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J-GLOBAL ID：202102258952404023   整理番号：21A3387702

正常および異常症例における有効成分同定のための心臓音信号ノイズ除去の簡単な提案【JST・京大機械翻訳】

A simple proposition for heart sound signal de-noising for effective components identification in normal and abnormal cases

著者 (3件)： Maity Arnab (Electronics and Telecommunication Engineering, Jadavpur University, Kolkata 700032, India) ,  Mandal Dulal (Heritage Institute of Technology, ECE Department, Kolkata 700107, India) ,  Saha Misra Iti (Electronics and Telecommunication Engineering, Jadavpur University, Kolkata 700032, India)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 71  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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)

抄録/ポイント： 心臓音信号(HSS)のインストール検出能力による質量スケール,単純,効率的,最小インフラストラクチャベース工学アプローチは,スーパー医療施設と専門家医療従事者を欠いている発展途上国の農村地域における心血管疾患により多くの寿命を節約できる。HSSの雑音除去は,S1,S2などの信頼できる正確な同定音成分のための重要なステップであり,HSSはランダム内部および外部雑音源によって容易に崩壊する。近年,ウェーブレットベースのフィルタリング法は,正しいウェーブレットの選択,分解のレベル,最良の閾値選択が,優れたドメイン専門知識が避けられないHSSの雑音除去のために最も一般的である。これらの方法は,高周波雑音/雑音除去において優れたリターンを提供するが,異常HSSにおける低周波雑音/雑音は,雑音/雑音スペクトルがHSS成分と重複するので,適切に検出できない。本論文では,正常および異常事例の両者において,効率的な心臓音成分同定のために時間領域で雑音除去を行う簡単で非常に効果的なべき乗則アルゴリズム(PLA)を紹介した。ノイズ除去HSSに関する定性的(視覚パラメータに基づく)と定量的解析(SNRとFIT係数に基づく)との比較研究を行い,PLAベース法がウェーブレット閾値化を用いるよりも品質成分同定を改善することを明確に示した。さらに,PLAベース雑音除去信号の時間領域特徴パラメータおよびパワースペクトル密度表現は,正常または異常クラスの両方に対して,心臓音分類に対するアルゴリズムの有効性の明確な表示を示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  視覚 ,  *音響 ,  雑音発生器 ,  フィルタリング ,  波束 ,  定量的分析 ,  医療従事者 ,  *心音 ,  パワースペクトル密度 ,  ウェーブレット変換 ,  雑音除去
準シソーラス用語： べき乗則 ,  時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 心臓音信号 ,  ノイズ除去 ,  ウェーブレット変換 ,  パワースペクトル密度 ,  心音成分 ,  コンポーネント識別

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 症例 ,  有効成分 ,  同定 ,  心臓音 ,  ノイズ除去 ,  提案