気道性副雑音の特徴化のための一般化加重順序パターン記述子

気道性副雑音の自動特徴化は、呼吸器疾患の診断を支援するコンピュータ支援システムを開発するうえで不可欠である。一般に用いられる音響記述子、たとえばメル周波数ケプストラム係数（MFCC）は主としてスペクトル情報を特徴づけるが、呼吸信号の非線形な時間ダイナミクスを十分に捉えられない可能性がある。本研究では、気道性副雑音を表現するための一般化加重順序パターン（Generalized Weighted Ordinal Pattern, GWOP）記述子の識別能力を検討する。公開されているSPRSound小児データベースの呼吸記録を用いて、GWOP記述子を複数の埋め込み次元、重み付け因子、時間遅れにわたって計算した。提案した特徴表現に含まれる識別情報を評価するための教師あり検証モデルとしてXGBoostのみを用い、さらに個々の記述子構成要素の寄与を解析するためにXGBoost Gain基準を用いた。提案表現は交差検証の各フォールドにわたって安定した性能を示し、同一の評価プロトコル下で従来のMFCC表現を上回った。また、Gainにより選択された特徴の縮小部分集合が、元の特徴空間の次元を大幅に削減しつつ、分類性能を維持し、わずかに改善することを示した。これらの結果は、GWOPが、従来のスペクトル記述子を補完する非線形な順序ダイナミクスを捉えながら、より軽量でありつつ情報量が多く解釈可能な気道性副雑音の表現を提供することを示唆する。

https://doi.org/10.20944/preprints202609.0181.v1