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Wheeze Detection Using Convolutional Neural Networks

机译:使用卷积神经网络检测喘息

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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,我们建议在肺部声音中使用卷积神经网络进行自动喘息检测。我们呈现基于卷积神经网络的方法,与文献中描述的先前方法相比具有若干优点。我们的方法超越了此任务的标准机器学习模型。它对肺部声音移位具有稳健性,需要最小的特征预处理步骤。我们的方法在我们的数据集中实现了99%的准确性和0.96 AUC。

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