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J-GLOBAL ID：202102226058122288   整理番号：21A3174817

COVID-19咳の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automated detection of COVID-19 cough

著者 (3件)： Tena Alberto (CIMNE, Building C1, North Campus, UPC. Gran Capita, 08034 Barcelona, Spain) ,  Claria Francesc (Dept. of Computer Science & INSPIRES, University of Lleida. Jaume II 69, E-25001 Lleida, Spain) ,  Solsona Francesc (Dept. of Computer Science & INSPIRES, University of Lleida. Jaume II 69, E-25001 Lleida, Spain)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 71  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19の容易な検出は課題である。迅速生物学的試験は十分な精度を与えない。新しい発生に対する戦争は,使用した試験の効率だけでなく,コスト,時間経過,および大規模に行うことができる試験の数にも依存する。著者らの提案は,この課題に対する解決策を提供した。主な目的は,生のオーディオファイルにおけるCOVID-19の自動検出のための自由に利用可能な,迅速で効率的な方法論を設計することである。著者らの提案は,時間周波数咳特徴の自動抽出と,教師つき機械学習アルゴリズムを用いてCOVID-19を診断するために使用するより重要なものの選択に基づいている。ランダムフォレストは,本研究で分析した他のモデルよりも良好に機能した。90%に近い精度が得られた。本研究は,咳からのCOVID-19の自動診断の実現可能性と,新しい発生を検出するその適用性を示す。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  信号処理 ,  バイオアッセイ ,  適応性 ,  *オーディオ機器
準シソーラス用語： 自動検出 ,  自動抽出 ,  時間周波数 ,  自動診断 ,  ランダムフォレスト ,  教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： キーワード:COVID-19 ,  自動咳検出 ,  診断 ,  信号処理 ,  時間-周波数

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ドキュメンテーション  (GA01020J)

タイトルに関連する用語 (3件)： COVID-19 ,  咳 ,  自動検出