CC BY
55
----------------□ --------------------
Розглянуто основні методи об’єктивної оцінки функції носового дихання. Проведено спектральний аналіз рино-манометричних даних за допомогою модифікованого коваріаційного методу. Удосконалено програмно-апаратний комплекс для риноманометричних досліджень. Запропоновано використовувати в клінічній практиці спектральний аналіз витрати повітряного потоку, що дозволяє підвищити діагностичну значимість методу активної передньої риноманоме-трії
Ключові слова: риноманометрія, спектральний аналіз, диференційний тиск, витрата повітряного потоку
□------------------------------□
Рассмотрены основные методы объективной оценки функции носового дыхания. Проведен спектральный анализ ринома-нометрических данных с помощью модифицированного ковариационного метода. Усовершенствован программно-аппаратный комплекс для риноманометрических исследований. Предложено использовать в клинической практике спектральный анализ расхода воздушного потока, что позволяет повысить диагностическую значимость метода активной передней риноманометрии
Ключевые слова: риноманометрия, спектральный анализ, модифицированный ковариационный метод, дифференциальное давление, расход воздушного потока
----------------□ □-------------------
УДК 616-71:616-073.175:616-073.178
ОБЪЕКТИВНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ФУНКЦИИ НОСОВОГО ДЫХАНИЯ ПО РИНОМАНОМЕТРИЧЕСКИМ
ДАННЫМ
А. Л. Ерохин
Доктор технических наук, профессор Кафедра программной инженерии* Е-mail: ayerokhin@ukr.net И. П. Захаров Доктор технических наук, профессор Кафедра метрологии и измерительной техники*
Е-mail: newzip@ukr.net А. С. Нечипоренко Кандидат технических наук, доцент Кафедра биомедицинской инженерии* E-mail: alinanechiporenko@gmail.com О. Г. Гарюк Кандидат медицинских наук, доцент Кафедра отоларингологии и детской отоларингологии Харьковская медицинская академия последипломного образования ул. Корчагинцев, 58, Харьков, Украина 61176 E-mail: o.garyuk@gmail.com *Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166
1. Введение
В последнее время наблюдается отчетливая тенденция к росту числа как острых, так и хронических заболеваний носа и околоносовых пазух. В связи с этим остается актуальным поиск эффективных средств диагностики для своевременного назначения медикаментозных средств, учитывающих патогенетические механизмы развития заболеваний [1], и принятия решения об оперативном вмешательстве.
В современной ринологии для оценки функции носового дыхания с целью диагностики и дифференциальной диагностики заболеваний носовой полости используется множество методов. Среди них методы томографии (КТ и МРТ), исследования носового воздушного потока (риноманометрия, ринорезистометрия, исследование спектра звуковых характеристик носового воздушного потока и др.), акустическая риноманометрия, комплекс методов субъективной диагностики [2, 3], спектральный анализ звуковых сигналов носового дыхания. Томографические исследования и акустическая
ринометрия, дают представление о геометрических параметрах полости носа, а это далеко не всегда связано с какой либо патологией прохождения воздуха через нос. Поэтому, наиболее объективным и чувствительным методом оценки аэродинамических характеристик носового воздушного потока является ринома-нометрический [4].
По данным международного комитета по оценке носового дыхания наиболее клинически значимым является метод активной передней риноманометрии (ПАРМ) [5]. Основным диагностическим параметром ПАРМ принято считать величину носового сопротивления Я15о [6], которое рассчитывается при фиксированном значении дифференциального давления 150 Па. Однако у некоторых людей, особенно у представителей азиатской расы, дифференциальное давление в носовой полости при спокойном дыхании не достигает 150 Па, поэтому такой расчёт для них неприемлем. К тому же при всех видах риноманоме-трических исследований понятие нормы расплывчато и имеет множество интерпретаций. Результаты ри-номанометрических измерений зависят от расы, воз.............................................Е
раста, пола, индекса массы тела и роста [7-9]. Таким образом, на сегодняшний день не существует расчитываемого по данным риноманометрических исследований критерия физиологической нормы носового дыхания. Данный факт существенно усложняет прон цесс постановки диагноза и снижает диагностическую эффективность риноманометрических методов оценки носового дыхания.
