論文の概要: Towards Enhanced Classification of Abnormal Lung sound in Multi-breath: A Light Weight Multi-label and Multi-head Attention Classification Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10828v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 15:40:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 14:30:11.771419
• Title: Towards Enhanced Classification of Abnormal Lung sound in Multi-breath: A Light Weight Multi-label and Multi-head Attention Classification Method
• Title（参考訳）: マルチブレスにおける異常肺音の高次分類に向けて:軽量多ラベル・マルチヘッドアテンション分類法
• Authors: Yi-Wei Chua, Yun-Chien Cheng,
• Abstract要約: 本研究は, 肺の異常な呼吸音を分類するための補助診断システムを開発することを目的とする。 既存の呼吸音データセットにおけるクラス不均衡と多様性の欠如の問題に対処するため,本研究では軽量で高精度なモデルを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study aims to develop an auxiliary diagnostic system for classifying abnormal lung respiratory sounds, enhancing the accuracy of automatic abnormal breath sound classification through an innovative multi-label learning approach and multi-head attention mechanism. Addressing the issue of class imbalance and lack of diversity in existing respiratory sound datasets, our study employs a lightweight and highly accurate model, using a two-dimensional label set to represent multiple respiratory sound characteristics. Our method achieved a 59.2% ICBHI score in the four-category task on the ICBHI2017 dataset, demonstrating its advantages in terms of lightweight and high accuracy. This study not only improves the accuracy of automatic diagnosis of lung respiratory sound abnormalities but also opens new possibilities for clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 異常呼吸音の分類のための補助診断システムを開発し, 革新的多ラベル学習手法とマルチヘッドアテンション機構により, 自動異常呼吸音分類の精度を高めることを目的とする。 既存の呼吸音データセットにおけるクラス不均衡と多様性の欠如の問題に対処するため,本研究では,複数の呼吸音特性を表すための2次元ラベルセットを用いて,軽量で高精度なモデルを用いて検討を行った。 ICBHI2017データセットの4カテゴリタスクにおいて59.2%のICBHIスコアを達成し、軽量かつ高精度な処理でその利点を実証した。 本研究は, 肺呼吸音異常の自動診断の精度の向上だけでなく, 臨床応用の可能性も明らかにした。

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