文摘
咳嗽是一种常见的许多呼吸道疾病的症状。许多医学文献强调自动系统,客观和可靠的检测咳嗽事件是重要的,非常有前途的检测在慢性咳嗽的疾病病理严重程度。为了追踪以听力咳嗽监测系统的发展现状,我们简要地描述了客观的历史咳嗽检测,然后说明了咳嗽声生成原则。可能的端点的咳嗽的临床研究,包括咳嗽频率、强度咳嗽,咳嗽的声音,和声学特性进行分析。最后,我们介绍一些成功的咳嗽详细监测设备及其识别算法。它可以获得,首先,声学变异性咳嗽的声音在和个人之间很难评估强度的咳嗽。此外,现在正在取得很大的进步在以听力咳嗽检测。此外,准确便携式客观监测系统可广泛应用于家庭护理和临床试验在不久的将来。
1。介绍
咳嗽是一种常见的但复杂的呼吸道疾病的症状。这个症状也是人们就医的原因在美国和中国1,2]。尽管咳嗽诊断的重要性也承认学术组织(2- - - - - -4]近年来,没有黄金标准评估咳嗽由于缺少咳嗽频率和严重程度的客观和准确的措施(5]。变成慢性咳嗽的时候,所以非常不愉快和痛苦的慢性咳嗽患者的生活质量有显著减少(6]。卫生保健成本、医疗咨询、药物使用因此成为他们(沉重的负担7]。咳嗽严重程度目前是主观的评价:它包含视觉模拟量表(血管),与健康有关的生活质量(HRQOL)、莱斯特咳嗽问卷(LCQ) cough-specific生活质量问卷(CQLQ),等等(8,9]。他们已经确认在慢性或急性咳嗽的临床试验(9]。然而,这些工具完成通过病人自己或父母(10],因此它是在冲突与临床试验的主要结果衡量的标准应该是客观的。此外,一些文献表明,客观咳嗽频率显示器可能没有与咳嗽的主观评价方法(11,12]。这可能是由于不同的标准中使用这些工具。医学文献表明客观可靠的工具来测量的必要性咳嗽的严重程度(3]。
早在1950年代,一些试图客观监测咳嗽了13]。从那时起,已经有三个主要方法记录咳嗽。一个是基于口中气流测量获得的流动态咳嗽(14,15]。然而,这种方法不适合连续监测门诊环境(16]。第二个是基于胸部的运动。例如,一些研究人员(17)发明了一个基于重力感应系统,使用了一个加速度计放置在志愿者的胸壁记录咳嗽的事件,但这样的系统需要人员手工计算咳嗽。测量咳嗽的声音,最后一个,更加普遍,因为电脑技术的进步和便携式数字录音设备的可用性18]。
潜在疾病决定咳嗽声音的物理特征(19];咳嗽被描述为干、湿、宽松,或提高,取决于咳痰和声音质量。因此,方法基于咳嗽声音的计数和分类咳嗽事件已经开发出来。本文重点介绍以听力的方法和系统的分析和测量咳嗽。
2。咳嗽声音的基础知识
咳嗽的气流和声学信号如图1。如图,一个深的灵感通常开始一个经典咳嗽,声门关闭紧随其后。声门关闭期间,呼吸肌肉收缩对声门关闭,那么的突然开放声门发生瞬态和快速呼气气流伴随着典型的咳嗽声。有时,一些进一步部分声门关闭导致一些额外的表达声音,也称为咳嗽序列(6,20.]。然而,咳嗽声音的起源尚不清楚,因为喉部结构的共振鼻和胸腔都参与了咳嗽的咳嗽和他们的角色在某种程度上是不确定的(21]。
(一)
(b)
典型的咳嗽声音通常分为三个阶段(如图2)[3):(1)一个爆炸性的过期由于声门突然打开,(2)中间阶段衰减的咳嗽声音,和(3)表达阶段由于声带的闭合。事实上,有各种各样的咳嗽发生的模式;例如,一些咳嗽声音只有两个阶段(中间阶段和表达阶段)和爆炸性阶段通常长时间因为某些疾病。
3所示。咳嗽端点的客观评估
咳嗽频率评估被认为是黄金标准的客观评估咳嗽(8]。除了它之外,强烈的咳嗽,咳嗽的模式,和咳嗽声音的声学属性可能用于临床端点(3,8]。
3.1。咳嗽频率
根据第二部分,即使存在多种模式的咳嗽很难识别和量化咳嗽,咳嗽可以量化在四个不同的方面22]:(1)爆炸性的咳嗽声音:特征的数量爆炸性的咳嗽的冲动(2)咳嗽秒:秒,小时有最低数量爆炸性阶段(3)咳嗽呼吸:呼吸率包括至少一个咳嗽(4)咳嗽时代:咳嗽声音的数量不超过两秒每个咳嗽的时间间隔。
这些指标的有效性在其他仍在进行的研究。
这些方法用于计算咳嗽事件,目前尚不清楚他们是否比另一种更有效。之间有良好的线性关系爆炸性的咳嗽声音和在不同情况下咳嗽秒。咳嗽时代不太相关的爆炸性的咳嗽声音(6,23]。因此,当前慢性咳嗽频率显示器通常使用炸药咳嗽声音来评估咳嗽频率(22]。