2. Анализ литературных данных и постановка задачи исследования
В последнее время для объективной оценки носового дыхания активно используется спектральный анализ [10]. Одиософт Рино (Odiosoft Rhino) - неинвазивный метод объективной оценки носового дыхания, основанный на спектральном анализе звуковых сигналов воздушных потоков, протекающих через носовую полость (рис. 1).
Звуковые сигналы записываются с помощью миниатюрного микрофона, размещенного на расстоянии 1 см от преддверия носа для каждой половины носа в отдельности. Затем при помощи соответствующего программного обеспечения осуществляется спектральный анализ. В основу программного средства «Odiosoft Rhino» положен алгоритм БПФ, с помощью которого авторы вычисляют интенсивность и частоту сигналов носового дыхания. Длительность выборки согласно данному методу должна быть не менее 1 с. Выделяя в каждом из сигналов 3 диапазона: Low frequency (500-1000 Hz), Medium frequency (1-2 kHz), High frequency (2-4 kHz, 4-6 kHz) проводят диагностику носового дыхания. К недостаткам данного метода можно отнести суммарную ширину выше описанных диапазонов звукового сигнала 500 Гц - 6 кГц. Такое ограничение частотного диапазона исследуемых звукових сигналов существенно ограничивает диагностическе возможности метода «Odiosoft Rhino». Также следует отметить и такие недостатки ДПФ как ограниченность частотного разрешения и точности оценки частоты отдельных гармонических компонент [11]. В основном выше описанный метод используется для диагностики искривлений носовой перегородки и исследования функционирования носового клапана.
В работе [12] описан способ объективной оценки носового дыхания, который основан на спектральной оценке с помощью модифицированного ковариационного метода.
Несколько дыхательных циклов, обычно это 3-4 вдоха-выдоха (рис. 2) записываются на запоминающее устройство, после чего для обработки выбирается один дыхательный цикл.
Рис. 2. Исходный сигнал носового дыхания для обработки
Затем с помощью специализированного программного обеспечения осуществляется спектральная оценка полученного звукового сигнала с помощью модифицированного ковариационного метода. Длительность выборки в среднем составляет 1 с. Применение модифицированного ковариационного метода позволяет повысить точность оценки частоты и частотного разрешения. Данный способ позволяет проводить дифференциальную диагностику заложенности носа при структурных изменениях слизистой оболочки, а также оценку эффективности пластики носовой перегородки, вазотомии и турбинопластики. Таким образом, целесообразно исследовать возможность использования для диагностических целей результатов спектрального оценивания совместно с данными риноманометрических исследований.
Однако выше описанные методики спектрального анализа звуковых сигналов носового дыхания требуют дополнительного технического обеспечения и временных затрат для проведения процедуры записи и обработки сигналов.
Целью данной работы является обоснование выбора методов оценки параметров носового дыхания и разработка подхода к оцениванию риноманометриче-ских данных.
Для достижения поставленной цели необходимо провести спектральный анализ сигналов дифференциального давления и расхода воздушного потока с последующей оценкой диагностической эффективности такого комплексного подхода.
3. Методика измерений и обработки риноманометрических данных
Измерения осуществляются с помощью разработанного программно-аппаратного комплекса для риноманометрических исследований «Optimus» (отображаемый диапазон измерения расхода воздуха ±1200 см3/с, дифференциального давления ±1200 Па, частота опроса измерительных каналов 100 Гц). Прибор прошёл метрологическую аттестацию (свидетельство государственной метрологической аттестации № 05/0612). Функционально комплекс состоит из измерительного модуля, маски и программного обеспечения.
Внешний вид программно-аппаратного комплекса представлен на рис. 3.
