ISSN:
1741-0444
Schlagwort(e):
Linear prediction analysis
;
Pattern recognition
;
Phonocardiograms analysis
Quelle:
Springer Online Journal Archives 1860-2000
Thema:
Biologie
,
Chemie und Pharmazie
,
Medizin
Beschreibung / Inhaltsverzeichnis:
Sommaire Cet article fait état des résultats du classement des types de phonocardiogammes. Des techniques d'analyse et de prédiction linéaires ont été appliquées pour établir les courbes spectrales des signaux de phonocardiogrammes; il s'agit d'une technique relativement nouvelle. Au cours de cette expérience, 29 malades ont été classés correctement, à l'exception de 3; et 19 autres ont été calssés correctement, à l'exception de 5. Les caractéristiques de chaque classe ont bien été isolées et les résultats du classement sont bons. L'efficacité d'un classement spectral des phonocardiogrammes a été confirmée expérimentalement.
Kurzfassung:
Zusammenfassung Der Aufsatz beschreibt einige durch Phonokardiogrammbildklassifizierung erzielte Resultate. Die Linearvoraussageanalyse wurde dazu verwendet, Spektralbilder aus Phonokardiogrammsignalen zu entwickeln, — ein verhältnismäßig neues Verfahren. Bei dieser Unersuchung wurden 29 Konstruktionsmuster mit Ausnahme von drei Mustern und 19 Testmuster mit Ausnahme von fünf Mustern korrekt klassifiziert. Die Merkmale jeder Klasse werden gut herausgebracht, und die Resultate der Klassifizierungen sind gut. Die Zweckmäßigkeit der Spektralmerkmale für die Phonokardiogrammklassifizierung ist experimentell bestätigt worden.
Notizen:
Abstract The paper reports some results with phonocardiogram pattern classification. Linear prediction analysis was applied to extract the spectral pattern from phonocardiogram signals, a relatively new technique. In this examination, 29 design samples are classified correctly, except for three samples; and 19 test samples correctly, except for five samples. The characteristics for each class are well extracted and the results of the classifications are good. The efficiency of the spectral features for phonocardiogram classification has been confirmed experimentally.
Materialart:
Digitale Medien
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/BF02457994
Permalink
