Lựa chọn tối ưu mẹ sóng cho phân loại tiếng khóc chính xác của trẻ sơ sinh

Springer Science and Business Media LLC - Tập 37 Số 2 - Trang 439-456 - 2014
Saraswathy, J.1, Hariharan, M.1, Nadarajaw, Thiyagar2, Khairunizam, Wan1, Yaacob, Sazali1
1School of Mechatronic Engineering, University Malaysia Perlis (UniMAP), Arau, Malaysia
2Department of Pediatrics, Hospital Sultanah Bahiyah, Alor Setar, Malaysia

Tóm tắt

Lý thuyết sóng mẹ đang nổi lên như một trong những công cụ phổ biến trong các ứng dụng xử lý tín hiệu và hình ảnh. Tuy nhiên, mẹ sóng nào là phù hợp nhất cho các ứng dụng này vẫn là một câu hỏi tương đối chưa có lời giải trong giới nghiên cứu. Việc lựa chọn mẹ sóng tốt nhất thông qua tham số hóa dẫn đến những phát hiện tốt hơn cho phân tích so với việc chọn lựa ngẫu nhiên. Mục tiêu của bài viết này là so sánh hiệu suất của các mẹ sóng hiện có và chọn mẹ sóng phù hợp nhất cho việc phân loại tiếng khóc của trẻ sơ sinh một cách chính xác. Mẹ sóng tối ưu được tìm ra dựa trên ba tiêu chí khác nhau là mức độ tương đồng của các mẹ sóng, độ đều đặn của các mẹ sóng và độ chính xác của việc nhận diện đúng trong quá trình phân loại. Các tín hiệu tiếng khóc của trẻ sơ sinh bình thường và bệnh lý được phân tích thành năm mức độ bằng cách sử dụng biến đổi gói sóng. Các đặc trưng năng lượng và entropy được trích xuất ở các dải con khác nhau của các tín hiệu tiếng khóc và hiệu quả của chúng được kiểm nghiệm với bốn kiến trúc mạng nơ-ron giám sát. Các phát hiện của nghiên cứu này chỉ ra rằng, phép xấp xỉ dựa trên phản hồi xung hữu hạn của Meyer là ứng cử viên sóng tốt nhất cho phân tích phân loại chính xác tiếng khóc của trẻ sơ sinh.

Từ khóa

#lý thuyết sóng mẹ #phân loại tiếng khóc trẻ sơ sinh #xử lý tín hiệu #năng lượng #entropy

