肺疾患者検出のための雑音の混入を考慮した尤度計算手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC2-5

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): Examination of Likelihood Calculation Methods for Patient Detection with Consideration for Mixing of Noise

著者名: 山下 優(長崎大学),松永 昭一(長崎大学)

著者名(英語): Masaru Yamashita(Nagasaki University),Shoichi Matsunaga(Nagasaki University)

キーワード: 肺音|識別|尤度尤度|lung sound|discrimination|likelihood

要約(日本語): 疾患者の肺音には副雑音と呼ばれる異常音が含まれることが多い．我々は，隠れマルコフモデル（HMM）を用いた統計的手法により，副雑音を含む異常肺音を検出する手法を提案し，疾患者検出を行った．一連の呼気，吸気に対して1つでも副雑音が含まれた場合に疾患者と判定すると，副雑音と類似した音響特徴を持つ雑音が存在するため，識別精度が67.8%と低いという問題があった．そこで，本稿では，副雑音を含む呼吸としての尤度が正常な呼吸としての尤度よりも，しきい値を越えて大きい呼吸を用いた肺疾患者の検出手法を提案した．1つでもしきい値を越えて異常と判定される呼吸があったとき肺疾患者と判定した結果，識別精度が80.9%と向上した．さらに，一連の呼気，吸気の尤度の和を用いた手法を提案した．異常としての尤度の和が正常としての尤度の和よりも大きいとき肺疾患者と判定した結果，識別精度が84.9%と向上し有効性を示した．

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