Третьекурсники факультета компьютерных наук ВГУ Владислав Твердохлебов и Стефан Шипилов под руководством старшего преподавателя Алексея Максимова работают над прибором, который анализирует спектральную составляющую аудиозаписей кашля, сообщили в пресс-службе вуза.
Изобретение поможет врачам в постановке диагноза пациентам с заболеваниями дыхательной системы и персонифицированном назначении препаратов. Идея возникла, когда к учёным обратились пульмонологи из БСМП. У врачей появилась потребность в суточном мониторинге кашля для последующего спектрального анализа аудиозаписей этого кашля: требовалось создать аппарат, который мог бы выделять кашель из обычной аудиозаписи, разделять его на части – так называемые кашлевые акты, а затем строить их Вейвлет- и Фурье-спектры. Эти преобразования позволяют посмотреть частоты, которые присутствуют в звуковых сигналах – то есть высокие и низкие звуки. Построение распределения кашлей по времени может много сказать о продолжительности действия того или иного препарата на конкретного человека, а спектральные показатели кашля – о динамике выздоровления пациента.
Работа над проектом идёт в рамках договора о сотрудничестве между ВГУ и ВГМУ имени Н.Н. Бурденко.
«Мы с представителями медуниверситета, а именно доктором медицинских наук Евгением Овсянниковым разрабатываем прибор, который создан для того, чтобы собирать информацию – о хрипах, кашлях – в общем, о любой респираторной «активности». В зависимости от региона страны и конкретного года, болезни органов дыхания могут занимать более 60% случаев в общей структуре заболеваемости. Именно поэтому мы полагаем, что наша разработка будет очень востребована в лечебных учреждениях», – подчеркнул Алексей Максимов.
Прибор состоит из обычного смартфона и программного обеспечения к нему, а также небольшой коробочки – монитора кашля, который, в свою очередь, состоит из датчика дыхания и акселерометра. Этот монитор надевают на человека и он, анализируя показатели дыхания и акселерометрии (ускорение при вдохе/выдохе) грудной клетки позволяет отделить кашель от речи и фоновых шумов на аудиозаписи. Смартфон же используют для хранения и отправки аудиозаписей на удалённый сервер, где и происходит их анализ. Врач получает данные практически в режиме реального времени и в любой момент может с ними работать.
«Мы пробуем включить в процесс анализа машинное обучение – нейронные сети, которые будут обрабатывать аудиозаписи перед анализом врача. Например, определять, сухой кашель или влажный, а также дополнительно выделять фрагменты аудиозаписей, не содержащих кашель. Если у нас всё получится, мы сможем отказаться от монитора кашля и оставить всего лишь петличку с микрофоном и смартфон. Они будут записывать звук в режиме реального времени, прогонять их через нейронную сеть, выделяя только кашель и удаляя всё остальное. Затем кашель будут отправлять на сервер. В результате система должна «выдавать» красивые графики и помогать врачу ставить диагноз. Сегодня мы проходим бета-тестирование: медики решают, насколько им удобна данная система», – прокомментировал Алексей Максимов.
