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본 논문은 support vector machine (SVM)을 사용하여 은닉 마코프 모델 (HMM)과 심잡음 존재 정보를 결합한 새로운 심장질환 분류 방법을 제안한다. 켑스트럼 특징과 HMM 비터비 (Viterbi) 알고리듬을 이용하여 입력 신호를 모든 심장질환 모델에 대하여 상태 단위로 분할하여 상태별로 로그우도 (점수)를 계산한다. 심잡음 신호의 시간적 위치 특성을 이용하기 위하여 입력신호를 두 개의 부대역으로 나누고 부대역별로 프레임 단위의 심잡음 점수를 계산한 다음, 비터비 알고리듬으로부터 구한 상태 분할 정보를 이용하여 상태단위의 심잡음 점수를 구한다. SVM은 모든 심장질환 종류에 대한 상태 단위의 HMM과 심잡음 점수를 입력으로 하여 최종적으로 심장질환을 판정한다. 심장질환 분류 실험결과, 제안한 방법은 기존의 켑스트럼 특징과 HMM 분류기를 이용한 방법에 비하여 20.4 %의 상대적 개선율을 보여준다.
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참고문헌 (18)
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S.M. Arcasoy / 2003 / Echocardiographic assessment of pulmonary hypertension in patients with advanced lung disease / American journal of respiratory and critical care medicine 167:735~740
C.N. Gupta / 2007 / Neural network classification of homomorphic segmented heart sounds / Applied Soft Computing 7:286~297
R.K. Sinha / 2007 / Backpropagation artificial neural network classifier to detect changes in heart sound due to mitral valve regurgitation / Journal of Medical Systems 31:205~209
R.A. Azra’ai / 2008 / Artificial neural network for identification of heart problem / Proc. Signal Processing and Communication Systems 2008 :1~6
A. Ricke / 2005 / Automatic segmentation of heart sound signals using hidden Markov models / Proc. Computers in Cardiology 2005 :953~956
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R.A. Azra’ai / 2008 / Artificial neural network for identification of heart problem / Proc. Signal Processing and Communication Systems 2008 :1~6
A. Ricke / 2005 / Automatic segmentation of heart sound signals using hidden Markov models / Proc. Computers in Cardiology 2005 :953~956
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