研究課題
基盤研究(C)
本研究では、まず一般ユーザも簡易に取り扱える心音を採集する聴診ウェアを試作開発した。この聴診服を用いて、正常者ならびに心疾患の症例心音データを採集し、心音信号を特徴値化したパラメータを含めてデータベース化を行った。時間および周波数の分解能を向上させるため、時間域ならびに周波数域に局所拡大レンズ機能をもつFrequency Slice Wavelet Transform(FSWT)方法を開発した。本方法を用いることで、時間域および周波数域における分解能を心音の解析目的に合わせて自由に設定することができ、より高精度な心音特徴パラメータを抽出することができる。さらに、採集した各種心疾患症例心音の特徴パラメータを抽出し、これらのパラメータに対しサポートベクトルマシン(SVM)のデータクラスタリング方法を適用した結果、弁膜症等の心疾患症例を高精度に識別できることが確認された。
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