Измеряемые величины при проведении ринома-нометрического исследования - дифференциальное
Рис. 1. Спектральная характеристика носового воздушного потока «Odiosoft Rhino»
З
давление между хоанои и подмасочным пространством и расход воздушного потока. Измеряемые параметры регистрируются синхронно. При этом датчик давления вводится в одну половину носа, которая исключается из акта дыхания, поэтому измерения проводятся для каждой половины носа отдельно. По полученным данным строятся графики зависимости величин дифференциального давления и расхода воздушного потока от времени (рис. 4) и графическая зависимость расхода воздушного потока от дифференциального давления (рис. 5). Затем рассчитывается коэффициент носового сопротивления [13].
требуется дополнительной процедуры измерения для пациента и дополнительных технических средств для персонала лор-клиники.
Рис. 3. Программно-аппаратный комплекс для риноманометрических исследований «Optimus»
Данные риноманометрического исследования -дифференциальное давление и расход воздушного потока представлены на рис. 4.
Рис. 4. Зависимость дифференциального давления и расхода воздушного потока от времени
Для оценки результатов риноманометрических исследований принято рассчитывать следующие параметры: носовое сопротивление R150; R100 и R75, если R150 невозможно измерить; R2(V2) по алгоритму Бром-са; коэффициенты k1 и k2 по формуле Рехрера; коэффициент Млински X [14]. Процедура расчёта стандартных параметров реализована в разработанном программном обеспечении на основе платформы «.NET», окно визуализации результатов приведено на рис. 5.
В программное обеспечение риноманометра интегрируется дополнительный модуль «Спектральный анализ», где в режиме реального времени осуществляется спектральное оценивание. Таким образом, не
Рис. 5. Окно визуализации результатов программно-аппаратного комплекса «Optimus»
Измеряемые сигналы дифференциального давления и расхода воздушного потока являются непериодичными, длина временной выборки не равна периоду анализируемой функции, экстраполяция известных значений функции с периодичностью АТ не будет соответствовать реальному исходному сигналу. Следовательно, наиболее оптимальным для спектрального оценивания данных сигналов является авторегрессионный анализ. Авторегрессионный анализ обладает таким преимуществом как способность выделять в спектре сигнала отдельные гармонические составляющие на фоне шума. В общем случае данный метод спектрального анализа сводится к определению коэффициентов рекурсивного фильтра заданного порядка, оценке мощности возбуждающего белого шума и аналитическому расчету спектральной плотности мощности [15]. Порядок авторегрессионной модели должен быть в два раза больше числа синусоидальных колебаний, которые предположительно содержатся в анализируемом сигнале. Исходя из того, что имеются сформированные выборки фиксированного размера для обработки сигналов носового дыхания, выбираем блочные методы, а именно модифицированный ковариационный метод. Модифицированный ковариационный метод даёт хорошие результаты при обработке широкополосных сигналов, спектр которых имеет четко выраженные пики. После определения оценок АР-параметров вычисляется авторегрессионная спектральная оценка согласно формуле (1)
Рар(0 =
(1)
где а[п] - коэффициенты линейного предсказания, р т - оценка дисперсии возбуждающего шума.
В модифицированном ковариационном методе максимально допустимый порядок модели составляет 2/3 длины выборки. Однако практика показывает, что в большинстве применений в качестве предполагае-
2
мого порядка целесообразно выбирать число, равное от одной трети до половины длины анализируемой последовательности данных [15].
Проведен анализ выборки данных 87 пациентов, прошедших риноманометрическое исследование в клиническом центре уха горла и носа г. Харькова, Украина. В результате анализа спектральных характеристик сигналов дифференциального давления, характерных особенностей спектра выявлено не было. В то время как анализ спектра сигналов расхода воздушного потока позволил чётко дифференцировать норму от патологии, а также идентифицировать вазомоторные нарушения. Результаты спектрального оценивания сигналов расхода воздушного потока представлены на рис. 6, 7.
