Doktoraty Wydziału IET

mgr inż. Marcin Wiśniewski

Promotor: Prof. dr hab. inż. Tomasz Zieliński (AGH)
Dyscyplina: Informatyka

Astma stanowi poważny problem zdrowotny na świecie. Według WHO obecnie na tę chorobę cierpi ok. 235 milionów ludzi. Jest to najczęściej występująca choroba przewlekła u dzieci, ale występuje także u ludzi dorosłych. Niekontrolowana astma może powodować poważne ograniczenia aktywności życiowej, a w niektórych przypadkach może nawet prowadzić do zgonu. Rozwój technologiczny pozwala na znaczne ułatwienie kontroli chorób przewlekłych układu oddechowego. Ciągle rozwijające się algorytmy wspomagające diagnozę oraz elektronika, a w szczególności urządzenia osobiste, tj. telefony, tablety lub specjalnie dedykowani „medyczni asystenci”, pozwalają na lepszą kontrolę chorób przewlekłych. Jest to szczególnie ważne przy astmie, gdyż dobrze kontrolowana choroba pozwala na normalne funkcjonowanie chorych. Jednym z kluczowych elementów monitorowania tejże choroby jest osłuch płuc. Jest to podstawowe badanie, jakie przeprowadza lekarz podczas wizyty chorego pacjenta. Niestety fakt, że wykonuje się je zazwyczaj tylko podczas wizyt powoduje, że nie możemy obserwować na bieżąco nasilania się problemów z oddychaniem. Skonstruowanie urządzenia do monitorowania i analizy osłuchów płuc pozwoliłoby na dogłębną analizę kondycji płuc w zależności od różnych czynników zewnętrznych, co w rezultacie pozwoliłoby na lepsze poznanie astmy, choroby bardzo uciążliwej.

– Teza rozprawy:– Jako tezę niniejszej rozprawy doktorskiej autor przedstawia następujące twierdzenie:

Wykorzystując nowoczesne techniki analizy sygnałów cyfrowych możliwe jest opracowanie skutecznego, szybkiego (nie złożonego obliczeniowo) i uniwersalnego algorytmu do detekcji świstów w osłuchach płuc

Celem badań było stworzenie algorytmów do detekcji świstów astmatycznych w osłuchach płuc. Opracowując je wzięto pod uwagę trzy główne założenia. Pierwszym z nich była niska złożoność obliczeniowa zestawu deskryptorów, gdyż opracowywane algorytmy miały być przeznaczone do użytku na urządzenia mobilne. Z tym założeniem wiąże się również ograniczenie do niezbędnego minimum ilości cech opisujących sygnał. Każdy z deskryptorów powinien jak najlepiej reagować na sygnał tonalny i być mało uwrażliwiona na inne składowe sygnału. Drugim zamysłem było stworzenie uniwersalnego zestawu cech odpornego na różne rodzaje szumu tła. Miało to pozwolić na analizę zapisów osłuchów wykonanych różnymi urządzeniami, a także na wykrywanie świstów osadzonych w różnego rodzaju oddechach. Trzecim i ostatnim założeniem było zwiększenie czułości detekcji słabych tonów. Algorytmy powinny wykrywać zaburzenia, których obecność jest trudna lub wręcz niemożliwa do jednoznacznego wykrycia przez lekarzy. Algorytmy te powinny eliminować różnice w postawionych diagnozach, spowodowane subiektywnym odczuciem lub warunkami fizjologicznymi lekarzy.

Ważniejsze publikacje dokotoranta:

1. Wiśniewski M., Zieliński T. “E-zdrowie: zdalne systemy monitoringu pacjentów na przykładzie astmy”, Przegląd Elektrotechniczny nr 9 pp. 72–75, 2010. (in Polish)
2. Wiśniewski M., Zieliński T., „Metody cyfrowej analizy świstów u chorych na Astmę”, Elektronika: konstrukcje, technologie, zastosowania, nr 12 s. 65–68, 2010. (in Polish)
3. Wiśniewski M., Zieliński T., “Digital analysis methods of wheezes in asthma”, ICSES’10 : International Conference on Signals and Electronic Systems, Gliwice, 2010
4. Wiśniewski M., Zieliński T., „Application of Tonal Index to pulmonary wheezes detection in asthma monitoring”, EUSIPCO 2011, 19 European Signal Processing Conference, Barcelona 2011
5. Marcin Wiśniewski, Tomasz Zieliński, „Wheezes recognition method with tonal index descriptor”, Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania, nr 5 pp. 17–21, 2012.
6. Wiśniewski M., Zieliński T., „Analiza i modelowanie sygnałów osłuchu płuc”, PAK Pomiary, Automatyka, Kontrola, nr 04, pp. 383-386, 2012. (in Polish)
7. Wiśniewski M., Zieliński T, “Tonality Detection Methods for Wheezes Recognition System”. IWSSIP, 19th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, Vienna, 2012.
8. Wiśniewski M., Zieliński T., “Fast and Robust Method for Wheeze Recognition in Remote Asthma Monitoring” Lecture Notes in Bioinformatics; ITIB 2012, Gliwice, Poland, pp. 568-576, 2012
9. Wiśniewski M, Zieliński T., “Detection of multi-tones in white and colored noise with application to asthmatic wheezes detection”, ICSES 2012 International Conference on Signals and Electronic Systems, Wrocław, pp. 1 – 6, 2012
10. Wiśniewski M, Zieliński T., “MRMR-based feature selection for automatic asthma wheezez recognition”, ICSES 2012 International Conference on Signals and Electronic Systems, Wrocław, pp. 1 – 5, 2012.
11. Marcin Wiśniewski, Tomasz Zieliński, Marek Natkaniec, Janusz Gozdecki, Krzysztof Łoziak, Katarzyna Kosek-Szott, Szymon Szott, „System zdalnego nadzoru chorych na astmę” Przegląd Telekomunikacyjny, Wiadomości Telekomunikacyjne. nr 8–9 pp. 750–752, 2011. (in Polish)
12. Marcin Wiśniewski, Tomasz Zieliński, Marek Natkaniec, Janusz Gozdecki, Krzysztof Łoziak, Katarzyna Kosek-Szott, Szymon Szott, „System zdalnego nadzoru pacjentów chorych na astmę” Inżynieria Internetu Przyszłości, Cz. 1, Warszawa : Oficyna Wydawnicza PW, 2012. pp. 161–167. (fragment książki)