Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Tonal Index
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In the paper a new wheezes detection method in lung auscultation is presented. The lungs auscultation is a non invasive test in asthma diagnose. On the basis of such tests, the medical doctors can evaluate preciselythe stage of the disease. The proposed method uses Tonal Index (TI), the descriptor taken from the MPEG-4 standard, adapted to the wheezes recognition problem. The SVM (Support Vector Machine) classifier was used. In the article TI is compared with the other features taken from literature: Kurtosis, Frequency Ratio, Spectral Peaks Entropy, Spectral Flatness and the modified Frequency Ratio called Energy Ratio (ER). The results of multi dimensional recognition using sets of a few features is presented also. The recognition process was carried out on artificial and real data.
PL
W artykule przedstawiono metodę do automatycznej detekcji świstów podczas osłuchu płuc. Osłuch klatki piersiowej to jedno z najstarszych, a zarazem bezinwazyjnych badań stosowanych w wielu chorobach płuc, m.in. w astmie. Na bazie tego badania lekarz może dokładnie ocenić postęp choroby pacjenta. Metoda jest oparta na Indeksie Tonalności, deskryptorze zaczerpniętym ze standardu MPEG-4, przystosowanym przez autorów do detekcji świstów. Do rozpoznawania użyto klasyfikatora SVM (Support Vector Machine). W artykule, Indeks Tonalności jest porównany z dotychczas stosowanymi deskryptorami, zaczerpniętymi z literatury: kurtozą, współczynnikiem częstotliwościowym, płaskością widmową oraz entropią maksimów częstotliwościowych. Dodatkowo przetestowano zmodyfikowany deskryptor współczynnika częstotliwościowego nazwanego współczynnikiem energii. Artykuł przedstawia również porównanie skuteczności wykrywania świstów przy użyciu zestawów kilku cech. Proces rozpoznawania wykonano na sygnałach rzeczywistych oraz zamodelowanych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.