ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ «НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ» ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ И МОНИТОРИНГА АУСКУЛЬТАТИВНЫХ ФЕНОМЕНОВ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ ОРГАНОВ ДЫХАНИЯ
Аннотация
Введение. Внедрение электронной аускультации в практическую медицину представляется перспективным и целесообразным. В Республике Беларусь данное направление практически не разрабатывалось.
Цель. Изучить эффективность использования нейронных сетей «Паспорт лёгких» при осуществлении диагностических мероприятий у пациентов с заболеваниями органов дыхания и на этой основе разработать автоматическую систему оценки состояния бронхолёгочной системы.
Материал и методы. Использовался программно-аппаратный комплекс Lung Passport на основе алгоритма машинного обучения для классификации типа аускультативного феномена.
Результаты. Автоматическая система анализа звуковых феноменов обладает высокой чувствительностью (80,81-93,33%) и специфичностью (83,33-98,99%), позволяет объективизировать аускультативные данные.
Выводы. Использование метода автоматической классификации аускультативных феноменов на базе машинного обучения позволит повысить эффективность ранней диагностики и мониторинга респираторной патологии.
Литература
Abrosimov VN, Podoljan VG, Glotov SI. Novye metody akusticheskogo analiza dyhatelnyh zvukov. In: Vserossijskoe nauchnoe obshhestvo pulmonologov. 13 Nacionalnyj kongress po boleznjam organov dyhanija [13th National Congress of Lung Diseases]. Sbornik tezisov; 2003 Nov. 10-14; Sankt-Peterburg. Moskva: Universum Pablishing; 2003. p. 2. (Russian)
Almeida AB, Buldyrev SV, Alencar AM. Crackling sound generation during the formation of liquid bridges: A lattice gas model. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2013;392(16):3409-3416. https://doi.org/10.1016/j.physa.2013.03.038
Sarkar M, Madabhavi I, Niranjan N, Dogra M. Auscultation of the respiratory system. Ann. Thorac. Med. 2015;10(3):158-168. https://doi.org/10.4103/1817-1737.160831
Bahoura M, Xiaoguang L. Separation of crackles from vesicular sounds using wavelet packet transform. In: IEEE Signal Processing Society; Institute of Electrical and Electronics Engineers. 2006 IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing. Proceedings; 2006 May 14-19; Toulouse, France. Toulouse: IEEE; 2006. Vol. 2, Image and multidimensional signal processing, signal processing education, bio imaging and signal processing; p. 1076-1079. https://doi.org/10.1109/ICASSP.2006.1660533
Ida JB, Thompson DM. Pediatric stridor. Otolaryngol. Clin. N. Am. 2014;47(5):795-819. https://doi.org/10.1016/j.otc.2014.06.005
Katilov AV, Zajkov SV, Makarov SJu, Dmitriev DV, Lajko LI. Auskultacija legkih - sovremennaja nomenklatura dyhatelnyh shumov. Dytjachyj likar. 2016;5:2-5. (Russian).
Nagasaka Y. Lung sounds in bronchial asthma. Allergol. Int. 2012;61(3):353-363. https://doi.org/10.2332/allergolint.12-RAI-0449
Nakano H, Hayashi M, Ohshima E, Nishikata N, Shinohara T. Validation of a new system of tracheal sound analysis for the diagnosis of sleep apnea-hypopnea syndrome. Sleep.2004;27(5):951-957. https://doi.org/10.1093/sleep/27.5.951
Patel PA, Chiu A, Nagurka R, Lamba S. A case of Hamman's Sign: Value of auscultation. Cardio Vasc. Syst. 2014;2:4. https://doi.org/10.7243/2052-4358-2-4
Pelech AN. The physiology of cardiac auscultation. Pediatr. Clin. North Am. 2004;51(6):1515-1535. https://doi.org/10.1016/j.pcl.2004.08.004
Petrov JuV, Glotov SI, Abrosimov VN, Bugrov SJu Intrapulmonalnaja jelektronnaja auskultacija u pacientov s hronicheskoj obstruktivnoj boleznju legkih i bronhialnoj astmoj: pervye rezultaty i perspektivy. MediAl. 2017;1:37. (Russian).
Reichert S, Gass R, Brandt C, Andrès E. Analysis of respiratory sounds: State of the art. Clin. Med. Circ. Respirat. Pulm. Med. 2008;2:45-58. https://doi.org/10.4137/CCRPM.S530
Sud M, Barolet A, McDonald M, Floras JS. Anterior crackles: A neglected sign? Can. J. Cardiol. 2013;29(9):1138.e1-1138.e2. https://doi.org/10.1016/j.cjca.2012.11.014