24小时咳嗽频率被证明是正确的和有效的33名健康受试者的纵向观察研究急性咳嗽(24]。4小时发现咳嗽频率响应的改善咳嗽严重100年试验的治疗后慢性咳嗽患者(25]。
3.2。咳嗽强度
慢性咳嗽是一种常见的重要的生理和心理条件相关的发病率。但有一个弱关系健康相关的生活质量和咳嗽频率(26]。这导致了一些病人的咳嗽强度(可能是重要的27,28]。自愿的强度、诱导和自发的咳嗽一直研究[29日,30.),咳嗽和峰值流量,胃食管压力,压力是重要的和相关的慢性咳嗽患者咳嗽强度的措施(31日]。以上指标的局限性,他们入侵或不切实际的测量在一个动态设置(8]。因此,咳嗽声是一个潜在的咳嗽强度的测量。
咳嗽强度可能被咳嗽声功率,测量峰值能量,和平均能量(31日,32),这些指标可以计算为一个时间窗口,一个0.5秒的持续时间从一个组第1阶段,咳嗽声音的爆炸性阶段(32]。但是,更多的研究应该评估咳嗽声音响应的测量咳嗽强度。
3.3。咳嗽咳嗽声音的模式和声学属性
咳嗽模式和病人的咳嗽声音的质量可能反映出有用的信息关于他们的条件。咳嗽模式和一些咳嗽声音的特性可能是端点的临床实验(33]。然而,应该进行更多的研究来研究咳嗽模式之间的关系(或声咳嗽声音的属性)和illness-triggering咳嗽。
4所示。以听力咳嗽监测系统
在咳嗽声音的分析,研究人员关注两个方面:一是咳嗽的研究记录和监测设备,另一个是咳嗽声音处理算法的研究。
如前所述,咳嗽频率是最有价值的客观咳嗽评估指数(34]。同时,咳嗽频率监测技术也最成熟之一目前客观咳嗽评估技术研究22]。手动计数咳嗽的声音仍是参考标准,因为与其他工具相比,人类的耳朵最好执行计数咳嗽事件(35,36]。即便如此,艰苦和耗时的手工计数咳嗽的性质事件限制了其在大规模的研究和临床应用可行性(35]。因此,自动监测咳嗽咳嗽的声音是一个客观的发展趋势评价。
目前还没有准确的完全自动化的咳嗽探测系统,因为它是具有挑战性的复制人耳检测性能的咳嗽的声音。最近,科技进步在数字存储设备和声音传感器使其便携、准确记录咳嗽的声音。几个咳嗽监视器已经开发出来,单独采用音频信号(麦克风话筒和/或接触)或结合加速度计等传感器,pneumographic带,肌电图电极,电极心电描记法、感应体积描记法和脉氧仪(在图3)。Drugman et al。37)发现,其中表现最好的音频麦克风咳嗽检测传感器。因此,我们可以把这些现有的咳嗽频率显示器分为两个部分:一个只使用音频信号,另一个使用混合信号。
4.1。咳嗽监视器自成一派
一些咳嗽显示器使用音频。船体自动咳嗽计数器(直接使用,Castlefield医院、船体、英国)使用声波测井麦克风来记录24小时(图周围走动的声音4(一))。它使用一个人工神经网络(ANN)来检测信号处理后咳嗽。系统可以自动标签咳嗽但计数手动咳嗽。在测试的33慢性咳嗽患者,80%的使用提出了一种灵敏度(55 - 100%)和96%的特异性38]。超过24小时记录和需要进一步评估不同的条件。
(一)
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(d)
(e)
莱斯特咳嗽监视器(LCM, Glenfield医院,莱斯特,英国)由声波测井麦克风和MP3数字录音设备(34)(图4 (b))。它还允许24小时录音。基于隐马尔可夫模型的关键字识别方法应用于该系统选择可能咳嗽片段(39]。然后,人类专家选择其中一些咳嗽声音来开发一个统计模型来适应当前的记录。最后,设计模型是用于处理整个记录。结果,系统的敏感性是91%,特异性是99%40]。系统已经用于临床试验(41]。骗子等。(42)船体组成的混合动力系统使用自动咳嗽计数器(使用)和莱斯特咳嗽监控(LCM)软件测量咳嗽频率在COPD恶化恢复期,取得整体的敏感性为57.9%,特异性为98.2%。
