Jul, 2023

手机音频数据的高效 COVID-19 检测的迁移学习

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TL;DR通过实验评估了 3 种不同的深度学习模型以及两种传输学习方法，结果表明 L**3-Net 作为特征提取器在所有实验设置中具有 12.3％的精确度 - 召回曲线下面积的优势，并且在模型微调时优势为 10％。此外，我们注意到仅微调预训练模型的全连接层通常会导致性能下降，平均下降 6.6％。最后，我们评估了不同模型在商用移动设备上的内存占用。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • EDAC：高效部署用于 COVID-19 检测的音频分类模型

    通过网络修剪和量化的方法，我们成功地压缩了两个用于检测 COVID-19 的模型，同时不降低模型的预测性能，并实现了模型文件大小的大幅减小以及相应推理时间的缩短。

    Sep, 2023

  • 使用深度神经网络从呼吸和咳嗽声音中检测 COVID-19

    本研究探讨了使用深度学习模型作为一种通用的、低成本的 COVID-19 预筛查方法，以从手机设备或通过 Web 获取的呼吸或咳嗽音频中检测 COVID-19，通过深度学习模型的集成表现优于传统方法，特别针对呼吸音频具有更好的诊断性能。

    Dec, 2020

  • 高效 COVID19 检测中释放改进的深度学习模型

    COVID19 预测和检测的深度学习方法在此研究中得到了改进，并且高精度的预测模型可为医疗系统、决策者和研究者做出准确决策以减少 COVID-19 及其它传染病。

    Oct, 2023

  • 基于图像和声学技术的深度神经网络 COVID-19 检测与诊断：最新综述

    通过对深度学习算法在新型冠状病毒 COVID-19 检测中的应用进行全面探讨，研究人员指出，基于胸部 CT 和 X 射线图像的深度学习算法可以有效地检测肺炎，从而实现对 COVID-19 的早期诊断和预防传播。同时，文章还简要讨论了最新的咳嗽分析应用和人类移动估计技术，以限制 COVID-19 的传播。

    Dec, 2020

  • 评估轻量级深度学习技术在医学成像中用于高精度 COVID-19 诊断的效果

    本文提出使用 MobileNetV2 模型的轻量级深度学习技术进行 COVID-19 检测的开发和性能评估，该模型与重量级模型相比性能相当且可大幅降低计算资源的成本和内存需求，为中低收入国家提供低成本和移动的点‑of‑care 检测系统提供了有效的解决方案。

    May, 2023

  • COVID-19 检测深度模型可解释性分析

    本研究使用卷积神经网络检测 COVID-19，使用谱图和 F0 等特征解释神经网络判定过程，生成热图来捕捉模型决策过程，结果显示谱图相关能量高的区域对决策过程起主导作用，同时 F0 也有帮助。研究表明，即使在训练集中存在虚假数据的情况下，所研究的模型也可以做出无偏差的决策，为基于解释性人工智能的研究提供了参考。

    Nov, 2022

  • 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

  • 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

  • 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