ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ЗВУКОВ СЕРДЦА
Ю. Горшков
Московский государственный технический университет имени Н.Э.Баумана, Москва, Россия
Оглавление
4. Вейвлет-технология визуализации звуков сердца
5. Дистанционная визуализация фонокардиограмм
Аннотация
Существующая методика диагностики, включающая аускультацию сердца с использованием фонендоскопа и фонокардиографа не позволяет выявлять ранние стадии заболевания сердца, признаками которых являются появление незначительных шумов и сигналов малых уровней, недоступных как человеческому уху, так и ФКГ за счет недостаточной чувствительности. Рассмотрены новые средства обработки и получения многоуровневого частотно-временного вейвлет-представления (акустокардиограмм) тонов и шумов сердца с целью проведения кардиодиагностики. Исследования, проведенные в МГТУ им. Н.Э. Баумана с использованием программного комплекса WaveView-MWA показали, что акустокардиограммы намного более информативны, чем обычные Фурье-спектрограммы и, в отличие от последних, позволяют легко выявлять тончайшие локальные особенности звуков сердца. Представлены примеры получения акустокардиограмм и основные характеристики частотно-временного анализа тонов и шумов сердца при различных заболеваниях.
Ключевые слова: аускультация сердца, фонокардиограмма, многоуровневый вейвлет-анализ, акустокардиограмма.
1. Введение
Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются ведущей причиной смертности. Ежегодно от ССЗ в мире умирают около 17,5 млн. человек и в первую очередь – от осложнений ишемической болезни сердца (ИБС). По уровню смертности от ИБС наша страна занимает одно из лидирующих мест. В общей структуре смертности в России более 55 процентов - осложнения заболеваний сердечно-сосудистой системы. В связи с этим решение задач, направленных на создание новых эффективных средств кардиодиагностики, следует отнести к наиболее актуальным.
2. Аускультация сердца
Целью аускультации сердца является выслушивание и оценка звуковых явлений, возникающих при его работе. Существующая методика съема звуков сердца основана на использовании обычных или электронных фонендоскопов. Врач, находя интересующие его точки аускультации вслушивается в звуки сердца, определяет и оценивает их. При работе сердца слышны две разновидности звуковых феноменов: отрывистые и короткие звуки - тоны; продленные звуки малого уровня - шумы. К недостаткам слуховой оценки акустических сигналов сердца относится не только то, что она субъективна. Полученные последние данные отечественных и зарубежных кардиологов показывают, что основные спектральные компоненты работы сердца занимают область частот от 5-7 Гц до 400-500 Гц. Акустический же слуховой тракт человека физически не воспринимает низкочастотную область звуковых сигналов сердца [1].
Методика аускультации на слух, учитывая ее важность при выявлении ранних стадий заболеваний сердца, постоянно совершенствуется. Так, например, американские врачи на ежегодной встрече Американской Ассоциации Кардиологов в 2007 году отмечали: «Использование различных mp3 плееров способно помочь врачам отличить патологические шумы в сердце от нормальных и выявить шумы, которые требуют немедленного назначения терапии или неотложной помощи» [2]. Как показывает статистика, только 40% врачей правильно определяли шумы сердца при их выслушивании – приводят данные в работе [3] Michael J. Barrett, M.D., F.A.C.C. В то же время, при проводимом им исследовании, после того как 149 врачей общего профиля прослушали пять основных шумов по 400 раз в течение 90-минутной сессии на mp3 плеере, процент выявления патологических шумов вырос до 80%.
Способность аускультативно определить наличие патологического шума в сердце - очень важный навык, отмечается в работе [4]: «Этот метод помогает сэкономить огромные средства и улучшить контроль за лечением пациента. Единственный способ улучшить свои навыки - постоянная настойчивая практика и повторение, а так как пациентов, имеющих характерные шумы подобрать достаточно трудно, цифровые технологии могут существенно облегчить эту задачу».
