講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-11-05 15:30
Wavelet Scattering TransformとCRNNによる呼吸音の分類 ○浅谷尚希・陸 慧敏・神谷 亨(九工大)・間普真吾(山口大)・木戸尚治(阪大) MICT2021-41 MI2021-39 |
抄録 |
(和) |
2019年,呼吸器疾患による死亡者数は約800万人に達した.呼吸器疾患の早期発見には聴診器を用いた診断が行われているが,定量的解析は確立されていない.また,診断結果が医師の熟練度により左右される問題が存在する.この問題を解決するため,聴取された呼吸音を自動分類する診断支援システムの開発が世界中で行われている.そこで本論文では,Wavelet Scattering TransformとConvolutional Recurrent Neural Networkによる深層特徴量を組み合わせた呼吸音分類手法を提案する.提案法をICBHI 2017 Challenge Datasetに収録された呼吸音データに適用した結果,Sensitivity:0.67, Specificity:0.84, ICBHI Score:0.76, AUC:0.88を得た. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
Wavelet Scattering Transform / Convolutional Recurrent Neural Network / Time Frequency Analysis / / / / / |
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文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 231, MI2021-39, pp. 62-65, 2021年11月. |
資料番号 |
MI2021-39 |
発行日 |
2021-10-29 (MICT, MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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