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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

リカレントニューラルネットワークによる無拘束肺音分類手法の提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214992
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214992
81b27cda-15e2-4b04-a016-1a623401b824
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-4Q-06.pdf IPSJ-Z83-4Q-06.pdf (398.6 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル リカレントニューラルネットワークによる無拘束肺音分類手法の提案
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
青学大
著者所属
青学大
著者所属
青学大
著者所属
国際基督教大
著者所属
青学大
著者名 JIAHUI, SHAO

× JIAHUI, SHAO

JIAHUI, SHAO

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西尾, 啓汰

× 西尾, 啓汰

西尾, 啓汰

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浜田, 百合

× 浜田, 百合

浜田, 百合

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鏑木, 崇史

× 鏑木, 崇史

鏑木, 崇史

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栗原, 陽介

× 栗原, 陽介

栗原, 陽介

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 肺がんや新型コロナウィルスなどの肺疾患においては、在宅環境で日々の肺音をモニタリングし異常を自動的に検出できると早期発見、早期治療につながる。しかし、肺音は聴診器により診察する必要があるため、在宅環境で日々使用することは難しい。そこで、本研究では高感度圧力センサを用いて就寝中のヒトの肺音を無拘束で計測し、異常音の特性に基づき肺音の種類を分類する手法を提案する。計測した肺音にたいしリカレントニューラルネットワークを適用することで肺音の種類を分類する。検証実験では肺音シミュレーターを用いて、x種類の肺音をベッド上で発生させ圧力センサで計測し、隠れマルコフモデルを適用した場合と分類の精度を比較する。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 383-384, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:22:16.871447
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