論文の概要: AI-enabled Sound Pattern Recognition on Asthma Medication Adherence:
Evaluation with the RDA Benchmark Suite
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15360v3
- Date: Sun, 16 Apr 2023 17:32:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 00:43:05.650515
- Title: AI-enabled Sound Pattern Recognition on Asthma Medication Adherence:
Evaluation with the RDA Benchmark Suite
- Title（参考訳）: 喘息治療適応に基づくAI対応音響パターン認識:RDAベンチマークスイートによる評価
- Authors: Nikos D. Fakotakis, Stavros Nousias, Gerasimos Arvanitis, Evangelia I.
Zacharaki, Konstantinos Moustakas
- Abstract要約: 喘息は、一般的には長期にわたる呼吸器疾患であり、世界社会や経済に悪影響を及ぼす。
臨床相談における吸入法の評価には客観的な方法が必要である。
本稿では、喘息薬の付着度評価のための機械学習技術を用いて、音響パターン認識を再考する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.756147934836573
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Asthma is a common, usually long-term respiratory disease with negative
impact on global society and economy. Treatment involves using medical devices
(inhalers) that distribute medication to the airways and its efficiency depends
on the precision of the inhalation technique. There is a clinical need for
objective methods to assess the inhalation technique, during clinical
consultation. Integrated health monitoring systems, equipped with sensors,
enable the recognition of drug actuation, embedded with sound signal detection,
analysis and identification, from intelligent structures, that could provide
powerful tools for reliable content management. Health monitoring systems
equipped with sensors, embedded with sound signal detection, enable the
recognition of drug actuation and could be used for effective audio content
analysis. This paper revisits sound pattern recognition with machine learning
techniques for asthma medication adherence assessment and presents the
Respiratory and Drug Actuation (RDA) Suite
(https://gitlab.com/vvr/monitoring-medication-adherence/rda-benchmark) for
benchmarking and further research. The RDA Suite includes a set of tools for
audio processing, feature extraction and classification procedures and is
provided along with a dataset, consisting of respiratory and drug actuation
sounds. The classification models in RDA are implemented based on conventional
and advanced machine learning and deep networks' architectures. This study
provides a comparative evaluation of the implemented approaches, examines
potential improvements and discusses on challenges and future tendencies.
- Abstract（参考訳）: 喘息は一般的な長期呼吸器疾患であり、世界社会や経済に悪影響を及ぼす。
治療には、気道に薬を分配する医療機器(吸入器)を使用し、その効率は吸入技術の精度に依存する。
臨床相談における吸入法の評価には客観的な方法が必要である。
センサを装備した統合型健康監視システムは、インテリジェントな構造から音信号の検出、分析、識別を組み込んだ薬物の作動認識を可能にし、信頼性の高いコンテンツ管理のための強力なツールを提供する。
音響信号検出を組み込んだセンサを備えた健康監視システムは、薬物のアクティベーションの認識を可能にし、効果的なオーディオコンテンツ分析に使用できる。
本稿では,喘息薬の付着度評価のための機械学習技術を用いて音響パターン認識を再検討し,ベンチマークおよびさらなる研究のために呼吸・薬物作動(rda)スイート(https://gitlab.com/vvr/モニター・メディエーション・アドヘレンス/rda-benchmark)を提案する。
RDAスイートには、オーディオ処理、特徴抽出、分類手順のための一連のツールが含まれており、呼吸と薬物の作動音からなるデータセットと共に提供される。
RDAの分類モデルは、従来の機械学習とディープネットワークのアーキテクチャに基づいて実装されている。
本研究は,実施手法の比較評価を行い,潜在的な改善について検討し,課題と今後の傾向について考察する。
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