Respiri开发用于喘息检测和哮喘管理的移动应用程序

挑战

开发和实施喘息检测和哮喘管理的声学呼吸监测系统

解决方案

开发用于检测MATLAB中的喘息和环境噪声的算法,并使用MATLAB编码器从移动设备和Web服务器的算法生成代码

结果

  • 手动编码工作减少
  • 算法开发迭代加速
  • 代码维护开销减少

“MATLAB使我们能够快速开发、调试和测试声音处理算法,MATLAB Coder简化了在c中实现这些算法的过程。没有其他环境或编程语言,我们可以使用相同的时间产生类似的结果。”

但是Goryachev, Respiri
Airsonea设备和移动应用程序,将喘息分析算法。

治疗哮喘对医生和病人来说都很困难。当医生在临床环境中评估哮喘患者时,他们会听气喘,这是哮喘的主要症状,也是肺部气流阻塞的迹象。但当医生不能直接检查患者时,他们必须依靠患者或患者的父母来描述喘息和其他症状。这种对哮喘症状和当前状况的自我报告是不可靠的,特别是当病人是儿童时。

Respiri的工程师开发了技术的技术,哮喘患者可以用于记录和分析自己的呼吸。Airsonea而不是听喘息声®技术通过记录呼吸声音生成图像来检测喘息模式。Respiri使用MATLAB®开发了声呼吸监测算法,并使用MATLAB编码器将它们作为移动应用程序和基于云的服务器软件来实现。

挑战

呼吸器需要开发一种算法,能够从患者气管附近的一个专门传感器产生的30秒音频记录中识别不同频率、振幅和持续时间的喘息声音。为了最小化环境噪音的影响,团队需要测量和分析来自用户环境的声音。

他们在墨尔本的一个App开发公司合作,他们决定创建一个应用程序,该应用程序将处理移动设备上的录像,调用喘息分析算法,并将结果返回患者。该应用还将通过使用移动设备的内置麦克风来记录环境声音来提供对外部噪声的独立评估。

过去,呼吸器的工程师要花上几个月的时间才能用C语言手工编写算法。他们需要一种方法,能将他们用于喘息检测和环境噪声分析的算法快速转换成可在移动设备上使用的C语言代码。

解决方案

Respiri工程师使用MATLAB和计算机视觉工具箱开发喘息检测算法。该算法将30秒音频记录转换为频谱图,然后根据能量模式和喘息的其他共同特征来分析谱图以识别潜在的喘息候选。该算法执行进一步的处理以抑制误报。

为了开发环境噪声检测算法,工程师施加了汉明窗口,执行了快速傅里叶变换,并使用MATLAB和信号处理工具箱在多个频率范围内定位光谱最大值

调试和测试MATLAB中的两个算法后,团队使用MATLAB编码器从他们的MATLAB代码生成可执行功能。此步骤使团队能够验证代码是否适合代码生成并检查运行时错误。

接下来,工程师使用MATLAB编码器从算法生成C代码。要验证生成的代码,它们将从MATLAB中调用它,并将结果与​​原始MATLAB算法产生的结果进行了比较。

在随后的测试中,工程师使用Microsoft编译了所生成的C代码®Visual Studio®,再次比较结果进行验证。

该团队将噪声检测算法的C代码集成到Apple iPhone的应用中的噪声检测;谷歌的一个版本®安卓有计划的设备。

最终系统在一个AneChice室中测试了使用Matlab和Matlab编码器开发的测试软件。

AirSonea正在等待美国FDA的批准,并已获得欧盟Conformité Européenne (CE标志)认证和澳大利亚TGA批准。

结果

  • 手动编码工作减少。“在过去的类似项目中,我们不得不在C,然后在Respiri的高级算法工程师yulya Goryachev说,我们必须重新介绍C的算法,然后调试C执行。“现在,我们使用Matlab编码器自动生成C代码,这需要更少的时间和精力。”

  • 算法开发迭代加速。Goryachev说:“修改算法后,我们只需重新生成C代码并立即进行测试。”“以前,工程师必须依赖C程序员。如果他们忙于其他项目,他们通常要过几天才能实施变更。”

  • 代码维护开销减少。“维护算法和C源代码分别需要软件工程师的全日制努力,”Goryachev Notes Goryachev。“MATLAB编码器使我们能够在MATLAB中维护一个算法,并在发布时间将其转换为C,释放该工程师在其他项目上工作。”

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