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J-GLOBAL ID：202002233030328101   整理番号：20A0965435

肺音ノイズ除去技術の比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative analysis of Lung sound denoising technique

著者 (3件)： Singh Divya (National Institute of Technology,Dept. of Biomedical Engineering,Raipur,India) ,  Singh Bikesh Kumar (National Institute of Technology,Dept. of Biomedical Engineering,Raipur,India) ,  Behera Ajoy Kumar (All India Institute of Medical Sciences,Dept. of Pulmonary Medicines & TB,Raipur,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICPC2T  ページ： 406-410  発行年： 2020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： 肺疾患は死亡率の大きな増加を引き起こしている。これの背後にある主な理由は,疾患の診断における誤解または遅れである。この問題を取り除くために臨床医を助けることができるコンピュータ化システムを開発することは,死亡率の増加のこれらの有害な影響を制御することにおいてより良い結果を与えるであろう。コンピュータ化システムの助けによるデータ収集とそれらの前処理は,誤解釈を引き起こす可能性がある結果の重なりの機会を取り除く傾向がある。コンピュータ化システムを開発するために。15名の患者からのデータを1か月の期間に収集した。肺機能検査の結果とともに,重複は,著者らの分析において心臓音と肺音を含むことによって克服することができる,簡単に見える。しかし,肺音信号は異なる種類の雑音を受ける。従って,6つの雑音除去技術はウェーブレット,Savitzky Golay Moving平均フィルタ,FIR,Medianフィルタ,Butterworthフィルタを実装し評価した。すべての3つのフィルタの性能を,信号対雑音比に基づいて比較した。ウェーブレット雑音除去技術は,84.43dBの信号対雑音(SNR)値でより良い結果を与える。Copyright 2020 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： SN比 ,  雑音 ,  フィルタ ,  前処理 ,  Butterworthフィルタ ,  死亡率 ,  波束 ,  心音 ,  *雑音低減 ,  データ収集 ,  肺機能検査 ,  肺疾患 ,  コンピュータ ,  雑音除去
準シソーラス用語： *呼吸音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 肺音 ,  ノイズ除去 ,  比較分析