Математична модель дихальних шумів для підвищення інформативності аускультативних діагностичних систем

Abstract

У дисертації розв’язано актуальну наукову задачу обґрунтування вибору математичної моделі та методів опрацювання шумів дихання для виявлення функціональних змін діяльності дихальної системи людини в задачах медичної діагностики. Обґрунтовано нове застосування періодично корельованого випадкового процесу як математичної моделі дихального шуму, яка враховує у своїй структурі поєднання властивостей періодичності із стохастичністю. На базі обґрунтованої моделі розроблено методи дослідження дихальних шумів з використанням формалізованої і автоматизованої процедури, що дало змогу оцінити стан органів дихальної системи на ранніх етапах розвитку їх захворювання. Установлено, що отримані кореляційні компоненти є інформативними ознаками дихального шуму та чутливими до змін у функціональному стані органів дихальної системи людини. Розроблено метод імітаційного моделювання дихального шуму на основі періодично корельованої випадкової послідовності. Створено пакет комп’ютерних програм для автоматизованого опрацювання дихальних шумів та проведення імітаційних експериментів для автоматизованих аускультативних діагностичних систем.

В диссертации решена актуальная научная задача обоснования математической модели и методов обработки дыхательного шума, для выявления функциональных изменений деятельности респираторной системы человека в задачах медицинской диагностики. Учитывая сложность и механизм формирования дыхательного шума проанализированы его характеристики в рамках детерминированного подхода и из позиций стохастического подхода (методами теории стационарных случайных процессов). Полученные результаты анализа методами гармонического анализа в рамках детерминированного подхода подтверждают, что получены амплитудные спектры дыхательного шума являются переменчивыми, то-есть содержат определенную случайность. Случайная стационарная модель отображает сложность дыхательного шума в спектральном распределении мощности, однако не отображает его фазово-часовой структуры, которая является важным показателем при выявлении часовых изменений в сигнале. Из анализа свойств вероятностных характеристик дыхательного шума и свойств периодически коррелируемых случайных процессов выплывает, что математическая модель процесса такого класса дает возможность адекватно описать сигнал, а именно учесть в своей структуре сочетание свойств периодичности из стохастичностью, что является важным при исследовании фазово-часовых отклонений с целью выявления момента проявления ранних изменений в функционировании дыхательной системы. На базе математической модели дыхательного шума в виде периодически коррелируемого случайного процесса разработаны методы исследования дыхательных шумов с использованием формализованной и автоматизированной процедуры, позволяющей оценить состояние органов респираторной системы на ранних этапах развития их заболевания. Установлено, что полученные кореляционные компоненты являются информативными признаками дыхательного шума и чувствительны к изменениям в функциональном состоянии органов респираторной системы человека. Применены методы статистической теории принятия решения для определения достоверности результатов оценивания корреляционных компонент дыхательного шума. В частности для оценивания достоверности корреляционных компонент дыхательного шума использован статистический критерий принятия решения Неймана-Пирсона. Результаты оценивания достоверности подтвердили актуальность использования корреляционных компонент дыхательного шума как информативных признаков, с помощью которых можно с высокой достоверностью (0,973-0,999) оценить состояние дыхательной системы. Разработан метод имитационного моделирования дыхательного шума на основе периодически коррелированных случайной последовательности. Создан пакет компьютерных программ для автоматизированной обработки дыхательных шумов и проведения имитационных экспериментов для автоматизированных аускультативных диагностических систем.

In dissertation the important scientific task of improving the mathematical model of respiratory noise and development the method of analysis of him for the problems of detection of changes in the human respiratory system functions for the tasks of medical diagnostics is solved. New application of the periodically correlated random process as a mathematical model of respiratory noise is reasonable and depends on its structure combining the properties of periodicity and stochasticity. The methods of analysis of respiratory noise are developed on the basis of reasonable model using formalized and automated procedure. The obtained correlation components are informative signs of respiratory noise and sensitive to changes in the functional state of the respiratory system is established. The method simulation based on the respiratory noise periodically correlated random sequences. A package of computer programs for automated processing of respiratory sounds and conduct simulation experiments for the automated auscultatory diagnostic systems.