Розвиток методів та алгоритмів обчислення періоду стохастичних біомедичних сигналів для медичних комп’ютерно-діагностичних систем

Автор(и)

  • Л. В. Хвостівська Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
  • Г. М. Осухівська Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя https://orcid.org/0000-0003-0132-1378
  • М. О. Хвостівський Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя http://orcid.org/0000-0002-2405-4930
  • Г. М. Шадріна Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
  • І. Ю. Дедів Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя https://orcid.org/0000-0002-4913-139X

DOI:

https://doi.org/10.20535/RADAP.2019.79.78-84

Ключові слова:

медична комп’ютерно-діагностична система, стохастичний біомедичний сигнал, період, алгоритм, MATLAB

Анотація

Розроблено метод та алгоритм обчислення періоду стохастичного біомедичного сигналу, який характеризується високою роздільною здатністю та швидкодією, придатний для використання у біомедичних комп’ютерно-діагностичних системах. Метод та алгоритм реалізовано на основі процедури пошуку мінімуму функціоналу варіації середніх значень центрованого біомедичного сигналу. Проаналізовано результати роботи існуючих алгоритмів обчислення періоду біомедичних сигналів відомими методами, в основу яких покладено: усереднення інтервалів часу між максимальними значеннями реалізації біосигналу, усереднення інтервалів між максимальними значеннями амплітудних спектрів біосигналу, усереднення інтервалів часу між максимальними значеннями автокореляційної функції сигналу та усереднення інтервалів часу між максимальними значеннями спектральної густини потужності сигналу. Результати обчислення для різних методів відрізняються між собою, що призводить в подальшому до отримання неоднозначних результатів обробки біомедичного сигналу.

Розроблене алгоритмічне та програмне забезпечення для обчислення періоду стохастичного біомедичного сигналу дає можливість зменшити розмитість оцінок обчислення у складі медичних комп’ютерно-діагностичних систем, оскільки, на відміну від відомих методів, розроблений метод має малий розмах середньоквадратичного відхилення при синхронізації ансамблю реалізацій біомедичного сигналу і нижчу алгоритмічну складність, що дає можливість підвищити швидкодію обчислення.

Програмне забезпечення реалізоване в середовищі Matlab.

Здійснено процедуру верифікації розробленого алгоритму шляхом імітаційного моделювання. Результати верифікації на 100% підтвердили точність визначення періоду апріорно відомого тестового сигналу.

Біографії авторів

Л. В. Хвостівська, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

Хвостівська Л. В., асистент кафедри радіотехнічних систем

Г. М. Осухівська, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

Осухівська Г. М., к. т. н., доцент кафедри комп'ютерних систем та мереж

М. О. Хвостівський, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

Хвостівський М. О., к. т. н., доцент кафедри біотехнічних систем

Г. М. Шадріна, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

Шадріна Г. М., к.т.н., доцент кафедри біотехнічних систем

І. Ю. Дедів, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

Дедів І. Ю., к. т. н.

Посилання

Перелік посилань

Gazanhes C. Etude de modulation d’amplitude consecutive a la diffusion dune onde acoustique par une surface agitee / C. Gazanhes. - Marselle: L’univ.provence, 1972. – 168 p.

Рабинер Л. Цифровая обработка речевых сигналов / Л. Рабинер, Р. Шафер.~– М. : Радио и связь, 1981.~– 496 с.

Дозорський В. Г. Синфазний метод статистичного опрацювання вокалізованих фрикативних звуків для задач діагностики голосового апарату / В. Г. Дозорський // Вісник Сумського державного університету. Сер. Технічні науки. - 2012. - № 3. - С. 16-21.

Баронин С. П. Автокорреляционный метод выделения основного тона речи. Пятьдесят лет спустя / С. П. Баронин // Речевые технологии. – 2008. – №2. – С. 3-13.