Первое изображение частотной характеристики слухового тракта представлено в 1976 году в работе [1], где также отмечается, что человеческое ухо намного более чувствительно к сигналам речевого диапазона 1000-2000 Гц.
На рис. 1 представлена характеристика слуховой чувствительности. Из анализа чувствительности слуха к различным сигналам следует, что при проведении аускультации врач слышит лишь незначительную высокочастотную часть звуков сердца.
![Слуховая_чувствительность[3]](files/image001.jpg)
Рис. 1. Характеристика слуховой чувствительности
3. Фонокардиография
Фонокардиография - один из методов диагностического исследования сердца. Основан на графической регистрации звуков, сопровождающих сердечные сокращения, с помощью микрофона, который преобразует звуковые колебания в электрические, усилителя, системы частотных фильтров и регистрирующего устройства. Регистрируют в основном тоны и шумы сердца. Получаемое при этом графическое изображение называют фонокардиограммой. Фонокардиография существенно дополняет аускультацию и дает возможность объективно определить частоту, форму и продолжительность регистрируемых звуков сердца, а также их изменение в процессе динамического наблюдения за больным. Для проведения фонокардиографического исследования в отделениях функциональной диагностики выделяют помещение с хорошей звукоизоляцией, в котором поддерживают температуру 22 - 26°С, поскольку при более низкой температуре у обследуемого возможно появление мышечного дрожания, искажающего фонокардиограмму. Исследование проводят в лежачем положении больного, при задержке дыхания в фазе выдоха. Анализ фонокардиографии и диагностическое заключение по ней проводит только специалист с учетом аускультативных данных. Для правильной трактовки фонокардиографии применяют синхронную запись фонокардиограммы и электрокардиограммы.
В последние годы получению частотно-временных характеристик акустических сигналов сердца посвящено значительное количество работ [5-9]. Так, например, одна из международных компаний BioSignetics Corporation, Digital Stethoscope Company предлагает программный продукт получения частотных компонент звуков сердца Phonocardiograph Monitor Software, Version 3.7. На сайте компании [10] представлен пример фонокардиограммы, зарегистрированной электронным стетоскопом и полученные в результате ее обработки частотные компоненты звуков сердца (рис. 2).
Рис. 2. Частотные компоненты звуков сердца, полученные программой Phonocardiograph Monitor Software, Version 3.7
Анализ данных частотного представления фонокардиограммы, полученных программой Phonocardiograph Monitor Software, Version 3.7., показал достаточно низкое разрешение изображения «видимый звук» за счет недостатков используемой технологии Фурье-преобразования при обработке нестационарных сигналов, к которым относятся тоны и шумы сердца.
4. Вейвлет-технология визуализации звуков сердца
Метод применения вейвлет-технологии для визуализации акустических сигналов.
Технология высокоточного анализа сложных нестационарных сигналов создавалась в МГТУ им. Н.Э. Баумана в период с 2002 по 2005 годы. К 2006 году создано экспериментальное программное обеспечение вейвлет-анализа для визуализации речи, а также выделения сигналов малого уровня – согласных звуков [11].
Выбор материнского вейвлета
Известно, что вейвлет-преобразованием функции f(t) называется функция двух переменных:
(1)
где ψ(t) – вейвлет, а – масштабный коэффициент, b – параметр сдвига.
Вейвлеты создаются с помощью специальных базовых функций – прототипов, задающих их вид и свойства и удовлетворяющих ряду условий. Выбор вида вейвлета для проведения анализа является одним из важнейших решений. Общим правилом здесь является то, что вид вейвлета должен быть похож на форму анализируемого сигнала. В качестве материнского вейвлета при получении частотно-временного представления речевого сигнала - сонограмм выбран вейвлет Морле. К преимуществам данного вейвлета относится то, что он задается точной функцией времени. При использовании вейвлета Морле можно, задавая коэффициент масштабирования, изменять его локализацию и достигать высокого частотно-временного разрешения сонограмм или изображений «видимый» звук.
