Method Article

تصنيف نغمة السعال القائم على التعلم الآلي: الاستكشاف التشخيصي لمرض الانسداد الرئوي المزمن والتهابات الجهاز التنفسي

DOI:

10.3791/68222

⸱

September 19th, 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Beijing University of Chinese Medicine, 2Institute of Information on Traditional Chinese Medicine, Chinese Academy of Traditional Chinese Medicine, 3Beijing University of Chinese Medicine Third Affiliated Hospital

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

أنجزت هذه الدراسة بشكل فعال التصنيف الآلي لفئتين متميزتين من خلال الحصول على بيانات صوت السعال من المرضى الذين تم تشخيص إصابتهم بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) والتهابات الجهاز التنفسي (RTI) ، باستخدام تكامل تقنيات معالجة إشارات الكلام وخوارزميات التعلم الآلي.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

كان الهدف من هذه الدراسة هو تطوير وتقييم طريقة غير جراحية للتمييز بين المرضى الذين يعانون من مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) وأولئك الذين يعانون من التهابات الجهاز التنفسي (RTI) باستخدام تحليل الإشارات الصوتية والتعلم الآلي. تم جمع الإشارات الصوتية ذات النمط الثابت من 25 مريضا بمرض الانسداد الرئوي المزمن و 25 مريضا بتقنية RTI (تعمل كمجموعة تحكم / مقارنة). تم إجراء تحليل ميزات الصوت متعدد الأبعاد لتحديد الميزات التي تميز بشكل كبير بين المجموعتين. تم اختيار السمات ذات الدلالة الإحصائية وإخضاعها لتقليل الأبعاد. ثم تم تدريب نماذج الانحدار اللوجستي (LR) والغابات العشوائية (RF) وتقييمها لأداء التصنيف في التمييز بين مرض الانسداد الرئوي المزمن عن RTI. تم تحليل أكثر من 400 ميزة صوتية في البداية. أظهرت ثمانية عشر ميزة اختلافات ذات دلالة إحصائية كبيرة بين مرضى الانسداد الرئوي المزمن ومرضى RTI (P < ؛ 0.05). في مهمة التمييز بين مرضى مرض الانسداد الرئوي المزمن ومرضى RTI ، حقق نموذج LR منطقة مجموعة اختبار تحت منحنى AUC 0.95 ، متفوقا بشكل كبير على نموذج الترددات اللاسلكية (AUC = 0.76). توضح هذه الدراسة جدوى استخدام التحليل الصوتي والتعلم الآلي ، وخاصة نموذج LR ، كأداة واعدة غير جراحية للتمييز بين مرض الانسداد الرئوي المزمن عن RTI. يوفر أساسا للتطبيق العملي وتحسين هذا النهج القائم على الصوت في البيئات السريرية التي تتطلب التشخيص التفريقي لأمراض الجهاز التنفسي.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يمثل مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) والتهابات الجهاز التنفسي مساهمين مهمين في الوفيات والمراضة على نطاق عالمي. يعرف مرض الانسداد الرئوي المزمن بأنه حالة التهابية مزمنة تؤثر على الشعب الهوائية وحمة الرئة ، والتي تحدث في الغالب عن طريق التدخين. يتميز بأعراض مثل السعال المستمر وضيق التنفس وزيادة إنتاج البلغم1. تتوقع منظمة الصحة العالمية أنه بحلول عام 2030 ، سيصنف مرض الانسداد الرئوي المزمن كثالث سبب رئيسي للوفاة في جميع أنحاء العالم ، مما يفرض عبئا اقتصاديا كبيرا2،3. في المقابل ، تمثل التهابات الجهاز التنفسي (RTI) ما يقرب من 6٪ من عبء المرض العالمي ، مت....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وافقت لجنة الأخلاقيات بجامعة بكين للطب الصيني والمستشفى الثالث التابع لها على هذه الدراسة البحثية. قدم جميع المشاركين موافقتهم الخطية المستنيرة على المشاركة. بين يوليو وأغسطس 2024 ، تم تجنيد مجموعة من 25 مريضا بمرض الانسداد الرئوي المزمن من قسم طب الجهاز التنفسي في المستشفى الثالث التابع لجامعة بكين للطب الصيني. في الوقت نفسه ، تم أيضا تجميع مجموعة ضابطة مكونة من 25 مريضا يعانون من RTI العلوي النموذجي.

