• 1990 (Том 4)
  • 1989 (Том 3)
  • 1988 (Том 2)
  • 1987 (Том 1)

Том 38 №3

Содержание

  1. СЛУХОВАЯ СИСТЕМА КРОВОСОСУЩИХ КОМАРОВ (DIPTERA, CULICIDAE)
  2. РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПРОГРАММНОЙ КОМПЕНСАЦИИ АНОМАЛИЙ РЕФРАКЦИИ ГЛАЗ НАБЛЮДАТЕЛЯ
  3. ОВОСПРИНИМАЕМЫЕ ТРАЕКТОРИИ ЦИКЛИЧЕСКОГО ДВИЖЕНИЯ ЗВУКОВЫХ ОБРАЗОВ
  4. О ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФИКСАЦИОННЫХ МИКРОСАККАД ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ВИДИМЫХ ОБРАЗОВ В ФОВЕАЛЬНОЙ ЗОНЕ
  5. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО СОЗДАНИЮ СЕНСОРНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ЧАСТОТЫ ДЫХАНИЯ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАФИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО СОЗДАНИЮ СЕНСОРНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ЧАСТОТЫ ДЫХАНИЯ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАФИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

© 2024 г. П.Б. Петренко

КБ “Синергия”, Центр обработки сигналов, 191014, г. Санкт-Петербург, Лиговский проспект, 108, Россия
prof.petrenko54@gmail.com

Поступила в редакцию 27.03.2024 г.

Предложен методический аппарат для создания сенсорных измерительных систем мониторинга частоты дыхания человека. Он включает метод оценки частоты дыхания на основе статистического анализа фотоплетизмографических сигналов (пульсовой волны человека), методику выбора приоритетных регионов для оценки частоты дыхания и критерий определения требуемого натяжения браслета при измерениях. Применение методики оценки частоты дыхания предполагает вычисление коррентропной спектральной плотности сигнала пульсовой волны. Отличительной особенностью методики является применение алгоритма выбора приоритетной эмпирической моды разложения Гильберта–Хуанга, в наибольшей степени связанной с частотой дыхания. Экспериментальная проверка методики показала, что среднее значение абсолютной погрешности для 58.8% выборки вычисленных значений частоты дыхания не превысило 1 вдох/мин, а 95% доверительный интервал для средней абсолютной погрешности всей выборки составил [0.72–2.2] вдохов/мин.

Ключевые слова: пульсовая волна фотоплетизмограммы, частота дыхательных движений, функция коррентропии с оптимальным ядром, эмпирическое распределение Гильберта–Хуанга, мгновенная частота Гильберта, дискретное преобразование Фурье

DOI: 10.31857/S0235009224030057  EDN: BRXSED

Цитирование для раздела "Список литературы": Петренко П. Б. Методические рекомендации по созданию сенсорных измерительных систем мониторинга частоты дыхания на основе обработки фотоплетизмографических сигналов. Сенсорные системы. 2024. Т. 38. № 3. С. 82–94. doi: 10.31857/S0235009224030057
Цитирование для раздела "References": Petrenko P. B. Metodicheskie rekomendatsii po sozdaniyu sensornykh izmeritelnykh sistem monitoringa chastoty dykhaniya na osnove obrabotki fotopletizmograficheskikh signalov [Methodological recommendations for the creation of sensor measurement systems for respiratory rate monitoring based on photoplethysmographic signal processing]. Sensornye sistemy [Sensory systems]. 2024. V. 38(3). P. 82–94 (in Russian). doi: 10.31857/S0235009224030057

Список литературы:

