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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
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SIP2014-11 IE2014-11 PRMU2014-11 MI2014-11

研究会情報
研究会 PRMU MI IE SIP  
開催期間 2014-05-22 - 2014-05-23 
開催地(和) 名古屋工業大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 医用画像処理の高度化と統計モデル,社会福祉 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2014-05-PRMU-MI-IE-SIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 肺音認識のための信号処理 
サブタイトル(和) 連続性ラ音・断続性ラ音の分離と識別 
タイトル(英) Signal Processing for Lung-Sound Recognition 
サブタイトル(英) Separation and Classification of Continuous and Discontinuous Adventitious Sounds 
キーワード(1)(和/英) 肺音聴診 / Respiratory system diagnosis  
キーワード(2)(和/英) 電子聴診器 / Electronic auscultation  
キーワード(3)(和/英) 信号分離 / Signal separation  
キーワード(4)(和/英) ロバスト主成分分析 / Robust PCA  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 酒井 智弥 / Tomoya Sakai / サカイ トモヤ
第1著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 内田 貴大 / Takahiro Uchida / ウチダ タカヒロ
第2著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂口 亜絵梨 / Aeri Sakaguchi / サカグチ アエリ
第3著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 喜安 千弥 / Senya Kiyasu / キヤス センヤ
第4著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 宮原 末治 / Sueharu Miyahara / ミヤハラ スエハル
第5著者 所属(和/英) 元長崎大学 (略称: 元長崎大)
formerly Nagasaki University (略称: formerly Nagasaki Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡 三喜男 / Mikio Oka / オカ ミキオ
第6著者 所属(和/英) 川崎医科大学 (略称: 川崎医科大)
Kawasaki Medical School (略称: Kawasaki Med. Sch.)
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講演者
発表日時 2014-05-22 16:20:00 
発表時間 30 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-SIP2014-11,IEICE-IE2014-11,IEICE-PRMU2014-11,IEICE-MI2014-11 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.39(SIP), no.40(IE), no.41(PRMU), no.42(MI) 
ページ範囲 pp.55-60 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SIP-2014-05-15,IEICE-IE-2014-05-15,IEICE-PRMU-2014-05-15,IEICE-MI-2014-05-15 


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