Identification of Human Heart Valves Mechanical Characteristic Locations via Processing of Phonocardiogram Signal
Publish place: 20th Annual Conference of Mechanical Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,287
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME20_366
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1391
Abstract:
This paper presents a new method for detection,delineation and unsupervised classification of PCG sounds. First, the PCG signal was preprocessed and then for detection and delineation of the PCG genuine sounds incidence locations, two windows were slid on the pre processed PCG signal. In each slid of the analysis window, the value of mid-sample of the first window was replaced by a frequency based feature of the signal excerpted by the window and the value of mid-sample of the second window was replaced by an amplitude based feature of the signal excerpted by the window. Then a final feature was extracted by the combination of these two features. By these calculations peaks representing location of the sounds incidence appears and can be delineated by various methods such as application of a minimum slope forward-backward local search starting from the sound location. The operating characteristics of the proposed method is the average accuracy Acc=98.91% and 93.50% for sound detection and unsupervised classification, respectively.
Keywords:
Authors
Hossein Naseri
Department of Mechanical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, CardioVascular Research Group
Mohammad R. Homaeinezhad
Department of Mechanical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, CardioVascular Research Group
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 :