Экспериментальные оценки эффективности дихотомии звуков дыхания в условиях частичной априорной неопределенности

Abstract

Рассмотрена задача дихотомии звуков дыхания на норму и патологию по данным их спектральной плотности мощности в условиях ограниченной априорной информации. Сформулированы основные принципы системного подхода и определены эффективные классификационные признаки для решения этой задачи. Предложены согласованные с заданными признаками алгоритмы классификации и определены их информативные характеристики. Определена адаптивная байесовская процедура настройки алгоритмов классификации в соответствующем информативном пространстве признаков. Предложена процедура выделения информативной полосы частот звуков дыхания по паузам. Определены ее характеристики, важные для решения задачи дихотомии. Проведена экспериментальная проверка эффективности процедур классификации и выполнен анализ полученных результатов. Показана возможность повышения эффективности дихотомии за счет совместного использовании результатов работы разных алгоритмов.

Розглянуто задачу дихотомії звуків дихання на норму та патологію за даними їхньої спектральної щільності потужності в умовах обмеженої апріорної інформації. Сформульовані основні принципи системного підходу та визначені ефективні класифікаційні ознаки для розв'язання цієї задачі. Запропоновані узгоджені з заданими ознаками алгоритми класифікації та визначені їхні інформативні характеристики. Визначено адаптивну байєсівську процедуру настроювання алгоритмів класифікації у відповідному інформаційному просторі ознак. Запропоновано процедуру виділення інформативної смуги частот звуків дихання за паузами. Визначено її характеристики, важливі для розв'язання задачі дихотомії. Проведено експериментальну перевірку ефективності процедур класифікації та виконано аналіз одержаних результатів. Показано можливість підвищення ефективності дихотомії за рахунок сумісного використання результатів роботи різних алгоритмів.

The paper deals with the problem of the respiratory sounds dichotomy to the norm and pathology according to their power spectral density in the conditions of limited a priori information. The main principles of the system approach are formulated and classification attributes, efficient for solving this problem are determined. The classification algorithms coordinated with preset attributes are offered and their informative characteristics are determined. The adaptive Bayesian procedure of the classification algorithm adjustment in the corresponding informative space of attributes is determined. The procedure is proposed for allocating the informative frequency band of the respiratory sounds according to pauses. Its characteristics, important for solving the dichotomy problem, are determined. The efficiency of the suggested classification procedures has been experimentally tested and the obtained results have been analyzed. The opportunity of increasing the dichotomy efficiency was shown, when simultaneously using the results of operation of different algorithms.