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Leistung bispektraler Merkmale und kardiale Schwere: Anwendung auf phonokardiographische Signale (PCG)
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Das Phonokardiogramm (PCG) ist ein nicht-invasives biosonores Signal, das die Identifizierung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und die Bewertung ihres Schweregrades ermöglicht. Diese Arbeit steht in der Kontinuität von Studien, die das Interesse an Techniken der Spektralanalyse höherer Ordnung (HOSA) für die Überwachung der kardialen Schwere gezeigt haben. HOSA-Merkmale wurden extrahiert und anschließend mit den Methoden Random Forest Feature Importance und SelectKBest ausgewählt. Diese wurden dann in einen k-Nearest Neighbor (KNN)-Klassifikator integriert. Von vierzehn ursprünglichen Merkmalen ermöglichten vier eine Genauigkeit von 99,7 %, was die Relevanz dieses Ansatzes für die Analyse von PCG-Signalen bestätigt.
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Das Phonokardiogramm (PCG) ist ein nicht-invasives biosonores Signal, das die Identifizierung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und die Bewertung ihres Schweregrades ermöglicht. Diese Arbeit steht in der Kontinuität von Studien, die das Interesse an Techniken der Spektralanalyse höherer Ordnung (HOSA) für die Überwachung der kardialen Schwere gezeigt haben. HOSA-Merkmale wurden extrahiert und anschließend mit den Methoden Random Forest Feature Importance und SelectKBest ausgewählt. Diese wurden dann in einen k-Nearest Neighbor (KNN)-Klassifikator integriert. Von vierzehn ursprünglichen Merkmalen ermöglichten vier eine Genauigkeit von 99,7 %, was die Relevanz dieses Ansatzes für die Analyse von PCG-Signalen bestätigt.
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