di Gennaro De Michele
Nella pratica industriale l’analisi del rumore si è andata sempre di più affermando come una tecnica diagnostica di rilevante importanza. In particolare, lo studio delle instabilità di combustione rappresenta uno dei temi più cruciali negli attuali sistemi di generazione elettrica in cui i combustori premiscelati e alimentati con miscela povera di combustibile devono operare economicamente, in modo affidabile, con basse emissioni e su lunghi periodi con il minor numero di spegnimenti. Le emissioni acustiche forniscono un segnale diagnostico utile per caratterizzare e prevedere transitori di combustione complessi poiché risultano strettamente connessi con il tasso di variazione temporale di rilascio termico e per questo motivo sono da anni oggetto di studio nei principali istituti di ricerca internazionali e anche presso la ricerca dell’ENEL a Pisa.
Anche tra i segnali biomedici usati a fini diagnostici il rumore occupa un ruolo importante, in particolare in campo pneumologico, dove è addirittura fondamentale.
Partendo dalle esperienze in campo tecnologico i ricercatori dell’ENEL hanno sviluppato una nuova idea, quella di raccogliere, in analogia con quanto fatto per i sistemi di generazione, il «rumore» della respirazione, elaborarlo con un opportuno software e ricavare dalla sua analisi elementi diagnostici pregnanti, quanto più possibile oggettivi e quantitativi. La ricerca è stata sviluppata in collaborazione con i medici e i fisioterapisti dell’Unità Polmonare del Dipartimento Cardio-Toracico della Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana, diretto dal professor Nicolino Ambrosino.
Nella sperimentazione svolta su un campione di 24 soggetti sani non fumatori di età compresa tra 27 e 71 anni (14 maschi e 10 femmine) e un campione di 24 pazienti di età compresa tra 56 e 87 anni (15 maschi e 9 femmine) con differenti patologie, il rumore viene raccolto a livello tracheale con un sistema a microfono opportunamente progettato e analizzato con una speciale analisi, detta wavelet analysis, in grado di calcolare il contenuto energetico, variabile nel tempo, dei suoni emessi durante la respirazione alle diverse frequenze. Il rumore prodotto dal respiro è normalmente immerso in un background naturale composto da diverse possibili fonti acustiche in grado di «nascondere» il segnale utile. Per questo motivo è necessario, prima di eseguire l’analisi vera e propria, escludere tutte le componenti estranee che possono contaminare il suono respiratorio attraverso un processo di filtraggio opportunamente studiato per isolare il solo segnale di interesse aumentandone il rapporto segnale/rumore. La procedura di filtraggio utilizzata nel sistema ELSA (Energy Lung Sound Analysis) consiste in uno specifico filtro temporale a finestra mobile su cui viene eseguita l’analisi di Fourier in tempo reale per poter valutare in modo quantitativo la presenza significativa del segnale respiratorio. Selezionato il segnale utile, inizia l’analisi wavelet principale la quale fornisce una mappa energia-tempo-frequenza che consente di ricavare uno spettro di potenza wavelet medio che è specifico per ogni paziente e per ogni tipo di patologia, un vero e proprio finger print della situazione polmonare e respiratoria sotto esame.
Il rumore respiratorio, infatti, non è altro che l’energia emessa dal sistema sotto forma sonora dovuto ai flussi turbolenti presenti nei condotti respiratori e anche se nel bilancio energetico globale è poca cosa, dal punto di vista del contenuto informativo è molto significativo come mostrano le differenze delle mappe e degli spettri tra soggetti sani e tra pazienti affetti da diverse patologie (Figura 1). In particolare i soggetti sani hanno mappe ben definite e ritmate, negli spettri l’energia è alta alle frequenze più basse e bassa alle frequenze più alte, mentre soggetti patologici hanno mappe più disperse e gli spettri sono caratterizzati da alte energie anche a frequenze più elevate.
Per ottenere dati quantitativi in grado di sintetizzare i risultati dell’analisi, analizzando gli spettri sono state individuate le frequenze che su base statistica li dividono in maniera tale da comprendere il 25 per cento-50 per cento-75 per cento ,ovvero un quarto, la metà e i tre quarti dell’energia totale, frequenze che per questo sono dette quartili. Date le caratteristiche degli spettri ne risulta che soggetti sani avranno quartili bassi e soggetti patologici quartili elevati, soprattutto le componenti maggiori.
Di particolare interesse è stata l’applicazione della nuova metodologia per valutare l’efficienza della ventilazione meccanica non invasiva sullo stato di un paziente poiché la sua applicazione, in linea di principio, dovrebbe portare il sistema polmonare in condizione di quasi normalità. I risultati della sperimentazione sono stati molto positivi, la ventilazione meccanica ha infatti ripristinato in pazienti patologici mappe, spettri medi e quartili simili a quelli di soggetti normali confermando la validità della metodologia sviluppata (Figure 3 e 4).
Il sistema, per il quale è iniziata presso il suddetto istituto un anno di sperimentazione clinica, appare quindi adatto sia per aumentare l’efficacia delle diagnosi quantitative delle patologie respiratorie, sia per migliorare la supervisione e il controllo della ventilazione. Inoltre per la semplicità del test e per la facilità con cui i risultati possono essere trasmessi, il sistema ELSA appare particolarmente adatto per applicazioni di assistenza a distanza e di telemedicina. L’originalità dell’idea e il successo della sperimentazione, ci hanno spinto a brevettare in Italia e in Europa il sistema e la metodologia con il software sviluppato.
