S'abonner

Estimation of Respiratory Nasal Pressure and Flow Rate Signals Using Different Respiratory Sound Features - 07/12/22

Doi : 10.1016/j.irbm.2021.12.002 
J. Fu a, 1, W.-N. Teng b, 1, W. Li d, Y.-W. Chiou b, D. Huang c, J. Liu d, C.-K. Ting b, M.-Y. Tsou b, L. Yu a,
a Department of Biomedical Engineering, School of Intelligent Medicine, China Medical University, No. 77 Puhe Road, Shenyang North New Area, Shenyang, Liaoning 110122, PR China 
b Department of Anesthesiology, Taipei Veterans General Hospital and National Yang-Ming University, 201 Shipei Road, Beitou Dist, Taipei 11217, Taiwan 
c Department of Intelligent computing, School of Intelligent Medicine, China Medical University, No. 77 Puhe Road, Shenyang North New Area, Shenyang, Liaoning 110122, PR China 
d Department of Nuclear Medicine, Zhongnan Hospital of Wuhan University, 169, East Lake Road, Wuchang Dist, Wuhan, Hubei 430071, PR China 

Corresponding author.

Abstract

Background

Respiratory sounds are associated with the flow rate, nasal flow pressure, and physical characteristics of airways. In this study, we aimed to develop the flow rate and nasal flow pressure estimation models for the clinical application, and find out the optimal feature set for estimation to achieve the optimal model performance.

Methods

Respiratory sounds and flow rate were acquired from nine healthy volunteers. Respiratory sounds and nasal flow pressure were acquired from twenty-three healthy volunteers. Four types of respiratory sound features were extracted for flow rate and nasal flow pressure estimation using different estimation models. Effects of estimations using these features were evaluated using Bland-Altman analysis, estimation error, and respiratory sound feature calculation time. Besides, expiratory and inspiratory phases divided estimation errors were compared with united estimation errors.

Results

The personalized logarithm model was selected as the optimal flow rate estimation model. Respiratory nasal flow pressure estimation based on this model was also performed. For the four different respiratory sound features, there is no statistically significant difference in flow rate and pressure estimation errors. LogEnvelope was, therefore, chosen as the optimal feature because of the lowest computational cost. In addition, for any type of respiratory sound feature, no statistically significant difference was observed between divided and united estimation errors (flow rate and pressure).

Conclusion

Respiratory flow rate and nasal flow pressure can be estimated accurately using respiratory sound features. Expiratory and inspiratory phases united estimation using respiratory sounds is a more reasonable estimation method than divided estimation. LogEnvelope can be used for this united respiratory flow rate and nasal flow pressure estimation with minimum computational cost and acceptable estimation error.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Respiratory flow rate and nasal flow pressure can be estimated accurately using respiratory sound features.
Personalization model is the optimal model for estimation.
Log of the envelope is select as the optimal feature for minimum computational cost and acceptable estimation error.
No statistically difference between errors of divided and united estimation.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Respiratory sound features, Respiratory flow rate estimation, Respiratory nasal pressure estimation, Expiratory and inspiratory phases divided and united estimation


Plan


© 2021  AGBM. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 43 - N° 6

P. 694-704 - décembre 2022 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Implication of the Nature and Texturation of Silicone Surfaces on the Grafting of PolyNaSS, a Bioactive Polymer
  • M. Lam, C. Falentin-Daudré
| Article suivant Article suivant
  • Decision Tree in Working Memory Task Effectively Characterizes EEG Signals in Healthy Aging Adults
  • H. Javaid, R. Manor, E. Kumarnsit, S. Chatpun

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.