Вейвлет-анализ выполняется следующим образом:
- выбирается начальный масштаб вейвлета (обычно равный 1);
- вейвлет сдвигается вдоль всего сигнала, и на каждом шаге его огибающая сравнивается с огибающей сигнала (в результате этой процедуры получается одна строка коэффициентов частотно-временной области, соответствующая некоторой частоте);
- вейвлет растягивается или сжимается вдоль временной оси и процесс повторяется.
Применение метода вейвлет-технологии для визуализации речевых сигналов рассмотрены автором в работах [12-15].
Средства съема и визуализации звуков сердца «Акустокардиограф».
В период с 2006 по 2009 годы в научно-исследовательском и испытательном центре биометрической техники (НИИЦБТ) МГТУ им. Н.Э. Баумана и НПО «Эшелон» разрабатывалась технология построения многоуровневых частотно-временных вейвлет-представлений акустических сигналов сердца. Целью проекта «Акустокардиограф», представленного в 2009 году на конкурс «Пурпурное сердце» (Ежегодная Национальная премия в области кардиологии, Москва), номинация Научный проект года, являлось [16]: разработка высокоэффективных средств регистрации звуковых сигналов сердца, визуализация сигналов акустического поля сердца - получения акустокардиограмм для ранней диагностики заболеваний, в частности выявления шумов, которые являются показаниями для назначения терапии или неотложной помощи, получения объективных данных по оценке эффективности действия фармакологических препаратов, а также контроля, в том числе дистанционного (с использованием ИНТЕРНЕТ), больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями или перенесших операцию на сердце.
Программный комплекс WaveView-ACG являетя средством визуализации звуков сердца: получения акустокардиограмм или изображений «видимый звук» сердца с использованием многоуровневого вейвлет-анализа (МВА) сигналов по заданным параметрам.
В программном комплексе WaveView-ACG реализовано несколько алгоритмов построения вейвлет-сонограмм. Вейвлет-сонограмма это диаграмма, на которой по оси абсцисс откладывается время, по оси ординат – частота, а амплитуда соответствующей частотной составляющей отмечается интенсивностью цвета в данной точке графика. При построении сонограммы для каждого момента времени вычисляются значения спектра сигнала по заданным параметрам вейвлет-преобразования. Полученные данные амплитуд - значения одного столбца графика. Вейвлет-сонограмма обеспечивает высокое частотно-временное разрешение исследуемого сигнала.
Описание главного меню
На рис. 3 представлен вид главного меню настроек построения вейвлет-сонограммы.
Рис. 3. Вид главного меню настроек построения вейвлет-сонограммы
Предусмотрены следующие режимы обработки и задания параметров.
1. «Преобразование» – выбор материнского вейвлета.
2. «Коэффициент масштабирования» – параметр, указывающий степень локализации вейвлет-сонограммы по частоте и времени. Малые значения дают высокую локализацию по времени, но низкую по частоте. Большие значения – наоборот.
3. «Верхняя частота»/«нижняя частота» — диапазон частот, в котором будет построена вейвлет-сонограмма.
4. «Степень детализации» – показатель уровня частотно-временного разрешения вейвлет-сонограммы.
5. «Цветовая палитра» – выбор цветового представления вейвлет-сонограммы.
6. «Частотная шкала» – может быть представлена в логарифмическом либо линейном масштабе. «Логарифмическая» дает детальное представление низкочастотной области сигнала; «Линейная» - высокочастотной.
7. «Разрешение картинки» – задается размер изображения сонограммы в пикселях.
На рис. 4 представлена структура изображения вейвлет-сонограммы биомедицинского сигнала в полосе частот 10-10000 Гц.
Рис. 4. Структура изображения вейвлет-сонограммы биомедицинского сигнала в полосе частот 10-10000 Гц
При разработке программного комплекса WaveView-ACG использовалась среда программирования Microsoft Visual Studio 2010 Professional.
