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심음도 스펙트럼의 1, 2차 도함수를 이용한 형성음 주파수 추출 기술
Formant Detection Technique for the Phonocardiogram Spectra Using the 1st and 2nd Derivatives 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.64 no.11, 2015년, pp.1605 - 1610  

김동준 (Dept. of Electronic Engineering, Cheongju University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study describes a new method to analyze phonocardiogram acquired from electronic stethoscope. The method uses the formant frequencies of linear prediction spectrum of the phonocardiogram and proposes a novel method for formant detection using the smoothing and the first and second derivatives. ...

주제어

#Phonocardiogram   #AR modelling   #Formant   # $1^{st}$ and $2^{nd}$derivatives  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 심장 판막의 이상, 천공의 유무 등 심장 혈액이 흐르는 경로의 형태에 따라 혈류의 흐름으로 인한 심음도의 주파수 성분은 다를 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 청진음의 선형예측분석을 통해 주파수 스펙트럼을 추출하고, 스펙트럼에서 공진(resonance),반공진(anti-resonance)이 발생할 수 있다는 가정하에, 공진점에 해당하는 형성음 주파수(formant frequency)를 정확하게 추출하는 기법을 개발하고자 하였다.
  • 본 연구에서는 정상 소아 심음을 이용하여 Burg 알고리즘을 이용한 선형예측분석을 통해 전력 스펙트럼을 추출하고, 공진점 또는 극점에 해당하는 형성음 주파수를 정확하게 추출하는 기법을 개발하고자 하였다.

가설 설정

  • 이때 발성 기관의 전달함수(transfer function)를 선형적이라 가정하는 선형예측 분석(linear predictive analysis)에 의하여 음성 신호의 스펙트럼을 추출하며, 스펙트럼에서 수학적으로는 극점(pole)에 해당하는 지배적인 주파수, 즉 형성음 주파수를 추출하여 이를 음성 신호의 중요한 파라미터로 이용한다[6]. 본 연구에서는 심음을 발생하는 전기적 여기(excitation) 신호를 입력 신호로 보고, 입력으로부터 훙벽까지 심음의 전달 매체를 전달 함수, 흉벽에서 검출하는 심음을 출력 신호로 가정하여 심음 발생 과정을 선형적이라고 가정한다. 선형 심음 발생 모델은 그림 2와 같이 나타낼 수 있을 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
소아 심음도의 특징은? 소아 심음도는 시간 영역에서 비교적 큰 진폭 특징으로 제1심음, 제2심음이 있고, 작은 신호로 제3심음, 제4심음 등으로 구성되고, 정상이 아닌 경우 심잡음(heart murmur)이 섞일 수 있다. 심장이 비정상인 경우에 심잡음은 제 1심음과 제 2심음을 기준으로 하여 서로 다른 위치에서 발생할 수 있다.
심전도의 특징은? 심장의 건강 정보는 심전도(Electrocardiogram, ECG), 심음도(Phonocardiogram, PCG) 등을 통해 정상 여부와 질환 정보를 알 수가 있다. 심전도의 경우 심장 주변의 전기적 신호로 정보를 얻어내기에 비교적 상세한 질환 정보를 얻을 수 있으나, 청진시 들리는 심음을 듣거나 기록하여 정보를 얻는 심음도의 경우 심전도에 비해 특징 추출 및 분석법의 개발이 활발하지는 않았다[1, 2].
심장 판막의 이상, 천공의 유무 등 심장 혈액이 흐르는 경로의 형태에 따라 혈류의 흐름으로 인한 심음도의 주파수 성분이 다를 수 있어 논문에서 개발하고자 하는 기법은? 심장 판막의 이상, 천공의 유무 등 심장 혈액이 흐르는 경로의 형태에 따라 혈류의 흐름으로 인한 심음도의 주파수 성분은 다를 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 청진음의 선형예측분석을 통해 주파수 스펙트럼을 추출하고, 스펙트럼에서 공진(resonance),반공진(anti-resonance)이 발생할 수 있다는 가정하에, 공진점에 해당하는 형성음 주파수(formant frequency)를 정확하게 추출하는 기법을 개발하고자 하였다.
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참고문헌 (10)

  1. Bok-Hee Jin, Hyung-Joon Bae, Sun-Ok Song, Young-Ok Kim, Clinical Physiology, pp.1-135, Daehakseorim, 1999. 

  2. S. P. Herkole, J. T. Edward, "Spectral Composition of Heart Sounds Before and After Mechanical heart Valve Implantation Using a Modified Forward-backward Prony's Method." IEEE Trans. on Biomed. Eng. No7. pp.734-742, Jul. 1996. 

  3. Heartsound, http://bmsp.chonbuk.ac.kr/%BD%C9%C0%BD.htm, 09. 2013. 

  4. Nam-Sik Jung, Auscultation and Practice of Heartsound, Cheongdam, pp. 33-35, 04.2004. 

  5. Sh-Hussain, "Classification of Heart Sound Based on Multipoint Auscultation System", Singnal Processing and their Application : Special Sessions, pp. 174-179, 2013. 

  6. A.M. Kondoz, Digital Speech, pp.42-59, John Wiley & Sons, 1994. 

  7. Taikang Ning, "A Fast Heart Sounds Detection and Heart Murmur Classification Algorithm", IEEE ICSP Proceedings, pp. 1629-1632,2012. 

  8. James Ning, "Quantitative Analysis of Heart Sounds and systolic Heart Murmurs Using Wavelet Transform and AR Modeling", IEEE EMBS, pp.959-961, September 2009. 

  9. Sh-Hussain,"Classification of Heart Sound Based on Multipoint Auscultation System", Singnal Processing and their Application : Special Sessions, pp. 174-179, 2013. 

  10. Zhao Tuel, "Time-frequency Analysis of Heart Sounds in Telemedicine Consulting System for Auscultation", International Conference on Information and Automation Shenyang, pp. 652-657, June 2012. 

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