RU206855U1

RU206855U1 - Information processing device for multifunctional electronic stethophonendoscope

Info

Publication number: RU206855U1
Application number: RU2021114892U
Authority: RU
Inventors: Галина Николаевна Купцова; Геннадий Александрович Харченко
Original assignee: Галина Николаевна Купцова; Геннадий Александрович Харченко
Priority date: 2021-05-26
Filing date: 2021-05-26
Publication date: 2021-09-29

Abstract

Полезная модель относится к устройствам цифровой обработки информации электронных медицинских приборов для прослушивания и анализа звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека (аускультации). Технический результат заключается в создании устройства, расширяющего существующий арсенал неинвазивных средств тестирования и дифференциальной диагностики респираторных заболеваний типа ОРВИ, пневмонии, COVID-19 и пр. Для достижения указанного технического результата в известное устройство обработки информации, получаемой с помощью электронного многофункционального стетофонендоскопа, содержащее центральный микроконтроллер, хранилище образцов фонограмм звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека, акустический приемник с аналого-цифровым преобразователем (АЦП), выполненный с возможностью подключения к нему аускультационных микрофонов, а также пульсоксиметрический измеритель кислородной сатурации и частоты пульса введены: хранилище образцов спектрограмм, выполненное с возможностью предварительной записи в нем образцов спектрограмм звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека в диапазоне частот до 20 кГц, и последовательно соединенные блок дискретного преобразования Фурье (ДПФ), подключенный к выходу АЦП, спектроанализатор и блок принятия решений. При этом используемое в ближайшем аналоге хранилище образцов фонограмм выполнено с дополнительным выходом, к которому подключен управляющий вход вновь введенного хранилища образцов спектрограмм, а центральный микроконтроллер содержит дополнительный порт для подключения блока принятия решений по совокупности измеряемых параметров. Спектроанализатор же выполнен в виде процессора сверточной нейронной сети, самообучаемой на образцах спектрограмм звуков, относящихся к нормальной и аномальной работе внутренних органов человека. 3 з.п. ф-лы, 3 ил.The utility model relates to digital information processing devices for electronic medical devices for listening and analyzing sounds generated during the functioning of human internal organs (auscultation). The technical result consists in creating a device that expands the existing arsenal of non-invasive means of testing and differential diagnosis of respiratory diseases such as ARVI, pneumonia, COVID-19, etc. , storage of samples of phonograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, an acoustic receiver with an analog-to-digital converter (ADC), made with the ability to connect auscultation microphones to it, as well as a pulse oximetric meter of oxygen saturation and pulse rate are introduced: storage of samples of spectrograms, made with the possibility of preliminary recording in it samples of spectrograms of sounds formed during the functioning of human internal organs in the frequency range up to 20 kHz, and sequentially with United block of discrete Fourier transform (DFT) connected to the ADC output, spectrum analyzer and decision making block. In this case, the storage of phonogram samples used in the closest analogue is made with an additional output, to which the control input of the newly introduced storage of samples of spectrograms is connected, and the central microcontroller contains an additional port for connecting a decision-making unit for a set of measured parameters. The spectrum analyzer is made in the form of a convolutional neural network processor, self-learning on samples of spectrograms of sounds related to normal and abnormal functioning of human internal organs. 3 C.p. f-ly, 3 dwg

Description

Полезная модель относится к электронным медицинским приборам для прослушивания и анализа звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека или животного (аускультации), в частности, к устройствам цифровой обработки информации, получаемой с помощью электронного многофункционального стетофонендоскопа.The utility model relates to electronic medical devices for listening and analyzing sounds generated during the functioning of the internal organs of a person or animal (auscultation), in particular, devices for digital processing of information obtained using an electronic multifunctional stethophonendoscope.

Аускультация, о которой упоминал еще Гиппократ, применяется настолько широко, что инструменты - стетоскопы (без мембраны), фонендоскопы (с мембраной) и их комбинация - стетофонендоскопы, используемые врачами при акустическом обследовании пациентов, стали узнаваемым символом профессии (www.dealmed.ru).Auscultation, which Hippocrates already mentioned, is used so widely that instruments - stethoscopes (without a membrane), phonendoscopes (with a membrane) and their combination - stethophonendoscopes used by doctors for acoustic examination of patients, have become a recognizable symbol of the profession (www.dealmed.ru) ...

Стетофонендоскоп способен эффективно режектировать посторонние шумы, что позволяет при необходимости выполнить аускультацию не только в кабинете врача, но и в любом, даже довольно шумном месте. Современные цифровые стетофонендоскопы предоставляют возможность сохранять получаемую в ходе обследования информацию, передавать ее в персональный компьютер (ПК) для дальнейшего анализа или сравнения с результатами предыдущих исследований, в том числе, в домашних условиях. Такие устройства снабжаются компактными аккумуляторами, которые позволяют прибору быть портативным и долгое время функционировать автономно. Большинство этих недорогих и несложных в эксплуатации медицинских приборов требуют, тем не менее, достаточно высокой квалификации пользователя для правильной интерпретации прослушиваемых записей звуковых сигналов внутренних органов фонограмм.The stethophonendoscope is able to effectively reject extraneous noise, which allows, if necessary, to perform auscultation not only in the doctor's office, but also in any, even quite noisy place. Modern digital stethophonendoscopes provide an opportunity to save the information obtained during the examination, transfer it to a personal computer (PC) for further analysis or comparison with the results of previous studies, including at home. Such devices are supplied with compact batteries, which allow the device to be portable and operate autonomously for a long time. Most of these inexpensive and easy-to-use medical devices, nevertheless, require a sufficiently high qualification of the user to correctly interpret the audible recordings of the sound signals of the internal organs of phonograms.

Для устранения этого недостатка, в частности, обеспечения возможности индивидуального применения этих приборов в домашних условиях их оснащают блоком эталонных фонограмм звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека, благодаря которым пользователь может попытаться уловить по прослушиваемому в реальном времени либо записанному акустическому сигналу отклонения от нормы и самостоятельно поставить предварительный диагноз.To eliminate this drawback, in particular, to ensure the possibility of individual use of these devices at home, they are equipped with a block of reference phonograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, thanks to which the user can try to catch deviations from the norm by listening in real time or recorded acoustic signal and independently make a preliminary diagnosis.

К устройствам этого типа относятся, например, "Фонендоскоп-стетоскоп электронный" по патенту RU №2173538, А61В 7/04 и "Индивидуальный электронный стетоскоп" по патенту RU №2316256, А61В 7/02, содержащие последовательно соединенные панель управления и акустический приемник, телефоны и блок эталонных фонограмм, а также блок микропроцессора, цифровой вход установок которого соединен с другим выходом панели управления, выполненной с возможностью выбора установок. При этом вход телефонов соединен с портом вывода данных в блоке микропроцессора, другой цифровой вход которого соединен с выходом блока эталонных фонограмм, содержащего в цифровом виде индивидуальные фонограммы пользователя.Devices of this type include, for example, "Electronic phonendoscope-stethoscope" according to RU patent No. 2173538, A61B 7/04 and "Individual electronic stethoscope" according to RU patent No. 2316256, A61B 7/02, containing a series-connected control panel and an acoustic receiver, telephones and a block of reference phonograms, as well as a microprocessor block, the digital input of the settings of which is connected to another output of the control panel, made with the possibility of selecting settings. In this case, the input of the telephones is connected to the data output port in the microprocessor unit, the other digital input of which is connected to the output of the unit of reference phonograms, containing in digital form the individual phonograms of the user.

Дополнительными функциональными возможностями обладает "Телемедицинский стетоскоп", защищенный патентами на изобретение №№ KR 20110041455, US 2014107515, WO 2012133998 и ЕР 2692294, А61В 7/04, который может не только использовать образцы (эталоны) фонограмм, но и аудиовизуально контролировать результаты их сравнения с прослушиваемой фонограммой, регистрировать и сохранять результаты, диагностированные при аускультации, и передавать их, в том числе, по радиоэфиру на сервер какого-либо центра контроля за состоянием здоровья пациентов. Этот стетоскоп, фактически представляющий собой многофункциональный программно-аппаратный комплекс (ПАК), включает в себя аускультационный микрофонный блок и связанный с ним кабелем центральный блок обработки, регистрации, визуализации и передачи информации в центр контроля за состоянием здоровья пациентов. Центральный блок представляет собой портативное носимое устройство со встроенным жидкокристаллическим (ЖК) экраном дисплея и содержит размещенные в общем корпусе блок питания, передающий модуль и центральный микроконтроллер, связанный с блоком памяти, а также акустический приемник, первый вход которого выполнен с возможностью подключения к нему аускультационного микрофона, а выход через аналого-цифровой преобразователь (АЦП) подключен к сигнальному входу центрального микроконтроллера. Указанный комплекс содержит, кроме того, хранилище цифровых образцов фонограмм, вход которого подключен к первому выходу блока переключения режимов аускультаций, а выход соединен с опорным входом центрального микроконтроллера, видео- и аудиовыходы которого соединены, соответственно, с входами дисплея и аудиоблока, например, наушников. При этом второй и третий выходы блока переключения режимов аускультаций подключены, соответственно, ко второму и третьему входам акустического приемника, содержащего последовательно соединенные детектор и блок фильтрации, управляющие входы которых служат, соответственно, вторым и третьим входами акустического приемника, и усилитель, выход которого является выходом акустического приемника, при этом вход детектора является первым (микрофонным) входом акустического приемника.Additional functionality is possessed by the "Telemedical stethoscope", protected by patents for inventions No. KR 20110041455, US 2014107515, WO 2012133998 and EP 2692294, А61В 7/04, which can not only use samples (standards) of phonograms, but also audiovisually control the results of their comparison with the auditioned phonogram, register and save the results diagnosed by auscultation, and transmit them, including by radio, to the server of any center for monitoring the state of patients' health. This stethoscope, which is actually a multifunctional hardware and software complex (PAK), includes an auscultation microphone unit and a central unit for processing, recording, visualizing and transmitting information to the patient health monitoring center connected with a cable. The central unit is a portable wearable device with a built-in liquid crystal (LCD) display screen and contains a power supply, a transmitting module and a central microcontroller connected to the memory unit located in a common housing, as well as an acoustic receiver, the first input of which is configured to connect an auscultation microphone, and the output through an analog-to-digital converter (ADC) is connected to the signal input of the central microcontroller. The specified complex also contains a storage of digital samples of phonograms, the input of which is connected to the first output of the auscultation mode switching unit, and the output is connected to the reference input of the central microcontroller, the video and audio outputs of which are connected, respectively, to the inputs of the display and audio unit, for example, headphones ... In this case, the second and third outputs of the auscultation mode switching unit are connected, respectively, to the second and third inputs of an acoustic receiver containing a series-connected detector and a filtering unit, the control inputs of which serve, respectively, the second and third inputs of the acoustic receiver, and an amplifier, the output of which is the output of the acoustic receiver, with the detector input being the first (microphone) input of the acoustic receiver.

