristics of normal breath sounds // J. Appl. Physiol.– 1981.– 50, N 2.– P. 307–314. 9. Грибанов Ю. И., Мальков В. Л. Спектральный ана- лиз случайных процессов // М..– Энергия.– 1974.– С. 240. 42 В. Т. Гринченко, В. В. Крижановский, В. В. Крижановский (мл.)

Ранговые респиросонограммы шумов дыхания

Репозитарії

Схожі ресурси