Detection of COPD’s auscultative symptoms using higher order statistics in the analysis of respiratory sounds

In this paper we present the method for determination of the specific auscultatory diagnostic signs in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), which is based upon the utilization of the polyspectral analysis and the calculation of higher order statistics. The main stages of the method are the calculation and construction of the bicoherence function of the lung sound signal in order to find its maximal value. The visual and numerical estimations of the obtained maximum allow us to conclude the presence or absence in this lung’s audio signal of the artifact, which indicates the pathology. For more accurate results one needs to determine asymmetry coefficient and to perform the estimation of bifrequency corresponding to the maximal value of the bicoherence coefficient. The calculation of skewness and kurtosis coefficients of cross-correlation functions of lung sound signals, which were recorded simultaneously in four channels, allows us to reduce the sensitivity of the method to noise components. Therefore, by analyzing all proposed calculated characteristics and parameters one can conclude the presence or absence of the pathology in this audio signal

Detection of COPD’s auscultative symptoms using higher order statistics in the analysis of respiratory sounds

Полный текст доступен на сайте издания по подписке: http://radio.kpi.ua/article/view/S0021347016020059In this paper we present the method for determination of the specific auscultatory diagnostic signs in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), which is based upon the utilization of the polyspectral analysis and the calculation of higher order statistics. The main stages of the method are the calculation and construction of the bicoherence function of the lung sound signal in order to find its maximal value. The visual and numerical estimations of the obtained maximum allow us to conclude the presence or absence in this lung’s audio signal of the artifact, which indicates the pathology. For more accurate results one needs to determine asymmetry coefficient and to perform the estimation of bifrequency corresponding to the maximal value of the bicoherence coefficient. The calculation of skewness and kurtosis coefficients of cross-correlation functions of lung sound signals, which were recorded simultaneously in four channels, allows us to reduce the sensitivity of the method to noise components. Therefore, by analyzing all proposed calculated characteristics and parameters one can conclude the presence or absence of the pathology in this audio signal.Предложен метод определения характерных аускультативных диагностических признаков у больных ХОБЛ, основанный на использовании полиспектрального анализа и расчета статистик высшего порядка. Этапами метода являются расчет и построение функции бикогерентности сигнала звука дыхания для нахождения ее максимального значения. Визуальная и численная оценка полученного максимума позволяет сделать заключение о наличии или отсутствии в данном звуковом сигнале легкого артефакта, свидетельствующего о патологии. Для более точных результатов необходимо получить коэффициент асимметрии и выполнить оценку бичастоты, соответствующей максимальному значению коэффициента бикогерентности. Расчет коэффициентов асимметрии и эксцесса взаимокорреляционных функций сигналов звуков легких, снятых синхронно в четырех каналах, позволяет уменьшить чувствительность метода к шумовым составляющим. Таким образом, анализируя все предложенные рассчитанные характеристики и параметры, возможно принять решение о наличии или отсутствии в данном звуковом сигнале патологии