5 research outputs found
Akciğer Solunum Seslerinin Spektral Öznitelikler ile Sınıflandırılması
Bu çalışmada güç spektrum yoğunluğu, mel frekans kepstral katsayıları (MFKK) ve algısal doğrusal öngörü (ADÖ) yöntemleri; çıtırtı, üfürüm ve normal akciğer solunum seslerini ayrıştırmak amacıyla kullanılan öznitelik çıkarıcılar olarak görevlendirilmiştir. Ham özniteliklerden sekiz alt öznitelik kümesi (enerji, entropi, en küçülten, en büyülten, ortalama, standart sapma, eğrilik ve basıklık) çıkarılarak k-en yakın komşu ve destek vektör makineleri sınıflandırıcılarına birini dışarıda bırak şeması kullanılarak beslenmiştir. Önerilen algısal doğrusal öngörü katsayıları yöntemi güç spektrum yoğunluğundan daha iyi performans sergilerken mel frekans kepstral katsayıları ile başa baş performans göstermiştir. ADÖ yönteminin üç gruplu sınıflandırma performansı var olan literatürle karşılaştırılmıştır. Çıtırtı, üfürüm ve normal sınıfları (% 94, % 95.5, % 95.5 sırasıyla) için en iyi sonuçlara ADÖ tarafından ulaşılmıştır. Diğer taraftan tüm sınıf doğruluklarının en iyi ortalama sonucuna % 91.3 ile MFKK tarafından ulaşılmıştır. MFKK ve ADÖ yöntemlerinin sınıflandırma doğruluğunun model derecesine oldukça bağlı olduğu gözlemlenmiştir
Perioperative management of Sneddon syndrome during thyroidectomy
PubMed ID: 18929289The perioperative management of an adult woman with Sneddon syndrome is presented. This syndrome is characterized by vasculopathy, hypercoagulable state, ischemic cerebral events, livedo reticularis, heart valve disease, and renal insufficiency. During surgery in these patients, the balance between bleeding and thrombosis requires rapid diagnostic information for therapeutic decisions. Thrombelastographic analysis may be a valuable tool to use in monitoring these patients. © 2008 Elsevier Inc. All rights reserved
An open access database for the evaluation of respiratory sound classification algorithms
Objective: Over the last few decades, there has been significant interest in the automatic analysis of
respiratory sounds. However, currently there are no publicly available large databases with which
new algorithms can be evaluated and compared. Further developments in the field are dependent
on the creation of such databases. Approach: This paper describes a public respiratory sound
database, which was compiled for an international competition, the first scientific challenge of the
IFMBE’s International Conference on Biomedical and Health Informatics. The database includes
920 recordings acquired from 126 participants and two sets of annotations. One set contains 6898
annotated respiratory cycles, some including crackles, wheezes, or a combination of both, and some
with no adventitious respiratory sounds. In the other set, precise locations of 10 775 events of crackles
and wheezes were annotated. Main results: The best system that participated in the challenge achieved
an average score of 52.5% with the respiratory cycle annotations and an average score of 91.2% with
the event annotations. Significance: The creation and public release of this database will be useful to
the research community and could bring attention to the respiratory sound classification problem.publishe