Недостатками данного телемедицинского ПАК являются большое энергопотребление, что требует частой подзарядки аккумуляторной батареи, а также отсутствие средств обеспечения помехоустойчивости каналов радиосвязи с центром контроля за состоянием здоровья пациентов, что делает это устройство уязвимым к воздействию различных источников радиопомех и ограничивает зону его автономного (без подзарядки батареи) применения.The disadvantages of this telemedicine PAK are high power consumption, which requires frequent recharging of the battery, as well as the lack of means of ensuring the immunity of radio communication channels with the patient health monitoring center, which makes this device vulnerable to various sources of radio interference and limits its autonomous zone (without recharging the battery). ) applications.

Указанные недостатки устраняются в "Портативном приемопередающем устройстве для визуального телемедицинского стетофонендоскопа" по патенту на полезную модель RU №196687, А61В 7/04, содержащем размещенные в общем корпусе блок питания, приемопередающий модуль и центральный микроконтроллер, связанный с блоком памяти, а также акустический приемник, первый вход которого выполнен с возможностью подключения аускультационного микрофона, а выход через АЦП подключен к сигнальному входу центрального микроконтроллера, хранилище образцов фонограмм, связанное с блоком переключения режимов аускультаций и с центральным микроконтроллером, к управляющему входу которого подключен орган управления, например, кнопочные выключатели. Видеовыход центрального микроконтроллера соединен с дисплеем, а аудиовыход выполнен с возможностью подключения телефонов. При этом второй и третий выходы блока переключения режимов аускультаций подключены, соответственно, ко второму и третьему входам акустического приемника. Устройство включает в себя, кроме того, коммуникационный микроконтроллер и дополнительный приемопередающий модуль, а также блок контроля и управления питанием. При этом порт контроля напряжения питания в центральном микроконтроллере связан с блоком контроля и управления питанием, к входу которого подключен блок питания, коммуникационный порт центрального микроконтроллера связан с коммуникационным микроконтроллером, который, в свою очередь, связан с приемопередающим модулем и дополнительным приемопередающим модулем.These disadvantages are eliminated in the "Portable transceiver device for a visual telemedicine stethophonendoscope" according to the utility model patent RU No. 196687, A61B 7/04, which contains a power supply unit, a transceiver module and a central microcontroller connected to the memory unit located in a common housing, as well as an acoustic receiver , the first input of which is made with the possibility of connecting an auscultation microphone, and the output through the ADC is connected to the signal input of the central microcontroller, a storage of phonogram samples associated with the auscultation mode switching unit and with the central microcontroller, to the control input of which a control element is connected, for example, pushbuttons. The video output of the central microcontroller is connected to the display, and the audio output is configured to connect telephones. In this case, the second and third outputs of the auscultation modes switching unit are connected, respectively, to the second and third inputs of the acoustic receiver. The device also includes a communication microcontroller and an additional transceiver module, as well as a power control and monitoring unit. In this case, the supply voltage control port in the central microcontroller is connected to the power control and monitoring unit, to the input of which the power supply is connected, the communication port of the central microcontroller is connected to the communication microcontroller, which, in turn, is connected to the transceiver module and the additional transceiver module.

Так же, как и в вышеупомянутом "Телемедицинском стетоскопе", акустический приемник выполнен в виде последовательно включенных детектора, блока фильтрации и усилителя, выход которого является выходом акустического приемника, а первый и второй входы детектора служат, соответственно, первым и вторым входами акустического приемника, третьим входом которого является второй вход блока фильтрации.Just as in the aforementioned "Telemedical stethoscope", the acoustic receiver is made in the form of a detector, a filtering unit and an amplifier connected in series, the output of which is the output of the acoustic receiver, and the first and second inputs of the detector serve, respectively, the first and second inputs of the acoustic receiver, the third input of which is the second input of the filtering block.

С целью повышения эффективности аускультационной диагностики указанные телемедицинские стетофонендоскопы оснащают средствами инструментального измерения ряда физиологических параметров, таких как кислородная сатурация (SpCte), частота сердечных сокращений (ЧСС), частота пульса (ЧП) и параметры электрокардиограммы (ЭКГ). К устройствам этого типа относятся, например, многофункциональные визуальные стетофонендоскопы компании Contec Medical Systems Co., Ltd, China (https://www.medicalexpo.ru/prod/contec-medical-systems/product-68095-430709.html), в частности, ПАК "CMS-M", в котором промышленно реализована совокупность всех описанных выше патентно-технических решений.In order to improve the efficiency of auscultation diagnostics, these telemedicine stethophonendoscopes are equipped with instrumental means for measuring a number of physiological parameters, such as oxygen saturation (SpCte), heart rate (HR), pulse rate (HR) and electrocardiogram (ECG) parameters. Devices of this type include, for example, multifunctional visual stethophonendoscopes from Contec Medical Systems Co., Ltd, China (https://www.medicalexpo.ru/prod/contec-medical-systems/product-68095-430709.html), in in particular, PAC "CMS-M", in which the set of all the above-described patent-technical solutions is industrially implemented.

Техническая проблема, на решение которой направлена предлагаемая полезная модель, связана с поиском эффективных технических средств для решения актуальнейшей в настоящее время проблемы противодействия пандемии нового коронавируса C0VID-19. Одним из важнейших направлений этой борьбы является разработка и внедрение быстродействующих и максимально безопасных способов и средств тестирования на COVID-19 с целью отделения бессимптомных больных, являющихся переносчиками заразы, от здоровых людей и постановки предварительного диагноза болезни и степени ее тяжести.The technical problem to be solved by the proposed utility model is related to the search for effective technical means to solve the currently most urgent problem of countering the pandemic of the new coronavirus C0VID-19. One of the most important areas of this struggle is the development and implementation of fast and safest methods and means of testing for COVID-19 in order to separate asymptomatic patients who are carriers of the infection from healthy people and make a preliminary diagnosis of the disease and its severity.

В настоящее время наиболее индикативным средством тестированиия на COVID-19 считаются биологические тесты, включающие в себя иммунноферментный анализ, или тестирование на антитела и тест на выявление активного возбудителя инфекции - так называемый молекулярный или ПЦР тест. Однако указанные биологические тесты требуют финансовых и временных затрат (сутки и более, в зависимости от удаленности и пропускной способности биолаборатории), а главное, что с их помощью можно установить лишь наличие (или отсутствие) в организме человека возбудителя болезни, но не определить степень ее тяжести для принятия адекватных мер по локализации пациента (госпитализация, лечение на дому, самоизоляция и др.).Currently, the most indicative means of testing for COVID-19 are biological tests, which include an enzyme-linked immunosorbent assay, or antibody testing and a test to identify an active infectious agent - the so-called molecular or PCR test. However, these biological tests require financial and time costs (a day or more, depending on the distance and throughput of the biological laboratory), and most importantly, they can only establish the presence (or absence) of the pathogen in the human body, but not determine the degree of it. severity for taking adequate measures to localize the patient (hospitalization, home treatment, self-isolation, etc.).

Более детальное обследование пациента, подозреваемого на COVID-19, осуществляется с помощью компьютерного томографа (КТ). Принцип действия этого чрезвычайно полезного диагностического инструмента основан на пропускании сквозь тело человека узких пучков рентгеновских лучей (negatoscope.ru/uniqe-tech/kompyuternaya-tomografiya). Часть энергии рентгеновского излучения поглощается телом, а оставшаяся часть воспринимается приемником, который преобразует ее в цифровой сигнал, направляемый для обработки и расшифровки в компьютер. Разные ткани организма обладают различными коэффициентами поглощения, которые изменяются в зависимости от вида и степени тяжести патологических изменений во внутренних органах человека, происходящих при различных видах заболеваний и степени их тяжести. В результате первого этапа компьютерной обработки цифрового сигнала КТ формирует характерную для указанных патологических изменений в организме двумерную картинку (томограмму). Для усиления ее контраста в процедуре обследования иногда используют специальные красители. ПО компьютера анализирует полученную информацию и путем дополнительной цифровой обработки нескольких двухмерных картинок выстраивает трехмерное (3D) изображение исследуемой части тела. Так, при необходимости получения 3D-изображения брюшной полости используют раствор, содержащий барий, который отображается на томограмме белым цветом и показывает картину движения раствора по пищеварительной системе. На втором этапе компьютерной обработки осуществляется сравнение полученных картинок с шаблонами (образцами), называемыми в общем случае паттернами. По степени отличий этих картинок от ранее записанных в памяти компьютера образцов, соответствующих здоровому пациенту, или по степени совпадения их с шаблонами, характерными для тех или иных заболеваний, определяют название болезни и степень его тяжести. В медицине под паттерном понимают устойчивую комбинацию результатов медицинских исследований или других признаков (например, симптомов) при сходных жалобах пациента или у больных одной нозологии. Понятие медицинского паттерна включает несколько признаков (симптомов). Синдром включает один или несколько паттернов. Болезнь включает один или несколько синдромов (Wikipedia).A more detailed examination of a patient suspected of COVID-19 is carried out using a computed tomography (CT) scanner. The principle of operation of this extremely useful diagnostic tool is based on the transmission of narrow beams of X-rays through the human body (negatoscope.ru/uniqe-tech/kompyuternaya-tomografiya). Part of the X-ray energy is absorbed by the body, and the rest is received by the receiver, which converts it into a digital signal, which is sent for processing and decoding to a computer. Different tissues of the body have different absorption coefficients, which vary depending on the type and severity of pathological changes in the internal organs of a person, occurring in various types of diseases and their severity. As a result of the first stage of computer processing of the digital signal, CT forms a two-dimensional image (tomogram) characteristic of these pathological changes in the body. To enhance its contrast, special dyes are sometimes used in the examination procedure. The computer software analyzes the information received and, by additional digital processing of several two-dimensional images, builds a three-dimensional (3D) image of the examined part of the body. So, if it is necessary to obtain a 3D image of the abdominal cavity, a solution containing barium is used, which is displayed on the tomogram in white and shows a picture of the movement of the solution through the digestive system. At the second stage of computer processing, the obtained pictures are compared with templates (samples), generally called patterns. The name of the disease and the degree of its severity are determined by the degree of difference of these pictures from the samples previously recorded in the computer memory, corresponding to a healthy patient, or by the degree of their coincidence with the patterns characteristic of certain diseases. In medicine, a pattern is understood as a stable combination of medical research results or other signs (for example, symptoms) with similar patient complaints or in patients with the same nosology. The concept of a medical pattern includes several signs (symptoms). The syndrome includes one or more patterns. The disease includes one or more syndromes (Wikipedia).