На рис. 5 представлен пример сигнала акустического поля сердца, введенного в ПК.
Рис. 5. Пример сигнала акустического поля сердца, введенного в ПК
На рис. 6 представлена акустокардиограмма звукового сигнала сердца, полученная WaveView-ACG, в центре – данные параметров обработки.
Рис. 6. Акустокардиограмма звукового сигнала сердца. Исходные данные: материнский вейвлет Морле, полоса частот 5 Гц - 4000 Гц
Проект «Акустокардиограф» (Разработка комплекса аппаратно-программных средств для ранней диагностики заболеваний сердца) в 2009 году отмечен Национальной премией России в области кардиологии «Пурпурное сердце», номинация научный проект года [17].
Анализ акустокардиограмм. На рис. 7 представлена акустокардиограмма, полученная WaveView-ACG при обработке записи фонограммы, именуемой как «нормальная» работа сердца (http://medknigi.blogspot.com, формат mp3). Следует предположить, что заключение: «нормальная» работа сердца сделано по результатам аускультации пациента или данным ЭКГ.
Анализ полученных акустокардиограмм показал, что на протяжении всей записи (12 секунд) выявлена закономерность: строгое повторение частотно-временной структуры «нечетных» и «четных» пар 1-го и 2-го тонов сердца. На акустокардиограмме, рис. 7, видно, что для 2 и 4 пары тонов сердца наметились незначительные «очаги» зарождающихся систолического и диастолического шумов. Данный признак, характеризующий раннюю стадию заболевания клапанного аппарата сердца, устойчиво проявляется на всей записи.
Рис. 7. Акустокардиограмма, «верхушка». «Нормальная» работа сердца. Значения частот систолического шума 47 Гц - 63 Гц, длительность 70 мсек.; значения частот диастолического шума 52 Гц - 61 Гц, длительность 30 мсек
Используя режим WaveView-ACG «Звуковой микроскоп» на интервале анализа 2 секунды получим акустокардиограмму с более высоким частотно-временным разрешением (рис. 8).
Рис. 8. Акустокардиограмма, «верхушка». «Нормальная» работа сердца. Интервал анализа 2 сек
Из анализа акустокардиограммы следует, что для I «пары» тонов сердца: - мезосистолический шум в интервале 0,59с – 0,68c; частота шума меняется от 90 Гц до 50 Гц; - мезодиастолический шум «ступенчатый» в интервале 0,95c – 1,0c: 42 Гц; 1,0с – 1,2с: 57 Гц; 1,2c – 1,3c: 24 Гц и 38 Гц; - протодиастолическая «точка» шума в координатах 0, 96с – 80 Гц; - пресистолическая «точка» шума в координатах 1,33с – 82 Гц. Для II «пары» тонов сердца: - мезосистолический шум в интервале 1,7с – 1,8c: 85 Гц – 38 Гц; - мезодиастолический шум в интервале 2,05c – 2,14c: 40 Гц – 70 Гц.
5. Дистанционная визуализация фонокардиограмм
Для дистанционной обработки цифровых фонокардиограмм программным комплексом WaveView-ACG с целью получения изображений «видимый звук» сердца или акустокардиограмм создан портал «АКУСТОКАРД» (http://acustocard.ru) [18]. С использованием каналов Интернет могут обрабатываться фонокардиограммы длительностью до 8 секунд, зарегистрированные в форматах WAV или mp3.
В ходе опытной эксплуатации Интернет-портала получены уникальные изображения - акустокардиограммы («звуковые портреты» сердца) при различных заболеваниях по фонокардиограммам, представленным на сайтах кардиоцентров России и США, в том числе UNIVERSITY of WASHINGTON и Children's Нospital Boston (рис. 9-15) [20-24].
