論文の概要: COVID-19 Detection from Respiratory Sounds with Hierarchical Spectrogram
Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09529v1
- Date: Tue, 19 Jul 2022 19:55:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 14:28:05.561725
- Title: COVID-19 Detection from Respiratory Sounds with Hierarchical Spectrogram
Transformers
- Title(参考訳): 階層型スペクトログラムトランスフォーマによる呼吸音からのcovid-19検出
- Authors: Idil Aytekin, Onat Dalmaz, Kaan Gonc, Haydar Ankishan, Emine U
Saritas, Ulas Bagci, Haydar Celik and Tolga Cukur
- Abstract要約: ポータブルデバイス上での呼吸音の録音に基づく連続的遠隔監視は、有望な代替手段である。
本研究では, 新型コロナウイルス患者の音声記録や呼吸音の健全なコントロールを識別する, 新たな深層学習手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4091863292043447
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Monitoring of prevalent airborne diseases such as COVID-19 characteristically
involve respiratory assessments. While auscultation is a mainstream method for
symptomatic monitoring, its diagnostic utility is hampered by the need for
dedicated hospital visits. Continual remote monitoring based on recordings of
respiratory sounds on portable devices is a promising alternative, which can
assist in screening of COVID-19. In this study, we introduce a novel deep
learning approach to distinguish patients with COVID-19 from healthy controls
given audio recordings of cough or breathing sounds. The proposed approach
leverages a novel hierarchical spectrogram transformer (HST) on spectrogram
representations of respiratory sounds. HST embodies self-attention mechanisms
over local windows in spectrograms, and window size is progressively grown over
model stages to capture local to global context. HST is compared against
state-of-the-art conventional and deep-learning baselines. Comprehensive
demonstrations on a multi-national dataset indicate that HST outperforms
competing methods, achieving over 97% area under the receiver operating
characteristic curve (AUC) in detecting COVID-19 cases.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)などの流行する空気病のモニタリングは、呼吸アセスメントに特有である。
オースカルテーションは症状モニタリングの主流の手法であるが, 専門病院訪問の必要性により, 診断の利便性が損なわれている。
ポータブルデバイス上での呼吸音の録音に基づく連続的遠隔監視は、新型コロナウイルスのスクリーニングに役立つ有望な代替手段だ。
本研究では, 新型コロナウイルス患者の音声記録や呼吸音の健全なコントロールを識別する, 新たな深層学習手法を提案する。
提案手法は,呼吸音のスペクトル表現に新しい階層型スペクトログラム変換器(HST)を利用する。
HSTは、スペクトログラム内のローカルウィンドウ上の自己注意機構を具現化し、モデルステージ上でウィンドウサイズを徐々に成長させ、ローカルからグローバルなコンテキストを捉える。
HSTは、最先端の従来型およびディープラーニングベースラインと比較される。
多国籍データセットの総合的なデモンストレーションは、HSTが競合する手法より優れており、新型コロナウイルス感染の検出においてレシーバー操作特性曲線(AUC)の97%以上を達成していることを示している。
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