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J-GLOBAL ID:202002214034109272   整理番号:20A0287763

呼吸音における喘鳴の存在/欠如を分類するための制約付きトーン半教師付き非負行列因子分解【JST・京大機械翻訳】

A constrained tonal semi-supervised non-negative matrix factorization to classify presence/absence of wheezing in respiratory sounds
著者 (6件):
資料名:
巻: 161  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0559A  ISSN: 0003-682X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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臨床的観点から,呼吸音における喘鳴の存在の検出は,喘鳴が気道閉塞に関連する主要な症状であるため,肺疾患の早期同定のための挑戦的な課題である。本論文では,聴診過程における医師により提供される主観的診断の信頼性を向上させるために,呼気記録における喘鳴音の有無を検出するための新しい方法を提案した。特に,喘鳴音が呼吸中に検出される場合には,非健康な被験者と仮定される。提案した方法は3段階からなる。第一段階は,スペクトル間隔,関心のバンド(BOI)を推定することを試み,それは喘鳴音を見つけるために最も高い確率を示した。第二段階では,制約付きの半教師つき非負行列因数分解(NMF)アプローチを適用して,一般的に喘鳴音によって示される周期的または音的性質をモデル化するスペクトルパターンを得た。第3段階では,BOIで以前に因子化された最も有意なエネルギーからのスペクトル軌跡の滑らかさに基づいて,推定された車輪化分光写真を解析した。著者らのシステムを評価し,他の最新の方法と比較し,呼吸音における車輪の存在検出において競合的な結果を得た。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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鉄道騒音・振動  ,  建築音響 

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