Рис. 9. Звуки сердца в норме. UNIVERSITY of WASHINGTON
Рис. 10. Аортальная регургитация. UNIVERSITY of WASHINGTON
Рис. 11. Аортальный стеноз ранний. UNIVERSITY of WASHINGTON
Рис. 12. Аортальный стеноз поздний. UNIVERSITY of WASHINGTON
Рис. 13. Шум трения перикарда. UNIVERSITY of WASHINGTON
Рис. 14. Акустокардиограмма файла auscS3.wav. Children's Hospital Boston
Рис. 15. Акустокардиограмма файла auscS4at_apex.wav. Children's Hospital Boston
Из анализа акустокардиограмм, представленных на рис. 9-15 следует: акустокардиограмма (частотно-временное представление звуков сердца, полученное с использованием многоуровневого вейвлет-преобразования) является наглядным и точным отображением параметров тонов и шумов сердца; - высокое частотно-временное разрешение акустокардиограмм позволяет выделить «тонкую» структуру кардиосигнала (например, чередование пар первого и второго тона при нормальной работе сердца - рис. 9; кардиоциклов при различных заболеваниях - рис. 10-13); - акустокардиограммы звуков сердца детей (рис. 14, 15) также несут наглядную вузуальную диагностическую информацию.
В 2010 году портал «АКУСТОКАРД» отмечен Специальным Дипломом конкурса разработок в области здравоохранения «Лучшая медицинская информационная система 2010» на XI Специализированной конференции и выставке «Информационные технологии в медицине» [19]. С 2013 года используется студентами 6 курса и магистрами факультета «Биомедицинская техника» МГТУ им. Н.Э. Баумана при освоении спецкурса и проведении практических занятий по направлению «Анализ акустических биомедицинских сигналов и защита биометрической информации».
6. Заключение
Получение акустокардиограмм программным комплексом WaveView-MWA обеспечивает визуализацию важной информации как при выявлении ранних стадий заболеваний, так и при точной диагностике заболевания сердца. С использованием портала «АКУСТОКАРД» возможно дистанционное акустографическое исследование звуков сердца в режиме on-line.
Cписок литературы
[1] Rushmer, R.F. Cardiovascular Dynamics. 4yh ed. W.B. Saunders. Philadelphia. 1976.
[2] mp3 плеер способен помочь врачу научиться слышать шумы сердца. Медицина: medcineform 27.03.2007.
[3] Barrett MJ, Lacey CS, Sekara AE, Linden EA, Gracely EJ. Mastering cardiac murmurs: the power of repetition. Chest. 2004. 126:470-5.
[4] Barrett MJ, Kuzma MA, Seto TC, et al. The power of repetition in mastering cardiac auscultation. Amer J Med 2006; 119:73-5.
[5] Guy Amit. Heart Sound Analysis: Theory, Techniques and Applications. Advanced Research Seminar. May 2004.
[6] El-Segaier M, Lilja O, Lukkarinen S, Sörnmo L, Sepponen R, Pesonen E. Computer-based detection and analysis of heart sound and murmur. Ann Biomed Eng. 2005 Jul. 33(7):937-42.
[7] Sumeth Yuenyong, Akinori Nishihara, Waree Kongprawechnon, Kanokvate Tungpimolrut. A framework for automatic heart sound analysis without segmentation. 2011. http://www.biomedical-engineering-online.com/content/10/1/13.
[8] Xiali Zheng, Binbin Fu, Xiaolei Fei, Booma Devi Sekar, Mingchui Dong. Complexity and similarity approach based on heart sound murmurs for cardiac pathological status analysis. BICA'12 Proceedings of the 5th WSEAS congress on Applied Computing conference, and Proceedings of the 1st international conference on Biologically Inspired Computation, 2012, pp. 206-211.
[9] Горшков Ю.Г., Парашин В.Б., Спиридонов И.Н. Аппаратно-программные средства высокоточного анализа сигналов акустического поля сердца. Биомеханика 2010: Тезисы докладов X Всероссийской конференции. Саратов: Издательство Саратовского университета, 2010. С. 50-52.
