論文の概要: Enhanced Classification of Heart Sounds Using Mel Frequency Cepstral Coefficients: A Comparative Study of Single and Ensemble Classifier Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00702v3
• Date: Sun, 16 Jun 2024 12:43:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:08:51.118981
• Title: Enhanced Classification of Heart Sounds Using Mel Frequency Cepstral Coefficients: A Comparative Study of Single and Ensemble Classifier Strategies
• Title（参考訳）: メル周波数ケプストラム係数を用いた心臓音の高次分類 : 単音・アンサンブル分類法の比較検討
• Authors: Amir Masoud Rahmani, Amir Haider, Mohammad Adeli, Olfa Mzoughi, Entesar Gemeay, Mokhtar Mohammadi, Hamid Alinejad-Rokny, Parisa Khoshvaght, Mehdi Hosseinzadeh,
• Abstract要約: 本稿では,Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) の有用性について検討した。 単一分類法とアンサンブル分類法という2つの分類法が用いられた。 精度はSVMでは93.59%、kNNでは91.84%、アンサンブル分類戦略では92.22%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.71882324767316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the efficacy of Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) in detecting abnormal heart sounds using two classification strategies: a single classifier and an ensemble classifier approach. Heart sounds were first pre-processed to remove noise and then segmented into S1, systole, S2, and diastole intervals, with thirteen MFCCs estimated from each segment, yielding 52 MFCCs per beat. Finally, MFCCs were used for heart sound classification. For that purpose, in the single classifier strategy, the MFCCs from nine consecutive beats were averaged to classify heart sounds by a single classifier (either a support vector machine (SVM), the k nearest neighbors (kNN), or a decision tree (DT)). Conversely, the ensemble classifier strategy employed nine classifiers (either nine SVMs, nine kNN classifiers, or nine DTs) to individually assess beats as normal or abnormal, with the overall classification based on the majority vote. Both methods were tested on a publicly available phonocardiogram database. The heart sound classification accuracy was 91.95% for the SVM, 91.9% for the kNN, and 87.33% for the DT in the single classifier strategy. Also, the accuracy was 93.59% for the SVM, 91.84% for the kNN, and 92.22% for the DT in the ensemble classifier strategy. Overall, the results demonstrated that the ensemble classifier strategy improved the accuracies of the DT and the SVM by 4.89% and 1.64%, establishing MFCCs as more effective than other features, including time, time-frequency, and statistical features, evaluated in similar studies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) を用いた2つの分類法について検討した。 心臓の音はまずノイズを取り除くために前処理され、その後S1, systole, S2, diastoleの間隔に区切られ、各セグメントから13個のMFCCが推定され、1ビートあたり52個のMFCCが生成される。 最終的に、MFCCは心臓音の分類に使用された。 その目的のために、単一の分類器戦略において、9つの連続したビートからのMFCCを平均して、単一の分類器(SVM)、k近傍の隣人(kNN)、または決定木(DT)のいずれかで心臓音を分類した。 逆に、アンサンブル分類法では9つの分類器(9つのSVM、9つのkNN分類器、または9つのDT)を用いて、個々のビートを正常または異常として評価し、全体分類は多数決に基づいて行った。 どちらの方法も一般に公開されている心電図データベース上でテストされた。 心臓音の分類精度はSVMが91.95%、kNNが91.9%、DTが87.33%であった。 また、SVMでは93.59%、kNNでは91.84%、アンサンブル分類法では92.22%の精度であった。 その結果, アンサンブル分類法はDTとSVMの精度を4.89%, 1.64%改善し, MFCCを時間, 時間周波数, 統計的特徴など他の特徴よりも有効であることを確認した。

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