Oct, 2023

机器学习咳嗽音频分析早期检测结核病：朝着更可获得的全球分级使用

PDF
TL;DR通过分析手机麦克风中的咳嗽声的声学特征，该研究开发了一个集成模型来检测结核病，该模型通过患者咳嗽声数据和人口统计学数据进行训练，在 15 秒内获得结果，可通过移动应用程序轻松访问。
发现论文，激发创造
  • 借助人工智能利用咳嗽进行呼吸系统疾病诊断的研究综述

    对咳嗽数据驱动的机器学习 / 深度学习检测和初步诊断框架进行了综合概述，包括显著特征的详细列表，并分析了引起咳嗽的机制和呼吸模式的潜在咳嗽特征，以及定制咳嗽监测应用和其基于人工智能的识别算法。此外，还详细讨论了发展实用、强大和普遍解决方案的挑战和未来研究方向。

    Sep, 2023

  • 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

  • 利用机器学习预测结核病治疗结果：卡纳塔克邦结核病数据研究

    该研究通过使用机器学习，特别是结合表格数据，更准确地预测结核病（TB）的治疗结果，将这一预测任务转化为二元分类问题，并通过来自印度国家结核病控制计划的 50 万多个病人记录的数据生成风险评分。数据预处理是该研究的关键组成部分，在验证集上获得了 98% 的召回率和 0.95 的 AUC-ROC 得分。该研究还探索了自然语言处理（NLP）在模型学习中的应用，通过各种指标和消融研究证实了该方法的有效性。研究通过讨论我们的研究对结核病根除工作的潜在影响，并提出了未来的研究方向，展示了机器学习在医疗保健中的潜力。

    Mar, 2024

  • 利用咳嗽声优化低资源环境下的胸部 X 光使用

    通过分析咳嗽声，使用人工智能算法可以预测病人进行胸部 X 光检查时的结果，从而优化有限的医疗资源在低收入和中等收入国家中的应用。

    Feb, 2024

  • 提高诊断精确度：利用机器学习技术在胸部 X 射线图像中准确检测 Covid-19、肺炎和结核病

    通过深度学习和图像处理，研究提出了一种多类别分类方法来增加胸部疾病的诊断精确性，通过与多个经过预训练的迁移学习模型进行比较，该方法在 COVID-19、肺结核和肺炎的诊断上表现出了高准确度。

    Oct, 2023

  • 利用迁移学习将 COVID-19 咳嗽添加到健康人的咳嗽检测模型中

    利用预训练的健康咳嗽检测模型和相对较小的病人咳嗽数据集，我们提出了一种增量迁移学习方法，通过利用健康人咳嗽和 COVID-19 患者咳嗽之间的关系来合理准确地检测 COVID-19 咳嗽，减少了大规模病人数据集用于训练模型的需求。这种模型对于侦测新型呼吸病毒的发作具有重要意义。

    Nov, 2023

  • 用可解释自监督深度神经网络增强结核筛查

    结核病在全球资源匮乏的人群和偏远地区持续存在，每年新增感染者超过 1000 万人，是公共卫生领域不平等的显著象征。通过介绍一种针对结核病筛查的可解释自监督自训练学习网络，本研究实现了 98.14% 的出色总准确率，并在 95.72% 的召回率和 99.44% 的精确率下，有效捕获临床重要特征。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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

    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。

    Sep, 2023

  • 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