[10] BioSignetics Corporation, Digital Stethoscope Company. URL: http://www.bsignetics.com. (дата обращения: 08.05.2016).
[11] Горшков Ю.Г. Новые решения речевых технологий безопасности. Специальная техника, 2006 г., № 4. С. 41-47.
[12] Горшков Ю. Г. Исследовательский комплекс частотно-временного анализа речевого сигнала с использованием вейвлет-технологии. «Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана». Серия: Приборостроение, 2011, № 4. С. 78-87.
[13] Горшков Ю. Г. Визуализация многоуровневого вейвлет-анализа фонограмм. Электронный журнал «Научная визуализация». Национальный Исследовательский Ядерный Университет «МИФИ», 2015, № 2, Том 7, квартал 2. C. 96-111.
[14] Горшков Ю. Г. Обработка речевых сигналов на основе вейвлетов. T-Comm: Телекоммуникации и транспорт, 2015, № 2, Том 9. С. 46-53.
[15] Горшков Ю. Г. Анализ стресса по голосу на основе многоуровневого вейвлет-преобразования. Специальная техника, 2015, № 4. С. 32-41.
[16] Горшков Ю.Г. Разработка комплекса аппаратно-программных средств для ранней диагностики заболеваний сердца «Акустокардиограф». Материалы, представленные на конкурс «Пурпурное сердце». Ежегодная Национальная премия в области кардиологии,номинация Научный проект года. М.: 2009. 10 с.
[17] Ежегодная Национальная премия в области кардиологии, лауреаты-2009, номинация «Лучший кардиологический проект», «Научный проект года». Разработка комплекса аппаратно-программных средств для ранней диагностики заболеваний сердца «Акустокардиограф». М.: 2009. URL: http://purpurnoe-serdce.ru/joom/index.php?option=com_content&task=view&id=75 (дата обращения: 08.05.2016).
[18] Горшков Ю.Г., Каиндин А.М., Романовский К.В. Защищенный интернет-портал «АКУСТОКАРД» ранней диагностики заболеваний сердца http://acustocard.ru.
[19] Горшков Ю.Г., Каиндин А.М., Романовский К.В. Специальный Диплом конкурса разработок в области здравоохранения «Лучшая медицинская информационнаясистема 2010», XI Специализированная конференция и выставка «Информационные технологии в медицине». Защищенный интернет-портал «АКУСТОКАРД» ранней диагностики заболеваний сердца http://acustocard.bmstu.ru. Москва. 2010. URL: http://itm.consef.ru/main.mhtml?Part=96&PubID=401 (дата обращения: 8.05.2016).
[20] Горшков Ю.Г., Парашин В.Б. Средства ранней диагностики заболеваний сердца «Акустокардиограф». Функциональная диагностика, 2011, № 2. С. 77-81.
[21] Горшков Ю.Г. Получение и обработка многоуровневых частотно-временных акустокардиограмм. Медицинская техника, 2013, № 1. С. 15-17.
[22] Y.G. Gorshkov. Detection and processing of multilevel acoustic cardiograms. Biomedical Engineering. Springer, 2013. V. 47, no. 1, pp. 18-21. Digital Object Identifier (DOI) 10.1007/s10527-013-9325-x.
[23] Горшков Ю.Г. Новые цифровые технологии обработки звуков сердца. Биомедицинская радиоэлектроника, 2013, № 8. C. 36-40.
[24] Gorshkov Y., Shchukin S. Early Detection of Heart Diseases on the Basis Multilevel Wavelet Analysis of Acoustic Signals. Proceedings X Russian-German conference ofbiomedical engineering. St. Petersburg Electrotechnical University «LETI», 2014, pp. 38-41.