Для диагностики ковидной пневмонии в Москве уже около двух лет успешно используется ПО, предназначенное для анализа полученных на КТ томограмм легких (Сообщение ТАСС от 15 декабря 2020 со ссылкой на публикацию в личном блоге мэра Москвы Сергея Собянина). Указанное ПО, названное «КТ-калькулятором» обеспечивает новый медицинский сервис, позволяющий определять степень тяжести пневмонии по результатам анализа крови, сатурации, общей клинической картины пациентов, у которых была диагностирована ковидная пневмония, и сопоставления их с результатами КТ - снимков этих же пациентов в здоровом состоянии. "КТ-калькулятор" представляет собой искусственную нейронную сеть (ИНС) для оценки степени поражения легких при ковидной пневмонии. Она помогает врачу спрогнозировать вероятность легкого (КТ 0-1), среднего (КТ 1-2) или тяжелого (КТ 3-4) течения пневмонии и выбрать адекватную тактику лечения. По словам мэра, пандемия резко ускорила внедрение цифровых сервисов в систему здравоохранения Москвы. Как отмечается в блоге, "без технологий ИТ решить задачу массовой и точной диагностики ковидной пневмонии было бы практически невозможно. Сегодня мы делаем следующий шаг в использовании ИИ для диагностики COVID-19. "КТ-калькулятор" уже встроили в столичную Единую медицинскую информационно-аналитическую систему (ЕМИАС) г. Москвы. Технологии машинного обучения и ИИ позволяют создать и другие инновации для спасения жизней людей (https://tass.ru/moskva/10257987).For the diagnosis of covid pneumonia in Moscow, software has been successfully used for about two years now, designed to analyze the CT scans of the lungs (TASS report dated December 15, 2020 with reference to the publication on the personal blog of Moscow Mayor Sergei Sobyanin). The specified software, called the "CT calculator", provides a new medical service that allows you to determine the severity of pneumonia based on the results of blood tests, oxygen saturation, the general clinical picture of patients who have been diagnosed with covid pneumonia, and comparing them with the results of CT - images of the same patients in healthy condition. The "CT calculator" is an artificial neural network (ANN) for assessing the degree of lung damage in covid pneumonia. It helps the doctor predict the likelihood of a mild (CT 0-1), moderate (CT 1-2) or severe (CT 3-4) course of pneumonia and choose an appropriate treatment strategy. According to the mayor, the pandemic has dramatically accelerated the introduction of digital services into the Moscow healthcare system. As noted in the blog, "without IT technologies, it would be almost impossible to solve the problem of mass and accurate diagnosis of covid pneumonia. Today we are taking the next step in using AI to diagnose COVID-19. system (EMIAS) in Moscow Machine learning and AI technologies allow creating other innovations to save lives (https://tass.ru/moskva/10257987).

Как известно (Wikipedia), главным недостатком КТ является использование в нем вредного для здоровья ионизирующего излучения, которое может провоцировать онкологию. Не зря поэтому Национальный Институт Изучения Онкологии (США) рекомендует пациентам в каждом конкретном случае обращаться к лечащим врачам для сопоставления ожидаемых от КТ результатов с возможными рисками для здоровья пациента. Другим недостатком КТ является высокая стоимость прибора и процедур работы с ним, которая делает его доступным лишь для ограниченного круга медицинских учреждений. Кроме того, как и в вышеупомянутых биологических тестах, необходим очный контакт пациента с медицинским работником, что в случае с COVID-19 может приводить к заражению коронавирусом медперсонала и пациентов, не являющихся носителями этого вируса.As you know (Wikipedia), the main disadvantage of CT is the use of ionizing radiation harmful to health, which can provoke oncology. It is not for nothing that the National Institute for the Study of Oncology (USA) recommends that patients in each specific case contact their physicians to compare the results expected from CT with the possible risks to the patient's health. Another disadvantage of CT is the high cost of the device and procedures for working with it, which makes it available only for a limited number of medical institutions. In addition, as in the aforementioned biological tests, face-to-face contact between the patient and the medical professional is necessary, which in the case of COVID-19 can lead to infection of the medical staff and patients who are not carriers of this virus.

Предлагаемая полезная модель относится к альтернативному методу неинвазивного медицинского тестирования, не требующему каких-либо внешних лучевых воздействий на внутренние органы человека либо прокалывания его кожного покрова. Как показали научные исследования, проведенные у нас в стране и за рубежом, в качестве достаточно надежных биомаркеров COVID-19 могут быть использованы результаты цифрового анализа акустических эффектов, связанных с работой внутренних органов человека.The proposed utility model refers to an alternative method of non-invasive medical testing, which does not require any external radiation exposure to the internal organs of a person or piercing his skin. As shown by scientific studies carried out in our country and abroad, the results of digital analysis of acoustic effects associated with the work of human internal organs can be used as sufficiently reliable biomarkers of COVID-19.

Известны компьютерные диагностические комплексы (КДК) компьютерной бронхофонографии (КФБГ) «Паттерн-1» и «Паттерн-2», позволяющие регистрировать специфические акустические феномены, возникающие при дыхании, с помощью компьютерного анализа образцов (паттернов) дыхания. Исследования по объективизации звуковых феноменов, которые добавляют к аускультативной картине визуализацию звуков и объективизацию их с помощью специальных компьютерных программ, приведшие к созданию этих приборов, были начаты в лаборатории МЭИ (B.C. Малышев, А.К. Макаров) в 1976 г. Результаты указанных исследований обобщены в монографии «Компьютерная бронхофонография респираторного цикла» под ред. Геппе Н.А., Малышева B.C. М.: «Медиа Сфера», 2016. Метод компьютерной бронхофонографии (КБФГ) основан на регистрации специфических звуковых эффектов, возникающих при дыхании больных с респираторной патологией, и математической обработки частотных и временных характеристик звуковых аномалий респираторного цикла, связанных с возникновением и протеканием болезни.Known computer diagnostic complexes (CDC) of computer bronchophonography (CFBG) "Pattern-1" and "Pattern-2", allowing to register specific acoustic phenomena that occur during respiration, using computer analysis of samples (patterns) of respiration. Studies on the objectification of sound phenomena, which add visualization of sounds to the auscultatory picture and their objectification with the help of special computer programs, which led to the creation of these devices, were started in the laboratory of the Moscow Power Engineering Institute (BC Malyshev, A.K. Makarov) in 1976. Results of these studies summarized in the monograph "Computer bronchophonography of the respiratory cycle", ed. Geppe N.A., Malysheva B.C. M .: "Media Sfera", 2016. The method of computerized bronchophonography (CBFG) is based on the registration of specific sound effects that occur when breathing patients with respiratory pathology, and mathematical processing of the frequency and temporal characteristics of sound abnormalities of the respiratory cycle associated with the onset and course of the disease.

КДК КБФГ дают визуальную и количественную оценку дыхательных шумов в целом и дифференциально в различных частотных диапазонах. Такая оценка существенно дополняет и объективизирует информацию чисто аускультационных исследований для диагностики и клинического использования. Разложение паттерна дыхания на составляющие гармоники (спектральная обработка) осуществляется с помощью дискретного преобразования Фурье (ДПФ), в частности быстрого преобразования Фурье (БПФ). Завершается предварительный этап обработки фонограммы формированием спектрограммы и расчетом спектральной мощности в определенных частотных интервалах. Чем выше амплитуда соответствующего этому частотному интервалу паттерна дыхания, тем в большей степени представлена этот интервал в паттерне. Затем производится сравнение вклада каждого частотного диапазона в паттерн, и формируются образцы спектрограмм, соответствующие определенным видам заболеваний и стадиям их протекания. Совокупность указанных паттернов и является тем исходным информационным массивом образцов, который необходим для анализа получаемых при тестировании спектрограмм респираторного цикла и выявления аномальных отклонений, сопровождающих те или иные заболевания.CDC KBFG give a visual and quantitative assessment of respiratory noise in general and differentially in different frequency ranges. Such an assessment substantially supplements and objectifies information from purely auscultatory studies for diagnosis and clinical use. The decomposition of the breathing pattern into harmonic components (spectral processing) is carried out using the discrete Fourier transform (DFT), in particular the fast Fourier transform (FFT). The preliminary stage of the phonogram processing comes to the end with the formation of the spectrogram and the calculation of the spectral power in certain frequency intervals. The higher the amplitude of the breathing pattern corresponding to this frequency interval, the more this interval is represented in the pattern. Then the contribution of each frequency range to the pattern is compared, and spectrogram samples are formed corresponding to certain types of diseases and their stages of course. The set of these patterns is the initial informational array of samples that is necessary for analyzing the spectrograms of the respiratory cycle obtained during testing and identifying abnormal abnormalities accompanying certain diseases.

Заключительный этап компьютерной обработки информации в указанных комплексах КБФГ осуществляется так же, как и в вышеупомянутом «КТ-калькуляторе», с использованием математического аппарата ИНС. Как известно, ИНС, состоящие из искусственных нейронов (модель персептрона), используются при решении тех задач, в которых не известны алгоритмы и принципы решения, но накоплено достаточно практических примеров. Работоспособность ИНС в режиме обучения и опытной эксплуатации исследовалась на базе Центра профессиональной патологии Института медицины труда, Университетской клинической больницы им. И.М. Сеченова и одной из кафедр МЭИ (Боровкова A.M., Малышев B.C. "Ранняя диагностика заболеваний легких с помощью компьютерного комплекса Паттерн. Материалы VIII Всероссийского конгресса «Профессия и здоровье», Москва, 25-27 ноября 2009 г. М. 2009; 311-312).The final stage of computer processing of information in the specified KBFG complexes is carried out in the same way as in the aforementioned "CT calculator", using the mathematical apparatus of the ANN. As you know, ANNs consisting of artificial neurons (perceptron model) are used to solve those problems in which the algorithms and principles of solution are not known, but enough practical examples have been accumulated. The performance of the ANN in the training and trial operation mode was studied at the Center for Occupational Pathology of the Institute of Occupational Medicine, University Clinical Hospital. THEM. Sechenov and one of the departments of MPEI (Borovkova AM, Malyshev BC "Early diagnosis of lung diseases using the computer complex Pattern. Materials of the VIII All-Russian Congress" Profession and Health ", Moscow, November 25-27, 2009 M. 2009; 311-312) ...

