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자료유형
학술저널
저자정보
이원범 (부산대학교 의과대학 이비인후과학교실) 전경명 (부산대학교 의과대학 이비인후과학교실) 권순복 (부산대학교 의과대학 이비인후과학교실) 전계록 (부산대학교 의과대학 의공학교실) 김수미 (부산대학교 전자공학과) 김형순 (부산대학교 전자공학과) 양병곤 (동의대학교 영어영문학과) 조철우 (창원대학교 제어계측학과) 왕수건 (부산대학교 의과대학 이비인후과학교실)
저널정보
대한후두음성언어의학회 대한후두음성언어의학회지 대한후두음성언어의학회지 제14권 제2호
발행연도
2003.1
수록면
110 - 116 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2003

켑스트럼 파라미터를 이용한 후두암 검진
이원범 ,  전경명 ,  권순복 외 6명 대한후두음성언어의학회지 2003.01 학술저널
다양한 특징 파라미터와 선형변별분석을 이용한 후두암의 선별검사
이원범 ,  왕수건 ,  권순복 외 6명 대한음성언어의학회 학술대회 2003.01 학술대회자료

초록· 키워드

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Background and Objectives : Laryngeal cancer discrimination using voice signals is a non-invasive method that can carry out the examination rapidly and simply without giving discomfort to the patients. n appropriate analysis parameters and classifiers are developed, this method can be used effectively in various applications including telemedicine. This study examines voice analysis parameters used for laryngeal disease discrimination to help discriminate laryngeal diseases by voice signal analysis. The study also estimates the laryngeal cancer discrimination activity of the Gaussian mixture model (GMM) classifier based on the statistical modelling of voice analysis parameters. Materials and Methods : The Multi-dimensional voice program (MDVP) parameters, which have been widely used for the analysis of laryngeal cancer voice, sometimes fail to analyze the voice of a laryngeal cancer patient whose cycle is seriously damaged. Accordingly, it is necessary to develop a new method that enables an analysis of high reliability for the voice signals that cannot be analyzed by the MDVP. To conduct the experiments of laryngeal cancer discrimination, the authors used three types of voices collected at the Department of Otorhinorlaryngology, Pusan National University Hospital. 50 normal males voice data, 50 voices of males with benign laryngeal diseases and 105 voices of males laryngeal cancer. In addition, the experiment also included 11 voices data of males with laryngeal cancer that cannot be analyzed by the MDVP, Only monosyllabic vowel /a/ was used as voice data. Since there were only 11 voices of laryngeal cancer patients that cannot be analyzed by the MDVP, those voices were used only for discrimination. This study examined the linear predictive cepstral coefficients (LPCC) and the met-frequency cepstral coefficients (MFCC) that are the two major cepstrum analysis methods in the area of acoustic recognition. Results : The results showed that this met frequency scaling process was effective in acoustic recognition but not useful for laryngeal cancer discrimination. Accordingly, the linear frequency cepstral coefficients (LFCC) that excluded the met frequency scaling from the MFCC was introduced. The LFCC showed more excellent discrimination activity rather than the MFCC in predictability of laryngeal cancer. Conclusion : In conclusion, the parameters applied in this study could discriminate accurately even the terminal laryngeal cancer whose periodicity is disturbed. Also it is thought that future studies on various classification algorithms and parameters representing pathophysiology of vocal cords will make it possible to discriminate benign laryngeal diseases as well, in addition to laryngeal cancer.
#켑스트럼 변수 #후두암 검진

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