講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-05-22 16:20
肺音認識のための信号処理 ~ 連続性ラ音・断続性ラ音の分離と識別 ~ ○酒井智弥・内田貴大・坂口亜絵梨・喜安千弥(長崎大)・宮原末治(元長崎大)・岡 三喜男(川崎医科大) SIP2014-11 IE2014-11 PRMU2014-11 MI2014-11 |
抄録 |
(和) |
電子聴診器で聴取した肺音のパターン認識に適した信号分離の手法を紹介する.肺音認識は,肺聴診音を構成する肺音をすべて言い当てる多重ラベリングの識別問題である.疾患者の肺聴診音は呼吸音と共に複数の種類の異常音が混合することがある.呼吸音以外に聴取される異常な肺音はラ音と呼ばれ,連続性と断続性に分類される.しかし,それぞれの肺音のモデル化や特徴抽出は必ずしも容易ではなく,教師あり機械学習のために大量の肺音サンプルを用意できるとも限らない.本研究では,肺聴診音を性質の異なる成分に分離する信号処理によって肺音認識を達成することを提案する.スペクトログラムのロバスト主成分分析によって連続性ラ音を分離でき,低階数スペクトログラムの信号のスパース表現から断続性ラ音を分離できることを示す.また,スパース表現のウェーブレット係数から断続性ラ音を更に水泡音と捻髪音に分類できることを示す. |
(英) |
This paper presents signal separation techniques for pattern recognition of lung sounds. From a viewpoint of pattern recognition, pulmonary auscultation is essentially a multi-label classification problem where all lung-sound components are to be predicted for an auscultatory sound. An auscultatory sound acquired from a patient with pulmonary disorder may be composed of multiple types of adventitious (abnormal) sounds as well as breath. The present approach decomposes the auscultatory sound into components without explicitly modeling them. Robust principal component analysis is applied to the sound spectrogram to yield sound components with low-rank and sparse spectrograms. It is experimentally shown that continuous adventitious sound component is obtained from the sparse spectrogram. Coarse and fine crackles can be extracted and classified by sparse representation of the sound component from the low-rank spectrogram. |
キーワード |
(和) |
肺音聴診 / 電子聴診器 / 信号分離 / ロバスト主成分分析 / / / / |
(英) |
Respiratory system diagnosis / Electronic auscultation / Signal separation / Robust PCA / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 39, SIP2014-11, pp. 55-60, 2014年5月. |
資料番号 |
SIP2014-11 |
発行日 |
2014-05-15 (SIP, IE, PRMU, MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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