Sep, 2023

基于先进信号处理与机器学习的音频呼吸疾病分类及辅助诊断支持

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TL;DR利用全球最大的公开医疗数据库中的呼吸声音，结合经验模式分解和谱分析等方法，训练多个机器学习模型对不同健康状况进行分类诊断，从而大大提高辅助和远程诊断能力。
respiratory diseasesdiagnosticsmachine learning modelsacoustic datapredictive modeling
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 使用基于 EMD-CWT 的混合图谱的轻量级 CNN 模型，用于从肺听诊声音中检测呼吸系统疾病

    本文提出了一种基于混合 CWT 和 EMD 的频谱图特征的轻量级卷积神经网络（CNN）结构，以对肺音进行疾病分析分类，与传统 VGG16 模型相比，该 CNN 模型在三元慢性分类和六类病理分类方面分别提高了 0.52％和 1.77％的准确度，并且在时间和计算复杂度上有所改进。

    Sep, 2020

  • 探索传统机器学习技术用于病理听诊识别

    利用机器学习辨别正常和异常肺部吸气声，采用窗口和特征聚合策略，使用数据进行建模并进行决策融合，得出平均 ROC 曲线下面积为 0.691 的监督模型。

    Sep, 2022

  • 肺音和肺病分类的多任务学习

    使用多任务学习方法，在医学诊断中对肺音和肺疾病进行同时分类，结果表明该方法在同时分类肺音和肺疾病方面取得了良好的效果，并应用于慢阻肺患者的风险水平计算中，使用随机森林分类器达到了 92% 的准确率，从而减轻了医生的负担。

    Apr, 2024

  • 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

  • 基于音频谱图变换的 Patch-Mix 对比学习在呼吸音分类中的应用

    这项研究使用深度学习算法和新型增强技术，通过预处理于视听数据集上的模型实现了高效的呼吸声分类以及肺病诊断，取得了 ICBHI 数据集上 4.08% 的最高成绩。

    May, 2023

  • BTS：基于元数据辅助的呼吸音分类的文本和声音模态的桥接

    通过利用呼吸音样本的元数据，我们引入了一个文本 - 音频多模态模型来改进呼吸音分类的性能，并且在治疗临床环境中部分元数据不可用的情况下也进行了研究验证。

    Jun, 2024

  • 可穿戴设备中的呼吸音分类深度神经网络，通过患者特定模型调整实现

    本文旨在通过建立分類模型和策略識别呼吸声異常的方法来自動辨别呼吸和肺部疾病，提出使用深度 CNN-RNN 模型基于 Mel-spectrograms 进行呼吸声分类，并采用局部日志量化策略来减少模型权重的内存占用，该模型在 ICBHI'17 科学挑战呼吸声数据库的呼吸周期四级分类上达到 66.31% 的分数，在使用患者特定数据重新训练模型后，还能以 71.81% 的成绩进行交叉验证，而局部日志量化训练后的权重则能够显著降低内存需求，这种类型的患者特定再培训策略在开发可靠的长期自动患者监测系统特别是在可穿戴式医疗解决方案中可能非常有用。

    Apr, 2020

  • HeAR - 健康声学表示

    发展了一个基于自监督学习的深度学习系统，通过线性探测在 33 个健康声学任务上建立了一个先进的健康音频嵌入模型。

    Mar, 2024