徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [榎本 崇宏]/Kashihara Masato/[Abeyratne Udantha]/[陣内 自治]/Kawata Ikuji/[芥川 正武]/[小中 信典]/[木内 陽介]/いびき音と呼吸音の自動分類のための信号形状特徴/[Physiological Measurement]

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EID
285982
EOID
902777
Map
0
LastModified
2018年5月4日(金) 18:15:07
Operator
大家 隆弘
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
榎本 崇宏
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継承
種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. 榎本 崇宏([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気電子システム分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気電子システム講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Kashihara Masato
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
    適合する可能性のある以下の学生情報を発見しました
    《樫原 雅人 (Kashihara Masato) @ 先端技術科学教育部.博士前期課程 [大学院学生] 2012年4月〜2014年3月》
    《樫原 雅人 (Kashihara Masato) @ 工学部 [学部学生] 2008年4月〜2012年3月》
    この情報が学生所属組織の業績等に分類されるためには学籍番号の登録が必要です.テキスト記載の個人が上記に掲げた個人本人ならば,学籍番号の登録を行ってください.(編集画面では学籍番号が表示されます)
  3. Abeyratne Udantha(The University of Queensland)
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 陣内 自治
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. (英) Kawata Ikuji
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  6. 芥川 正武([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気電子システム分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気電子システム講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  7. 小中 信典
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  8. 木内 陽介
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Signal shape feature for automatic snore and breathing sounds classification

(日) いびき音と呼吸音の自動分類のための信号形状特徴

副題 任意
要約 任意

(英) In this study we focus on this problem and propose an automated method to classify snore and breathing sounds based on the novel feature, 'positive/negative amplitude ratio (PNAR)', to measure the shape of the sound signal. The performance of the proposed method was evaluated using snore and breathing recordings (snore: 22 643 episodes and breathing: 4664 episodes) from 40 subjects. Receiver operating characteristic (ROC) analysis showed that the proposed method achieved 0.923 sensitivity with 0.918 specificity for snore and breathing sound classification on test data. PNAR has substantial potential as a feature in the front end of a non-contact snore/breathing-based technology for sleep studies.

(日) この論文では,新規信号形状特徴を用いた,いびき•呼吸音の自動分類法を提案する.提案法の性能評価を行った結果,提案法は感度:0.923,特異度:0.918の高精度自動抽出が行える事が分かった.さらに,提案法は,既存法よりも優れた性能を有する事が分かった.

キーワード 推奨
発行所 推奨 英国物理学会
誌名 必須 Physiological Measurement(Institute of Physical Sciences in Medicine (Great Britain)/Institution of Physics and Engineering in Medicine and Biology)
(pISSN: 0967-3334, eISSN: 1361-6579)
ISSN 任意 1361-6579
ISSN: 0967-3334 (pISSN: 0967-3334, eISSN: 1361-6579)
Title: Physiological measurement
Title(ISO): Physiol Meas
Publisher: Institute of Physics Publishing
 (NLM Catalog  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 35
必須 12
必須 2489 2499
都市 任意
年月日 必須 2014年 9月 初日
URL 任意
DOI 任意 10.1088/0967-3334/35/12/2489    (→Scopusで検索)
PMID 任意 25402486    (→Scopusで検索)
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意
  1. (英) Article.ELocationID: 10.1088/0967-3334/35/12/2489

  2. (英) Article.PublicationTypeList.PublicationType: Journal Article