отн. ед. частоты дискретизации
Рис. 6. Спектральная характеристика расхода воздушного потока в норме
03 -1---1---1---1---1---1---1---1---1----
П U-J
0.05 0,1 0.15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 отн. ед. частоты дискретизации
Рис. 7. Спектральная характеристика расхода воздушного потока при патологии
Из рис. 7 отчётливо видны различия в спектре, которые позволяют подтвердить наличие соответствующей патологии, в данном случае вазомоторного ринита, который является причиной затруднения дыхания. При детальном анализе таких общепринятых диагностических параметров Я1б0; Я100, Я75 и Я2^2) по Бромсу, получаем, что пациенты со спектральной характеристикой рис. 6 обладают слабой степенью обструкции носового дыхания (Я150,
50 Р................................................
0,3-0,5 Па с/см3) или попадают в диапазон нормы (согласно Бромсу а = 10°), тогда как в действительности имеют выраженную степень обструкции с очень затруднённым дыханием. Таким образом, в случаях, когда сложно дифференцировать аллергический ринит от вазомоторного, спектральный анализ расхода воздушного потока с помощью модифицированного ковариационного метода является дополнительным диагностическим инструментом для врача.
4. Выводы
В работе впервые предложено проводить спектральное оценивание риноманометрических данных. Спектральный анализ основан на модифицированном ковариационном методе. Применение модифицированного ковариационного метода позволяет повысить точность оценки частоты и частотного разрешения. Экспериментально установлена форма спектра сигналов расхода воздушного потока, соответствующая вазомоторным нарушениям слизистой оболочки носовой полости.
Спектральное оценивание целесообразно осуществлять в комплексе с риноманометрией. В программно-аппаратный комплекс для риноманометрических исследований добавлен модуль спектрального оценивания риноманометрических данных в режиме реального времени, что позволяет повысить диагностическую эффективность метода передней активной риноманометрии.
Спектральное оценивание риноманометрических данных особенно важно проводить в тех случаях, когда значения полученных диагностических параметров находятся в пограничных интервалах определения степени обструкции.
Разработанный программно-аппаратный комплекс для риноманометрических исследований эффективно используется в клинической практике для дифференциальной диагностики заложенности носа и выявления показаний к оперативным вмешательствам.
Литература
1. Segboer, C. L. Quality of life and use of medication in chronic allergic and non-allergic rhinitis patients [Text] / C. L. Segboer, C. T. Holland, S. M. Reinartz, I. Terree-horst, A. Gevorgyan, P. W. Hellings, C. M. Van Drunen, W. J. Fokkens // Rhinology. - 2014. - № 52 (25). - P. 167.
2. Thulesius, H. L. Rhinomanometry in clinical use. A tool in the septoplasty decision making process [Text] / H. L. Thulesius. - Doctoral dissertation, clinical sciences, 2012. - 67 p.
3. Cole, P. Acoustic rhinometry and rhinomanometry [Text] / P. Cole // Rhinology. - 2000. - № 16. - P. 29-34.
4. Clement, P. A. Standardisation Committee on Objective Assessment of the Nasal Airway. Consensus report on acoustic rhinometry and rhinomanometry [Text] / P. A. Clement, F. Gordts // Rhinology. - 2005. - № 43. -P. 169-179.
5. Clement, P. A. Committee report on standardization of rhinomanometry [Text] / P. A. Clement // Rhinology. -1984. - № 22 (3). - P. 151-155.
6. Vogt, K. 4-Phase-Rhinomanometry Basics and Practice [Text] / K. Vogt, A. A. Jalowayski // Rhinology. - 2010. - № 21. - P. 1-50.
