論文の概要: Stethoscope-guided Supervised Contrastive Learning for Cross-domain Adaptation on Respiratory Sound Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09603v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 08:34:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:36:41.480469
• Title: Stethoscope-guided Supervised Contrastive Learning for Cross-domain Adaptation on Respiratory Sound Classification
• Title（参考訳）: 呼吸音の分類に基づくクロスドメイン適応のためのステレオガイド付き教師付きコントラスト学習
• Authors: June-Woo Kim and Sangmin Bae and Won-Yang Cho and Byungjo Lee and Ho-Young Jung
• Abstract要約: 本稿では、ソースドメインから異なるターゲットドメインに知識を転送するクロスドメイン適応手法を提案する。 特に、個々の領域として異なる聴診器タイプを考慮し、新しい聴診器誘導型教師付きコントラスト学習手法を提案する。 ICBHIデータセットの実験結果から,提案手法はドメイン依存性の低減とICBHIスコア61.71%の達成に有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.690115983364313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the remarkable advances in deep learning technology, achieving satisfactory performance in lung sound classification remains a challenge due to the scarcity of available data. Moreover, the respiratory sound samples are collected from a variety of electronic stethoscopes, which could potentially introduce biases into the trained models. When a significant distribution shift occurs within the test dataset or in a practical scenario, it can substantially decrease the performance. To tackle this issue, we introduce cross-domain adaptation techniques, which transfer the knowledge from a source domain to a distinct target domain. In particular, by considering different stethoscope types as individual domains, we propose a novel stethoscope-guided supervised contrastive learning approach. This method can mitigate any domain-related disparities and thus enables the model to distinguish respiratory sounds of the recording variation of the stethoscope. The experimental results on the ICBHI dataset demonstrate that the proposed methods are effective in reducing the domain dependency and achieving the ICBHI Score of 61.71%, which is a significant improvement of 2.16% over the baseline.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術の飛躍的な進歩にもかかわらず、利用可能なデータの不足のため、肺音分類における十分な性能を達成することは依然として課題である。 さらに、呼吸音サンプルは様々な電子聴診器から収集され、訓練されたモデルにバイアスをもたらす可能性がある。 テストデータセット内や実際のシナリオで重要な分散シフトが発生した場合、パフォーマンスが大幅に低下する可能性がある。 この問題に取り組むため,我々は,知識をソースドメインから別のターゲットドメインに転送するクロスドメイン適応手法を導入する。 特に,異なる聴診器タイプを個別の領域として考慮し,新しい聴診器誘導教師付き比較学習手法を提案する。 この方法では、ドメイン関連の相違を緩和し、聴診器の記録変動の呼吸音を識別することができる。 icbhiデータセットの実験的結果は、提案手法がドメイン依存度を減少させ、61.71%のicbhiスコアを達成するのに有効であることを示し、これはベースラインに対して2.16%の大幅な改善である。

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