研究论文

肺监听器：野外慢性阻塞性肺疾病的持续声学监测

作者:

塞哈尔巴拉,

塞拉尔利亚卡特,

安德里亚·S·。格尔森,

埃亚尔德拉拉、和

亚历克斯马里亚卡基斯作者信息和声明

ACM互动、移动、穿戴和普及技术会议录,体积7,问题三

文章编号：86，页数1-24

https://doi.org/10.1145/3610889

出版:2023年9月27日出版历史

获取访问权限

摘要

此前的研究表明，声学分析在受控环境下评估慢性阻塞性肺病（COPD）的实用性，COPD是影响全球数百万人的最常见呼吸道疾病之一。然而，这种评估需要用户主动输入，可能并不代表患者声音的真实特征。我们提出了PulmoListener，这是一种端到端的语音处理管道，可以从日常生活中收集的智能手表音频中识别患者的语音片段，并对其进行分析，以对COPD症状的严重程度进行分类。为了评估我们的方法，我们对8名COPD患者进行了一项研究，平均病程超过164±92天。我们发现，在同一天对每名患者的症状严重程度进行分类时，PulmoListener的平均敏感性为0.79±0.03，特异性为0.83±0.05。PulmoListener还可以提前4天预测严重程度，平均敏感性为0.75±0.02，特异性为0.74±0.07。我们的研究结果证明了在现实世界中利用自然语音监测COPD的可行性，为疾病管理甚至诊断提供了一个有前景的解决方案。

补充材料

巴拉（bhalla.zip）

PulmoListener的补充电影、附录、图像和软件文件：野外慢性阻塞性肺疾病的持续声学监测

下载
124.79 KB

工具书类

[1]

肖恩·亚伦（Shawn D Aaron）、加文·唐纳森（Gavin C Donaldson）、乔治·惠特摩尔（George A Whitmore）、约翰·赫斯特（John R Hurst）、蒂姆·拉姆齐（Tim Ramsay）和贾德维加·A·韦兹查（Jadwiga。2012.慢性阻塞性肺病加重发作的时间进程和模式。《胸部》67，3（2012年3月），238--243。https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2011-200768

[2]

Zrar Kh.Abdul和Abdulbasit K.Al-Talabani。梅尔倒谱系数及其应用：综述。IEEE接入10（2022），122136--122158。https://doi.org/10.109/ACCESS.2022.3223444

[3]

Mohsin Y Ahmed、Md Mahbubur Rahman、Viswam Nathan、Ebrahim Nemati、Korosh Vatanparvar和Jilong Kuang。2019.mLung：用于肺部患者的隐私保护自然窗口肺活动检测。2019年，IEEE第16届可穿戴和可植入人体传感器网络（BSN）国际会议。IEEE，芝加哥，伊利诺伊州，美国，1-4。https://doi.org/10.109/BSN.2019.8771072

[4]

福萨德·侯赛因（Forsad Al Hossain）、安德鲁·爱弗尔（Andrew A Lover）、乔治·科里（George A Corey）、尼古拉斯·雷奇（Nicholas G Reich）和陶希杜尔·拉赫曼（Tauhidur Rahman）。2020年。FluSense：医院候诊区流感样疾病的非接触式综合征监测平台。ACM互动、移动、可穿戴和普及技术会议录4，1（2020），1-28。

数字图书馆

[5]

NR Anthonisen、J Manfreda、CPW Warren、ES Hershfield、GKM Harding和NA Nelson。慢性阻塞性肺病加重期的抗生素治疗。《内科年鉴》106，2（1987），196-204。

[6]

Sejal Bhalla、Mayank Goel和Rushil Khurana。2021.IMU2多普勒：使用IMU数据进行基于多普勒的活动识别的跨模态域适配。程序。ACM互动。暴徒。可穿戴的无所不在技术。2021年12月5日、4日、1-20日。https://doi.org/10.1145/3494994

数字图书馆

[7]

乌特帕尔·巴塔查吉（Utpal Bhattacharjee）、斯瓦普奈尔·戈戈伊（Swapnanil Gogoi）和鲁比·夏尔马（Rubi Sharma）。2016年，噪声对语音识别MFCC特征影响的统计分析。2016年国际工程最新进展和创新会议（ICRAIE）。IEEE，斋浦尔，印度，1-5。https://doi.org/10.109/ICRAIE.2016.7939548

[8]

Soujanya Chatterjee、Md Mahbubur Rahman、Tousif Ahmed、Nazir Saleheen、Ebrahim Nemati、Viswam Nathan、Korosh Vatanparvar和Jilong Kuang。2020年。使用移动传感器评估基于呼吸阶段的喘息感测引起的肺阻塞的严重程度。在计算机系统中的人为因素的2020年CHI会议记录中。美国夏威夷州檀香山市ACM，1-13。https://doi.org/10.1145/3313831.3376444

数字图书馆

[9]

钱成、乔舒亚·朱恩、沙希·贝拉姆、尼古拉斯·富拉拉、迪安娜·克洛斯、乔纳森·西尔弗斯坦和布鲁斯·沙茨。2017.通过手机传感器预测肺功能。电话：J E Health 23，11（2017年11月），913--919。https://doi.org/10.1089/tmj.2017.0008

