論文の概要: Estimating Respiratory Rate From Breath Audio Obtained Through Wearable Microphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14028v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 17:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-31 01:34:18.017634
• Title: Estimating Respiratory Rate From Breath Audio Obtained Through Wearable Microphones
• Title（参考訳）: ウェアラブルマイクロフォンによる呼吸音の呼吸速度の推定
• Authors: Agni Kumar, Vikramjit Mitra, Carolyn Oliver, Adeeti Ullal, Matt Biddulph, Irida Mance
• Abstract要約: 呼吸速度(英: respiratory rate、RR)は、全身の健康状態と体力を評価するための臨床指標である。 本研究は,健常成人における身体運動後に得られた短い音声区間からRRを推定するためのモデル駆動アプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.293929325572208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Respiratory rate (RR) is a clinical metric used to assess overall health and physical fitness. An individual's RR can change from their baseline due to chronic illness symptoms (e.g., asthma, congestive heart failure), acute illness (e.g., breathlessness due to infection), and over the course of the day due to physical exhaustion during heightened exertion. Remote estimation of RR can offer a cost-effective method to track disease progression and cardio-respiratory fitness over time. This work investigates a model-driven approach to estimate RR from short audio segments obtained after physical exertion in healthy adults. Data was collected from 21 individuals using microphone-enabled, near-field headphones before, during, and after strenuous exercise. RR was manually annotated by counting perceived inhalations and exhalations. A multi-task Long-Short Term Memory (LSTM) network with convolutional layers was implemented to process mel-filterbank energies, estimate RR in varying background noise conditions, and predict heavy breathing, indicated by an RR of more than 25 breaths per minute. The multi-task model performs both classification and regression tasks and leverages a mixture of loss functions. It was observed that RR can be estimated with a concordance correlation coefficient (CCC) of 0.76 and a mean squared error (MSE) of 0.2, demonstrating that audio can be a viable signal for approximating RR.
• Abstract（参考訳）: 呼吸速度 (rr) は、健康と体力の全体を評価するために用いられる臨床指標である。 個人のRRは、慢性疾患の症状(喘息、心不全など)、急性疾患(感染症による無呼吸症など)、運動の激化に伴う身体的疲労による一日中、ベースラインから変化することができる。 RRのリモート推定は、時間とともに疾患の進行と心呼吸フィットネスを追跡するためのコスト効率の良い方法を提供することができる。 本研究は、健常成人の身体運動後に得られた短い音声セグメントからrrを推定するモデル駆動アプローチについて検討する。 エクササイズ前、中、および後、マイク対応の近場ヘッドフォンを使用して21人の個人からデータを収集した。 RRは吸入と吸入の知覚で手動でアノテートした。 畳み込み層を有する多タスクのlong-short term memory (lstm) ネットワークを実装し、メルフィルタバンクのエネルギーを処理し、様々なバックグラウンドノイズ条件でrrを推定し、毎分25息以上のrrで示される重呼吸を予測する。 マルチタスクモデルは分類と回帰のタスクの両方を実行し、損失関数の混合を利用する。 RRは0.76の一致相関係数(CCC)と0.2の平均2乗誤差(MSE)で推定でき、音声がRRを近似するための実行可能な信号であることを示す。

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