Цифровий медичний фонендоскоп з алгоритмами обробки та аналізу біоакустичних сигналів

I.T. Когут; Н.В. Шкварок; Т.І. Комаришин

doi:10.15330/itee.2025.3.01

Автор(и)

I.T. Когут Карпатський національний університет імені Василя Стефаника https://orcid.org/0000-0001-5524-1790
Н.В. Шкварок Карпатський національний університет імені Василя Стефаника
Т.І. Комаришин Карпатський національний університет імені Василя Стефаника https://orcid.org/0009-0007-1178-8146

DOI:

https://doi.org/10.15330/itee.2025.3.01

Ключові слова:

акустична діагностика, аускультація, біоакустичні сигнали, цифровий фонендоскоп, цифрова обробка сигналів, програмне забезпечення медичних пристроїв, фонокардіографія

Анотація

У роботі коротко наведено результати експериментальних досліджень з розробки цифрового медичного мобільного фонендоскопа для оперативної діагностики серцево-легеневих патологій людини. Запропонований системний підхід до проєктування апаратної та програмної частин на базі Arduino Nano разом з Blue Tooth HC-06 дозволить забезпечити можливості високої функціональності, масштабованості та практичної цінності цифрового фонендоскопа. Діагностика стану людини методами цифрової фонендоскопії підвищить об’єктивність аускультації та мінімізує вплив людського фактору. Такий фонендоскоп можу інтегруватися з хмарними сервісами з можливостями дистанційного аналізу та телемедичного консультування й дистанційної передачі даних спеціалістам.

Посилання

V. Geroimenko, Ed., Augmented Reality and Artificial Intelligence. Cham: Springer Nat. Switz., 2023. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-27166-3.

K. S. Malakhov, “Insight into the Digital Health System of Ukraine (eHealth): Trends, Definitions, Standards, and Legislative Revisions,” Int. J. Telerehabil., vol. 15, no. 2, Dec. 2023. doi: https://doi.org/10.5195/ijt.2023.6599.

B. S. Dzundza, I. T. Kohut, V. I. Holota, L. V. Turovska, and M. V. Deichakivskyi, “Principles of Construction of Hybrid Microsystems for Biomedical Applications,” Phys. Chemistry Solid State, vol. 23, no. 4, pp. 776–784, Dec. 2022. doi: https://doi.org/10.15330/pcss.23.4.776-784.

I. T. Kogut, B. S. Dzundza, V. I. Holota, O. I. Bulbuk, V. V. Fedoriuk, and L. I. Nykyruy, “Modeling of integrated signal converters for biomedical sensor microsystems,” Phys. Chemistry Solid State, vol. 24, no. 3, pp. 515–519, Sep. 2023. doi: https://doi.org/10.15330/pcss.24.3.515-519.

. Chaikovsky, A. Popov, D. Fogel, and A. Kazmirchyk, “Development of AI-based method to detect the subtle ECG deviations from the population ECG norm,” Eur. J. Preventive Cardiol., vol. 28, Supplement_1, May 2021. doi: https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwab061.229.

B. Dzundza, S. Dombrovskyi, M. Shtun, O. Chinchoy, and A. Morgun, “oftware Processing Features of Photoplethysmography Signals,” Phys. Chemistry Solid State, vol. 26, no. 1, pp. 105–110, Mar. 2025. doi: https://doi.org/10.15330/pcss.26.1.105-110.

I. Kogut et al., “Cyber-physical System for Monitoring and Analyzing Human Biomedical Data,” Advances Cyber-Physical Syst., vol. 9, no. 1, pp. 32–38, May 2024. doi: https://doi.org/10.23939/acps2024.01.032.

T. Doi et al., “Decreased cholinesterase level combined with renal dysfunction and sympathetic denervation associated with increased cardiac mortality in systolic heart failure,” Front. Cardiovasc. Med., vol. 10, Sep. 2023. doi: https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1131282.

G. Georgieva-Tsaneva, E. Gospodinova, and K. Cheshmedzhiev, “Examination of Cardiac Activity with ECG Monitoring Using Heart Rate Variability Methods,” Diagnostics, vol. 14, no. 9, p. 926, Apr. 2024. doi: https://doi.org/10.3390/diagnostics14090926.

M. Bocharov et al., “Assessment of the activities physiological cost of the defense forces officers in Ukraine using miniature ECG device,” Front. Cardiovasc. Med., vol. 10, Oct. 2023. doi: https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1239128.