Baza Publikacji Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Autorzy:	Karpiński Robert
Dyscypliny:
	Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania:	2022
Wersja dokumentu:	Elektroniczna
Język:	angielski
Numer czasopisma:	2
Wolumen/Tom:	18
Strony:	71 - 85
Scopus® Cytowania:	39
Bazy:	Scopus
Efekt badań statutowych	NIE
Materiał konferencyjny:	NIE
Publikacja OA:	TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia:	Otwarte czasopismo
Wersja tekstu:	Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania:	W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA:	27 czerwca 2022
Abstrakty:	angielski
	This paper presents the results of a preliminary study on simplified diagnosis of osteo- arthritis of the knee joint based on generated vibroacoustic processes. The analysis was based on acoustic signals recorded in a group of 50 people, half of whom were healthy, and the other half – people with previously confirmed degenerative changes. Selected discriminants of the signals were determined and statistical analysis was performed to allow selection of optimal discriminants used at a later stage as input to the classifier. The best results of classification using artificial neural networks (ANN) of RBF (Radial Basis Function) and MLP (Multilevel Perceptron) types are presented. For the problem involving the classification of cases into one of two groups HC (Healthy Control) and OA (Osteoarthritis) an accuracy of 0.9 was obtained, with a sensitivity of 0.885 and a specificity of 0.917. It is shown that vibroacoustic diagnostics has great potential in the non-invasive assessment of damage to joint structures of the knee.

Informacja o cookies

Knee joint osteoarthritis diagnosis based on selected acoustic signal discriminants using machine learning

Artykuł w czasopiśmie