VISUALIZATION OF THE HEART SOUNDS
Y. Gorshkov
Bauman Moscow State Technical University, Russian Federation
Abstract
Present methods of heart disease detection (auscultation of the heart with a phonendoscope and phonocardiograph) do not help to detect heart disease at early stages when the signs are mainly insignificant heart sounds and signals poorly distinguishable both by ear and by PCG. New means of processing and obtaining multilevel time-and-frequency wavelets (acoustic cardiograms) of heart sounds and murmurs with the aim of conducting diagnostic cardiological testing are considered. Researches carried out in Bauman MSTU with the use of the software package WaveView-MWA have shown that acoustic cardiograms are much more informative compared to traditional Fourier spectrograms and, in contrast to the latter ones, they allow to easily identify the finest local peculiarities of heart sounds. Reception examples of obtaining acoustic cardiograms and the basic frequency-time characteristics of heart sounds and murmurs at various diseases.
Keywords: heart auscultation, phonocardiogram, multilevel wavelet analysis, acoustic cardiogram.
References
[1] Rushmer, R.F. Cardiovascular Dynamics. 4yh ed. W.B. Saunders. Philadelphia. 1976.
[2] mp3 pleer sposoben pomoch' vrachu nauchit'sja slyshat' shumy serdca [mp3 player able to help the doctor to learn to hear hurt sounds]. Medicine: medcineform 27.03.2007. [In Russian]
[3] Barrett MJ, Lacey CS, Sekara AE, Linden EA, Gracely EJ. Mastering cardiac murmurs: the power of repetition. Chest. 2004. 126:470-5.
[4] Barrett MJ, Kuzma MA, Seto TC, et al. The power of repetition in mastering cardiac auscultation. Amer J Med 2006; 119:73-5.
[5] Guy Amit. Heart Sound Analysis: Theory, Techniques and Applications. Advanced Research Seminar. May 2004.
[6] El-Segaier M, Lilja O, Lukkarinen S, Sörnmo L, Sepponen R, Pesonen E. Computer-based detection and analysis of heart sound and murmur. Ann Biomed Eng. 2005 Jul. 33(7):937-42.
[7] Sumeth Yuenyong, Akinori Nishihara, Waree Kongprawechnon, Kanokvate Tungpimolrut. A framework for automatic heart sound analysis without segmentation. 2011. http://www.biomedical-engineering-online.com/content/10/1/13.
[8] Xiali Zheng, Binbin Fu, Xiaolei Fei, Booma Devi Sekar, Mingchui Dong. Complexity and similarity approach based on heart sound murmurs for cardiac pathological status analysis. BICA'12 Proceedings of the 5th WSEAS congress on Applied Computing conference, and Proceedings of the 1st international conference on Biologically Inspired Computation, 2012, pp. 206-211.
[9] Gorshkov Ju.G., Parashin V.B., Spiridonov I.N. Apparatno-programmnye sredstva vysokotochnogo analiza signalov akusticheskogo polja serdca [Hardware-software means for high-precision analysis of signals of the acoustic field of the heart]. Saratov University Press. 2010. pp. 50-52. [In Russian]
[10] BioSignetics Corporation, Digital Stethoscope Company. URL: http://www.bsignetics.com. (Access date: 08.05.2016).
