呼吸異常と肺疾患を予測するために応用された初生ベースネットワークとマルチスペクトログラムアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Pham Lam; Phan Huy; King Ross; Mertins Alfred; McLoughlin Ian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200195759522 整理番号：22P0220837

呼吸異常と肺疾患を予測するために応用された初生ベースネットワークとマルチスペクトログラムアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Inception-Based Network and Multi-Spectrogram Ensemble Applied For Predicting Respiratory Anomalies and Lung Diseases

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発行年： 2020年12月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,呼吸音入力を用いて肺疾患を検出するための開始ベース深層ニューラルネットワークを提示した。患者から採取した呼吸音の記録は,まず,スペクトルおよび時間情報の両方がよく提示され,フロントエンド特徴抽出と呼ばれるスペクトログラムに変換される。次に,これらのスペクトログラムを,患者が肺関連疾患に罹患するかどうかを検出するために,バックエンド分類と呼ばれる提案ネットワークに供給した。呼吸音のICBHIベンチマークメタデータセット上で行った実験は,呼吸異常と疾患検出に関して,それぞれ0.53/0.45と0.87/0.85の競合ICBHIスコアを達成した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

呼吸器の診断 , パターン認識

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