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肺音分類のための独立成分分析とクラスタリングによる特徴量抽出


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Title: 肺音分類のための独立成分分析とクラスタリングによる特徴量抽出
Other Titles: Feature Extraction by ICA and Clustering for Lung Sound Classification
Authors: 正田, 備也 / 喜安, 千弥 / 宮原, 末治
Authors (alternative): Masada, Tomonari / Kiyasu, Senya / Miyahara, Sueharu
Issue Date: Nov-2007
Publisher: 情報処理学会
Abstract: 本論文では,肺音分類に有用なテンプレートを作成するために,大量の肺音データから特徴量をふるい分ける手法を提案する.まず,FFT によりパワー・スペクトルを特徴ベクトルとして得る.次に,これらを部分的に重なる複数のグループにまとめて独立成分分析を適用し,各グループを少数の成分ベクトルの組で代表させる.こうして多様な各肺音から得られた成分ベクトルを集め,クラスタリングを多数回実行し,常に同じクラスタに属する成分ベクトル群を良質な特徴量として得る.実験では看護師用教材CD を使い,クラスタリング結果と実際の肺音の特徴を比較する. / In this paper, we propose a method for extracting features from various lung sounds. We use those features to compose useful templates for lung sound classification. First, we obtain power spectra as feature vectors by FFT. Second, we form feature vector groups partially overlapping with each other and represent each group by a few component vectors provided by ICA. We put the component vectors obtained from various lung sounds into a single set and conduct clustering repeatedly. Then we regard the groups of vectors repeatedly belonging to the same cluster as good features. In the experiment, we use CD accompanying a textbook for nurses and compare clustering results with actual lung sound features.
Description: データベースとWeb情報システムに関するシンポジウム 2007年11 月27日 (火)-28 日(水) 東京大学生産技術研究所
URI: http://hdl.handle.net/10069/16313
Rights: 本著作物の著作権は(社)情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。 / All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan. / Notice for the use of this material The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof.
Type: Conference Paper
Text Version: publisher
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Citable URI : http://hdl.handle.net/10069/16313

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