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저자정보
저널정보
대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제13권 제1호
발행연도
2007.1
수록면
35 - 41 (7page)

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Recently, hidden Markov models (HMMs) have been found to be very effective in classifying heart sound signals. For the classification based on the HMM, the continuous cyclic heart sound signal needs to be manually segmented to obtain isolated cycles of the signal. However, the manual segmentation will be practically inadequate in real environments. Although, there have been some research efforts for the automatic segmentation, the segmentation errors seem to be inevitable and will result in performance degradation in the classification. To solve the problem of the segmentation, we propose to use the ergodic HMM for the classification of the continuous heart sound signal. In the classification experiments, the proposed method performed successfully with an accuracy of about 99(%) requiring no segmentation information. (Journal of Korean Society of Medical Informatics 13-1,35-41, 2007)
#Hidden Markov Model #Heart Sounds Signals #Automatic Classification

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/ / A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition Proceedings of the IEEE 1989 : 257 ~ 287 google schola / / A segmental k-means training procedure for estimating parameters of hidden Markov models : 1639 ~ 1641 google schola / 1970 / A Maximization Technique Occurring in the Statistical Analysis of Probabilistic Functions of Markov Chains 41 : 164 ~ 17 google schola / 1987 / An Introduction to Computing with Neural Nets 4 : 4 ~ 22 google schola / 1989 / Automatic Speech Recognition : 1 ~ 207 google schola

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