1. اختيار المشاركين

  1. معايير الإدراج
    1. حدد عينات الصوت ذات ضوضاء خلفية منخفضة ومفصلية واضحة.
    2. تأكد من أن تشخيص مرض الانسداد الرئوي المزمن لمجموعة مرض الانسداد الرئوي المزمن مفروض م....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نتائج تحليل البيانات

نجح البحث في عزل أكثر من 400 فهرس لميزات الكلام باستخدام طرق مثل تحليل المجال الزمني ، وتحليل مجال التردد ، واستخراج معامل التردد الميل (MFCC) ، وتغيير مؤشرات الميزات وفقا لتشخيص الطب الصيني التقليدي. يعد تحليل المجال الزمني عنصرا حاسما في معالجة إشارات الكلام ، مع التركيز على التلاعب المباشر ببيانات السلاسل الزمنية للإشارة لفهم خصائص الإشارة بشكل حدسي مثل الطاقة ، ومعدل الصفر الزائد ، والات.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تبحث هذه الدراسة في الطرق غير الغازية للكشف عن مرض الانسداد الرئوي المزمن من خلال تحليل الإشارات الصوتية وتقنيات التعلم الآلي. تضمنت جمع البيانات الصوتية من 25 مريضا بمرض الانسداد الرئوي المزمن و 25 مريضا مصابا ب RTI. تم إنشاء النماذج باستخدام خوارزميات LR و RF. أظهر كلا النموذجين دقة مماثلة في تصنيف العينات بشكل صحيح بشكل عام ، ومع ذلك يشير الاختلاف في قيم AUC إلى أن نموذج LR قد يوفر توازنا فائقا بين الحساسية والخصوصية. تقدم الأقسام التالية فحصا مفصلا لنتائج البحث.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يعلن المؤلفون عدم وجود تضارب في المصالح فيما يتعلق بنشر هذه الدراسة. لم يتم تلقي أي دعم مالي أو غير مالي من أي منظمة تجارية يمكن أن تؤثر على نتائج أو تفسير هذا البحث. أجريت جميع جوانب الدراسة ، بما في ذلك التصميم وجمع البيانات والتحليل وإعداد المخطوطات ، بشكل مستقل عن أي تأثير خارجي.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم دعم هذه الدراسة من قبل مشروع صندوق علوم الشباب الصيني التابع للمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية (رقم الموافقة على المشروع: 82104739) وبرنامج البحث العلمي التابع لإدارة مقاطعة خبي للطب الصيني التقليدي (رقم المشروع: B2025032). يود المؤلفون أن يشكروا جميع المعلمين والطلاب الذين قدموا المساعدة خلال التجربة.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
مسجل رقميالتكبيرH6متجر ZOOM للصوت
GitHubبوابه2.47.1.2الموقع الرسمي
ماتلابماث ووركسR2024bالموقع الرسمي
بايتشارمجيت برينز2024.1الموقع الرسمي
بايثونبايثون3.12الموقع الرسمي

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Roth, M. Pathogenesis of COPD. Part III. Inflammation in COPD. Int J Tuberc Lung Dis. 12 (4), 375-380 (2008).
  2. Alsayari, A., Muhsinah, A. B., Almaghaslah, D., Annadurai, S., Wahab, S. Pharmacological efficacy of ginseng against respiratory tract infections. Molecules.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Cough Tone ClassificationMachine Learning DiagnosticsVoice Signal AnalysisChronic Obstructive PulmonaryRespiratory Tract InfectionsLogistic Regression ModelRandom Forest ModelPrincipal Component AnalysisVoice Feature ExtractionNon Invasive Diagnosis

Related Articles