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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 1,599 - 1,604 (6page)
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This paper presents heart sound signal processing that is a part of an automatic tele-auscultation system. Segmentation of the heart sound is performed using ECG signal as reference. Feature vector is constructed for each cardiac cycle by analyzing the systole and diastole of each cycle by applying discrete wavelet transform. Features are classified using pattern recognition neural network. The study incorporates four types of valve-related cardiac disorder that are normally diagnosed by auscultation: aortic regurgitation, aortic stenosis, mitral regurgitation and mitral stenosis. The result shows that for limited set of heart sounds, correct classification can be achieved
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. DESIGN OF THE SYSTEM
3. OVERVIEW OF HEART SOUND PROCESSING
4. PREPROCESSING
5. SEGMENTATION
6. FEATURE EXTRACTION
7. CLASSIFICATION OF FEATURES
8. RESULTS AND DISCUSSION
9. FURTHER RESEARCH
10. CONCLUSION
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES
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