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J-GLOBAL ID：201702270072649554   整理番号：17A1397452

低電力外来喘鳴検出ウェアラブルのための特徴抽出技術【Powered by NICT】

Feature extraction techniques for low-power ambulatory wheeze detection wearables

著者 (3件)： Acharya Jyotibdha (NITHM, Interdisciplinary Graduate School, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Basu Arindam (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Ser Wee (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 4574-4577  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： 呼吸音の喘鳴の存在はいくつかの呼吸器と肺疾患と関連している。本論文では,自動喘鳴検出のための周波数輪郭追跡に基づく新しい低複雑性喘鳴検出法を示した。アルゴリズムの二つのハードウェアにやさしい変異体も提案されている。提案特徴抽出アルゴリズムを適用して,以前の方法と比較してかなり低い計算量(3× 6×)で非常に高い分類精度(>99%)を達成し,提案した方法の電力消費は著しくウェアラブルデバイスにおける「記録と送信’戦略に比べて(70× 100×)であることを示した。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： 計算量 ,  肺疾患 ,  *特徴抽出 ,  周波数 ,  *喘鳴 ,  アルゴリズム ,  電力消費 ,  ハードウェア ,  検出法
準シソーラス用語： ウェアラブルデバイス ,  分類精度 ,  低複雑性 ,  輪郭追跡 ,  呼吸音 ,  *ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 低電力 ,  外来 ,  喘鳴 ,  ウェアラブル ,  特徴抽出