Анализ паттернов осуществлялся в нескольких интервалах частот в диапазонах от 0,2 до 12,6 кГц. Для поиска оптимальной конфигурации ИНС выполнялось тестирование многослойных нейронных сетей (MLP), сетей радиально-базисных функций (RBF) и вероятностных нейронных сетей (PNN).Pattern analysis was carried out in several frequency intervals in the ranges from 0.2 to 12.6 kHz. To find the optimal ANN configuration, testing of multilayer neural networks (MLP), radial basis function networks (RBF) and probabilistic neural networks (PNN) was performed.

Впервые на весьма устойчивую связь характера звуков, издаваемых пациентами, больными COVID-19 при кашле, указал в апреле 2020 года главный врач 40-й больницы в Коммунарке Денис Проценко: "У этого кашля особенные интонации. Не глубокие надсадные, а такие как бы поверхностные. Плюс чувство непроходящего першения. Сразу можно ставить диагноз" (https://www.m24.ru/news/obshchestvo/01082020/127474).For the first time, Denis Protsenko, the chief physician of the 40th hospital in Kommunarka, pointed out in April 2020 a very stable connection between the nature of the sounds emitted by patients with COVID-19 when coughing: “This cough has special intonations. Plus the feeling of persistent perspiration. You can immediately diagnose "(https://www.m24.ru/news/obshchestvo/01082020/127474).

Над приложениями для мобильных информационно-коммуникационных устройств, позволяющими «любому человеку «покашлять в смартфон» и получить предварительный диагноз на COVID-19, активно работают за рубежом. В основу этого нового диагностического направления положен алгоритм, который исследователи из Массачусетского технологического института (МТИ) разрабатывали ранее для определения признаков болезни Альцгеймера.Overseas are actively working on applications for mobile information and communication devices that allow “any person to cough into a smartphone” and receive a preliminary diagnosis of COVID-19. This new diagnostic trend is based on an algorithm that researchers at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) previously developed to determine the signs of Alzheimer's disease.

Было доказано, что различия в кашле невозможно достоверно расшифровать на слух, однако достаточно точно определять и классифицировать все случаи COVID-19 особенно у бессимптомных носителей коронавируса способны современные алгоритмы ИИ на основе нейроподобных сетей. По аналогии с обследованием при болезни Альцгеймера постановка предварительного диагноза в экспериментах, проведенных в МТИ, базировалась на четырех биомаркерах - силе голоса, эмоциональном тоне речи, характеристиках дыхания и степени мышечной деградации голосовых связок. Оказалось, что частотные параметры этих звуков существенно изменяются при наличии COVID-19 даже при отсутствии у пациента прямых симптомов этой болезни (https://hightech.plus/2020/10/30/ii-so-100-tochnostyu-opredelyaet-bessimpto-mnii-covid-19-po-kashlyu).It has been proven that differences in coughing cannot be reliably deciphered by ear, however, modern AI algorithms based on neural-like networks are capable of accurately identifying and classifying all cases of COVID-19, especially in asymptomatic carriers of coronavirus. By analogy with testing for Alzheimer's disease, the preliminary diagnosis in the experiments carried out at MIT was based on four biomarkers - the strength of the voice, the emotional tone of speech, the characteristics of breathing and the degree of muscle degradation of the vocal cords. It turned out that the frequency parameters of these sounds change significantly in the presence of COVID-19 even in the absence of direct symptoms of this disease in the patient (https://hightech.plus/2020/10/30/ii-so-100-tochnostyu-opredelyaet-bessimpto- mnii-covid-19-po-kashlyu).

Первый в России алгоритм ИИ, в соответствии с которым звуковые файлы голоса, дыхания и кашля превращаются в спектрограммы, показывающие распределение энергии по звуковым частотам, а затем анализируются с помощью глубокой сверточной нейронной сети, разработала и испытала в начале этого года лаборатория ИИ компании «Сбер» (сообщение РИА «Новости» от 12 января 2021 года). Хотя в проведенных испытаниях не удалось достичь точности диагностирования, обеспечиваемой при биологическом ПЦР-тесте, первые экспериментальные результаты оказались сопоставимыми по точности. Было показано, что такая бесконтактная процедура сдачи теста и получения результата занимает не более одной минуты, может проводиться дистанционно с помощью обычного смартфона и не требует больших финансовых затрат. Разработчики признают, что данная ИКТ не является полноценным диагностическим инструментом, но может успешно использоваться в качестве одного из важных элементов предварительного заочного тестирования на коронавирус. Очевидно, однако, что только одного цифрового анализа звуковых эффектов не достаточно для уверенной диагностики COVID-19. Как указывают сами специалисты компании «Сбер», проводившие описанный выше эксперимент, одновременно необходим инструментальный анализ симптоматики пациента с использованием традиционных биомаркеров показателей патологических изменений, происходящих при COVID-19 в жизненно важных органах человека, в первую очередь, в его дыхательной и сердечно-сосудистой системах (https://ria.ru/20210112/koronavirus-1592686640.html).The first AI algorithm in Russia, in accordance with which sound files of voice, breathing and coughing are converted into spectrograms showing the distribution of energy over sound frequencies, and then analyzed using a deep convolutional neural network, was developed and tested at the beginning of this year by the AI laboratory of the Sberbank "(Message from RIA Novosti on January 12, 2021). Although in the tests carried out, it was not possible to achieve the diagnostic accuracy provided by the biological PCR test, the first experimental results turned out to be comparable in accuracy. It has been shown that such a contactless procedure for passing the test and obtaining the result takes no more than one minute, can be carried out remotely using an ordinary smartphone and does not require large financial costs. The developers admit that this ICT is not a full-fledged diagnostic tool, but can be successfully used as one of the important elements of preliminary correspondence testing for coronavirus. It is clear, however, that digital analysis of sound effects alone is not sufficient for a reliable diagnosis of COVID-19. As the specialists of the Sber company themselves, who conducted the experiment described above, indicate that at the same time, an instrumental analysis of the patient's symptoms using traditional biomarkers of indicators of pathological changes occurring in COVID-19 in the vital organs of a person, primarily in his respiratory and cardiovascular systems (https://ria.ru/20210112/koronavirus-1592686640.html).

Указанный способ диагностики, алгоритмически реализованный компанией «Сбер» в виде приложения для смартфона, и был положен в основу предлагаемого устройства, в качестве ближайшего аналога которого был выбран центральный блок обработки, регистрации и визуализации информации многофункционального визуального электронного стетоскопа «CMS-М» описанный в вышеупомянутых российском (RU №196687) и зарубежном (ЕР2692294) патентах.The specified diagnostic method, algorithmically implemented by the Sber company in the form of an application for a smartphone, was the basis of the proposed device, as the closest analogue of which was chosen the central unit for processing, recording and visualizing information of the multifunctional visual electronic stethoscope "CMS-M" described in the above-mentioned Russian (RU No. 196687) and foreign (EP2692294) patents.

Техническая проблема, решаемая настоящей полезной моделью, обусловлена отсутствием в настоящее время промышленно реализуемых устройств, которые позволяли бы уже при первых признаках респираторного заболевания (кашель, чихание, повышение температуры и др.) осуществлять предварительную дифференциальную диагностику болезни (ОРВИ, пневмония, COVID-19 и пр.) и принимать решение об адекватном способе локализации такого человека (госпитализация, самоизоляция, карантин и др.), Решаемая проблема заключается, таким образом, в необходимости расширения арсенала, технических средств, используемых для тестирования на COVID-19 и аналогичные заболевания, а ожидаемый технический результат состоит в реализации указанного назначения.The technical problem solved by this utility model is due to the lack of currently commercially available devices that would allow, even at the first signs of a respiratory disease (cough, sneezing, fever, etc.), to carry out preliminary differential diagnosis of the disease (ARVI, pneumonia, COVID-19 etc.) and make a decision on an adequate way to localize such a person (hospitalization, self-isolation, quarantine, etc.), The problem being solved is, therefore, the need to expand the arsenal, technical means used for testing for COVID-19 and similar diseases, and the expected technical result consists in the implementation of the specified purpose.

Указанный технический результат планируется достичь, благодаря следующей совокупности общих с известным устройством обработки информации многофункционального электронного стетофонендоскопа и отличительных существенных признаков. К общим существенным признакам относятся центральный микроконтроллер со встроенным блоком памяти, связанный с хранилищем образцов фонограмм, выполненным с возможностью предварительной записи в его памяти образцов фонограмм звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека, а также блок переключения режимов аускультации, вход которого соединен с первым управляющим выходом центрального микроконтроллера, первый выход подключен к управляющему входу хранилища образцов фонограмм, а другие два выхода соединены, соответственно, с первым и вторым управляющими входами акустического приемника, информационный вход которого выполнен с возможностью подключения аускультационных микрофонов, а сигнальный выход соединен с входом аналого-цифрового преобразователя (АЦП), а также пульсоксиметрический измеритель, связанный с центральным микроконтроллером и выполненный с возможностью подключения к пульсоксиметрическому датчику (зонду), при этом выход АЦП подключен к сигнальному входу центрального микроконтроллера, к управляющему входу которого подключен орган управления, например, кнопочная панель, а видеовыход соединен с дисплеем, при этом центральный микроконтроллер выполнен с возможностью взаимодействия с персональным компьютером (ПК). Существенными отличительными признаками заявленного устройства являются хранилище образцов спектрограмм, выполненное с возможностью предварительной записи в его памяти образцов спектрограмм звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека, и последовательно соединенные блок дискретного преобразования Фурье (ДПФ), спектроанализатор и блок принятия решений. При этом выход АЦП соединен с входом блока ДПФ, хранилище образцов фонограмм выполнено с дополнительным выходом, к которому подключен управляющий вход хранилища образцов спектрограмм, а центральный микроконтроллер выполнен с дополнительным портом, к которому подключены второй вход и выход блока принятия решений.The specified technical result is planned to be achieved due to the following set of multifunctional electronic stethophonendoscope common with the known information processing device and distinctive essential features. The general essential features include a central microcontroller with a built-in memory unit connected with a storage of phonogram samples, made with the possibility of pre-recording in its memory samples of phonograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, as well as a block for switching auscultation modes, the input of which is connected to the first control output of the central microcontroller, the first output is connected to the control input of the storage of samples of phonograms, and the other two outputs are connected, respectively, to the first and second control inputs of the acoustic receiver, the information input of which is configured to connect auscultation microphones, and the signal output is connected to the analog input a digital converter (ADC), as well as a pulse oximetry meter connected to a central microcontroller and made with the ability to connect to a pulse oximetry sensor (probe), while the ADC output is connected to a signal input du central microcontroller, to the control input of which a control body, for example, a keypad, is connected, and the video output is connected to the display, while the central microcontroller is configured to interact with a personal computer (PC). The essential distinguishing features of the claimed device are a storage of spectrogram samples, made with the possibility of pre-recording in its memory samples of spectrograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, and a series-connected block of discrete Fourier transform (DFT), a spectrum analyzer and a decision-making block. In this case, the ADC output is connected to the input of the DFT unit, the storage of phonogram samples is made with an additional output, to which the control input of the storage of spectrogram samples is connected, and the central microcontroller is made with an additional port to which the second input and output of the decision-making unit are connected.

