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저널정보
대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제14권 제2호
발행연도
2008.1
수록면
179 - 187 (9page)

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Hidden Markov model (HMM) is known to be one of the most powerful methods in the acoustic modeling of heart sound signals. Conventionally, we usually use a fixed number of states for each HMM. However, due to the various types of the heart sound signals, it seems that more accurate acoustic modeling is possible by varying the number of states in the HMM depending on the signal types to be modeled. In this paper, we propose to assign different number of states to the HMM for better acoustic modeling and consequently, improving the classification performance of the heart sound signals. Compared with when fixing the number of states, the proposed approach has shown some performance improvement in the classification experiments on various types of heart sound signals.
#Classification #Hidden Markov Model #Heart Sounds Signals

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참고문헌 (14)

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Baum L / 1970 / A Maximization Technique Occurring in the Statistical Analysis of Probabilistic Functions of Markov Chains / Annals of Mathematical Statistics 41 : 164 ~ 17 google schola Bhatikar S / 2005 / Classifier Based on Artificial Neural Network Approach for Cardiac Auscultation in Pediatrics / Artificial Intelligence in Medicine 33 : 251 ~ 260 google schola Cathers I / 1995 / Neural Network Assisted Cardiac Asculation / Artificial Intelligence in Medicine 7 : 53 ~ 66 google schola Chung Y / 2006 / A Classification Approach for the Heart Sound Signals Using Hidden Markov Models google schola DeGroff C / 2001 / Artificial neural network-based method of screening heart murmur in children / Circulation 103 : 2711 ~ 2716 google schola

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