자동 분할과 ELM을 이용한 심장질환 분류 성능 개선

곽철; 권오욱

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자료유형: 학술저널

저자정보: 곽철 (충북대학교 제어계측공학과) 권오욱 (충북대학교 제어계측공학과)

저널정보: 한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제28권 제1호

발행연도: 2009.1

수록면: 32 - 43 (12page)

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본 논문은 자동 분할과 extreme learning machine (ELM)을 이용하여 연속 심음신호에 의한 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 자동 분할을 위한 전처리 단계에서 비정상적인 심음신호는 심잡음 (murmur)과 클릭음 (click)을 포함하고 있기 때문에 제1음 (S1)과 제2음 (S2) 시작점 검출 결과가 부정확하거나 누락되어 기존의 심장질환 분류 시스템의 정확도를 저하시키게된다. 이러한 분할 오류에 의한 성능 저하를 감소하기 위해 S1 및 S2의 위치를 찾고, S1 및 S2의 시간 차이를 이용하여 부정확한 시작점을 교정한 다음 한 주기 심음 신호를 추출한다. 특징벡터로는 단일 주기의 심음 신호로부터 추출된 멜척도 필터뱅크 로그 에너지 계수와 포락선을 사용한다. 심장질환을 분류하기 위하여 한 개의 은닉층을 가진 ELM 알고리듬을 사용한다. 9가지 심장질환 분류 실험을 수행한 결과, 제안 방법은 81.6%의 분류 정확도를 나타내며, multi-layer perceptron(MLP), support vector machine (SVM), hidden Markov model (HMM) 중에서 가장 높은 분류 정확도를 보여준다.

#심음인식

참고문헌 (17)

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D. Barschdorff / 1990 / Neural network based multi-sensor heart sound analysis / Proc. Computers in Cardiology 1990 :303~306

O. Abdel-Alim / 2002 / Heart diseases diagnosis using heart sounds / Proc. 19th NRSC :634~640

D. Barschdorff / 1995 / Automaticphonocardiogram signal analysis in infants based on wavelet transforms and artificial neural networks / Proc. Computers in Cardiology 1995 :753~756

M. El-Hanjouri / 2002 / Heart diseases diagnosis using HMM / Proc. IEEE MELECON 2002 :489~492

A. Ricke / 2005 / Automatic segmentation of heart sound signals using hidden Markov models / Proc. Computers in Cardiology :953~956

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이 논문의 저자 정보

곽철

소속기관 충북대학교 전자정보대학 제어로봇공학과

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 3 이용수 23

권오욱

소속기관 한국전자통신연구원

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 사회과학 > 교육학

논문수 55 이용수 3,519

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