Как и в ближайшем аналоге, акустический приемник содержит последовательно соединенные детектор, блок фильтрации и усилитель, при этом вход детектора и выход усилителя являются, соответственно, входом и выходом акустического приемника, а управляющие входы детектора и блока фильтрации служат, соответственно, первым и вторым управляющими входами акустического приемника.As in the closest analogue, the acoustic receiver contains a series-connected detector, a filtering unit and an amplifier, while the detector input and the amplifier output are, respectively, the input and output of the acoustic receiver, and the control inputs of the detector and the filtering unit serve, respectively, the first and second control acoustic receiver inputs.

Пульсоксиметрический измеритель, также выполненный по схеме ближайшего аналога, содержит микропроцессорный блок, измерительную цепь и источник опорного напряжения, первый и второй входы измерительной цепи выполнены с возможностью подключения к соответствующим выходам пульсоксиметрического датчика (зонда), первый и второй выводы микропроцессорного блока выполнены с возможностью подключения к соответствующим входам этого зонда, выход источника опорного напряжения соединен с опорным входом измерительной цепи, при этом третий, четвертый, пятый и шестой выходы микропроцессорного блока подключены, соответственно, к третьему, четвертому, пятому и шестому входам измерительной цепи, третий и четвертый выходы которой подключены, соответственно, к третьему и четвертому входам микропроцессорного блока, при этом измерительная цепь содержит первый и второй интеграторы со сбросом, первый и второй фильтры высоких частот и дифференциальный усилитель, опорный вход которого соединен с опорным входом второго интегратора со сбросом, неинвертирующий вход подключен к выходам первого и второго фильтров высоких частот, а инвертирующий вход соединен с сигнальными входами первого и второго фильтров высоких частот, при этом первый и второй сигнальные входы первого интегратора со сбросом являются, соответственно, первым и вторым входами измерительной цепи, входы управления первого и второго интеграторов со сбросом служат, соответственно, третьим и четвертым входами измерительной цепи, пятый и шестой входы которой являются коммутационными входами, соответственно, первого и второго фильтров высоких частот, выход дифференциального усилителя подключен к сигнальному входу второго интегратора со сбросом, выход которого служит третьим выходом измерительной цепи, опорным входом которой является опорный вход второго интегратора со сбросом, а четвертым входом служит выход первого интегратора со сбросом.The pulse oximetric meter, also made according to the scheme of the closest analogue, contains a microprocessor unit, a measuring circuit and a reference voltage source, the first and second inputs of the measuring circuit are made with the possibility of connecting to the corresponding outputs of the pulse oximetric sensor (probe), the first and second outputs of the microprocessor unit are made with the possibility of connecting to the corresponding inputs of this probe, the output of the reference voltage source is connected to the reference input of the measuring circuit, while the third, fourth, fifth and sixth outputs of the microprocessor unit are connected, respectively, to the third, fourth, fifth and sixth inputs of the measuring circuit, the third and fourth outputs of which connected, respectively, to the third and fourth inputs of the microprocessor unit, while the measuring circuit contains the first and second integrators with reset, the first and second high-pass filters and a differential amplifier, the reference input of which is connected to the reference input sec th integrator with reset, the non-inverting input is connected to the outputs of the first and second high-pass filters, and the inverting input is connected to the signal inputs of the first and second high-pass filters, while the first and second signal inputs of the first integrator with reset are, respectively, the first and second inputs of the measuring circuit, the control inputs of the first and second integrators with reset serve, respectively, the third and fourth inputs of the measuring circuit, the fifth and sixth inputs of which are the switching inputs, respectively, of the first and second high-pass filters, the output of the differential amplifier is connected to the signal input of the second integrator with reset, the output of which serves as the third output of the measuring circuit, the reference input of which is the reference input of the second integrator with reset, and the fourth input is the output of the first integrator with reset.

В предпочтительном варианте построения заявленного устройства введенный в ближайший аналог спектроанализатор представляет собой процессор сверточной нейронной сети, самообучаемой на образцах спектрограмм звуков, относящихся к работе внутренних органов человека, зарегистрированных в диапазоне частот до 20 кГц.In a preferred embodiment of the claimed device, the spectrum analyzer introduced into the closest analogue is a convolutional neural network processor, self-learning on samples of spectrograms of sounds related to the work of human internal organs, recorded in the frequency range up to 20 kHz.

Ключевая идея предлагаемого технического решения заключается в выполнении ближайшего аналога с возможностями спектрального анализа фонограмм звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека, и извлечения из получаемой совокупности частотно-временных параметров звукового сигнала информации о характере и степени тяжести острого респираторного заболевания. В доступной заявителям научно-технической и патентной литературе подобные промышленно реализуемые конструкторско-технические решения не обнаружены.The key idea of the proposed technical solution is to perform the closest analogue with the possibility of spectral analysis of phonograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, and extracting information about the nature and severity of acute respiratory disease from the resulting set of time-frequency parameters of the sound signal. In the scientific, technical and patent literature available to applicants, such industrially implemented design and technical solutions have not been found.

Сущность рассматриваемой полезной модели поясняется на фиг. 1-3.The essence of the considered utility model is illustrated in Fig. 1-3.

На фиг. 1 приведена структурная схема заявленного устройства.FIG. 1 shows a block diagram of the claimed device.

На фиг. 2 и 3 показаны предпочтительные варианты структурных схем построения акустического приемника и пульсоксиметрического измерителя, соответственно.FIG. 2 and 3 show the preferred variants of structural schemes for constructing an acoustic receiver and a pulse oximetry meter, respectively.

На указанных рисунках использованы следующие обозначения: 1 - центральный микроконтроллер; 2 - орган управления; 3 - дисплей; 4 - блок памяти; 5 - акустический приемник; 6 - детектор; 7 - блок фильтрации; 8 - усилитель; 9 - АЦП; 10 - блок ДПФ; 11 - хранилище образцов фонограмм; 12 - блок переключения режимов аускультации; 13 - пульсоксиметрический измеритель; 14 - первый интегратор со сбросом; 15 - микропроцессорный блок; 16 - дифференциальный усилитель; 17 - источник опорного напряжения; 18 - первый ФВЧ; 19 - второй ФВЧ; 20 - второй интегратор со сбросом; 21 - спектроанализатор; 22 - хранилище образцов спектрограмм; 23 - блок принятия решений.The following designations are used in these figures: 1 - central microcontroller; 2 - control body; 3 - display; 4 - memory block; 5 - acoustic receiver; 6 - detector; 7 - filtration unit; 8 - amplifier; 9 - ADC; 10 - DFT block; 11 - repository of samples of phonograms; 12 - block for switching modes of auscultation; 13 - pulse oximetry meter; 14 - the first integrator with reset; 15 - microprocessor unit; 16 - differential amplifier; 17 - reference voltage source; 18 - the first high-pass filter; 19 - second high-pass filter; 20 - second integrator with reset; 21 - spectrum analyzer; 22 - storage of samples of spectrograms; 23 - decision making block.

Рассматриваемое устройство обработки информации многофункционального электронного состетофонендендоскопа содержит центральный микроконтроллер 1 со встроенным блоком 4 памяти, связанный с хранилищем 11 образцов фонограмм, выполненным с возможностью предварительной записи в его памяти образцов фонограмм звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека, а также блок 12 переключения режимов аускультации, вход которого соединен с первым управляющим выходом центрального микроконтроллера 1, первый выход подключен к управляющему входу хранилища 11 образцов фонограмм, а другие два выхода соединены, соответственно, с первым и вторым управляющими входами акустического приемника 5, информационный вход которого выполнен с возможностью подключения аускультационных микрофонов, а сигнальный выход соединен с входом АЦП 9, а также пульсоксиметрический измеритель 13, связанный с центральным микроконтроллером 1 и выполненный с возможностью подключения к пульсоксиметрическому датчику (зонду), при этом выход АЦП 9 подключен к сигнальному входу центрального микроконтроллера 1, к управляющему входу которого подключен орган 2 управления, например, кнопочная панель, а видеовыход соединен с дисплеем 3, при этом центральный микроконтроллер 1 выполнен с возможностью взаимодействия с ПК. Вновь введенными существенными признаками являются хранилище 22 образцов спектрограмм, выполненное с возможностью предварительной записи в его памяти образцов спектрограмм звуков, образующихся в процессе функционирования внутренних органов человека, и последовательно соединенные блок 10 ДПФ, спектроанализатор 21 и блок 23 принятия решений, при этом выход АЦП 9 соединен с входом блока ДПФ, хранилище 11 образцов фонограмм выполнено с дополнительным выходом, к которому подключен управляющий вход хранилища 22 образцов спектрограмм, а центральный микроконтроллер 1 выполнен с дополнительным портом, к которому подключены второй вход и выход блока 23 принятия решений.The considered information processing device of a multifunctional electronic state-of-the-art phonendendoscope contains a central microcontroller 1 with a built-in memory block 4 connected to a storage of 11 samples of phonograms, made with the possibility of pre-recording in its memory samples of phonograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, as well as a block 12 for switching modes auscultation, the input of which is connected to the first control output of the central microcontroller 1, the first output is connected to the control input of the repository 11 of phonogram samples, and the other two outputs are connected, respectively, to the first and second control inputs of the acoustic receiver 5, the information input of which is configured to connect auscultation microphones, and the signal output is connected to the input of the ADC 9, as well as the pulse oximetric meter 13, connected to the central microcontroller 1 and made with the ability to connect to the pulse oximeter yes sensor (probe), while the output of the ADC 9 is connected to the signal input of the central microcontroller 1, to the control input of which the control body 2 is connected, for example, a keypad, and the video output is connected to the display 3, while the central microcontroller 1 is designed to interact with a PC ... The newly introduced essential features are a storage of 22 samples of spectrograms, made with the possibility of pre-recording in its memory samples of spectrograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, and series-connected block 10 DFT, spectrum analyzer 21 and block 23 for making decisions, while the output of the ADC 9 connected to the input of the DFT unit, the storage of 11 samples of phonograms is made with an additional output, to which the control input of the storage 22 of samples of spectrograms is connected, and the central microcontroller 1 is made with an additional port to which the second input and output of the decision making unit 23 are connected.

