Performance evaluation of the Hilbert–Huang transform for respiratory sound analysis and its application to continuous adventitious sound characterization

© 2016. This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/The use of the Hilbert–Huang transform in the analysis of biomedical signals has increased during the past few years, but its use for respiratory sound (RS) analysis is still limited. The technique includes two steps: empirical mode decomposition (EMD) and instantaneous frequency (IF) estimation. Although the mode mixing (MM) problem of EMD has been widely discussed, this technique continues to be used in many RS analysis algorithms. In this study, we analyzed the MM effect in RS signals recorded from 30 asthmatic patients, and studied the performance of ensemble EMD (EEMD) and noise-assisted multivariate EMD (NA-MEMD) as means for preventing this effect. We propose quantitative parameters for measuring the size, reduction of MM, and residual noise level of each method. These parameters showed that EEMD is a good solution for MM, thus outperforming NA-MEMD. After testing different IF estimators, we propose Kay¿s method to calculate an EEMD-Kay-based Hilbert spectrum that offers high energy concentrations and high time and high frequency resolutions. We also propose an algorithm for the automatic characterization of continuous adventitious sounds (CAS). The tests performed showed that the proposed EEMD-Kay-based Hilbert spectrum makes it possible to determine CAS more precisely than other conventional time-frequency techniques.Postprint (author's final draft

Reconocimiento de Estados Afectivos a partir de Señales Biomédicas

Las emociones constituyen una parte fundamental de los individuos, influyendo en sucomunicación diaria, la toma de decisiones y el foco de atención. La incorporación de las emociones en la tecnología ha avanzado en losúltimos años, desde estudios exploratorios en la respuesta a los estímulos, a aplicaciones comerciales en interfaces hombre-máquina. Una de las fuentes paraidentificar estados emocionales es la respuesta fisiológica, registrada medianteseñales biomédicas. El uso de estas señales permitiría el desarrollo de dispositivos poco invasivos, como por ejemplo una pulsera, que puedan registrarseñales continuamente, en diferentes condiciones, y manteniendo la privacidad delos usuarios. Existen numerosos enfoques para el reconocimiento de afectos, condiferentes señales, técnicas de procesamiento de la señal y métodos deaprendizaje automático. Entre ellos, la combinación demúltiples señales se utilizó ampliamente para mejorar las tasas de reconocimiento,pero resulta inviable en la práctica por su invasividad. Los desafíosactuales requieren clasificadores que puedan funcionar en tiempo real, enaplicaciones interactivas, y con mayor comodidad para el usuario. En esta tesis doctoral se aborda el desafío del reconocimiento de estadosafectivos en varios aspectos. Se revisan las propiedades de cada señalfisiológica en términos de su practicidad y potencial. Se propone un método paraadaptar un clasificador a nuevos usuarios, estimando parámetros fisiológicosbasales. Luego se presentan dos métodos originales paramejorar las tasas de reconocimiento. El primero es un método supervisado basadoen mapas auto-organizativos (sSOM). Este método permite representar los espacios de características fisiológicas ymodelos emocionales, para analizar las relaciones en los datos. El otro estabasado en máquinas de aprendizaje extremo (ELM),una novedosa familia de redes neuronales artificiales que tiene gran poder degeneralización y puede entrenarse con pocos datos. Los métodos fueron evaluados y comparados con los del estadodel arte, en corpus realistas y de acceso libre. Los resultados obtenidos muestran avances en relación al estado del arte para el problema. Elmétodo de adaptación permite, a partir de pocos segundos,mejorar las tasas de reconocimiento en tiempo real, aproximando los resultados delreconocimiento que se podría hacer con posterioridad, sobre los registros completos. Utilizando una única señal de actividad cardiovascular, en particularla variabilidad del ritmo cardíaco (HRV), se lograron avances prometedores, con diferencias significativasen relación a los resultados obtenidos por los métodos del estado del arte. LasELM obtuvieron excelentes resultados y con bajo costo computacional, por lo queserían útiles para aplicaciones móviles. El sSOMlogra resultados similares, con la ventaja de proveer a la vez una herramientapara representar y analizar los espacios complejos de la fisiología y lasemociones, en una forma compacta.Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Universidad Nacional del Litoral; Argentin

An innovative EEG-based emotion recognition using a single channel-specific feature from the brain rhythm code method

IntroductionEfficiently recognizing emotions is a critical pursuit in brain–computer interface (BCI), as it has many applications for intelligent healthcare services. In this work, an innovative approach inspired by the genetic code in bioinformatics, which utilizes brain rhythm code features consisting of δ, θ, α, β, or γ, is proposed for electroencephalography (EEG)-based emotion recognition.MethodsThese features are first extracted from the sequencing technique. After evaluating them using four conventional machine learning classifiers, an optimal channel-specific feature that produces the highest accuracy in each emotional case is identified, so emotion recognition through minimal data is realized. By doing so, the complexity of emotion recognition can be significantly reduced, making it more achievable for practical hardware setups.ResultsThe best classification accuracies achieved for the DEAP and MAHNOB datasets range from 83–92%, and for the SEED dataset, it is 78%. The experimental results are impressive, considering the minimal data employed. Further investigation of the optimal features shows that their representative channels are primarily on the frontal region, and associated rhythmic characteristics are typical of multiple kinds. Additionally, individual differences are found, as the optimal feature varies with subjects.DiscussionCompared to previous studies, this work provides insights into designing portable devices, as only one electrode is appropriate to generate satisfactory performances. Consequently, it would advance the understanding of brain rhythms, which offers an innovative solution for classifying EEG signals in diverse BCI applications, including emotion recognition

Proceedings of the Seventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education

International audienceThis volume contains the Proceedings of the Seventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (ERME), which took place 9-13 February 2011, at Rzeszñw in Poland

Quantitative Methods for Economics and Finance

This book is a collection of papers for the Special Issue “Quantitative Methods for Economics and Finance” of the journal Mathematics. This Special Issue reflects on the latest developments in different fields of economics and finance where mathematics plays a significant role. The book gathers 19 papers on topics such as volatility clusters and volatility dynamic, forecasting, stocks, indexes, cryptocurrencies and commodities, trade agreements, the relationship between volume and price, trading strategies, efficiency, regression, utility models, fraud prediction, or intertemporal choice