論文の概要: XAI-Driven Spectral Analysis of Cough Sounds for Respiratory Disease Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14949v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 11:59:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.041025
• Title: XAI-Driven Spectral Analysis of Cough Sounds for Respiratory Disease Characterization
• Title（参考訳）: XAIによる呼吸障害評価のためのカフ音のスペクトル解析
• Authors: Patricia Amado-Caballero, Luis Miguel San-José-Revuelta, María Dolores Aguilar-García, José Ramón Garmendia-Leiza, Carlos Alberola-López, Pablo Casaseca-de-la-Higuera,
• Abstract要約: 本稿では,eXplainable Artificial Intelligence (XAI) による呼吸疾患管理のためのコークス音響解析の理解を深める手法を提案する。 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって処理されたコークススペクトログラムにおいて、関連するスペクトル領域をハイライトするために、オクルージョンマップを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4344188754375113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes an eXplainable Artificial Intelligence (XAI)-driven methodology to enhance the understanding of cough sound analysis for respiratory disease management. We employ occlusion maps to highlight relevant spectral regions in cough spectrograms processed by a Convolutional Neural Network (CNN). Subsequently, spectral analysis of spectrograms weighted by these occlusion maps reveals significant differences between disease groups, particularly in patients with COPD, where cough patterns appear more variable in the identified spectral regions of interest. This contrasts with the lack of significant differences observed when analyzing raw spectrograms. The proposed approach extracts and analyzes several spectral features, demonstrating the potential of XAI techniques to uncover disease-specific acoustic signatures and improve the diagnostic capabilities of cough sound analysis by providing more interpretable results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,eXplainable Artificial Intelligence(XAI)による呼吸疾患管理のためのコークス音響解析の理解を深める手法を提案する。 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって処理されたコークス分光器のスペクトル領域をハイライトするために、オクルージョンマップを用いる。 その後、これらのオクルージョンマップで重み付けされたスペクトログラムのスペクトル分析により、特にPD患者において、興味のあるスペクトル領域において、有意な差異が認められた。 これは、生のスペクトログラムを分析する際に観察される大きな違いの欠如とは対照的である。 提案手法はいくつかのスペクトル特性を抽出,解析し,疾患特異的音響シグネチャを明らかにするためのXAI技術の可能性を実証し,より解釈可能な結果を提供することで,コークス解析の診断能力を向上させる。

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