論文の概要: COVID-19 Detection from Respiratory Sounds with Hierarchical Spectrogram Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09529v2
• Date: Sat, 27 May 2023 00:25:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 04:02:10.015260
• 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: 本研究は、新型コロナウイルス患者の音声記録や呼吸音の健全な制御を区別する新しい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キャプチャする。
• 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 involves respiratory assessments. While auscultation is a mainstream method for preliminary screening of disease symptoms, its utility is hampered by the need for dedicated hospital visits. Remote monitoring based on recordings of respiratory sounds on portable devices is a promising alternative, which can assist in early assessment of COVID-19 that primarily affects the lower respiratory tract. 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. Demonstrations on crowd-sourced multi-national datasets indicate that HST outperforms competing methods, achieving over 83% 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疾患症状の予備スクリーニングの主流の方法であるが、専用の病院訪問の必要性によってその実用性は妨げられている。 ポータブルデバイス上での呼吸音の記録に基づく遠隔監視は有望な代替手段であり、主に下気道に影響を与える新型コロナウイルスの早期評価を支援する。 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。 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。 クラウドソースされた多国籍データセットのデモでは、HSTは競合する手法より優れており、COVID-19感染の検出において、受信者操作特性曲線(AUC)の83%以上の領域を達成している。

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