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    題名: 利用類神經網路分類進行心雜音辨識
    作者: 謝秋武
    楊坤璋
    邱泓文
    徐建業
    關鍵詞: 心音
    心雜音
    數位訊號處理
    類神經網路
    快速傅利葉轉換
    日期: 2006
    上傳時間: 2009-12-15 15:34:16 (UTC+8)
    摘要: 心雜音是臨床診斷上的重要參考,可對心臟
    結構或病理問題做早期診斷,而今心臟聽診仍是
    確認心雜音的重要技術,且需具備相當經驗,因
    此我們將評估利用數位聲音訊號處理及類神經
    網路(Artificial Neural Network)的方法在心雜音
    分析上的應用。
    在本研究中,我們已知心雜音主要頻率範圍
    在150Hz 到500Hz 之間,我們對所蒐集的樣本,
    其中包含正確和有心雜音的樣本,用快速傅利葉
    轉換(Fast Fourier Transform,FFT)數位訊號處理
    將雜音頻譜的能量比值擷取出,並且利用類神經
    網路,建立自動分析模式。
    本研究利用32 個已知正常心音和31 個經過
    判定有心雜音的樣本來建立類神經網路模組
    (Molding)。經過驗證此系統,在15 個測試組中,
    判別率高達100 %。但是目前還沒有辦法區分雜
    音的來源區域,以及哪些病因所引起的雜音,希
    望將來能在於此基礎上,隨著樣本的擴增以及技
    術的精進,發展出自動辨識心雜音的輔助系統。
    顯示於類別:[醫學資訊研究所] 會議論文

    文件中的檔案:

    檔案 描述 大小格式瀏覽次數
    Using Atificial Neural Network For Heart Murmur Recognizition~利用類神經網路分類進行心雜音辨識.pdf利用類神經網路分類進行心雜音辨識644KbAdobe PDF1096檢視/開啟


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