Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,295,367
Crackle Detection In Lung Sounds Using Transfer Learning And Multi-Input Convolutional Neural Networks
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Truc Nguyen, Franz Pernkopf
Nơi đăng:
2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC);
S
ố:
doi: 10.1109/EMBC46164.2021.9630577;
Từ->đến trang
: 80-83;
Năm:
2021
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Large annotated lung sound databases are publicly available and might be used to train algorithms for diagnosis systems. However, it might be a challenge to develop a well-performing algorithm for small non-public data, which have only a few subjects and show differences in recording devices and setup. In this paper, we use transfer learning to tackle the mismatch of the recording setup. This allows us to transfer knowledge from one dataset to another dataset for crackle detection in lung sounds. In particular, a single input convolutional neural network (CNN) model is pre-trained on a source domain using ICBHI 2017, the largest publicly available database of lung sounds. We use log-mel spectrogram features of respiratory cycles of lung sounds. The pre-trained network is used to build a multi-input CNN model, which shares the same network architecture for respiratory cycles and their corresponding respiratory phases. The multi-input model is then fine-tuned on the target domain of our self-collected lung sound database for classifying crackles and normal lung sounds. Our experimental results show significant performance improvements of 9.84% (absolute) in F-score on the target domain using the multi-input CNN model and transfer learning for crackle detection.Clinical relevance— Crackle detection in lung sounds, multi-input convolutional neural networks, transfer learning.
[
crackle_detection_in_lung_sounds_using_transfer_learning_and_multi-input_convolutional_neural_networks.pdf
]
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn