Entropy‐based feature extraction and classification of vibroarthographic signal using complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise
Notice bibliographique
Résumé
Non‐invasive methods accomplished by a computer aided diagnosis of knee‐joint disorders provide an effective tool. The objective of this study is to analyse vibroarthographic (VAG) signals using non‐linear signal processing technique. This study includes different entropy‐based feature extraction techniques to attain highly distinguishable features. The authors proposed to use a non‐linear method known as complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive white noise to decompose the VAG signals into intrinsic mode functions (IMFs). Entropy‐based features involving approximate entropy, sample entropy, Shannon entropy, Rényi entropy, Tsallis entropy and permutation entropy (PeEn) are computed from dominant IMFs and reconstructed VAG signals. These extracted features are given as input to the least squares support vector machine as a classifier. The results illustrated that PeEn performed better with respect to other entropies. PeEn gives a classification accuracy of 86.61% and Matthews correlation coefficient of 0.7082. The computational complexity of entropies was also analysed. Results inferred that PeEn has a computational complexity of O ( N ) provided a simple, robust and low computational feature extraction technique. Analysis of VAG signals using non‐linear preprocessing and entropy‐based features can provide highly distinguishable features for accurate detection of knee‐joint disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».