![](/images/graphics-bg.png)
Detection of Lungs Status Using Morphological Complexities of Respiratory Sounds
المؤلفون المشاركون
Mondal, Ashok
Bhattacharya, Parthasarathi
Saha, Goutam
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Traditionally, the clinical diagnosis of a respiratory disease is made from a careful clinical examination including chest auscultation.
Objective analysis and automatic interpretation of the lung sound based on its physical characters are strongly warranted to assist clinical practice.
In this paper, a new method is proposed to distinguish between the normal and the abnormal subjects using the morphological complexities of the lung sound signals.
The morphological embedded complexities used in these experiments have been calculated in terms of texture information (lacunarity), irregularity index (sample entropy), third order moment (skewness), and fourth order moment (Kurtosis).
These features are extracted from a mixed data set of 10 normal and 20 abnormal subjects and are analyzed using two different classifiers: extreme learning machine (ELM) and support vector machine (SVM) network.
The results are obtained using 5-fold cross-validation.
The performance of the proposed method is compared with a wavelet analysis based method.
The developed algorithm gives a better accuracy of 92.86% and sensitivity of 86.30% and specificity of 86.90% for a composite feature vector of four morphological indices.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mondal, Ashok& Bhattacharya, Parthasarathi& Saha, Goutam. 2014. Detection of Lungs Status Using Morphological Complexities of Respiratory Sounds. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048630
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mondal, Ashok…[et al.]. Detection of Lungs Status Using Morphological Complexities of Respiratory Sounds. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048630
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mondal, Ashok& Bhattacharya, Parthasarathi& Saha, Goutam. Detection of Lungs Status Using Morphological Complexities of Respiratory Sounds. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048630
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048630
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)