Так же, как и в ближайшем аналоге, акустический приемник 5 содержит последовательно соединенные детектор 6, блок 7 фильтрации и усилитель 8, при этом вход детектора 6 и выход усилителя 8 являются, соответственно, входом и выходом акустического приемника 5, а управляющие входы детектора 6 и блока 7 фильтрации служат, соответственно, первым и вторым управляющими входами акустического приемника 5. Пульсоксиметрический измеритель 13 содержит микропроцессорный блок 15, источник 17 опорного напряжения и измерительную цепь, первый и второй входы которой выполнены с возможностью подключения к соответствующим выходам пульсоксиметрического датчика (зонда), первый и второй выводы микропроцессорного блока выполнены с возможностью подключения к соответствующим входам этого зонда, выход источника 17 опорного напряжения соединен с опорным входом измерительной цепи, при этом третий, четвертый, пятый и шестой выходы микропроцессорного блока 15 подключены, соответственно, к третьему, четвертому, пятому и шестому входам измерительной цепи, третий и четвертый выходы которой подключены, соответственно, к третьему и четвертому входам микропроцессорного блока 15, при этом измерительная цепь содержит первый 14 и второй 20 интеграторы со сбросом, первый 18 и второй 19 ФВЧ и дифференциальный усилитель 16, опорный вход которого соединен с опорным входом второго интегратора 20 со сбросом, неинвертирующий вход подключен к выходам первого и второго ФВЧ, а инвертирующий вход соединен с сигнальными входами первого и второго ФВЧ, при этом первый и второй сигнальные входы первого интегратора 14 со сбросом являются, соответственно, первым и вторым входами измерительной цепи, входы управления первого 14 и второго 20 интеграторов со сбросом служат, соответственно, третьим и четвертым входами измерительной цепи, пятый и шестой входы которой являются коммутационными входами, соответственно, первого и второго ФВЧ, выход дифференциального усилителя 16 подключен к сигнальному входу второго интегратора 20 со сбросом, выход которого служит третьим выходом измерительной цепи, опорным входом которой является опорный вход второго интегратора 20 со сбросом, а четвертым входом служит выход первого интегратора 14 со сбросом.As in the closest analogue, the acoustic receiver 5 contains a series-connected detector 6, a filtering unit 7 and an amplifier 8, while the input of the detector 6 and the output of the amplifier 8 are, respectively, the input and output of the acoustic receiver 5, and the control inputs of the detector 6 and the filtering unit 7 serve, respectively, the first and second control inputs of the acoustic receiver 5. The pulse oximetric meter 13 contains a microprocessor unit 15, a reference voltage source 17 and a measuring circuit, the first and second inputs of which are configured to be connected to the corresponding outputs of the pulse oximetry sensor (probe) , the first and second terminals of the microprocessor unit are configured to be connected to the corresponding inputs of this probe, the output of the reference voltage source 17 is connected to the reference input of the measuring circuit, while the third, fourth, fifth and sixth outputs of the microprocessor unit 15 are connected, respectively, to the third, fourth , fifth and the sixth inputs of the measuring circuit, the third and fourth outputs of which are connected, respectively, to the third and fourth inputs of the microprocessor unit 15, while the measuring circuit contains the first 14 and second 20 integrators with reset, the first 18 and second 19 HPFs and a differential amplifier 16, reference the input of which is connected to the reference input of the second integrator 20 with reset, the non-inverting input is connected to the outputs of the first and second high-pass filters, and the inverting input is connected to the signal inputs of the first and second high-pass filters, while the first and second signal inputs of the first integrator 14 with reset are, respectively, the first and second inputs of the measuring circuit, the control inputs of the first 14 and second 20 integrators with reset serve, respectively, the third and fourth inputs of the measuring circuit, the fifth and sixth inputs of which are switching inputs, respectively, of the first and second HPF, the output of the differential amplifier 16 is connected to signal input of the second integrator 20 s reset, the output of which serves as the third output of the measuring circuit, the reference input of which is the reference input of the second integrator 20 with reset, and the fourth input is the output of the first integrator 14 with reset.

Спектроанализатор 21 представляет собой процессор сверточной нейронной сети, самообучаемой на образцах спектрограмм звуков, относящихся к работе внутренних органов человека, регистрируемых в диапазоне частот до 20 кГц.Spectrum analyzer 21 is a processor of a convolutional neural network, self-learning on samples of spectrograms of sounds related to the work of human internal organs, recorded in the frequency range up to 20 kHz.

Рассматриваемое устройство обработки информации многофункционального электронного стетофонендоскопа, схема которого приведена на фиг. 1, работает следующим образом.The considered information processing device of a multifunctional electronic stethophonendoscope, the diagram of which is shown in Fig. 1 works as follows.

Как и в ближайшем аналоге, основными режимами являются, следующие: 1 - аускультация области сердца (режим Н), 2 - аускультация области легких (режим Р), 3 - аускультация области шеи (режим N) и 4 - аускультация кишечника (режим В). Порядок выбора указанных режимов аускультации может быть ситуативно изменен. Циклограмма работы предлагаемого устройства, одинакова во всех указанных режимах и задается путем выбора соответствующей программы работы центрального микроконтроллера 1 с помощью органа 2 управления, например, путем нажатия соответствующего переключателя режимов - кнопок H, P, N или В, расположенных на лицевой панели устройства. При этом на экране дисплея 3 появляется соответствующее выбранному режиму символьное обозначение.As in the closest analogue, the main modes are as follows: 1 - auscultation of the heart region (mode H), 2 - auscultation of the lung region (mode P), 3 - auscultation of the neck region (mode N) and 4 - auscultation of the intestines (mode B) ... The order of selection of these modes of auscultation can be changed on a case-by-case basis. The operating sequence of the proposed device is the same in all the indicated modes and is set by selecting the appropriate program of operation of the central microcontroller 1 using the control element 2, for example, by pressing the corresponding mode switch - buttons H, P, N or B located on the front panel of the device. In this case, the symbol corresponding to the selected mode appears on the display screen 3.

Одновременно из блока 4 памяти в центральный микроконтроллер 1 поступает ПО, соответствующее выбранному режиму аускультации. При размещении аускультационного микрофона на груди пациента в области сердца, звуки кровотока легочной артерии, трикуспидального и митрального клапанов сердца обнаруживаются как пиковая волна острого тона сердца с постоянным периодом. Эти звуки преобразуются аускультационным микрофоном в электрический сигнал, который вводится в акустический приемник 5, схема которого показана на фиг.2. Указанный сигнал поступает на первый вход детектора 6. Шум минимизируется с помощью блока 7 фильтрации. Сигнал аускультации усиливается в усилителе 8. Усиленный аналоговый сигнал пиковой волны преобразуется далее в цифровую фонограмму с помощью АЦП 9 и подается в блок 10 ДПФ и на сигнальный вход центрального микроконтроллера 1. Центральный микроконтроллер 1 запрашивает в хранилище 11 образцов фонограмм паттерн, соответствующий выбранному с помощью органа 2 управления режиму аускультации. Центральный микроконтроллер 1 сравнивает полученные цифровые фонограммы с соответствующими образцами фонограмм.At the same time, the software corresponding to the selected auscultation mode is supplied from the memory block 4 to the central microcontroller 1. When the auscultation microphone is placed on the patient's chest in the region of the heart, the sounds of pulmonary artery blood flow, tricuspid and mitral heart valves are detected as a peak wave of an acute heart sound with a constant period. These sounds are converted by an auscultation microphone into an electrical signal, which is input to an acoustic receiver 5, the diagram of which is shown in Fig. 2. The specified signal is fed to the first input of the detector 6. The noise is minimized by means of the filtering unit 7. The auscultation signal is amplified in the amplifier 8. The amplified analog signal of the peak wave is further converted into a digital phonogram using the ADC 9 and fed to the DFT unit 10 and to the signal input of the central microcontroller 1. The central microcontroller 1 requests the pattern corresponding to the pattern selected using organ 2 controls the mode of auscultation. The central microcontroller 1 compares the received digital phonograms with the corresponding samples of phonograms.

В ближайшем аналоге в качестве образцов фонограмм использовались стандартные (эталонные) фонограммы здорового человека. По отклонениям от нормы (стандарта) классифицировался вид заболевания. В рассматриваемом устройстве в качестве образцов фонограмм используются паттерны, характерные для определенных видов заболеваний. При этом в центральном микроконтроллере 1 осуществляется корреляционное сравнение прослушиваемой фонограммы с указанными образцами фонограмм, соответствующими различным заболеваниям, и по наибольшей амплитуде корреляционного пика определяется вид болезни. Поскольку область поиска ограничена фонограммами, относящимися только к области определенного внутреннего органа, например, сердца, то название заболевания определяется достаточно точно. Например, когда период сердечных биений постоянен, то это соответствует нормальному режиму работы сердца. Если период пиковой волны нерегулярен, то это означает наличие отклонения от нормы - аритмию. Если количество биений сердца в минуту превышает норму, то это отклонение определяется как тахикардия. Замедленное сердцебиение определяется как брадикардия. Зона поиска требуемого паттерна, соответствующего выбранному режиму аускультации, задают с центрального микроконтроллера 1. Одновременно, блок 12 переключения режимов аускультации, связанный с хранилищем 11 образцов фонограмм, формирует и подает на второй и третий входы акустического приемника 5 команды, определяющие параметры детектора 6 и блока 7 фильтрации, соответствующие выбранному режиму аускультации.In the closest analogue, standard (reference) phonograms of a healthy person were used as samples of phonograms. The type of disease was classified according to deviations from the norm (standard). In the device under consideration, patterns typical for certain types of diseases are used as samples of phonograms. In this case, in the central microcontroller 1, a correlation comparison of the listened soundtrack with the specified samples of soundtracks corresponding to various diseases is carried out, and the type of disease is determined by the largest amplitude of the correlation peak. Since the search area is limited to phonograms related only to the area of a certain internal organ, for example, the heart, the name of the disease is determined quite accurately. For example, when the heartbeat period is constant, then this corresponds to the normal mode of the heart. If the period of the peak wave is irregular, then this means the presence of a deviation from the norm - arrhythmia. If the number of heartbeats per minute exceeds the norm, then this deviation is defined as tachycardia. A slow heartbeat is defined as bradycardia. The search area for the desired pattern corresponding to the selected auscultation mode is set from the central microcontroller 1. At the same time, the auscultation mode switching unit 12, connected to the repository 11 of phonogram samples, generates and sends commands to the second and third inputs of the acoustic receiver 5 that determine the parameters of the detector 6 and the unit 7 filtration corresponding to the selected mode of auscultation.

