論文の概要: Wireless Earphone-based Real-Time Monitoring of Breathing Exercises: A Deep Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10310v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 06:37:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 17:52:48.265393
- Title: Wireless Earphone-based Real-Time Monitoring of Breathing Exercises: A Deep Learning Approach
- Title（参考訳）: 無線イヤホンによる呼吸運動のリアルタイムモニタリング:ディープラーニングによるアプローチ
- Authors: Hassam Khan Wazir, Zaid Waghoo, Vikram Kapila,
- Abstract要約: 本稿では,在宅治療における患者のコンプライアンスを評価できる枠組みを提案する。
提案システムは,呼吸相と流路を高精度にリアルタイムに検出する。
その結果, 実時間呼吸路と位相検出にコモディティイヤホンを使用することの可能性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10923877073891444
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Several therapy routines require deep breathing exercises as a key component and patients undergoing such therapies must perform these exercises regularly. Assessing the outcome of a therapy and tailoring its course necessitates monitoring a patient's compliance with the therapy. While therapy compliance monitoring is routine in a clinical environment, it is challenging to do in an at-home setting. This is so because a home setting lacks access to specialized equipment and skilled professionals needed to effectively monitor the performance of a therapy routine by a patient. For some types of therapies, these challenges can be addressed with the use of consumer-grade hardware, such as earphones and smartphones, as practical solutions. To accurately monitor breathing exercises using wireless earphones, this paper proposes a framework that has the potential for assessing a patient's compliance with an at-home therapy. The proposed system performs real-time detection of breathing phases and channels with high accuracy by processing a $\mathbf{500}$ ms audio signal through two convolutional neural networks. The first network, called a channel classifier, distinguishes between nasal and oral breathing, and a pause. The second network, called a phase classifier, determines whether the audio segment is from inhalation or exhalation. According to $k$-fold cross-validation, the channel and phase classifiers achieved a maximum F1 score of $\mathbf{97.99\%}$ and $\mathbf{89.46\%}$, respectively. The results demonstrate the potential of using commodity earphones for real-time breathing channel and phase detection for breathing therapy compliance monitoring.
- Abstract（参考訳）: いくつかの治療ルーチンは、重要な要素として深呼吸運動を必要とし、そのような治療を行う患者は定期的にこれらの運動を行う必要がある。
治療の結果を評価し、そのコースを調整するには、患者の治療へのコンプライアンスを監視する必要がある。
臨床環境では治療コンプライアンスモニタリングが日常的に行われているが,在宅環境では実施が困難である。
これは、患者によるセラピールーチンの実行を効果的に監視するために必要な専門的な機器や熟練した専門家へのアクセスが欠如しているためである。
ある種の治療法では、これらの課題は、実用的な解決策として、イヤホンやスマートフォンのようなコンシューマグレードのハードウェアを使用することで解決することができる。
ワイヤレスイヤホンを用いて呼吸運動を正確にモニタリングするために,在宅治療における患者のコンプライアンスを評価するための枠組みを提案する。
提案システムは,2つの畳み込みニューラルネットワークを用いて,$\mathbf{500}$ ms音声信号を処理することにより,呼吸相とチャネルを高精度にリアルタイムに検出する。
チャネル分類器と呼ばれる最初のネットワークは、鼻と口腔の呼吸と一時停止を区別する。
位相分類器と呼ばれる第2のネットワークは、オーディオセグメントが吸入か吸入かを決定する。
k$-foldクロスバリデーションによると、チャネルと位相分類器はそれぞれ$\mathbf{97.99\%}$と$\mathbf{89.46\%}$のF1スコアを達成した。
以上の結果から, 実時間呼吸路と位相検出にコモディティイヤホンを用いた呼吸療法コンプライアンスモニタリングの可能性が示された。
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