Schrumpf F. Derivation of the respiratory rate from directly and indirectly measured respiratory signals using autocorrelation / F. Schrumpf, M. Sturm, G. Bausch, M. Fuchs // Current Directions in Biomedical Engineering. - 2016. - Vol. 2, Iss. 1. DOI: 10.1515/cdbme-2016-0054

Дозорський В. Метод визначення періоду корельованості вокалізованих фрикативних звуків / В. Дозорський, Г. Шадріна // Природничі науки та інформаційні технології, 27-28 жовтня 2010 року. — Т. : ТНТУ, 2010 — Том 1. — С. 42.

Забитівський В. Метод визначення періоду корельованості електрокардіосигналу / В. Забитівський, Є. Яворська // Природничі науки та інформаційні технології, 27-28 жовтня 2010 року. — Т. : ТНТУ, 2010 — Том~1. — С. 43.

Драган Я. П. Алгоритм варіаційного визначення періоду корельованості періодично корельованого випадкового процесу як моделі голосних звуків / Я.П. Драган, Л.Б. Чорна, Б.І. Яворський // Вісник Державного університету Львівська політехніка. Серія Прикладна математика. - 1998. – № 337. – С. 166-169.

Хвостівська Л.В. Синтез структури інформаційної системи реєстрації та обробки пульсового сигналу / М.О. Хвостівський, Л.В.Хвостівська // Науковий вісник Чернівецького університету. Фізика. Електроніка. - 2015. – Т. 4, Вип. 1. – с. 83-89.

References

Gazanhes C. (1972) Etude de modulation d'amplitude consecutive a la diffusion dune on acoustique par une surface agitee. Marselle: L'univ.provence, 168 p.

Rabbiner L. R. and Shafer R. W. (1981) Digital processing of speech signals, Prentice-Hall.

Dozorsky V. (2012) А sinphase method of statistical processing of vokalized fricative sounds for the problems of diagnostics of vocal apparatus. Visnyk SumDU. Seriia "Tekhnichni nauky". Vol. 3, pp. 16-21.

Baronin S. (2008) Avtokorrelyatsionnyi metod vydeleniya osnovnogo tona rechi. Pyat'desyat let spustya [Autocorrelation method of highlighting the pitch of speech. Fifty years later], Rechevye tekhnologii, No 2, pp. 3-13.

Schrumpf F., Sturm M., Bausch G. and Fuchs M. (2016) Derivation of the respiratory rate from directly and indirectly measured respiratory signals using autocorrelation. Current Directions in Biomedical Engineering, Vol. 2, Iss.~1. DOI: 10.1515/cdbme-2016-0054

Dozorskyi V. and Shadrina H. (2010) Metod vyznachennia periodu korelovanosti vokalizovanykh frykatyvnykh zvukiv, textit{Pryrodnychi nauky ta informatsiini tekhnolohii, TNTU, 2010, Vol.1, pp. 42.

Zabytivskyy V. and Yavorska E. (2010) Method of determining the period of correlation of the electrocardio signal. textit{Pryrodnychi nauky ta informatsiini tekhnolohii. Vol. 1, pp. 43.

Dragan Ya., Chorna L. and Yavorskyy B. (1998) The algorithm of variational determination of the correlation period of a periodically correlated random process as a model of loud sounds. textit{Visnyk Derzhavnoho universytetu Lvivska politekhnika. Seriia Prykladna matematyka, Vol. 337, pp. 166-169.

Khvostivskyi M.O. and Khvostivska L.V. (2015) Syntez struktury informatsiinoi systemy reiestratsii ta obrobky pulsovoho syhnalu [Synthesis of the structure of the information system for recording and processing the pulse signal], Naukovyi visnyk Chernivetskoho universytetu. Fizyka. Elektronika. Vol. 4, Iss. 1, pp. 83-89.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-12-30

Як цитувати

Хвостівська, Л. В., Осухівська, Г. М., Хвостівський, М. О., Шадріна, Г. М. і Дедів, І. Ю. (2019) «Розвиток методів та алгоритмів обчислення періоду стохастичних біомедичних сигналів для медичних комп’ютерно-діагностичних систем», Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (79), с. 78-84. doi: 10.20535/RADAP.2019.79.78-84.

Номер

Розділ

Радіоелектроніка біомедичних технологій