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J-GLOBAL ID：201502211953842611   整理番号：15A0798502

肺異常音を診断するためK-最近傍分類の使用

Using K-Nearest Neighbor Classification to Diagnose Abnormal Lung Sounds

著者 (5件)： CHEN Chin-Hsing (Central Taiwan Univ. Sci. and Technol., Taichung, TWN) ,  HUANG Wen-Tzeng (Minghsin Univ. Sci. and Technol., Hsinchu, TWN) ,  TAN Tan-Hsu (National Taipei Univ. Technol., Taipei, TWN) ,  CHANG Cheng-Chun (National Taipei Univ. Technol., Taipei, TWN) ,  CHANG Yuan-Jen (Central Taiwan Univ. Sci. and Technol., Taichung, TWN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 15  号： 6  ページ： 13132-13158 (WEB ONLY)  発行年： 2015年06月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界で報告された30%の人々が,異常肺音がある。これらには,クラックル,いびき音,および喘鳴を含まれる。現在までに,従来の聴診器は,医師によって使用される最も一般的なツールであり,このような異常な肺の音を診断するために残っている。しかしながら,この聴診器を使用した場合,多くの問題が発生する。それらには,環境ノイズの影響も含まれる。その他,フォローアップやトラッキングのため肺音を格納したり記録したり出来ない,医師診断は主観的経験のみとなる。本論文では,異常肺音を診断する際に,医師がこの問題を克服するために,デジタル聴診器が開発された。このデジタルシステムでは,メル周波数ケプストラム係数(たMFCC)を,肺音の特徴を抽出するために使用した。その後,K平均アルゴリズムを,計算のためのデータの量を削減するために,特徴クラスタリングのために使用した。最後に,K最近傍法は,肺音を分類するために使用した。提案したシステムは,在宅ケアとしても使用できる。:異常な肺音フレームの割合が全体のテスト信号の>30%である場合,システムは自動的に診断のために医師を訪問することをユーザに警告することができる。増幅回路,ブルートゥース,および呼吸検出器を実現するために,マイクロコントローラと共に曲げセンサを使用した。曲げセンサによって抽出された呼吸信号は,リアルタイム評価のために,呼吸周期を計算するために,ブルートゥースを介してコンピュータ送信される。異常状態が検出された場合,デバイスは自動的にユーザーに警告する。実験結果は,測定値と実際値との間の呼吸サイクルにおけるエラーが6.8%のみであり,ホームケア用途のための検出の可能性を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 症状 ,  *胸部疾患 ,  呼吸障害 ,  喘鳴 ,  診断用機器 ,  規格 ,  無線伝送 ,  マイクロコントローラ ,  計算機診断 ,  診断
準シソーラス用語： *肺音 ,  クラックル ,  咽頭喘鳴 ,  聴診器 ,  Bluetooth ,  *コンピュータ利用医療診断 ,  医療診断

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 肺 ,  異常音 ,  診断 ,  分類