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  1. 学術雑誌論文
  2. 4 自然科学

HPSSを用いた呼吸音の自動分類

http://hdl.handle.net/10228/00009063
http://hdl.handle.net/10228/00009063
734c87e3-2f76-400e-8267-0502f5fbb2c4
名前 / ファイル ライセンス アクション
LaSEINE-2021_009.pdf LaSEINE-2021_009.pdf (2.9 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2023-02-01
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル HPSSを用いた呼吸音の自動分類
言語 ja
タイトル
タイトル Automatic Classification of Respiratory Sounds using HPSS
言語 en
言語
言語 jpn
著者 丸橋, 優生

× 丸橋, 優生

WEKO 34526

ja 丸橋, 優生

en Marubashi, Yuki

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浅谷, 尚希

× 浅谷, 尚希

WEKO 34527

ja 浅谷, 尚希

en Asatani, Naoki

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陸, 慧敏

× 陸, 慧敏

WEKO 15968
e-Rad 40742466
Scopus著者ID 57209823396
ORCiD 0000-0001-9794-3221

ja 陸, 慧敏

en Lu, Huimin

ja-Kana リク, ケイビン


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神谷, 亨

× 神谷, 亨

WEKO 402
e-Rad_Researcher 80295005
Scopus著者ID 55739611300
九工大研究者情報 25

en Kamiya, Tohru
Kim, Hyoungseop

ja 神谷, 亨
金, 亨燮

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間普, 真吾

× 間普, 真吾

WEKO 34530

ja 間普, 真吾

en Mabu, Shingo

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木戸, 尚治

× 木戸, 尚治

WEKO 34531

ja 木戸, 尚治

en Kido, Shoji

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Respiratory disease is a serious illness that accounts for three of the top ten causes of death in the world, and approximately eight million people died worldwide each year. Early detection and early treatment are important for the prevention of illness due to these diseases. Currently, auscultation is performed for the diagnosis of respiratory diseases, however there is a problem that quantitative diagnosis is difficult. Therefore, in this paper, we propose a new automatic classification method of respiratory sounds to support the diagnosis of respiratory diseases on auscultation. In the proposed method, respiratory sound data is converted into a spectrogram image by applying the short-time Fourier transform. Then, we apply HPSS (Harmonic/Percussive Sound Separation) algorithm to the respiratory sound spectrogram to separate it into a harmonic spectrogram and a percussive spectrogram. The three generated spectrograms are used for classification of respiratory sounds by CNN (Convolutional Neural Network) and SVM (Support Vector Machine) classifiers. Our proposed method obtained superior classification performance compared to the case without applying HPSS and satisfactory results are obtained.
言語 en
書誌情報 ja : 医用画像情報学会雑誌
en : Medical Imaging and Information Sciences

巻 38, 号 2, p. 95-100, 発行日 2021-07-06
出版社
出版者 医用画像情報学会
言語 ja
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.11318/mii.38.95
CRID
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ CRID
関連識別子 https://cir.nii.ac.jp/crid/1390007128168714112
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 492
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10156808
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1880-4977
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0910-1543
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2021 医用画像情報学会
キーワード
主題Scheme Other
主題 Respiratory Sounds
キーワード
主題Scheme Other
主題 Computer Aided Diagnosis
キーワード
主題Scheme Other
主題 Short-Time Fourier Transform
キーワード
主題Scheme Other
主題 Harmonic/Percussive Sound Separation
キーワード
主題Scheme Other
主題 Deep Learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 CNN
キーワード
主題Scheme Other
主題 SVM
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
連携ID
値 10838
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Ver.1 2023-05-15 12:36:05.658963
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