文献

J-GLOBAL ID：201702220183787552   整理番号：17A1397438

心音図品質を分類するための自己相関とスペクトルからの新しい特徴【Powered by NICT】

Novel features from autocorrelation and spectrum to classify Phonocardiogram quality

著者 (7件)： Das Deepan (Reasearch & Innovation, TATA Consultancy Services, India) ,  Banerjee Rohan (Reasearch & Innovation, TATA Consultancy Services, India) ,  Dutta Choudhury Anirban (Reasearch & Innovation, TATA Consultancy Services, India) ,  Bhattacharya Sakyajit (Reasearch & Innovation, TATA Consultancy Services, India) ,  Deshpande Parijat (Reasearch & Innovation, TATA Consultancy Services, India) ,  Pal Arpan (Reasearch & Innovation, TATA Consultancy Services, India) ,  Mandana Kayapanda M. (Fortis Hospitals, Kolkata, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 4516-4520  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 聴診器により心音図(PCG)または聴診は,予備的な医学的スクリーニングの基礎を形成する。しかし制御されていない環境で記録されたPCGは本質的にノイジーである。本論文では,スペクトル領域と自己相関波形から新しい特徴を導出した。これらは更なる分析のためにのみ診断可能品質記録を記録し,受け入れPCGの品質を同定した。これらの特徴は,デバイスと一貫したデータ品質を確保するために採用したデータ収集プロトコルの変動にかかわらずロバストであることを証明した。自由に利用可能な,大規模で多様な医療グレードPCGデータセットを訓練モデルを創出するために使用した。結果は,提案した方法論は,自家製PCGデータセット,低コストスマートフォンに基づくデジタル聴診器を用いて採取したに~75%の精度スコアをもたらすことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *自己相関 ,  スマートフォン ,  *スペクトル ,  データ収集 ,  *心音図 ,  プロトコル ,  *品質 ,  ディジタル方式 ,  スクリーニング ,  ロバスト性
準シソーラス用語： スコア ,  ローコスト ,  データ品質 ,  聴診器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 心音図 ,  分類 ,  自己相関 ,  スペクトル