Информация, полученная в центральном микроконтроллере 1 в результате описанной выше алгоритмической процедуры, отображается на экране дисплея 3. В первую очередь она необходима для выявления острых отклонений параметров сердечного кровотока от нормы и принятия срочных мер реагирования на угрожающую ситуацию (например, острую аритмию) и вызова скорой помощи. Кроме того, указанной информации бывает достаточно для постановки предварительного диагноза ряда заболеваний, выявляемых с помощью традиционной аускультации.The information received in the central microcontroller 1 as a result of the algorithmic procedure described above is displayed on the display screen 3. First of all, it is necessary to detect acute deviations of cardiac blood flow parameters from the norm and to take urgent measures to respond to a threatening situation (for example, acute arrhythmia) and call Ambulance. In addition, this information is sufficient to make a preliminary diagnosis of a number of diseases detected by traditional auscultation.

Для более надежной диагностики вида и стадии заболевания в рассматриваемом устройстве, как и в ближайшем аналоге, используется пульсоксиметрический измеритель 13, связанный с внешним пульсоксиметрическим датчиком (зондом).For a more reliable diagnosis of the type and stage of the disease in the device under consideration, as in the closest analogue, a pulse oximetric meter 13 is used, connected to an external pulse oximetry sensor (probe).

Этот функциональный узел позволяет определить значения кислородной сатурации SpO₂. и среднее число периодов переменной составляющей пульсовой волны за одну минуту, принимаемое в качестве оценки частоты пульса (ЧП) пациента. Пульсоксиметрический измеритель 13 в рассматриваемом устройстве выполнен по схеме, описанной в патенте RU №194911, А61В 5/00, А61В 5/1495, А61В 5/1455 (фиг. 3), которая работает следующим образом.This functional unit to determine the values of the oxygen saturation SpO _2. and the average number of periods of the variable component of the pulse wave per minute, taken as an estimate of the pulse rate (HR) of the patient. Pulse oximetry meter 13 in the device under consideration is made according to the scheme described in patent RU No. 194911, A61B 5/00, A61B 5/1495, A61B 5/1455 (Fig. 3), which works as follows.

В периоды излучения светодиодов пульсоксиметрического датчика (зонда) свет, прошедший сквозь ткань пальца пациента, попадает на поверхность фотодиода, анод и катод которого подключены к первому и второму сигнальным входам первого интегратора 14 со сбросом. Одновременно с этим на его управляющий вход подается команда микропроцессорного блока 15 на начало процесса интегрирования сигнала. По окончании этого процесса наступает сброс. В результате происходит преобразование тока фотодиода пульсоксиметрического зонда в напряжение, величина которого прямо пропорциональна длительности засветки. Это напряжение поступает на неинвертирующий вход дифференциального усилителя 16, опорный вход которого подключен к источнику 17 опорного напряжения. Кроме того, напряжение с первого интегратора 14 со сбросом поступает на выводы первого 18 и второго 19 фильтров высоких частот (ФВЧ), имеющих одинаковую схему построения. С ФВЧ 18 и 19 сигнал поступает на неинвертирующий вход дифференциального усилителя 16, на опорный вход которого при этом поступает постоянная составляющая сигнала с источника 17 опорного напряжения. Путем вычитания из сигнала его постоянной составляющей, формируется переменная составляющая сигнала. Дифференциальный усилитель 16 усиливает эту переменную составляющую и подает ее на сигнальный вход второго интегратора 20 со сбросом, который осуществляет дополнительное усиление переменной составляющей сигнала. При этом коэффициент усиления прямо пропорционален времени интегрирования, которое задается с помощью микропроцессорного блока 15. Постоянная и переменная составляющие сигнала, поступают в микропроцессорный блок 15, в котором они преобразуются в цифровую форму и обрабатываются в соответствии с расчетными операциями, позволяющими определить показатель оксигенации, и с помощью хранящейся в указанном вычислителе калибровочной характеристики определить значение кислородной сатурации SpO₂. Одновременно в указанном вычислителе фиксируется величина периода переменной составляющей сигнала. Среднее число периодов переменной составляющей за одну минуту принимается в качестве оценки ЧП пациента.During the periods of radiation of the LEDs of the pulse oximetric sensor (probe), the light that has passed through the tissue of the patient's finger hits the surface of the photodiode, the anode and cathode of which are connected to the first and second signal inputs of the first integrator 14 with reset. At the same time, a command from the microprocessor unit 15 is sent to its control input to start the signal integration process. At the end of this process, a reset occurs. As a result, the current of the photodiode of the pulse oximetric probe is converted into a voltage, the value of which is directly proportional to the duration of illumination. This voltage is supplied to the non-inverting input of the differential amplifier 16, the reference input of which is connected to the reference voltage source 17. In addition, the voltage from the first integrator 14 with reset is supplied to the terminals of the first 18 and second 19 high-pass filters (HPF) having the same construction circuit. From the high-pass filters 18 and 19, the signal is fed to the non-inverting input of the differential amplifier 16, at the reference input of which the constant component of the signal from the reference voltage source 17 is supplied. By subtracting its constant component from the signal, the alternating component of the signal is formed. Differential amplifier 16 amplifies this variable component and supplies it to the signal input of the second reset integrator 20, which additionally amplifies the variable component of the signal. In this case, the gain is directly proportional to the integration time, which is set using the microprocessor unit 15. The constant and variable components of the signal are fed to the microprocessor unit 15, in which they are converted into digital form and processed in accordance with the calculation operations that make it possible to determine the oxygenation index, and using stored in said calibration factor calculator to determine the value of the oxygen saturation SpO _2. At the same time, the specified calculator fixes the value of the period of the variable component of the signal. The average number of periods of the variable component per minute is taken as an estimate of the patient's RR.

Полученные значения кислородной сатурации SpO₂ и ЧП дополняют информацию, полученную чисто аускультационным путем, позволяя осуществить ограниченную предварительную дифференциальную диагностику возможных заболеваний. Однако, в сл4учае с COVID-19 этого не достаточно для того, чтобы достичь уровня достоверности диагностического прогноза, сопоставимого с биологическим ПЦР тестом.The obtained values of the oxygen saturation SpO ₂ and PE complement information obtained by purely auskultatsionnym, allowing to carry out limited pre differential diagnosis of possible diseases. However, in the case of COVID-19, this is not enough to achieve a level of diagnostic prediction reliability comparable to a biological PCR test.

Для этого необходимо осуществить анализ спектрального состава фонограмм, т.е. спектрограмм, причем для достижения уровня оценки, сопоставимого с биологическим тестированием - использовать при анализе математический аппарат ИНС.To do this, it is necessary to analyze the spectral composition of phonograms, i.e. spectrograms, and to achieve a level of assessment comparable to biological testing - to use the mathematical apparatus of ANN in the analysis.

Это и определяет существенные отличия предлагаемого устройства от его ближайшего аналога.This determines the essential differences between the proposed device and its closest analogue.

Одновременно с описанной процедурой предварительного анализа цифровой фонограммы производится спектральная обработка указанной фонограммы в блоке 10 ДПФ. Сформированная спектрограмма подается на первый вход спектроанализатора 21. Одновременно из хранилища 11 образцов фонограмм на управляющий вход хранилища 22 образцов спектрограмм подается сигнал поиска паттерна спектрограммы, соответствующего выбранному паттерну фонограммы. Найденный образец спектрограммы подается на второй вход спектроанализатора 21, в котором осуществляется анализ распределения спектральных мощностей в различных участках спектра с использованием математического аппарата ИНС. В основе алгоритмов указанного анализа лежат следующие предпосылки.Simultaneously with the described procedure for preliminary analysis of the digital phonogram, spectral processing of the said phonogram is performed in the DFT block 10. The generated spectrogram is fed to the first input of the spectrum analyzer 21. Simultaneously, from the storage 11 samples of phonograms to the control input of storage 22 samples of spectrograms, a signal is sent to search for a spectrogram pattern corresponding to the selected phonogram pattern. The found spectrogram sample is fed to the second input of the spectrum analyzer 21, in which the distribution of spectral powers in different parts of the spectrum is analyzed using the ANN mathematical apparatus. The algorithms for this analysis are based on the following prerequisites.

Известно, что звук, как акустическая волна, характеризуется двумя основными атрибутами амплитудой и частотой. Человек воспринимает амплитуду звуковой волны как громкость, а ее частоту как "музыкальную" высоту звука. Кроме этого, звук характеризуется тембровой окраской. Именно этот показатель, с одной стороны, легко воспринимается и распознается людьми, а с другой стороны, может служить идентификатором источника появления звуковых аномалий, вызванных болезнью. Из акустики известно, что тембровую окраску звуку придают гармоники колебания более высоких, кратных частот. Амплитуды и частоты отдельных гармонических составляющих акустического сигнала могут служить компонентами входного вектора для ИНС при ее использовании для распознавания вида и стадии заболевания.It is known that sound, like an acoustic wave, is characterized by two main attributes, amplitude and frequency. A person perceives the amplitude of a sound wave as loudness, and its frequency as a "musical" pitch. In addition, the sound is characterized by timbre coloration. It is this indicator, on the one hand, that is easily perceived and recognized by people, and on the other hand, it can serve as an identifier for the source of the appearance of sound anomalies caused by the disease. It is known from acoustics that the timbre coloring of the sound is given by the harmonics of the oscillations of higher, multiple frequencies. The amplitudes and frequencies of the individual harmonic components of the acoustic signal can serve as components of the input vector for the ANN when it is used to recognize the type and stage of the disease.

В предлагаемом устройстве спектроанализатор 21 представляет собой процессор с ПО на основе сверточной нейронной сети. Информацией для обучения ИНС, на базе которой реализован спектроанализатор 21, служат оцифрованные образцы спектрограмм звуков, зарегистрированных в медицинских учреждениях у пациентов, больных пневмонией, COVID-19 и другими похожими заболеваниями. Эти образцы хранятся в хранилище 22 образцов спектрограмм.In the proposed device, the spectrum analyzer 21 is a processor with software based on a convolutional neural network. Information for training the ANN, on the basis of which the spectrum analyzer 21 is implemented, are digitized samples of the spectrograms of sounds recorded in medical institutions in patients with pneumonia, COVID-19 and other similar diseases. These samples are stored in a repository of 22 spectrogram samples.

