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J-GLOBAL ID：201902260775111444   整理番号：19A0516524

実用的なアプローチ: 障害患者のスクリーニングのための健康管理ソフトウェアの設計と実行【JST・京大機械翻訳】

A Practical Approach: Design and Implementation of a Healthcare Software for Screening of Dysphonic Patients

著者 (3件)： Ali Zulfiqar (Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Talha Muhammad (Deanship of Scientific Research, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Alsulaiman Mansour (Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 5844-5857  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 医療ソフトウェアとデバイスの開発におけるリスク管理は,病気の正確な診断と治療を確実にする最も重要なプロセスの1つである。著者らの日常生活において起こる間違った決定の結果は,明らかでないかもしれない。しかし,誤ったソフトウェアによる信頼できない証拠に基づく健康管理における間違った決定は,寿命の損失をもたらす可能性がある。様々な声帯障害を患う不快な患者は,不正確な診断のために生命の脅威を持つ可能性がある。角化症のようないくつかの音声障害は前癌であり,ソフトウェア障害による不正確な診断を含む場合に癌になる可能性がある。本論文の目的は,非周期的音声信号における音声障害の検出のためのヘルスケアソフトウェアを設計し,実装することである。提案したソフトウェアの設計と開発の間の潜在的リスクの発生を,故障を避けるために考慮した。このソフトウェアは,非周期的信号のテクスチャ上に局所二値パターン(LBP)演算子を適用することにより実行される。組織は,再発プロットを通して得た。LBP演算子は正常者と不快患者に対するヒストグラムを計算し,これらのヒストグラムを不快患者の自動分類のためのサポートベクトルマシンと共に用いた。ソフトウェアを評価し,Massachusetts EyeとEar Infirst音声障害データベースを用いてテストした。提案したヘルスケアシステムの成功率は97.73%±1.2であり,受信者動作特性曲線下面積は0.98±0であった。提案したヘルスケアシステムの性能は,不快な患者をスクリーニングするために使用される既存の市販ソフトウェアよりはるかに良い。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リスク管理 ,  角化症 ,  サポートベクトルマシン ,  声帯 ,  ソフトウェア障害 ,  自動分類 ,  データベース ,  *健康管理 ,  *ソフトウェア ,  ヒストグラム ,  音声信号 ,  再発
準シソーラス用語： 質感 ,  音声障害 ,  日常生活 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 障害 ,  患者 ,  スクリーニング ,  ソフトウェア ,  設計