論文の概要: A Deep Learning Approach to Localizing Multi-level Airway Collapse Based on Snoring Sounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16030v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 09:30:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-30 17:54:29.801807
• Title: A Deep Learning Approach to Localizing Multi-level Airway Collapse Based on Snoring Sounds
• Title（参考訳）: いびき音に基づくマルチレベル気道崩壊の局所化のための深層学習手法
• Authors: Ying-Chieh Hsu, Stanley Yung-Chuan Liu, Chao-Jung Huang, Chi-Wei Wu, Ren-Kai Cheng, Jane Yung-Jen Hsu, Shang-Ran Huang, Yuan-Ren Cheng, Fu-Shun Hsu,
• Abstract要約: 閉塞型睡眠時無呼吸症候群(OSA)患者における上気道の異なるレベルの刺激音の分類にマシン/ディープ学習の適用について検討した。 39名を対象に,Vellum,Oropharynx,Tongue Base,Epiglottis (VOTE) 分類システムを用いて,聴力評価を行った。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるResNet-50は、いびき音の分類において、最高の全体的な性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.165734481380989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study investigates the application of machine/deep learning to classify snoring sounds excited at different levels of the upper airway in patients with obstructive sleep apnea (OSA) using data from drug-induced sleep endoscopy (DISE). The snoring sounds of 39 subjects were analyzed and labeled according to the Velum, Oropharynx, Tongue Base, and Epiglottis (VOTE) classification system. The dataset, comprising 5,173 one-second segments, was used to train and test models, including Support Vector Machine (SVM), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), and ResNet-50. The ResNet-50, a convolutional neural network (CNN), showed the best overall performance in classifying snoring acoustics, particularly in identifying multi-level obstructions. The study emphasizes the potential of integrating snoring acoustics with deep learning to improve the diagnosis and treatment of OSA. However, challenges such as limited sample size, data imbalance, and differences between pharmacologically induced and natural snoring sounds were noted, suggesting further research to enhance model accuracy and generalizability.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 閉塞性睡眠時無呼吸(OSA)患者における上気道の様々なレベルの刺激音を薬物誘発型睡眠内視鏡(DISE)のデータを用いて, マシン/ディープ学習を用いて分類するものである。 39名を対象に,Vellum,Oropharynx,Tongue Base,Epiglottis (VOTE) 分類システムを用いて,聴力評価を行った。 5,173の1秒セグメントからなるデータセットは、SVM(Support Vector Machine)、Bidirectional Long Short-Term Memory(BiLSTM)、ResNet-50など、モデルのトレーニングとテストに使用された。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるResNet-50は、聴覚の分類において、特にマルチレベル障害物の同定において、最高の全体的な性能を示した。 本研究は,OSAの診断と治療を改善するため,聴覚と深層学習を統合する可能性を強調した。 しかし, サンプルサイズ, データ不均衡, 薬理学的に誘発される音と自然刺激音の相違などの課題が指摘され, モデル精度と一般化性の向上に向けたさらなる研究が示唆された。

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