VitaloJAKTM系统(肺活量描记器有限公司,白金汉,英国大学医院南曼彻斯特,英国)是一个半自动的咳嗽和两个传感器(图记录装置4 (c))。一个是自由空间电容式传声器手动验证,和另一个是胸壁air-coupled电容式传声器记录咳嗽声音(43]。一个算法基于中值频率阈值用于压缩24小时咳嗽录音到平均1.5小时时间。这个系统是准确但劳动密集型和费时,因为手工计数(44]。该系统灵敏度达到99%以上在十个病人[24 h动态上下文43),它可用于准确测量儿童咳嗽频率(45]。
Drugman等人设计了一个使用ann声学系统测试在各种情况下从十个健康受试者自愿咳嗽敏感性和特异性的约95% (46]。在[16),一个精确的和当中咳嗽监测采用低成本的移动麦克风拉尔森等提出的。他们用主成分分析(PCA)和随机森林分类器来重建和分类的咳嗽声音真阳性率平均为92%,假阳性率0.5%受试者在野外。他们的系统是因此能够保护个人隐私。Amrulloh等人试图设计一个自动化的方法来自动识别从小儿咳嗽段录音,取得了93%和98%的敏感性和特异性分别为(5]。
4.2。咳嗽监视器与混合信号
有两个商业系统使用多个信号检测咳嗽。更衣室™(Vivometrics、圣地亚哥、钙、美国)出现在2005年。它包括几个传感器集成在一件衬衫穿的用户:心电图,感应体积描记法,使用硬件加速计,联系麦克风放在喉咙(图4 (d))。该设备实现了敏感性为78.1%,特异性为99.6%。不巧的是,更衣室不再可用在2009年由于公司的清算。
表示“肺”的Track-CC [47](以色列海法KarmelSonix有限公司)包括一个压电带监测胸壁运动,一个翻领麦克风,和两个麦克风放在胸腔气管和接触(图4 (e))。设备已经在健康志愿者测试大约2 h模拟在不同的情况下咳嗽(虽然走路,爬楼梯,虽然在仰卧位和坐在嘈杂的环境)。设备达到91%的敏感性检测炸药咳嗽声音和94%的特异性自愿咳嗽(47]。然而,在特纳和Bothamley为首的一项研究中,26%的设备只有一个灵敏度检测咳嗽被耳朵(35),它表现很好当检测急性哮喘咳嗽引起的48]。
4.3。理想的咳嗽频率显示器
理想的回廊咳嗽监控系统将这些特征(3,49]:移动性,unobtrusiveness、密实度和隐私保护。更重要的是,它可以允许24小时自动可靠的记录和区分咳嗽和其他声音与高灵敏度、高特异性、比例假阳性事件真阳性事件。音频咳嗽上述监测系统满足了这些要求,但大量的noncough声音限制咳嗽监测系统的发展。
5。咳嗽声音处理算法
自动检测咳嗽事件需要一些伟大的至少四个主要问题的答案39,50,51):(1)减少环境噪音:这是一个重要的问题在以听力检测系统;(2)分化从病人的声音,特别是讲话,大笑,和打喷嚏:即使是最严重的咳嗽是远远超过的交谈;(3)的变异性咳嗽声学:内部和个人之间,结合不同的呼吸道疾病的额外的复杂性;和(4)分类干或湿咳嗽:这是一个重大的医学指标。目前,世界各地的多学科的研究团队正试图利用模式识别技术如神经网络、支持向量机(SVM),和朴素贝叶斯分类器(贝叶斯)来管理这些问题。
通用工作流的自动评估咳嗽中使用文献[52,53显示在图5。声音信号通常是被一个麦克风,和第一步旨在消除沉默信号。接下来,提取各种功能需要,但这导致了大量的数据。因此,降维是由只选择最相关的。最后,选择了数据集的一部分作为训练数据训练分类器。之后,其余的数据集是用于测试。
6。除沉默
咳嗽声音的原始数据含有大量无声片段,其强度较低。删除沉默是需要节省存储空间。在许多文献[25,37,54),帧处理是第一,然后咳嗽事件的开始时间和结束时间由双阈值法校准使用时域特性,讨论二阶导数过零率和能源等熵。
的能量熵分割音频帧表示强度。可以通过以下公式计算: 在哪里代表着咳嗽声单帧处理后。
讨论二阶导数过零率(ZCR) [55标志的比例变化的一个信号。它能增强咳嗽声音端点的检测的准确性。它被定义为 在哪里代表着咳嗽声单帧处理后并签字(一个1如果一个大于零,如果否则0。
6.1。特征提取
沉默去除后,咳嗽识别主要涉及从咳嗽中提取特征数据,然后输入到分类器模型。功能可以检测到从时域信号如上所述56)或从频域信号。一些特性已经成功地应用于监视咳嗽事件,包括mel-frequency cepstral系数(MFCCs)和特征参数由卷积神经网络(CNN)学习。
