Czasopismo | PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE | Rocznik 2022 - zeszyt 3

System diagnostyki oddechowej oparty na konwolucyjnych sieciach neuronowych

Respiratory diagnostic system based on convolutional neural networks

10.15199/59.2021.3.3

nr katalogowy: 137535
10.15199/59.2021.3.3

Streszczenie

Choroby układu oddechowego człowieka od zawsze były obciążeniem dla całego społeczeństwa. Sytuacja stała się szczególnie trudna po wybuchu pandemii COVID-19. Jednak nawet teraz nierzadko zdarza się, że ludzie konsultują się ze swoim lekarzem zbyt późno, już po niepożądanym rozwinięciu się choroby. W celu ochrony pacjentów przed ciężką chorobą płuc, zaleca się jak najwcześniejsze wykrycie wszelkich objawów zaburzających pracę układu oddechowego. W artykule przedstawiono wczesny prototyp urządzenia, który przypomina cyfrowy stetoskop. Przeprowadza on automatyczną analizę oddechu, poza rejestrowaniem cykli oddechowych. Dodatkowo urządzenie ma funkcję powiadamiania użytkownika (np. przez smartfon) o konieczności udania się do lekarza na bardziej szczegółowe badanie. Dźwiękowe nagranie cykli oddechu przekształcane jest na dwuwymiarową macierz za pomocą współczynników cepstrum w skali melowej (MFCC). Taka macierz jest analizowana przez sztuczną sieć neuronową. W wyniku przeprowadzonych badań stwierdzono, że najlepsze z otrzymanych rozwiązań prezentowanej sieci neuronowej osiągnęło pożądaną dokładność i wysoką precyzję.

Abstract

Diseases related to the human respiratory system have always been a burden for the entire society. The situation has become particularly difficult now after the outbreak of the COVID-19 pandemic. Even now, however, it is not uncommon for people to consult their doctor too late, after the disease has developed. To protect patients from severe disease, it is recommended that any symptoms disturbing the respiratory system be detected as early as possible. This article presents an early prototype of a device that can be compared to a digital stethoscope that performs auto-breath analysis. So apart from recording the respiratory cycles, the device also analyzes them. In addition, it also has the functionality of notifying the user (e.g. via a smartphone) about the need to go to the doctor for a more detailed examination. The audio recording of breath cycles is transformed to a two-dimensional matrix using mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC). Such a matrix is analyzed by an artificial neural network. As a result of the research, it was found that the best of the obtained solutions of the presented neural network achieved the desired accuracy and precision at the level of 84%.

Słowa kluczowe

Keywords

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 46767 "Klasyfikacja niebezpieczn..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


ATEST - OCHRONA PRACY - e-zeszyt (pdf) 2009-9 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	26.00 zł

Prenumerata

ATEST - OCHRONA PRACY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Promocja
Nowość

312.00 zł

ATEST - OCHRONA PRACY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
ATEST - OCHRONA PRACY - papierowa prenumerata roczna	384.00 zł brutto 355.56 zł netto 28.44 zł VAT (stawka VAT 8%)
ATEST - OCHRONA PRACY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

426.00 zł

ATEST - OCHRONA PRACY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
ATEST - OCHRONA PRACY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	480.00 zł brutto 444.44 zł netto 35.56 zł VAT (stawka VAT 8%)

480.00 zł

Zeszyt

2022-3

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma