Белал Мохаммед1

1 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (Санкт-Петербург, Россия)

1 Mbelal@stud.etu.ru

Постановка проблемы. Использование цифровых технологий при обработке и анализе звуков дыхания позволяет существенно повысить эффективность диагностики легочных заболеваний на ранних стадиях их развития. Слабые или патологические дыхательные шумы, мелкие хрипы, крепитация успешно могут быть распознаны с использованием информационных технологий анализа спектра звуков дыхания. В этой связи расширение функционала цифровых стетоскопов актуально как для медицинского приборостроения, так и пульмонологии.

Цель. Разработать носимый аппаратно-программный комплекс для диагностики функционального состояния легких на основе количественной оценки характеристик звуков дыхания.

Результаты. Разработан и апробирован цифровой стетоскоп на основе студийного электродинамического микрофона с рабочим диапазоном частот от 20 Гц до 20 кГц и аналого-цифрового преобразователя с разрядностью 24 бит. Использован алгоритм анализа легочных звуков на основе оценки частотно-временных и амплитудных параметров звуков дыхания. Показана высокая эффективность дифференциальной диагностики нормального и патологического дыхания, классификации ряда функциональных нарушений системы дыхания в низко- и среднечастотном диапазонах звуков дыхания.

Практическая значимость. Результаты исследования могут быть использованы для дальнейшего развития цифровых стетоскопов и расширения их функционала на основе анализа частотно-временных и амплитудных параметров звуков дыхания.

Мохаммед Белал Разработка носимого аппаратно-программного комплекса для количественной оценки характеристик звуков дыхания // Биомедицинская радиоэлектроника. 2026. Т. 29. № 6. С. 141−146. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202606-24

1. Pasterkamp H., Kraman S.S., Wodicka G.R. Respiratory sounds: advances beyond the stethoscope // American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 1997. V. 156. № 3. P. 974–987.
2. Meslier N., Charbonneau G., Racineux J.L. Wheezes // European Respiratory Journal. 1995. V. 8. № 11. P. 1942–1948.
3. Gurung A., Scrafford C.G., Tielsch J.M., Levine O.S., Checkley W. Computerized lung sound analysis as diagnostic aid for the detection of abnormal lung sounds: a systematic review and meta-analysis // Respiratory Medicine. 2011. V. 105. № 9. P. 1396–1403.
4. Reichert S., Gass R., Brandt C., Andrès E. Analysis of respiratory sounds: state of the art. Clinical Medicine // Circulatory, Respiratory and Pulmonary Medicine. 2008, V. 2. P. 45–58.
5. Kahya Y.P., Yeginer M., Bilgic B. Spectral properties of normal and adventitious lung sounds // Journal of Biomedical Engineering. 1995. V. 17. № 4. P. 297–304.
6. Taplidou S.A., Hadjileontiadis L.J. Wheeze detection based on time-frequency analysis of breath sounds // Computers in Biology and Medicine. 2007, V. 37. № 8. P. 1073–1083.
7. Hadjileontiadis L.J. A texture-based classification of crackles and squawks using wavelets // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2009. V. 56. № 4. P. 1011–1021.
8. Гнездилов А.А., Кулаков Ю.А. Цифровая обработка биомедицинских сигналов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 4. С. 3–12.
9. Поляков В.В., Иванов С.Н. Аппаратно-программные комплексы для анализа дыхательных шумов // Медицинская техника. 2019. № 2. С. 18–24.