論文の概要: Towards using Cough for Respiratory Disease Diagnosis by leveraging
Artificial Intelligence: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14383v1
- Date: Sun, 24 Sep 2023 19:03:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 16:44:44.724359
- Title: Towards using Cough for Respiratory Disease Diagnosis by leveraging
Artificial Intelligence: A Survey
- Title（参考訳）: 人工知能を活用した呼吸器疾患診断へのcoughの利用に向けて
- Authors: Aneeqa Ijaz, Muhammad Nabeel, Usama Masood, Tahir Mahmood, Mydah Sajid
Hashmi, Iryna Posokhova, Ali Rizwan, and Ali Imran
- Abstract要約: カフ音響には、呼吸系における病理形態学的変化に関する情報が多数含まれている。
人工知能(AI)の最近の応用と呼吸器疾患予測のためのユビキタスコンピューティングの進歩は、注目に値する傾向を生み出している。
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)ベースの診断アルゴリズムは、コークスシグネチャを駆使して急速に流行している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0911149532847375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Cough acoustics contain multitudes of vital information about
pathomorphological alterations in the respiratory system. Reliable and accurate
detection of cough events by investigating the underlying cough latent features
and disease diagnosis can play an indispensable role in revitalizing the
healthcare practices. The recent application of Artificial Intelligence (AI)
and advances of ubiquitous computing for respiratory disease prediction has
created an auspicious trend and myriad of future possibilities in the medical
domain. In particular, there is an expeditiously emerging trend of Machine
learning (ML) and Deep Learning (DL)-based diagnostic algorithms exploiting
cough signatures. The enormous body of literature on cough-based AI algorithms
demonstrate that these models can play a significant role for detecting the
onset of a specific respiratory disease. However, it is pertinent to collect
the information from all relevant studies in an exhaustive manner for the
medical experts and AI scientists to analyze the decisive role of AI/ML. This
survey offers a comprehensive overview of the cough data-driven ML/DL detection
and preliminary diagnosis frameworks, along with a detailed list of significant
features. We investigate the mechanism that causes cough and the latent cough
features of the respiratory modalities. We also analyze the customized cough
monitoring application, and their AI-powered recognition algorithms. Challenges
and prospective future research directions to develop practical, robust, and
ubiquitous solutions are also discussed in detail.
- Abstract（参考訳）: coughアコースティックスには呼吸器系の病態変化に関する重要な情報が多く含まれている。
根底にある潜伏性特徴と疾患の診断を調査し、信頼性と精度の確認は、医療実践の活性化に欠かせない役割を担っている。
人工知能(AI)の最近の応用と、呼吸器疾患予測のためのユビキタスコンピューティングの進歩は、医療分野における目覚ましいトレンドと無数の将来可能性を生み出している。
特に、機械学習(ml)とディープラーニング(dl)ベースのcoughシグネチャを活用した診断アルゴリズムが急速に出現している。
AIアルゴリズムに関する膨大な文献は、これらのモデルが特定の呼吸器疾患の発症を検出する重要な役割を担っていることを示している。
しかし、医療専門家やAI科学者がAI/MLの決定的な役割を分析するために、関連するすべての研究から情報を徹底的に収集することが重要である。
このサーベイは、Coughデータ駆動型ML/DL検出および予備診断フレームワークの概要と、重要な機能の詳細なリストを提供する。
本研究は, 呼吸様相の枯渇, 潜伏を誘発するメカニズムについて検討した。
また、カスタマイズされたコークスモニタリングアプリケーションとそのAIによる認識アルゴリズムも分析する。
実用的で堅牢でユビキタスなソリューションを開発するための課題と今後の研究方向についても詳細に論じる。
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