May, 2023

Coswara: 一份用于远程筛查 SARS-CoV-2 感染的呼吸声音和症状数据集

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TL;DR该文章介绍了 Coswara 数据集，该数据集包含 2635 名个体 2019 年 12 月 - 2022 年 2 月期间的多样化的呼吸声音和丰富的元数据，通过人工听取评注了整个数据集的音频质量，并使用基于双向长短期（BLSTM）结构的 COVID-19 分类器在数据集中的不同人群子组上进行培训和评估，以了解模型的偏差 / 公正性。
coswara datasetrespiratory soundsmetadatacovid-19 classifierbias/fairness analysis
发现论文，激发创造
  • Coswara - 一个用于 COVID-19 诊断的呼吸、咳嗽和声音数据库

    该论文介绍了一个名为 Coswara 的数据库，该数据库通过机器学习技术分析呼吸声，以便于研制诊断 COVID-19 的声音诊断工具，并适用于大规模应用。

    May, 2020

  • 探索基于众包呼吸音数据自动诊断 COVID-19

    利用数字化技术获取身体声音进行 COVID-19 的预筛查，结果表明即使是使用简单的二进制机器学习分类器也能够正确分类健康人和 COVID-19 声音，这为进一步研究如何利用自动分析呼吸模式作为 COVID-19 预筛查信号打开了大门。

    Jun, 2020

  • COUGHVID 众包数据集：用于研究大规模咳嗽分析算法的语料库

    该研究通过其公开的咳嗽检测算法筛选了 COUGHVID 数据集中的 2000 多个记录，然后经验丰富的肺科医生对这些记录进行了诊断，为解决全球最紧急的健康危机提供了用于训练机器学习模型的咳嗽录音数据。

    Sep, 2020

  • 一个半监督算法，用于提高众包数据集的一致性：以 COVID-19 呼吸系统疾病分类为例的研究

    本研究使用半监督学习方法改善 COUGHVID 数据集标注不一致和 COVID-19 咳嗽声音分类的鲁棒性，同时展示了新数据集的高度一致性和可解释性，该方法可用于改善任何诊断分类任务的数据库一致性。

    Sep, 2022

  • 利用众包呼吸声数据开发 COVID-19 的多变量预测模型

    开发了一种深度学习模型用于从声音记录数据中识别 COVID-19，使用声音数据为 COVID-19 诊断提供了有前景的结果。

    Feb, 2024

  • 利用机器学习分析全球智能手机录音进行 COVID-19 咳嗽分类

    本研究基于机器学习算法，利用智能手机记录的咳嗽声，通过音频识别辨别新冠肺炎呈阳性患者的咳嗽声，实现无接触筛查，该方法具有使用方便、成本低廉等优点，并证明 Resnet50 分类器效果最佳。

    Dec, 2020

  • 咳嗽对抗 COVID：咳嗽声中 COVID-19 特征的证据

    在 COVID-19 测试能力不足的情况下，一种基于人工智能模型的咳嗽声音分析方法结合症状调查，能有效提高较为贫困的地区的 COVID-19 检测能力，并对 2000 多个样本进行了测试。

    Sep, 2020

  • 通过呼吸和咳嗽声音进行端到端 COVID-19 检测

    本研究利用自发集成的数据集，首次尝试使用端到端的深度学习方法对 COVID-19 进行诊断，ROC-AUC 为 0.846；引入自定义的深度神经网络，以关节呼吸和咳嗽表示的方式诊断 COVID-19；提供了四个分层折叠的数据集以及模型细节，以进行交叉参数优化和验证，并具备可重现性。

    Jan, 2021

  • 探索自监督表示集合用于 COVID-19 咳嗽分类

    本文提出了一种基于自监督学习的框架，通过对未标记的数据进行对比性预训练，从而在 COVID-19 疾病状态下对咳嗽进行分类。

    May, 2021

  • COVID-19 检测系统：基于咳嗽音频特征的系统性能比较分析

    利用咳嗽声音进行 COVID-19 检测的研究，探讨了增强机器学习模型性能的各种声学特征提取技术，并在两种机器学习算法（支持向量机和多层感知机）上进行了实证研究，提出了一种高效的 COVID-19 检测系统。该系统在 COUGHVID 和 Virufy 数据集上表现出更好的分类性能。

    Sep, 2023