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登録内容 (EID=257414)

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種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
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])
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学籍番号 (推奨):
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2.Abeyratne Udantha (The University of Queensland)
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貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3.陳 永健 ([徳島大学.先端技術科学教育部.システム創生工学専攻.電気電子創生工学コース])
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貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4. (英) Kawata Ikuji (日) 川田 育ニ (読)
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貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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5.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])
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貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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6.木内 陽介
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貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Artificial neural networks for breathing and snoring episode detection in sleep sounds  (日) ニューラルネットワークを用いた睡眠音からの呼吸音といびき音の検出   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In this paper, we propose a fundamentally novel approach based on artificial neural network (ANN) technology to detect snore and breathing sound episodes(SBE). Working on clinical data, we show that the proposed method can detect SBE at a sensitivity and specificity exceeding 0.892 and 0.874 respectively, even when the signal is completely buried in background noise (SNR < 0 dB). We compare the performance of the proposed technology with those of the existing methods (short-term energy, zero-crossing rates) and illustrate that the proposed method vastly outperforms conventional techniques.  (日) この論文では,ニューラルネットワークを用いたいびき•呼吸音検出法を提案する.提案法はSNR<0dBの状況下でも精度良く,感度:0.892,得意度:0.874で,いびき•呼吸音を検出できることが分かった.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.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) Databases, Factual (日) (読) [継承]
2. (英) Humans (日) (読) [継承]
3. (英) Neural Networks (Computer) (日) (読) [継承]
4. (英) ROC Curve (日) (読) [継承]
5. (英) Respiration (日) (読) [継承]
6. (英) Sleep (日) (読) [継承]
7. (英) Sleep Apnea, Obstructive (日) (読) [継承]
8. (英) Snoring (日) (読) [継承]
9. (英) Sound (日) (読) [継承]
発行所 (推奨):
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])
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(必須): 33 [継承]
(必須): 10 [継承]
(必須): 1675 1689 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2012年 9月 18日 (平成 24年 9月 18日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.1088/0967-3334/33/10/1675    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意): 22986469    (→Scopusで検索) [継承]
NAID (任意):
WOS (任意): 000309506400010 [継承]
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.Affiliation: Institute of Technology and Science, The University of Tokushima, Tokushima, Japan. emoto@ee.tokushima-u.ac.jp  (日)    [継承]
2.(英) Article.PublicationTypeList.PublicationType: Journal Article  (日)    [継承]
3.(英) Article.PublicationTypeList.PublicationType: Research Support, Non-U.S. Gov't  (日)    [継承]

標準的な表示

和文冊子 ● Takahiro Emoto, Udantha R. Abeyratne, Yongjian Chen, Ikuji Kawata, Masatake Akutagawa and Yohsuke Kinouchi : Artificial neural networks for breathing and snoring episode detection in sleep sounds, Physiological Measurement, Vol.33, No.10, 1675-1689, 2012.
欧文冊子 ● Takahiro Emoto, Udantha R. Abeyratne, Yongjian Chen, Ikuji Kawata, Masatake Akutagawa and Yohsuke Kinouchi : Artificial neural networks for breathing and snoring episode detection in sleep sounds, Physiological Measurement, Vol.33, No.10, 1675-1689, 2012.

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