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J-GLOBAL ID：201802248578114054   整理番号：18A0245250

高次統計に基づく肺音からの心音と肺音のためのブラインド信号分離【Powered by NICT】

Blind signal separation for heart sound and lung sound from auscultatory sound based on the high order statistics

著者 (3件)： Takada Hotaka (Maebashi Institute of Technology, Department of Engineering, Systems Life Engineering, 460-1, Kamisadori-Town, Maebashi-City, Gumma-Prefecture, Japan) ,  Ogawa Tomomi (Maebashi Institute of Technology, Department of Engineering, Systems Life Engineering, 460-1, Kamisadori-Town, Maebashi-City, Gumma-Prefecture, Japan) ,  Matsumoto Hiroki (Maebashi Institute of Technology, Department of Engineering, Systems Life Engineering, 460-1, Kamisadori-Town, Maebashi-City, Gumma-Prefecture, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPACS  ページ： 201-205  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： 聴診音混合音,肺音と他の雑音である。聴診音が心音と肺音に分離できれば,心臓と肺の自動診断疾患に有用である可能性がある。しかし,ICAに基づくブラインド信号分離を用いた従来の方法は,より低い分離精度を示した。従来の方法では,分離された信号に基づく非線形関数は,分離アルゴリズムに使用されている。ソース信号の確率分布に対応する分離精度の点で適切な関数であると考えられる。しかし,従来の方法は,適切な非線形関数を与えられていないため,低い分離精度の原因である。本論文では,分離された信号の高次統計量からの音源信号の確率分布を推定し,分離精度の点で適切な非線形関数を使用するより良い方法を提案した。さらに,分離精度を向上させるために提案したアルゴリズムを評価した。Copyright 2018 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： 音源 ,  確率分布 ,  聴診 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  *心音 ,  *音響 ,  心臓 ,  *高次統計量
準シソーラス用語： 非線形関数 ,  自動診断 ,  混合音 ,  *ブラインドソース分離 ,  *呼吸音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高次統計 ,  肺音 ,  心音 ,  ブラインド信号分離