  • Айфичер Э. С., Джервис Б. У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2 изд.: пер. с англ. М., Вильямс, 2008. 992 с.
  • Гаранин А. А., Шипунов И. Д., Рубаненко А. О., Санникова Н. О. Бесконтактные методы измерения частоты дыхания (обзор литературы). Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2023. № 5. C. 64–72. http://doi.org/10.24412/2075-4094-2023-5-1-9.
  • Гуцол Л. О., Непомнящих С. Ф., Корытов Л. И., Губина М. И., Цыбиков Н. Н., Витковский Ю. А. Физиологические и патофизиологические аспекты внешнего дыхания. ГБОУ ВПО ИГМУ Минздрава России, Кафедра патологической физиологии с курсом клинической иммунологии, кафедра нормальной физиологии. Иркутск, ИГМУ, 2014. 116 с.
  • Кан Ш. Ч., Микулович А. В., Микулович В. И. Анализ нестационарных сигналов на основе преобразования Гильберта–Хуанга. Информатика. 2010. № 2. C. 25–35.
  • Кубланов В. С., Долганов А. Ю., Костоусов В. Б. Немирко А. П., Манило Л. А., Петренко Т. С., Gamboa H., Rodriges J. Биомедицинские сигналы и изображения в цифровом здравоохранении: хранение, обработка и анализ: учебное пособие / Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2020. 240 с.
  • Марпл.-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. Пер. с англ. М.: Мир, 1980. 584 с.
  • Рангайян Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. Пер. с англ. под ред. А. П. Немирко. М., ФИЗМАТЛИТ, 2007. 440 с.
  • Chang H-H. Hsu C. C., Chen C-Y., Lee W-K., Hsu H-T.,. Shyu K-K, Yeh J-R., Lin P.-J., Lee P-L. A Method for Respiration Rate Detection in Wrist PPG Signal Using Holo-Hilbert Spectrum. IEEE Sensors Journal. 2018. V.18(18), September 15. P. 11. http://doi.org/10.1109/JSEN.2018.2855974
  • Dehkordi P., Garde A., , Molavi B., Ansermino J. M., Dumont G. A. Extracting Instantaneous Respiratory Rate from Multiple Photoplethysmogram RespiratoryInduced Variations. Front. in Physiol. 2018. V. 9. P. 10. http://doi.org /10.3389/fphys.2018.00948
  • Elgendi M., Galli V., Ahmadizadeh C., Menon C. Dataset of Psychological Scales and Physiological Signals Collected for Anxiety Assessment Using a Portable Device. Data Descriptor. 2022. V. 7(9). № 132. P. 12. https://doi.org/10.3390/data7090132
  • Garde A., Karlen W., Ansermino J. M., Dumont G. A. Estimating Respiratory and Heart Rates from the Correntropy Spectral Density of the Photoplethysmogram. PLOS ONE. 2014. V. 9(1). P. 11. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0086427
  • Herawati N. E., Nisa K., Setiawan E. The Optimal Bandwidth for Kernel Density Estimation of Skewed. Distributional: A Case Study on Survival Time Data of Cancer Patients. Presiding Seminar Nasional Metode Quantitative. 2017. P. 380–388.
  • Huang N. E., Hu K., Yang A. C., Chang H.-C., Jia D., Liang W.-K., Yeh J. R., Kao C.-L., Juan C.-H., Peng C.K., Meijer J. H., Wang Y.-H., Long S. R., Wu Z. On Holo-Hilbert spectral analysis: a full informational spectral representation for nonlinear and non-stationary data. Philosophical Transactions Series A. Mathematical, physical, and engineering sciences. 374 (2065): 201502062016. 2016. P. 21. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2015.0206
  • Huang N. E., Shen Z., Long S. R., . Wu M.L.C. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proc. Ro. Soc. Lond. A.1998. V. 454. P. 903–995. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.1998.0193
  • Huang N. E., Wu M-C., Long S. R., Shen S. S.P. , Qu W., Gloersen P., Fan K. L. A confidence limit for empirical mode decomposition and Hilbert spectral analysis. Proc. R. Soс.: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2003. V. 459. P. 2317–23425. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2003.1123
  • Huang N. E., Wu Z., Long S. R., Arnold K. C., Chen X., Blank K. On instantaneous frequency. Advances in Adaptive Data Analysis. 2009. V. 1(2). P. 177–229. http://dx.doi.org/10.1142/S1793536909000096
  • Huang N. E , Wu. Z. A review on Hilbert-Huang transform: Method and its applications to geophysical studies. Reviews of Geophysics. 2008. V. 46(2): RG2008. P. 23. http://dx.doi.org/10.1029/2007RG000228
  • Johansson A. Neural network for photoplethysmographic respiratory rate monitoring. Med. Biol. Eng. Computing. 2003. V. 41(3). P. 242–248. http://dx.doi.org/10.1007/BF02348427
  • Lázaro J., Gil E., Bailо`n R., Laguna P. Deriving Respiration from the pulse photoplethysmographic signal. Computing in Cardiology. 2011. V. 38. P. 713–716. https://www.researchgate.net/publication/254019768
  • Nita G. M., Gary D. E., Liu Z., Hurford G. J., White S. M. Radio Frequency Interference Excision Using SpectralDomain Statistics. The Astronomical Society of the Pacific. 2007. V. 119. P. 805–827. http://dx.doi.org/10.1086/520938
  • PPG-BP Database. 2022. https://figshare.com/articles/dataset/PPG-BP_Database_zip/5459299?file=9441097
  • Real-World PPG dataset. 2019. https://data.mendeley.com/datasets/yynb8t9x3d/1
  • Santamaria I., Pokharel P. P., Principe J. C. Generalized correlation function: definition, properties, and application to blind equalization. IEEE Transactions on Signal Processing. 2006, V. 54(6). P. 2187–2197. http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2006.872524
  • Shelley K. H., Awad A. A., Stout R. G., Silverman D. G. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Silverman+DG&cau thor_id=16779621 The use of joint time frequency analysis to quantify the effect of ventilation on the pulse oximeter waveform. J. Clin. Monit. Compute. 2006. № 20(2). P. 81–87. http://dx.doi.org/10.1007/s10877-006-9010-7
  • Silverman B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. London. Chapman & Hall/CRC. 1998. P. 176. https://doi.org/10.1201/9781315140919
  • Tiara Medical. Kernel KN-601M. 2013. http://www.kernelmedical.ru/monitor/kn-601m
  • Vrabie V. D., Granjon P., Serviere C. Spectral Kurtosis: from Definition to Application. 6th IEEE International Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing (NSIP 2003). 2003. P. 5. Grado-Trieste, Italy. hal-00021302. http//Hal. Science/ hal-00021302.
  • Weifeng L., Pokharel P. P., Principe J. C. Correntropy: Properties and Applications in Non-Gaussian Signal Processing. IEEE Transactions on Signal Processing. 2007. V. 55(11). P. 5286–5298. https://doi.org/10.1109/TSP.2007.896065