طبقه‌بندی صداهای طبیعی و غیرطبیعی ضبط‌شده قلب با استفاده از آنالیز زمان- فرکانس سیگنال‌های PCG
Publish place: Tabriz Journal of Electrical Engineering، Vol: 50، Issue: 2
Publish Year: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 354
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TJEE-50-2_013
تاریخ نمایه سازی: 4 آذر 1399
Abstract:
سیگنال صوتی تولیدشده ناشی از فعالیت‌های مکانیکی قلب، اطلاعات مفیدی در رابطه با عملکرد دریچه‌های قلبی فراهم می‌کند. اما به دلیل محدودیت شنوایی انسان، ماهیت گذرا و غیر ایستان سیگنال صدای قلب و انرژی پایین‌تر صداهای پاتولوژیک نسبت به صداهای طبیعی، یافتن نشانه‌های بیماری و تصمیم‌گیری برمبنای صداهای شنیده‌شده از طریق گوشی پزشکی کار دشواری بوده و نیاز به تمرین و تکرار زیادی دارد. به دلیل محتوای تشخیصی بالای سوفل‌ها در هر دو حوزه زمان و فرکانس، استخراج ویژگی‌های زمان- فرکانس مناسب‌ترین روش برای پردازش این صداهای غیرطبیعی به شمار می‌روند. در این تحقیق به‌منظور طبقه‌بندی صداهای قلبی، ویژگی‌های حوزه زمان- فرکانس از سیگنال‌های صدای قلب استخراج شده است. در مرحله طبقه‌بندی، از ترکیب دو طبقه‌بند AdaBoost و شبکه عصبی کانولوشن استفاده شده و درنهایت عملکرد روش پیشنهادی با استفاده از روش leave-one-out روش پیشنهادی مورد ارزیابی قرارگرفته است. این‌روش بر روی پایگاه داده چالش 2016 فیزیونت پیاده‌سازی شده است. نتایج حاصل نشان‌دهنده عملکرد بهتر راهکار پیشنهادی در مقایسه با بهترین روش موجود در چالش 2016 فیزیونت و دست‌یابی به حساسیت %93.27 و اختصاصیت 81.96% در طبقه‌بندی صداهای قلبی است درحالی‌که بهترین روش در چالش 2016 فیزیونت به حساسیت% 93.48 و اختصاصیت %80.36 دست یافته است.
Keywords:
Authors
هانیه حاضری
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - دانشگاه رازی
قاسم عازمی
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - دانشگاه رازی
پگاه زرجام
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - دانشگاه رازی
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :