論文の概要: Exploring traditional machine learning for identification of pathological auscultations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00672v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 18:03:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:03:28.179379
• Title: Exploring traditional machine learning for identification of pathological auscultations
• Title（参考訳）: 病理診断のための従来の機械学習の探索
• Authors: Haroldas Razvadauskas, Evaldas Vaiciukynas, Kazimieras Buskus, Lukas Drukteinis, Lukas Arlauskas, Saulius Sadauskas, and Albinas Naudziunas
• Abstract要約: 各種機械学習シナリオにおいて,45例のデジタル6チャンネル聴取を行った。 目的は,正常な肺と異常な肺の音を区別することであった。 監視されていないモデルよりも一貫した優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39577682622066246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Today, data collection has improved in various areas, and the medical domain is no exception. Auscultation, as an important diagnostic technique for physicians, due to the progress and availability of digital stethoscopes, lends itself well to applications of machine learning. Due to the large number of auscultations performed, the availability of data opens up an opportunity for more effective analysis of sounds where prognostic accuracy even among experts remains low. In this study, digital 6-channel auscultations of 45 patients were used in various machine learning scenarios, with the aim of distinguishing between normal and anomalous pulmonary sounds. Audio features (such as fundamental frequencies F0-4, loudness, HNR, DFA, as well as descriptive statistics of log energy, RMS and MFCC) were extracted using the Python library Surfboard. Windowing and feature aggregation and concatenation strategies were used to prepare data for tree-based ensemble models in unsupervised (fair-cut forest) and supervised (random forest) machine learning settings. The evaluation was carried out using 9-fold stratified cross-validation repeated 30 times. Decision fusion by averaging outputs for a subject was tested and found to be useful. Supervised models showed a consistent advantage over unsupervised ones, achieving mean AUC ROC of 0.691 (accuracy 71.11%, Kappa 0.416, F1-score 0.771) in side-based detection and mean AUC ROC of 0.721 (accuracy 68.89%, Kappa 0.371, F1-score 0.650) in patient-based detection.
• Abstract（参考訳）: 現在、データ収集は様々な分野で改善されており、医療分野も例外ではない。 聴診は、デジタル聴診器の進歩と可用性により、医師にとって重要な診断技術であり、機械学習の応用に有用である。 多数のオーカルトレーションが実施されているため、データの可用性は、専門家の間でも予測精度が低い音をより効果的に分析する機会を開く。 本研究は, 正常と異常な肺音の鑑別を目的とした, 45例のデジタル6チャンネル聴診を, 様々な機械学習シナリオに応用した。 音声の特徴(基本周波数F0-4, ラウドネス, HNR, DFA, およびログエネルギー, RMS, MFCC)をPythonライブラリSurfboardを用いて抽出した。 ウィンドウ化と特徴集約と連結戦略を用いて、教師なし(フェアカット森林)と教師なし(ランダム森林)の機械学習設定において、木に基づくアンサンブルモデルのデータを準備した。 この評価は, 9倍層状クロスバリデーションを30回繰り返して行った。 被験者に対する平均出力による決定融合試験を行い,有用性を確認した。 監視されていないモデルに対して一貫した優位性を示し、平均AUC ROCは71.11%(精度71.11%、カッパ0.416、F1スコア0.771)、平均AUC ROCは0.721(精度68.89%、カッパ0.371、F1スコア0.650)である。

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