Tài liệu tham khảo

Saraswathy J, Hariharan M, Yaacob S, Khairunizam W (2012) Automatic classification of infant cry: a review. In: Proceedings of the 2012 international conference on biomedical engineering (ICOBE-2012), pp 543–548 Lederman D (2002) Automatic classification of infants’ cry. Dissertation, University of Negev, Department of Electrical and Computer Engineering citation_title=Infant crying; citation_publication_date=1985; citation_id=CR3; citation_author=CFZ Boukydis; citation_author=BM Lester; citation_publisher=Plenum press citation_journal_title=Med Biol Eng Comput; citation_title=Classification of cries of infants with cleft-palate using parallel hidden Markov models; citation_author=D Lederman, A Cohen, E Zmora, K Wermke, S Hauschildt, A Stellzig-Eisenhauer; citation_volume=46; citation_publication_date=2008; citation_pages=965-975; citation_doi=10.1007/s11517-008-0334-y; citation_id=CR4 citation_journal_title=Acta Paediatr Scand; citation_title=Sound spectrographic cry analysis of infants with hydrocephalus; citation_author=K Michelsson, H Kaskinn, R Aulanko, A Rinne; citation_volume=73; citation_publication_date=1984; citation_pages=65-68; citation_doi=10.1111/j.1651-2227.1984.tb09899.x; citation_id=CR5 citation_journal_title=J Speech Hear Dis; citation_title=The cry characteristics of an infant who died of sudden infant death syndrome; citation_author=RH Colton, A Steinschneider; citation_volume=46; citation_publication_date=1981; citation_pages=359-363; citation_doi=10.1044/jshd.4604.359; citation_id=CR6 citation_journal_title=Biomed Signal Process Control; citation_title=Automatic infant cry analysis for the identification of qualitative features to help opportune diagnosis; citation_author=MA Ruiz Diaz, CA Reyes Garcia, LC Altamirano Robles, JE Xaltena Altamirano; citation_volume=7; citation_publication_date=2012; citation_pages=43-49; citation_doi=10.1016/j.bspc.2011.06.011; citation_id=CR7 citation_journal_title=Cir Cir; citation_title=Spectrographic infant cry analysis in newborns with profound hearing loss and perinatal high-risk newborns; citation_author=A Verduzco-Mendoza, E Arch-Tirado, CA Reyes-Garcia, J Leybon-Ibarra, J Licona-Bonilla; citation_volume=80; citation_publication_date=2012; citation_pages=3-10; citation_id=CR8 citation_journal_title=J Med Syst; citation_title=Analysis of infant cry through weighted linear prediction cepstral coefficients and probabilistic neural network; citation_author=M Hariharan, L Sin Chee, S Yaacob; citation_volume=36; citation_publication_date=2012; citation_pages=1309-1315; citation_doi=10.1007/s10916-010-9591-z; citation_id=CR9 Office of Health and Nutrition CFP, Health and Nutrition, Bureau for Global Programs Field Support and Research, U.S. (2004) Detecting and treating newborn asphyxia, maternal neonatal & health, pp 1–2. http://pdf.usaid.gov/pdf_docs/Pnacy993.pdf Accessed 18 June 2012 citation_journal_title=Am Acad Pediatr Clin Rep; citation_title=Hearing assessment in infants and children: recommendations beyond neonatal screening; citation_author=M Cunningham, O Edward; citation_volume=111; citation_publication_date=2003; citation_pages=436-440; citation_id=CR11 citation_journal_title=Lect Notes Comput Sci; citation_title=Genetic fuzzy relational neural network for infant cry classification; citation_author=A Rosales-Perez, CA Reyes-Garcia, P Gomez-Gil; citation_volume=6718; citation_publication_date=2011; citation_pages=288-296; citation_doi=10.1007/978-3-642-21587-2_31; citation_id=CR12 Zabidi A, Mansor W, Khuan LY, Yassin IM, Sahak R (2011) Binary particle swarm optimization for selection of features in the recognition of infants cries with asphyxia. In: Proceedings of the IEEE international colloquium on signal processing and its applications, pp 272–276 citation_journal_title=Exp Syst Appl; citation_title=Pathological infant cry analysis using wavelet packet transform and probabilistic neural network; citation_author=M Hariharan, S Yaacob, SA Awang; citation_volume=38; citation_publication_date=2011; citation_pages=15377-15382; citation_doi=10.1016/j.eswa.2011.06.025; citation_id=CR14 citation_journal_title=Lect Notes Comput Sci; citation_title=Infant cry classification using genetic selection of a fuzzy model; citation_author=A Rosales-Perez, CA Reyes-Garcia, JA Gonzalez, E Arch-Tirado; citation_volume=7441; citation_publication_date=2012; citation_pages=212-219; citation_doi=10.1007/978-3-642-33275-3_26; citation_id=CR15 citation_journal_title=Exp Syst Appl; citation_title=Infant cry classification to identify asphyxia using time-frequency analysis and radial basis neural networks; citation_author=M Hariharan, J Saraswathy, R Sindhu, null Wan Khairunizam, S Yaacob; citation_volume=39; citation_publication_date=2012; citation_pages=9515-9523; citation_doi=10.1016/j.eswa.2012.02.102; citation_id=CR16 citation_journal_title=Comput Methods Programs Biomed; citation_title=Normal and hypoacoustic infant cry signal using time-frequency analysis and general regression neural network; citation_author=M Hariharan, R Sindhu, null Sazali Yaacob; citation_volume=108; citation_publication_date=2012; citation_pages=559-569; citation_doi=10.1016/j.cmpb.2011.07.010; citation_id=CR17 http://ingenieria.uatx.mx/orionfrg/cry/ . Accessed 7 May 2010 Reyes-Galaviz OF, Cano-Ortiz S, Reyes-Garcia C, y Electronica CO, Puebla M (2009) Evolutionary-neural system to classify infant cry units for pathologies identification in recently born babies. In: Proceedings of the 8th Mexican international conference on artificial intelligent, pp 330–335 citation_journal_title=Multimodal Signals Lect Notes Artif Intell; citation_title=Qualitative and quantitative crying analysis of new born babies delivered under high risk gestation; citation_author=A Verduzco-Mendoza, E Arch-Tirado, CA Reyes-Garcia, J Leybon-Ibarra, J Licona-Bonilla; citation_volume=5398; citation_publication_date=2009; citation_pages=320-327; citation_id=CR20 