7. Canbay, E. I. A comparison of nasal resistance in white, Сaucasians and blacks [Text] / E. I. Canbay, S. N. Bhatia // Rhinology. -1997. - Vol. 11, Issue 1. - P. 73-75. doi:10.2500/105065897781446801
8. Samolinski, B. K. Changes in nasal cavity dimensions in children and adults by gender and age [Text] / B. K. Samolinski, A. Grzanka, T. Gotlib // Laryngoscope. - 2007. - Vol. 117, Issue 8. - P. 1429-1433. doi:10.1097/mlg.0b013e318064e837
9. Crouse, U. Effects of age, body mass index, and gender on nasal airflow rate and pressures [Text] / U. Crouse, M. T. Laine-Alava // Laryngoscope. - 1999. - Vol. 109, Issue 9. - P. 1Б03-1Б08. doi:10.1097/00005537-199909000-00027
10. Seren, E. Frequency spectra of normal expiratory nasal sound [Text] / E. Seren // Am J Rhinology. - 2005. - № 19. - P. 257-261.
11. Марпл-мл, С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения [Text] / С. Л. Марпл-мл. - М. Мир, 1990. - 584 с.
12. Нечипоренко, А. С. Особенности применения спектрального анализа для объективной оценки носового дыхания [Text] / А. С. Нечипоренко // Бионика интеллекта. - 2013. - № 2 (81). - C. 105-109.
13. Broms, P. Rhinomanometry. II. A system for numerical description of nasal airway resistance [Text] / P. Broms, B. Jonson, C. J. Lamm // Acta Otolaryngology - 1982. - № 94 (1-2). - P. 157-168.
14. Mlynski, G. Diagnostik der respiratorischen Funktion der Nase [Text] / G. Mlynski, A. Beule // HNO. - 2008. - Vol. 56, Issue 1. - P. 81-99. doi:10.1007/s00106-007-1655-0
15. Грицунов, А. В. Выбор методов спектрального оценивания временных функций при моделировании СВЧ-приборов [Text] / А. В. Грицунов // Радиотехника. - 2003. - № 9. - С. 25-30.
------------------□ □---------------------
Викладені результати досліджень розсію-вачів, до складу яких входять елементи з нелінійними характеристиками. Показано, що за рахунок вибору типа випромінювача і його геометричних розмірів можна створити як поодинокі нелінійні розсіювачі, так і решітки на їх основі з коеффіцієнтом перетворення близьким до гранично можливого для викори-стованих в них нелінійних елементів
Ключові слова: нелінійне розсіяння, нелінійний елемент, коеффіцієнт перетворення, побічне випромінювання, випромінювач
□----------------------------------□
Изложены результаты исследований рассеивателей, в состав которых входят элементы с нелинейными характеристиками. Показано, что посредством выбора типа излучателя и его геометрических размеров возможно создание как одиночных НР, так и решеток на их основе с коэффициентом преобразования близким к предельно возможному для используемых в них нелинейных элементов
Ключевые слова: нелинейное рассеяние, нелинейный элемент, коэффициент преобразования, побочное излучение, излучатель ------------------□ □---------------------
УДК 621.396.67.01
УВЕЛИЧЕНИЕ
ЭФФЕКТИВНОСТИ
ГЕНЕРАЦИИ
ГАРМОНИК
НЕЛИНЕЙНЫМИ
РАССЕИВАТЕЛЯМИ
А. И. Лучанинов
Доктор физико-математических наук, профессор* E-mail: ailuchaninov@yahoo.com Д. С. Г а в в а
Кандидат технических наук, доцент* E-mail: gavvads@gmail.com
С. Р. Уайд
Аспирант* E-mail: owaidsalman@yahoo.com *Кафедра основ радиотехники Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166
1. Введение
Эффект так называемого ’’нелинейного рассеяния”, заключается в переизлучении сигнала рассеивателем как на частотах возбудающих воздействий, так и на побочных частотах, отсутствующих во внешнем воздействии (побочные излучения). Побочные излучения (на частотах гармоник внешних воздействий или их комбинационных составляющих) возникают из-за
наличия в структуре рассеивателя элементов с нелинейными характеристиками. Сами же рассеиватели, в структуре которых имеются элементы с нелинейными свойствами, получили название нелинейных рассеивателей (НР). Они привлекают пристальное внимание исследователей, так как области их применения достаточно разнообразны. Во-первых, НР являются объектами нелинейной радиолокации [1]. Во-вторых, нелинейными рассеивателями являются
