No/VOL: 08/2023 Page no. 141
Authors: Asmaa Khaleel , Abdulhamed Jasim , Abdulsattar Khidhir :
Title: Wydajny system klasyfikacji PCG oparty na transformacji Slantleta
Abstract: Sygnały fonokardiogramu (PCG) reprezentują zapis dźwięków i szmerów, które są wynikiem bicia serca. Analiza sygnałów PCG ma kluczowe znaczenie w diagnostyce prawidłowych i nieprawidłowych przypadków serca. Zaproponowano różne metody analizy sygnałów PCG. W artykule przedstawiono system klasyfikacji sygnałów PCG oparty na filtrach SLT ze szczegółowymi funkcjami statystycznymi i algorytmem ANN. Proponowany system jest w stanie zdiagnozować przypadki normalne i cztery przypadki nieprawidłowe. Cechy wyodrębnione z sygnału tonu serca są oparte na 3-skalowych filtrach skośnych i trzech równaniach statystycznych; moc, średnia i odchylenie standardowe współczynników filtra SLT. W oparciu o te ważne cechy SSN zostały przeszkolone i przetestowane w celu uzyskania wysokiej ogólnej dokładności klasyfikacji. Wyniki pokazują, że proponowany system klasyfikacji jest w stanie zdiagnozować normalny przypadek PCG i inne cztery różne przypadki nieprawidłowe z ogólną dokładnością diagnozy na poziomie 98,67%. Ten wynik proponowanego systemu przewyższa inne ostatnie prace.
Key words: fonokardiogram PCG, transdoemacja Slantlet