Improving the quality and accuracy of non-invasive blood pressure measurement by visual inspection and automated signal processing of the Korotkoff sounds

信号处理 信号(编程语言) 质量(理念) 目视检查 计算机科学 计算机视觉 人工智能 声学 语音识别 计算机硬件 数字信号处理 物理 量子力学 程序设计语言
作者
Branko G. Celler,Phu Ngoc Le,Jim Basilakis,Eliathamby Ambikairajah
出处
期刊:Physiological Measurement [IOP Publishing]
卷期号:38 (6): 1006-1022 被引量:37
标识
DOI:10.1088/1361-6579/aa6b7e
摘要

Objective: In this study we investigate inter-operator differences in determining systolic and diastolic pressure from auscultatory sound recordings of Korotkoff sounds. We introduce a new method to record and convert Korotkoff sounds to a high fidelity sound file which can be replayed under optimal conditions by multiple operators, for the independent determination of systolic and diastolic pressure points. Approach: We have developed a digitised data base of 643 NIBP records from 216 subjects. The Korotkoff signals of 310 good quality records were digitised and the Korotkoff sounds converted to high fidelity audio files. A randomly selected subset of 90 of these data files, were used by an expert panel to independently detect systolic and diastolic points. We then developed a semi-automated method of visualising processed Korotkoff sounds, supported by simple algorithms to detect systolic and diastolic pressure points that provided new insights on the reasons for large differences recorded by the expert panel.
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