Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Assessment of Dual-Tree Complex Wavelet Transform to Improve SNR in Collaboration with Neuro-Fuzzy System for Heart-Sound Identification

Tytuł:
Assessment of Dual-Tree Complex Wavelet Transform to Improve SNR in Collaboration with Neuro-Fuzzy System for Heart-Sound Identification
Autorzy:
Bassam Al-Naami
Hossam Fraihat
Jamal Al-Nabulsi
Nasr Y. Gharaibeh
Paolo Visconti
Abdel-Razzak Al-Hinnawi
Temat:
heart-sound classification
dual-tree complex wavelet transform
adaptive neuro-fuzzy inference system
signal denoising
Electronics
TK7800-8360
Źródło:
Electronics, Vol 11, Iss 6, p 938 (2022)
Wydawca:
MDPI AG, 2022.
Rok publikacji:
2022
Kolekcja:
LCC:Electronics
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2079-9292
Relacje:
https://www.mdpi.com/2079-9292/11/6/938; https://doaj.org/toc/2079-9292
DOI:
10.3390/electronics11060938
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/8591b7edf14e45df959e7375c8ad646d  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.8591b7edf14e45df959e7375c8ad646d
Czasopismo naukowe
The research paper proposes a novel denoising method to improve the outcome of heart-sound (HS)-based heart-condition identification by applying the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) together with the adaptive neuro-fuzzy inference System (ANFIS) classifier. The method consists of three steps: first, preprocessing to eliminate 50 Hz noise; second, applying four successive levels of DTCWT to denoise and reconstruct the time-domain HS signal; third, to evaluate ANFIS on a total of 2735 HS recordings from an international dataset (PhysioNet Challenge 2016). The results show that the signal-to-noise ratio (SNR) with DTCWT was significantly improved (p < 0.001) as compared to original HS recordings. Quantitatively, there was an 11% to many decibel (dB)-fold increase in SNR after DTCWT, representing a significant improvement in denoising HS. In addition, the ANFIS, using six time-domain features, resulted in 55–86% precision, 51–98% recall, 53–86% f-score, and 54–86% MAcc compared to other attempts on the same dataset. Therefore, DTCWT is a successful technique in removing noise from biosignals such as HS recordings. The adaptive property of ANFIS exhibited capability in classifying HS recordings.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies