Classification of Respiratory Sounds using Wavelet Transform and Neural network

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Respiratory sound contains information of lung condition which helps in the diagnosis oflung diseases. Stethoscope is the traditional method used to obtain this information but itdepends on the physician experience and hearing. To avoid this limitation and to makeoptimum benefit of the respiratory sound information a computer aided diagnosis systemwas built. The respiratory sound signals were divided into segments each contains oneinspiratory and expiratory cycle, wavelet transform (WT) was used for analysis, featureswere obtained from its coefficients and finally classifying using artificial neural network(ANN) to normal sound and abnormal sound and classifying the abnormal sound to crackleand wheeze. The accuracy of classification between normal and abnormal was 95.7% andfor classification between crackle and wheeze was 98.1%.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

096f1c79-376a-4463-8544-84244d40f911

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

20309_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

تصنیف أصوات الجھاز التنفسي بإستخدام المویجات و الشبكة العصبیة.

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"اسلام خالد التهامي ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"زينب ادم مصطفى","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Classification of Respiratory Sounds using Wavelet Transform and Neural network

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

إشراف وإعداد

الإشراف

زينب ادم مصطفى

الإعداد

اسلام خالد التهامي

الاقتباسات الببليوغرافية