Суть операции свертки состоит в том, что каждый фрагмент массива данных умножается на матрицу (ядро) свертки поэлементно, а результат суммируется и записывается в аналогичную позицию выходного массива данных. Работа сверточной нейронной сети обычно интерпретируется как переход от конкретных особенностей обрабатываемого массива данных к более абстрактным деталям, и далее к еще более абстрактным деталям вплоть до выделения понятий высокого уровня. При этом сеть самонастраивается и сама вырабатывает необходимую иерархию абстрактных признаков (последовательности карт признаков), фильтруя маловажные детали входного массива данных и выделяя существенные.The essence of the convolution operation is that each fragment of the data array is multiplied by the convolution matrix (kernel) element by element, and the result is summed and written to a similar position in the output data array. The operation of a convolutional neural network is usually interpreted as a transition from the specific features of the processed data array to more abstract details, and then to even more abstract details up to the isolation of high-level concepts. In this case, the network self-adjusts and itself develops the necessary hierarchy of abstract features (sequences of feature maps), filtering unimportant details of the input data array and highlighting essential ones.

В классической модели персептрона, представляющего собой компьютерную версию восприятия информации человеческим мозгом, каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего слоя, причем каждая связь имеет свой персональный весовой коэффициент. Персептрон состоит из трех типов элементов, а именно, поступающие от сенсорных элементов сигналы передаются ассоциативным элементам, а затем реагирующим элементам. Таким образом, персептроны позволяют создать набор «ассоциаций» между входными стимулами и необходимой реакцией на выходе. В биологическом плане это соответствует преобразованию, например, звуковой информации в физиологический ответ от двигательных нейронов. В сверточной нейронной сети в операции свертки используется лишь ограниченная матрица весов небольшого размера, которую «двигают» по всему обрабатываемому слою (в самом начале - непосредственно по входному массиву), формируя после каждого сдвига сигнал активации для нейрона следующего слоя с аналогичной позицией. То есть для различных нейронов выходного слоя используются одна и та же матрица весов, которую также называют ядром свертки. Ее интерпретируют как кодирование какого-либо признака. Тогда следующий слой, получившийся в результате операции свертки такой матрицей весов, показывает наличие данного признака в обрабатываемом слое и его местоположение, формируя так называемую карту признаков. Ядра свертки формируются самостоятельно путем обучения сети классическим методом «обратного распространения ошибки». Это метод вычисления градиента, который используется при обновлении весов многослойного персептрона. Итеративный градиентный алгоритм используется с целью минимизации ошибки работы многослойного персептрона и получения желаемого выхода. Основная идея этого метода состоит в распространении сигналов ошибки от выходов сети к ее входам, в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы.In the classical model of the perceptron, which is a computer version of the perception of information by the human brain, each neuron is connected to all neurons of the previous layer, and each connection has its own personal weighting coefficient. The perceptron consists of three types of elements, namely, the signals coming from the sensory elements are transmitted to the associative elements, and then to the reacting elements. Thus, perceptrons make it possible to create a set of "associations" between input stimuli and the required output response. Biologically, this corresponds to the transformation, for example, of sound information into a physiological response from motor neurons. In a convolutional neural network, the convolution operation uses only a limited matrix of small weights, which is "moved" over the entire processed layer (at the very beginning - directly along the input array), forming after each shift an activation signal for the neuron of the next layer with a similar position. That is, the same weight matrix is used for different neurons of the output layer, which is also called the convolution kernel. It is interpreted as encoding a feature. Then the next layer, resulting from the convolution operation with such a matrix of weights, shows the presence of this feature in the processed layer and its location, forming a so-called feature map. Convolution kernels are formed independently by training the network using the classical "error backpropagation" method. This is a gradient computation method that is used when updating the weights of a multilayer perceptron. An iterative gradient algorithm is used to minimize the error in the operation of the multilayer perceptron and obtain the desired output. The main idea of this method is to propagate error signals from the network outputs to its inputs, in the direction opposite to the forward propagation of signals in normal operation.

В результате цифровой обработки спектральной информации звукового диапазона с помощью описанного выше алгоритма сверточной нейронной сети на выходе спектроанализатора 21 формируется кодовое сообщение о наличии у пациента пневмонии, COVID-19 и пр., а также о предполагаемой степени тяжести этого заболевания, аналогично тому, как это осуществляется в вышеупомянутом ПО «КТ-калькулятор» при диагностировании ковидной пневмонии с помощью компьютерного томографа (https://tass.ru/moskva/10257987).As a result of digital processing of spectral information of the audio range using the above-described convolutional neural network algorithm, at the output of the spectrum analyzer 21, a code message is generated about the presence of pneumonia, COVID-19, etc. is carried out in the aforementioned software "CT-calculator" when diagnosing covid pneumonia using a computer tomograph (https://tass.ru/moskva/10257987).

Указанное кодовое сообщение поступает на первый вход блока 23 принятия решений, на второй вход которого подается другое кодовое сообщение, сформированное центральным микроконтроллером 1 по результатам обработки аускультационных фонограмм и результатов инструментальных измерений с помощью пульсоксиметрического измерителя 13 физиологических параметров пациента (SpO₂ и ЧП). Эта информация увеличивает размерность вектора признаков болезни, по которому принимается решение, то есть играет роль, аналогичную «результатам короткого опроса по симптоматике» в ранее упоминавшемся методе «COVID-19 по кашлю», разработанном лабораторией ИИ компании «Сбер» (https://ria.ru/20210112/koronavirus-1592686640.html). Однако в рассматриваемом случае указанная информация получается не в результате субъективной оценки пациентом своего самочувствия, и/или столь же субъективной реакции врача на внешний вид тестируемого, а путем математической обработки с помощью алгоритмов ИНС совокупности инструментальных измерений наиболее индикативных показателей, и потому является значительно более достоверной.Said code message arrives at the first input of decision-making block 23, the second input of which is supplied another code message generated by a central microcontroller 1 for the results of processing auskultatsionnyh phonograms and instrumental measurement results using a measuring instrument 13 pulsoksimetricheskogo physiological parameters of a patient (SpO ₂ and PE). This information increases the dimension of the vector of signs of the disease, on which a decision is made, that is, it plays a role similar to the "results of a short survey on symptoms" in the previously mentioned COVID-19 cough method, developed by the AI laboratory of the Sberbank company (https: // ria.ru/20210112/koronavirus-1592686640.html). However, in the case under consideration, this information is obtained not as a result of the patient's subjective assessment of his well-being, and / or the doctor's equally subjective reaction to the patient's appearance, but by mathematical processing using ANN algorithms of the set of instrumental measurements of the most indicative indicators, and therefore is much more reliable ...

Таким образом, предложенная совокупность общих с ближайшим аналогом и отличительных существенных признаков позволяет получить ожидаемый технический результат, заключающийся в создании устройства, расширяющего существующий арсенал неинвазивных средств тестирования и дифференциальной диагностики респираторных заболеваний типа ОРВИ, пневмонии, COVID-19 и пр. Предложенное устройство является новым и промышленно реализуемым на существующем уровне электроники, вычислительной техники и программного обеспечения, используемого для обработки на базе алгоритмов искусственных нейронных сетей медицинской информации.Thus, the proposed set of common with the closest analogue and distinctive essential features makes it possible to obtain the expected technical result, which consists in creating a device that expands the existing arsenal of non-invasive means of testing and differential diagnosis of respiratory diseases such as ARVI, pneumonia, COVID-19, etc. The proposed device is new. and industrially implemented at the existing level of electronics, computer technology and software used for processing medical information based on algorithms of artificial neural networks.

Claims

1. A device for processing information of a multifunctional electronic stethophonendoscope, containing a central microcontroller with a built-in memory unit associated with a storage of phonogram samples, made with the possibility of pre-recording in its memory samples of phonograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, as well as a block for switching modes of auscultation, the input of which is connected to the first control output of the central microcontroller, the first output of which is connected to the control input of the repository of phonogram samples, and the other two outputs are connected, respectively, to the first and second control inputs of the acoustic receiver, the information input of which is configured to connect auscultation microphones, and the signal the output is connected to the input of the analog-to-digital converter (ADC), while the ADC output is connected to the signal input of the central microcontroller, to the control input of which a control is connected, such as as a button panel, and the video output is connected to the display, while the central microcontroller is designed to interact with external information and communication devices, such as a personal computer, characterized in that a pulse oximetric meter is inserted into it, connected to the central microcontroller and made with the ability to connect to a pulse oximetric sensor, as well as a storage of spectrogram samples, made with the possibility of pre-recording in its memory samples of spectrograms of sounds generated during the functioning of human internal organs, and a series-connected block of discrete Fourier transform (DFT), a spectrum analyzer and a decision-making block, while the output The ADC is connected to the input of the DFT unit, the storage of phonogram samples is made with an additional output, to which the control input of the storage of spectrogram samples is connected, and the central microcontroller is made with an additional port to which The second input and output of the decision-making block are found.

2. A processing device according to claim 1, characterized in that the acoustic receiver contains a detector, a filtering unit and an amplifier connected in series, the detector input and the amplifier output being, respectively, the information input and signal output of the acoustic receiver, and the control inputs of the detector and the unit filtering serve, respectively, the first and second control inputs of the acoustic receiver.

3. The processing device according to claim 1, characterized in that the pulse oximetric meter contains a microprocessor unit, a reference voltage source and a measuring circuit, the first and second inputs of which are configured to be connected to the corresponding outputs of the pulse oximetric sensor, the first and second outputs of the microprocessor unit are configured connections to the corresponding inputs of this sensor, the output of the reference voltage source is connected to the reference input of the measuring circuit, while the third, fourth, fifth and sixth outputs of the microprocessor unit are connected, respectively, to the third, fourth, fifth and sixth inputs of the measuring circuit, the third and fourth outputs which are connected, respectively, to the third and fourth inputs of the microprocessor unit, while the measuring circuit contains the first and second integrators with reset, the first and second high-pass filters and a differential amplifier, the reference input of which is connected to the reference input of the second integrator with reset, the non-inverting input is connected to the outputs of the first and second high-pass filters, and the inverting input is connected to the signal inputs of the first and second high-pass filters, while the first and second signal inputs of the first integrator with reset are, respectively, the first and second inputs of the measuring circuits, the control inputs of the first and second integrators with reset serve, respectively, the third and fourth inputs of the measuring circuit, the fifth and sixth inputs of which are the switching inputs, respectively, of the first and second high-pass filters, the output of the differential amplifier is connected to the signal input of the second integrator with reset , the output of which serves as the third output of the measuring circuit, the reference input of which is the reference input of the second integrator with reset, and the fourth input is the output of the first integrator with reset.

4. A processing device according to claim 1, characterized in that the spectrum analyzer is a processor of a convolutional neural network, self-learning on samples of spectrograms of sounds related to the work of human internal organs.