但是。Mel-Frequency Cepstral系数(MFCCs)
MFCC是基于人类的听觉机制。主观感知的频率不是线性的,它遵循了经验公式(57]: 在哪里梅尔和知觉频率f是实际的赫兹的频率。
因此,咳嗽的频率信号通常转化为感性的频率,它可以模拟听觉处理更好。具体步骤如下(58- - - - - -61年]:(我)Preemphasize高频帧,并添加窗口。(2)每一帧信号的傅里叶变换。(3)计算每一帧的谱线能量的数据。(iv)计算的能量在每个日志的mel频率。(v)执行结果的离散余弦变换实现第四步。(vi)MFCCs是系数的结果,通常第一12个系数。
6.1.2。卷积神经网络(CNN)
CNN是一种有效的识别方法最近已开发,吸引了广泛的关注。一般来说,CNN的基本结构由两层;一个是特征提取层。每个神经元的输入是与当地的接受域的上一层,和部分提取的特征。一旦当地特性是其他特征提取及其位置关系可以确定,另一个是网络层功能映射。每个计算层由多个特征图,这是一个平面,和所有神经元的权重都是平等的。
6.2。学习分类器
有几种分类算法检测咳嗽,如支持向量机(SVM),朴素贝叶斯分类器(贝叶斯),神经网络(NN),隐马尔科夫模型(HMM)和动态时间规整(DTW) (62年]。一些研究已经进行了相互比较分类器算法(57]。性能措施解释如下(63年]:(1)准确的比例是样本正确分类的测试数据集。(2)敏感性措施阳性的比率是完全确定。灵敏度是指积极正确分类样本的比例和真阳性样本。(3)特异性措施底片的比例是公认的本质。特异性可以计算正确分类的比例负样本和真阴性样品。
这些算法的优点和缺点不能确定因为不同实验的结果是不同的34,64年]。然而,MFCCs + SVM使用更广泛的(65年,66年),而神经网络具有潜力模型,实现准确的识别(67年,68年]。
7所示。未来的应用以听力咳嗽监控
以听力咳嗽监测在国内医疗设备潜在的广泛应用,临床试验,开发新的咳嗽疗法。
7.1。家庭护理中的应用
慢性咳嗽在老年人中很常见,慢性咳嗽在日常生活的客观监测有助于提高老年人的生活质量与慢性咳嗽69年,70年]。许多医生压力儿童哮喘的早期诊断的重要性和小儿肺炎(71年- - - - - -73年]。客观咳嗽评估提供了这种情况的概率。据报道,客观咳嗽监测有助于小儿肺炎的诊断和治疗71年]。表示“肺”的Track-CC KarmelSonix有限公司生产的达到一个伟大的赞美在哮喘的诊断72年]。咳嗽监控装置的发展,它可以广泛应用于未来的家庭护理。
7.2。对治疗和新的Antitussives
临床治疗试验的一个关键部分慢性咳嗽的诊断和管理(74年]。一些研究调查了最重要的区别目前用的咳嗽频率监测,(24,75年]。咳嗽监视器的首选咳嗽的客观评价,这样他们更广泛应用于临床试验为主要的端点。咳嗽显示器将成为一个重要的一部分,了解常见的呼吸道疾病患者的反应。
近年来,小说antitussives正在发展,但主要结果衡量能止咳的药物仍然是主观的,这损害了病人的利益。许多医学文献指出一项随机、安慰剂对照、双盲的临床试验是黄金标准(76年,77年]。主要终点应该是客观的78年,79年]。客观咳嗽监测将是一个理想的工具,如果它能成功地证明小说antitussives的临床疗效。此外,主观措施结果将用于评估症状和健康相关的生活质量。
8。结论
咳嗽是最重要的一个呼吸道症状的临床试验,而咳嗽严重程度的客观指标严重缺席。这是因为咳嗽频率,咳嗽咳嗽强度和其他客观评估指标不能准确测量由于技术条件。这种情况已经改良,录音和监控技术的发展在过去的20年。
咳嗽的产生不仅与声带也到肺部,和咳嗽的声音包含丰富的个人信息。以听力咳嗽显示器正在显现。本文的基本原理、硬件组成、咳嗽和实验结果的监测仪器进行了详细分析。本文还分析客观评估算法的咳嗽和他们的优点和缺点。
以听力咳嗽探测系统正越来越多地应用于临床研究。他们正变得越来越重要,研究咳嗽。自动化咳嗽算法被开发的质量和处理速度,以听力咳嗽监视器会改变患者对治疗的反应的评估并输入许多家庭在不久的将来。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。