論文の概要: Transfer Learning Based Diagnosis and Analysis of Lung Sound Aberrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08362v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 04:46:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 18:26:43.273248
• Title: Transfer Learning Based Diagnosis and Analysis of Lung Sound Aberrations
• Title（参考訳）: 転移学習に基づく肺音収差の診断と解析
• Authors: Hafsa Gulzar, Jiyun Li, Arslan Manzoor, Sadaf Rehmat, Usman Amjad and Hadiqa Jalil Khan
• Abstract要約: 本研究は、聴診器と音声記録ソフトウェアによって得られた呼吸音を非侵襲的に識別する手法を開発することを目的とする。 各オーディオサンプルの視覚的表現が構築され、視覚を効果的に記述するために使用されるような方法を用いて、分類のためのリソース識別が可能である。 呼吸音響データベースは、95%の精度、88%の精度、86%のリコールスコア、81%のF1スコアを含む最先端の結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35232085374661276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the development of computer -systems that can collect and analyze enormous volumes of data, the medical profession is establishing several non-invasive tools. This work attempts to develop a non-invasive technique for identifying respiratory sounds acquired by a stethoscope and voice recording software via machine learning techniques. This study suggests a trained and proven CNN-based approach for categorizing respiratory sounds. A visual representation of each audio sample is constructed, allowing resource identification for classification using methods like those used to effectively describe visuals. We used a technique called Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs). Here, features are retrieved and categorized via VGG16 (transfer learning) and prediction is accomplished using 5-fold cross-validation. Employing various data splitting techniques, Respiratory Sound Database obtained cutting-edge results, including accuracy of 95%, precision of 88%, recall score of 86%, and F1 score of 81%. The ICBHI dataset is used to train and test the model.
• Abstract（参考訳）: 膨大な量のデータを収集し分析できるコンピュータシステムの開発により、医療専門家はいくつかの非侵襲的なツールを確立している。 本研究は、聴診器と音声記録ソフトウェアが取得した呼吸音を機械学習で識別する非侵襲的手法の開発を試みるものである。 この研究は、呼吸音を分類するためのcnnベースの訓練と実証を示唆する。 各音声サンプルの視覚的表現を構築し、視覚を効果的に記述するために使用されるような手法を用いて分類のためのリソース識別を可能にする。 我々はMel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)と呼ばれる手法を用いた。 ここでは、VGG16(Transfer Learning)を介して特徴を検索し分類し、5倍のクロスバリデーションを用いて予測を行う。 様々なデータ分割手法を用いて、呼吸音響データベースは95%の精度、88%の精度、86%のリコールスコア、81%のF1スコアを含む最先端の結果を得た。 icbhiデータセットはモデルのトレーニングとテストに使用される。

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