심음 기반의 심장질환 분류를 위한 새로운 시간영역 특징 (New Temporal Features for Cardiac Disorder Classification by Heart Sound)

서지정보

· 발행기관 : 한국음향학회
· 수록지 정보 : 한국음향학회지 / 29권 / 2호 / 133 ~ 140페이지
· 저자명 : 곽철, 권오욱

초록

연속심음신호로부터추출한새로운시간영역에서의특징들을추가하여심장질환분류의성능을개선한다.기존에사용되고있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로구성된 새로운 3 종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support vector machine (SVM), extreme learningmachine (ELM)와같은신경회로망패턴분류기에대하여의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.

영어초록

We improve the performance of cardiac disorder classification by adding new temporal features extracted from continuous heart sound signals. We add three kinds of novel temporal features to a conventional feature based on mel-frequency cepstral coefficients (MFCC): Heart sound envelope, murmur probabilities, and murmur amplitude variation. In cardiac disorder classification and detection experiments, we evaluate the contribution of the proposed features to classification accuracy and select proper temporal features using the sequential feature selection method.
The selected features are shown to improve classification accuracy significantly and consistently for neural network-based pattern classifiers such as multi-layer perceptron (MLP), support vector machine (SVM), and extreme learning machine (ELM).

참고자료

· 없음