Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции

Abstract

Предложен эффективный метод автоматического обнаружения и распознавания сухих хрипов в звуках дыхания. Получено соотношение, связывающее акустические мощности периодической и шумовой компонент респираторного сигнала с пиковым значением автокорреляционной функции. Предложен способ выявления сухих хрипов, основанный на сравнении пикового значения автокорреляционной функции с переменным порогом. Важной особенностью метода является то, что он не только выполняет классификацию респираторного сигнала по принципу "шумовой/периодический", но и позволяет определить все частотные составляющие, присутствующие в сухом хрипе. Разработан эффективный способ визуализации результатов работы предложенного метода, основанный на формировании искусственного сигнала, имитирующего частотный состав исходного дыхательного фрагмента, содержащего сухой хрип.

An efficient method for automatic detecting and recognizing wheezes in the breath sounds is proposed. A dependence is obtained which relates the acoustic powers of periodic and noise components of the respiratory signal with the peak value of normalized autocorrelation function. A method for wheeze detection, based on comparing the peak value of normalized autocorrelation function with varying threshold, is proposed. An important feature of the method is that it performs not only the classification by the "noise/periodic" property, but allows determining all frequency components present in a given wheeze. An efficient way for visualizing the proposed method's results is developed, that is based on forming the artificial signal that imitates frequency content of the initial breath fragment containing the wheeze.