citation_journal_title=Digit Signal Process; citation_title=Optimal selection of wavelet basis function applied to ECG signal denoising; citation_author=BN Singh, AK Tiwari; citation_volume=16; citation_publication_date=2006; citation_pages=275-287; citation_doi=10.1016/j.dsp.2005.12.003; citation_id=CR21 citation_journal_title=Int J Innov Technol Res; citation_title=Optimal wavelet filter maximizes the cross correlation coefficient with an ECG signal; citation_author=A Kumari, M Bisht; citation_volume=1; citation_issue=2; citation_publication_date=2013; citation_pages=191-193; citation_id=CR22 Matlab® Documentation, version 7.0, Release 14, 2004. The MathWorks, Inc citation_journal_title=Int J Comput Sci Commun; citation_title=Performance evaluation of various wavelets for image compression of natural and artificial images; citation_author=VN Kale, NN Khalsa; citation_volume=1; citation_issue=1; citation_publication_date=2010; citation_pages=179-184; citation_id=CR24 citation_journal_title=Int J Inf Technol; citation_title=Multiwavelet and biological signal processing; citation_author=MM Goudarzi, A Taheri, M Pooyan, R Mahboobi; citation_volume=2; citation_issue=4; citation_publication_date=2006; citation_pages=264-272; citation_id=CR25 Martis RJ, Acharya UR, Ray AK, Chakraborty C (2011) Application of higher order cumulants to ECG signals for the cardiac health diagnosis. In: Proceedings of the 33rd international conference on IEEE EMBS, pp 1697–1700 citation_journal_title=Neurocomputing; citation_title=A comparative study of wavelet families for EEG signal classification; citation_author=T Gandhi, BK Panigrahi, S Anand; citation_volume=74; citation_publication_date=2011; citation_pages=3051-3057; citation_doi=10.1016/j.neucom.2011.04.029; citation_id=CR27 citation_journal_title=Int J Eng Sci Technol; citation_title=Comparative analysis of fast wavelet transform for image compression for optimal image quality and higher compression ratio; citation_author=B Nagaria, F Hashmi, P Dhakad; citation_volume=3; citation_publication_date=2011; citation_pages=4014-4019; citation_id=CR28 citation_journal_title=Int J Comput Sci Eng; citation_title=Improving signal to noise ratio of low-dose CT image using wavelet transform; citation_author=A Chaudhari, P Chaudhary, AN Cheeran, Y Aswani; citation_volume=4; citation_publication_date=2012; citation_pages=779-789; citation_id=CR29 citation_journal_title=Comput Electr Eng; citation_title=A comparative study of wavelet families for classification of wrist motions; citation_author=M Hariharan, CY Fook, R Sindhu, B Ilias, S Yaacob; citation_volume=38; citation_publication_date=2012; citation_pages=1798-1807; citation_doi=10.1016/j.compeleceng.2012.08.009; citation_id=CR30 citation_journal_title=Proc IFMBE 2008; citation_title=Feature extraction based on Mel-scaled wavelet packet transform for the diagnosis of voice disorders; citation_author=P Murugesapandian, S Yaacob, M Hariharan; citation_volume=21; citation_publication_date=2008; citation_pages=790-793; citation_doi=10.1007/978-3-540-69139-6_196; citation_id=CR31 citation_title=Introduction to wavelets and wavelet transforms: a primer; citation_publication_date=1998; citation_id=CR32; citation_author=CS Burrus; citation_author=A Ramesh; citation_author=null Gopinath; citation_author=H Guo; citation_publisher=Prentice Hall citation_journal_title=Australas Phys Eng Sci Med; citation_title=Computer-aided diagnosis system for classifying benign and malignant thyroid nodules in multi-stained FNAB cytological images; citation_author=B Gopinath, N Shanthi; citation_publication_date=2013; citation_id=CR33 citation_journal_title=Australas Phys Eng Sci Med; citation_title=Measurement of subcutaneous adipose tissue thickness by near-infrared; citation_author=Y Wang, Z Yang, D Hao, S Zhang, Y Yang, Y Zeng; citation_publication_date=2013; citation_id=CR34 citation_journal_title=Australas Phys Eng Sci Med; citation_title=Predicting the continuous values of breast cancer relapse time by type-2 fuzzy logic system; citation_author=H Mahmoodian; citation_volume=35; citation_publication_date=2012; citation_pages=193-204; citation_doi=10.1007/s13246-012-0147-z; citation_id=CR35 citation_journal_title=Malays J Comput Sci; citation_title=Time-domain features and probabilistic neural network for the detection of vocal fold pathology; citation_author=M Hariharan, MP Paulraj, S Yaccob; citation_volume=23; citation_publication_date=2010; citation_pages=60-67; citation_id=CR36 citation_journal_title=Int J Biomed Eng Technol; citation_title=Detection of vocal fold paralysis and oedema using time-domain features and probabilistic neural network; citation_author=M Hariharan, MP Paulraj, S Yaacob; citation_volume=6; citation_publication_date=2011; citation_pages=46-57; citation_doi=10.1504/IJBET.2011.040452; citation_id=CR37 citation_journal_title=IEEE Trans Neural Netw; citation_title=Probabilistic neural networks; citation_author=DF Specht; citation_volume=3; citation_publication_date=1990; citation_pages=109-118; citation_doi=10.1016/0893-6080(90)90049-Q; citation_id=CR38 citation_journal_title=IEEE Trans Neural Netw; citation_title=A general regression neural network; citation_author=DF Specht; citation_volume=2; citation_publication_date=1991; citation_pages=568-576; citation_doi=10.1109/72.97934; citation_id=CR39 citation_title=Introduction to neural networks for Java; citation_publication_date=2008; citation_id=CR40; citation_author=Jeff Heaton; citation_publisher=Heaton Research Cohen I (2001) Enhancement of speech using bark-scaled wavelet packet decomposition. In: Proceedings of the 7th European conference speech, communication and technology, 2nd INTERSPEECH Event, Aalborg, Denmark, Sept 3–7 Kohavi R (1995) A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. In: Proceedings of the 14th international joint conference on artificial intelligence, vol 2, Montreal, Quebec, Canada, pp 1137–1143