Pulmonary sounds analysis for comparison of smokers with healthy non-smokers and copd patients
Küçük Resim Yok
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Bilgi Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, sinyal işleme teknikleri ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak hastaların üç farklı kategoriye (Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı (KOAH), sigara içenler ve sigara içmeyenler) sınıflandırılması araştırılmaktadır. Akustik sinyaller analiz edilerek kırk beş özellik çıkarılmış ve sınıflandırma görevlerindeki etkinlikleri açısından değerlendirilmiştir. Özellikle AR1, AR2, AR3 ve MFCC3 gibi özellikler, farklı sınıflandırıcılar arasında tutarlı bir şekilde yüksek doğruluk göstererek hasta sınıflandırmasındaki önemlerini ortaya koymaktadır. Araştırma ayrıca mikrofon yerleşiminin sınıflandırma doğruluğu üzerindeki etkisini de incelemektedir. Özellikle beşinci mikrofon, sınıflandırma sonuçlarını iyileştirme üzerindeki etkisini göstererek önemli bir unsur olarak ortaya çıkmaktadır. Bu bulgular, sağlık hizmeti uygulayıcıları için erken müdahaleleri ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarını kolaylaştıran pratik bilgiler sunmaktadır. Ayrıca, klinik ortamlarda sınıflandırma doğruluğunu artırmak için mikrofon konumlandırma stratejilerini dikkate almanın önemini vurgulamaktadır. İleriye dönük olarak, gelecekteki araştırmalar, zaman içinde hasta koşullarını tahmin etmek için öngörücü modelleme tekniklerini keşfedebilir. Ayrıca, mikrofon yerleşiminin optimize edilmesi ve algoritmik yaklaşımların iyileştirilmesi sınıflandırma doğruluğunu daha da artırabilir. Bu çabalar, daha etkili hasta izleme ve müdahale stratejileri sağlayarak sağlık uygulamalarını ilerletmek için umut vaat etmektedir. Özetle, bu çalışma hasta sınıflandırma metodolojilerini geliştirmek için bir temel oluşturarak sağlık hizmeti sunumunun ve hasta sonuçlarının iyileştirilmesinin önünü açmaktadır. Sinyal işleme ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak, sağlık hizmeti sağlayıcıları daha bilinçli kararlar verebilir, bu da daha iyi hasta bakımı ve KOAH gibi solunum rahatsızlıklarının yönetimine yol açabilir
This study explores the classification of patients into three distinct categories—Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), smokers, and non-smokers—utilizing signal processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing acoustic signals, forty-five features are extracted and evaluated for their efficacy in classification tasks. Notably, features such as AR1, AR2, AR3, and MFCC3 consistently demonstrate high accuracy across different classifiers, suggesting their importance in patient classification. The research also investigates the impact of microphone placement on classification accuracy. Particularly, the fifth microphone emerges as significant, highlighting its influence on improving classification outcomes. These findings offer practical insights for healthcare practitioners, facilitating early interventions and personalized treatment plans. Moreover, they underscore the importance of considering microphone positioning strategies to enhance classification accuracy in clinical settings. Looking ahead, future research could explore predictive modeling techniques to anticipate patient conditions over time. Additionally, optimizing microphone placement and refining algorithmic approaches could further improve classification accuracy. These endeavors hold promise for advancing healthcare practices, enabling more effective patient monitoring and intervention strategies. In summary, this study establishes a foundation for enhancing patient classification methodologies, paving the way for improved healthcare delivery and patient outcomes. By leveraging signal processing and machine learning techniques, healthcare providers can make more informed decisions, leading to better patient care and management of respiratory conditions like COPD.
This study explores the classification of patients into three distinct categories—Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), smokers, and non-smokers—utilizing signal processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing acoustic signals, forty-five features are extracted and evaluated for their efficacy in classification tasks. Notably, features such as AR1, AR2, AR3, and MFCC3 consistently demonstrate high accuracy across different classifiers, suggesting their importance in patient classification. The research also investigates the impact of microphone placement on classification accuracy. Particularly, the fifth microphone emerges as significant, highlighting its influence on improving classification outcomes. These findings offer practical insights for healthcare practitioners, facilitating early interventions and personalized treatment plans. Moreover, they underscore the importance of considering microphone positioning strategies to enhance classification accuracy in clinical settings. Looking ahead, future research could explore predictive modeling techniques to anticipate patient conditions over time. Additionally, optimizing microphone placement and refining algorithmic approaches could further improve classification accuracy. These endeavors hold promise for advancing healthcare practices, enabling more effective patient monitoring and intervention strategies. In summary, this study establishes a foundation for enhancing patient classification methodologies, paving the way for improved healthcare delivery and patient outcomes. By leveraging signal processing and machine learning techniques, healthcare providers can make more informed decisions, leading to better patient care and management of respiratory conditions like COPD.
Açıklama
Lisansüstü Programlar Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
