論文の概要: Chronic Obstructive Pulmonary Disease Prediction Using Deep Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02449v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 05:01:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:08.506568
• Title: Chronic Obstructive Pulmonary Disease Prediction Using Deep Convolutional Network
• Title（参考訳）: Deep Convolutional Network を用いた慢性閉塞性肺疾患の予測
• Authors: Shahran Rahman Alve, Muhammad Zawad Mahmud, Samiha Islam, Mohammad Monirujjaman Khan,
• Abstract要約: 提案された研究は、Convolutional Brain Organizationに基づくディープラーニングのアイデアを使用して、臨床専門家を支援することを望んでいる。 We used MFCC, Mel-Spectrogram, Chroma, Chroma (Steady Q), and Chroma CENS from the Librosa AI library in the test。 新しいシステムは、感染の深刻さ、軽度、中等度、あるいは重症度も調べることもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: AI and deep learning are two recent innovations that have made a big difference in helping to solve problems in the clinical space. Using clinical imaging and sound examination, they also work on improving their vision so that they can spot diseases early and correctly. Because there aren't enough trained HR, clinical professionals are asking for help with innovation because it helps them adapt to more patients. Aside from serious health problems like cancer and diabetes, the effects of respiratory infections are also slowly getting worse and becoming dangerous for society. Respiratory diseases need to be found early and treated quickly, so listening to the sounds of the lungs is proving to be a very helpful tool along with chest X-rays. The presented research hopes to use deep learning ideas based on Convolutional Brain Organization to help clinical specialists by giving a detailed and thorough analysis of clinical respiratory sound data for Ongoing Obstructive Pneumonic identification. We used MFCC, Mel-Spectrogram, Chroma, Chroma (Steady Q), and Chroma CENS from the Librosa AI library in the tests we ran. The new system could also figure out how serious the infection was, whether it was mild, moderate, or severe. The test results agree with the outcome of the deep learning approach that was proposed. The accuracy of the framework arrangement has been raised to a score of 96% on the ICBHI. Also, in the led tests, we used K-Crisp Cross-Approval with ten parts to make the presentation of the new deep learning approach easier to understand. With a 96 percent accuracy rate, the suggested network is better than the rest. If you don't use cross-validation, the model is 90% accurate.
• Abstract（参考訳）: AIとディープラーニングは、臨床分野における問題の解決に大きく貢献した、最近の2つのイノベーションである。 臨床画像と音響検査を使って、彼らは病気を早期かつ正確に発見できるように、視力の改善にも取り組んでいます。 十分に訓練されたHRがないので、臨床専門家は、より多くの患者に適応するのに役立つため、イノベーションの助けを求めている。 がんや糖尿病などの深刻な健康問題に加えて、呼吸器感染症の影響も徐々に悪化し、社会にとって危険になっている。 呼吸器疾患は早期に発見され、迅速に治療する必要があるため、肺の音を聴くことは胸部X線と共に非常に有用な道具であることが証明されている。 提案した研究は、畳み込み脳組織に基づく深層学習のアイデアを用いて、臨床専門医を支援することを目的として、進行する閉塞性肺炎の識別のための臨床呼吸音データの詳細と詳細な分析を行った。 We used MFCC, Mel-Spectrogram, Chroma, Chroma (Steady Q), and Chroma CENS from the Librosa AI library in the test。 新しいシステムは、感染の深刻さ、軽度、中等度、あるいは重症度も調べることもできる。 実験結果は,提案したディープラーニングアプローチの結果と一致している。 ICBHIでは,フレームワークアレンジメントの精度が96%に向上した。 また、リードテストでは、K-Crisp Cross-Approvalを10のパートで使用して、新しいディープラーニングアプローチのプレゼンテーションを簡単に理解できるようにしました。 96%の精度で、提案されたネットワークは他のネットワークよりも優れている。 クロスバリデーションを使用しなければ、そのモデルは90%正確です。

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