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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