Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Framework Applied for Predicting Anomaly of Respiratory Sounds

論文の概要: Deep Learning Framework Applied for Predicting Anomaly of Respiratory Sounds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13668v1
Date: Sat, 26 Dec 2020 03:09:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-25 01:11:34.261278
Title: Deep Learning Framework Applied for Predicting Anomaly of Respiratory Sounds
Title（参考訳）: 呼吸音の異常予測のための深層学習フレームワーク
Authors: Dat Ngo, Lam Pham, Anh Nguyen, Ben Phan, Khoa Tran, Truong Nguyen
Abstract要約: 本稿では,呼吸周期異常の分類に用いる堅牢な深層学習フレームワークを提案する。本研究では、2017年度のバイオメディカルヘルスインフォマティクス(ICBHI)ベンチマークデータセットに関する内部会議で実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.375037967010224
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes a robust deep learning framework used for classifying anomaly of respiratory cycles. Initially, our framework starts with front-end feature extraction step. This step aims to transform the respiratory input sound into a two-dimensional spectrogram where both spectral and temporal features are well presented. Next, an ensemble of C- DNN and Autoencoder networks is then applied to classify into four categories of respiratory anomaly cycles. In this work, we conducted experiments over 2017 Internal Conference on Biomedical Health Informatics (ICBHI) benchmark dataset. As a result, we achieve competitive performances with ICBHI average score of 0.49, ICBHI harmonic score of 0.42.
Abstract（参考訳）: 本稿では,呼吸サイクルの異常を分類するためのロバストなディープラーニングフレームワークを提案する。まず、フレームワークはフロントエンドの機能抽出ステップから始まります。このステップは、呼吸入力音をスペクトルと時間的特徴をよく表現した2次元スペクトログラムに変換することを目的としている。次に、C-DNNとオートエンコーダネットワークのアンサンブルを用いて、呼吸異常サイクルの4つのカテゴリに分類する。本研究は2017年にICBHI(Institutal Conference on Biomedical Health Informatics)ベンチマークデータセットを用いて実施した。その結果,ICBHI平均スコア0.49,IABHI高調波スコア0.42の競争性能が得られた。

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