[11] Gorshkov Ju.G. Novye reshenija rechevyh tehnologij bezopasnosti [New solutions of speech safety technologies]. Special equipment. 2006. No. 4. p. 41-47. [In Russian]
[12] Gorshkov Ju.G. Issledovatel'skij kompleks chastotno-vremennogo analiza rechevogo signala s ispol'zovaniem vejvlet-tehnologii [Research complex of frequency-time analysis of the speech signal using wavelet technology]. Bulletin of the Moscow State Technical University of NE Bauman. Series: Instrument making. 2011, No 4. Pp. 78-87. [In Russian]
[13] Gorshkov Ju.G. Vizualizacija mnogourovnevogo vejvlet-analiza fonogramm [Visualization of multi level wavelet analysis of phonograms]. Scientific Visualization, 2015, No. 2, Vol. 7, Pp. 96-111. [In Russian]
[14] Gorshkov Ju.G. Obrabotka rechevyh signalov na osnove vejvletov [Processing speech signals based on wavelets]. T-Comm: Telecommunications and Transportation. 2015, No. 2, Vol. 9. S. 46-53. [In Russian]
[15] Gorshkov Ju.G. Analiz stressa po golosu na osnove mnogourovnevogo vejvlet-preobrazovanija Analysis of stress on the voice based on a multilevel wavelet transform]. Special equipment. 2015, No 4. Pp. 32-41. [In Russian]
[16] Gorshkov Ju.G. Razrabotka kompleksa apparatno-programmnyh sredstv dlja rannej diagnostiki zabolevanij serdca «Akustokardiograf» [Development of a complex of hardware and software for the early diagnosis of heart diseases "Acoustocardiograph."]. Materials submitted for the contest "Purple Heart". Annual National Award in Cardiology, nomination Scientific Project of the Year. 2009. 10 p. [In Russian]
[17] Ezhegodnaja Nacional'naja premija v oblasti kardiologii, laureaty-2009, nominacija «Luchshij kardiologicheskij proekt», «Nauchnyj proekt goda». Razrabotka kompleksa apparatno-programmnyh sredstv dlja rannej diagnostiki zabolevanij serdca «Akustokardiograf» [Annual National Cardiology Prize, 2009 laureates, "Best Cardiologic Project" nomination, "Scientific Project of the Year". Development of a complex of hardware and software for the early diagnosis of heart diseases "Acoustocardiograph"]. 2009. URL: http://purpurnoe-serdce.ru/joom/index.php?option=com_content&task=view&id=75 (Access date: 08.05.2016). [In Russian]
[18] Gorshkov Ju.G., Kaindin A.M., Romanovskij K.V. Zashhishhennyj internet-portal «AKUSTOKARD» rannej diagnostiki zabolevanij serdca [Secure online portal "AKUSTOKARD" early diagnosis of heart disease] http://acustocard.ru.
[19] Gorshkov Ju.G., Kaindin A.M., Romanovskij K.V. Special Diploma of the competition of developments in the field of health "The best medical information system 2010", XI Specialized conference and exhibition "Information technologies in medicine". Secure online portal "AKUSTOKARD" early diagnosis of heart disease http://acustocard.bmstu.ru. 2010. URL: http://itm.consef.ru/main.mhtml?Part=96&PubID=401 (Access date: 8.05.2016).
[20] Gorshkov Ju.G., Parashin V.B. Sredstva rannej diagnostiki zabolevanij serdca «Akustokardiograf» [Means of early diagnosis of heart diseases "Acoustocardiograph."]. Functional diagnostics, 2011, No. 2. Pp. 77-81.
[21] Gorshkov Ju.G. Poluchenie i obrabotka mnogourovnevyh chastotno-vremennyh akustokardiogramm [Reception and processing of multilevel time-frequency acoustocardiograms]. Medical equipment. 2013, No. 1. Pp. 15-17.
[22] Y.G. Gorshkov. Detection and processing of multilevel acoustic cardiograms. Biomedical Engineering. Springer, 2013. V. 47, no. 1, pp. 18-21. Digital Object Identifier (DOI) 10.1007/s10527-013-9325-x.
[23] Gorshkov Ju.G. Novye cifrovye tehnologii obrabotki zvukov serdca [New digital technologies for processing heart sounds]. Biomedical radio electronics, 2013, No. 8. Pp. 36-40.
[24] Gorshkov Y., Shchukin S. Early Detection of Heart Diseases on the Basis Multilevel Wavelet Analysis of Acoustic Signals. Proceedings X Russian-German conference ofbiomedical engineering. St. Petersburg Electrotechnical University «LETI», 2014, pp. 38-41.