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Wheeze Detection Using Convolutional Neural Networks

机译:使用卷积神经网络的喘息检测

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摘要

In this paper, we propose to use convolutional neural networks for automatic wheeze detection in lung sounds. We present convolutional neural network based approach that has several advantages compared to the previous approaches described in the literature. Our method surpasses the standard machine learning models on this task. It is robust to lung sound shifting and requires minimal feature preprocessing steps. Our approach achieves 99% accuracy and 0.96 AUC on our datasets.
机译:在本文中,我们建议使用卷积神经网络来自动检测肺音中的喘息。我们提出了基于卷积神经网络的方法,与文献中描述的先前方法相比,它具有一些优势。在此任务上,我们的方法超越了标准的机器学习模型。它具有强大的肺部音移功能,并且需要最少的特征预处理步骤。我们的方法在数据集上实现了99%的准确度和0.96的AUC。

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