Publ3 search

Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4

Error:

Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.

Publikační činnost

Probíhá načítání, čekejte prosím...

Typ záznamu:	stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště:	Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název:	Automatic Diagnosis of Voiding Dysfunction From Sound Signal
Citace	Hurtík, P., Burda, M., Krhut, J., Zvara, P. a Luňáček, L. Automatic Diagnosis of Voiding Dysfunction From Sound Signal. In: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence: 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence 2015-12-08 Cape Town. IEEE, 2015. s. 1331-1336. ISBN 978-1-4799-7560-0.

Podnázev
Rok vydání:	2015
Obor:	Lékařská zařízení, přístroje a vybavení
Počet stran:	6
Strana od:	1331
Strana do:	1336
Forma vydání:	Paměťový nosič
Kód ISBN:	978-1-4799-7560-0
Kód ISSN:
Název sborníku:	2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence
Sborník:	Mezinárodní
Název nakladatele:	IEEE
Místo vydání:	Neuveden
Stát vydání:	Sborník vydaný v zahraničí
Název konference:	IEEE Symposium Series on Computational Intelligence
Místo konání konference:	Cape Town
Datum zahájení konference:
Typ akce podle státní příslušnosti účastníků akce:	Celosvětová akce
Kód UT WoS:
EID:

Klíčová slova anglicky:	uroflowmetry; sound signal analysis; water sound
Popis v původním jazyce:	The aim of this paper is to present the results of an experiment towards Sonouroflowmetry, a novel approach for recognition of potential voiding dysfunctions based on machine learning classification of sound records that are obtained while a patient urinates into water in a toilet bowl. Such approach could enable a diagnosis of the voiding dysfunctions via a mobile device. We provide a comparison of 69 state-of-the-art classification methods.
Popis v anglickém jazyce:

Seznam ohlasů

Ohlas

R01:	RIV/61988987:17610/15:A1601ENQ

Complementary Content

${loading}