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J-GLOBAL ID：202202215026287591   整理番号：22A0397241

軟組織模倣材料の同定と肺音に対するセンサのキャラクタリゼーションへの応用【JST・京大機械翻訳】

Identification of Soft Tissue-Mimicking Materials and Application in the Characterization of Sensors for Lung Sounds

著者 (5件)： La Torraca Paolo (Department of Sciences and Methods for Engineering, University of Modena and Reggio Emilia, Reggio Emilia, Italy) ,  Ausiello Ludovico (School of Energy and Electronic Engineering, University of Portsmouth, Portsmouth, U.K) ,  Zucchi Giorgio (FMB, Marco Biagi Foundation, University of Modena and Reggio Emilia, Modena, Italy) ,  Farina Angelo (Department of Engineering and Architecture, University of Parma, Parma, Italy) ,  Pancaldi Fabrizio (Department of Sciences and Methods for Engineering, University of Modena and Reggio Emilia, Reggio Emilia, Italy)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 1  ページ： 1012-1019  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： 肺含意の早期診断は,特発性肺線維症,リウマチ性関節炎,結合組織疾患およびCOVID-19に続発する間質性肺炎のような,いくつかの疾患の治療の基本である。最近の研究では,肺疾患の広いクラスが,肺音の分析のための聴診と適切に開発されたアルゴリズムによって早期に検出可能であることを証明した。実際,センサの技術的特性は,獲得した肺音の品質に影響を及ぼす。センサの比較への公正で定量的なアプローチのアベイラビリティは,新しい診断ツールの開発の必要条件である。本研究では,肺音のためのセンサ間の公正な比較の問題を2つのステップに分離する。本研究の最初の部分は,ヒト軟組織の音響挙動を模倣できる合成材料の同定に専念した。次にこの材料を参照として採用した。第2部では,標準スキンを利用して,ノイズフロアと感度に関して,いくつかのタイプのセンサを定量的に比較した。提案した方法論は,再現可能な結果をもたらし,異なる性質,例えば,喉頭,エレクトレットマイクロホン,デジタルMEMSマイクロホン,機械的電話スコープ,および電子音韻のセンサを考慮することができる。最後に,実験結果を等価感度の新しい展望の下で解釈し,新しいセンサの設計のためのいくつかの重要なガイドラインを提供した。これらのガイドラインは,肺音の獲得のためのデバイスを改善するための出発点を表すことができた。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  エレクトレット ,  雑音 ,  マイクロホン ,  電話 ,  音響 ,  喉頭 ,  ヒト ,  音韻 ,  アベイラビリティ ,  *軟部組織 ,  早期診断 ,  MEMS
準シソーラス用語： *呼吸音 ,  特発性肺線維症 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分析機器  (CC02020S) ,  光導波路,光ファイバ,繊維光学  (BD06030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 軟組織 ,  模倣 ,  同定 ,  肺音 ,  キャラクタリゼーション ,  応用