[10]

Keum San Chun、Viswam Nathan、Korosh Vatanparvar、Ebrahim Nemati、Md Mahbubur Rahman、Erin Blackstock和Jilong Kuang。2020年。通过手机记录的自然语音对肺功能进行被动评估。2020年IEEE普及计算与通信国际会议（PerCom）。IEEE，德克萨斯州奥斯汀，美国，1-10。https://doi.org/10。1109/PerCom45495.2020.9127380

[11]

B.G.库珀。2011年肺功能测试禁忌症更新。《胸部》66，8（2011年8月），714--723。https://doi.org/10。1136/thx.2010.139881

[12]

Ruth E.Corps、Birgit Knudsen和Antje S.Meyer。2022年。高估的差距：说话者之间的差距提供了关于谈话转折时间的有限信息。认知223（2022），105037。https://doi.org/10.1016/j.cognition.2022.105037

[13]

尼古拉斯·康明斯（Nicholas Cummins）、斯特凡·谢勒（Stefan Scherer）、贾里克·克拉耶夫斯基（Jarek Krajewski）、塞巴斯蒂安·施尼德（Sebastian Schnieder）、朱利安·埃普斯（Julien Epps）和托马斯·夸。使用言语分析进行抑郁症和自杀风险评估的综述。语音通信71（2015年7月），10-49。https://doi.org/10.1016/j。规范2015.03.004

[14]

Biswajit Das、Khalid Daoudi、Jiri Klempir和Jan Rusz。2019.针对帕金森综合征鉴别诊断的疾病特异性语音标记。在2019-2019年ICASSP IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）上。IEEE，英国布莱顿，5846-5850。https://doi.org/10.109/ICASSP.2019.8683887

[15]

德勤。2018年。2013年至2018年美国消费者对智能手表的采用率。https://www2.deloitte.com/content/dam/deloitte/us/Documents/technology-media-telecommunications/us-tmt-global-mobile-consumer-survey-extended-deck-2018.pdf。

[16]

J.Droppo和A.Acero。2004。具有切换线性动态模型的抗噪语音识别。2004年IEEE声学、语音和信号处理国际会议，第1卷。IEEE，魁北克省蒙特利尔，加拿大，I-953--6。https://doi.org/10.109/ICASSP。2004.1326145

[17]

弗洛里安·埃本、马丁·沃尔默和比约恩·舒尔勒。2010年，Opensmile：慕尼黑通用快速开源音频功能提取器。在第18届ACM多媒体国际会议的会议记录中。意大利佛罗伦萨ACM，1459-1462年。https://doi.org/10.1145/1873951.1874246

数字图书馆

[18]

米雷娅·法鲁斯（Mireia Farrús）、琼·科迪娜·菲尔巴（Joan Codina-Filbá）、埃里森达·莱克萨克（Elisenda Reixach）、埃里克·安德烈（Erik Andrés），米雷亚·桑斯（Mirelia Sans）、诺米·加西亚（NoemíGarcia。2021.监控慢性阻塞性肺病患者状态的演讲支持系统。应用科学11，17（2021年8月），7999。https://doi.org/10.3390/app11177999

[19]

慢性阻塞性肺病全球倡议。2019年慢性阻塞性肺病诊断、管理和预防全球战略2019年报告。https://goldcopd.org/wp-content/uploads/2018/11/GOLD-2019-v1.7-FINAL-2018年11月14日-WMS.pdf格式。

[20]

罗杰·格拉斯（Roger I.Glass）和约书亚·罗森塔尔（Joshua P.Rosenthal）。2018年，国际环境与肺部健康方法。福格蒂国际中心透视图。年鉴ATS 15，补充2（2018年4月），S109--S113。https://doi.org/10.1513/AnnalsATS201708-685MG

[21]

Mayank Goel、Elliot Saba、Maia Stiber、Eric Whitmire、Josh Fromm、Eric C.Larson、Gaetano Borriello和Shwetak N.Patel。2016年，SpiroCall:通过电话测量肺功能。2016年CHI计算机系统人为因素会议记录。美国加利福尼亚州圣何塞市ACM，5675-5685。https://doi.org/10.1145/2858036.2858401

数字图书馆

[22]

Jing Han、Chloe Brown、Jagmohan Chauhan、Andreas Grammenos、Apinan Hastanasombat、Dimitris Spatis、Tong Xia、Pietro Cicuta和Cecilia Mascolo。2021.通过众包数据中的语音和症状探索新冠肺炎的自动诊断。在ICASSP 2021-2021 IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）上。IEEE，加拿大安大略省多伦多市，8328-8332。https://doi.org/10.109/ICASPSP39728.2021.9414576

[23]

Hee-Soo-Heo、Youngki Kwon、Bong-Jin Lee、You Jin Kim和Jee-weon Jung。2022.用于说话人日记的高分辨率嵌入提取器。https://doi.org/10.48550/ARXIV.2211.04060

[24]

安德烈·伊格纳托夫。2018.使用卷积神经网络从加速计数据实时识别人类活动。应用软件计算62（2018年1月），915--922。https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.09.027

[25]

Bashima Islam、Mahbubur Rahman先生、Tousif Ahmed、Mohsin Yusuf Ahmed先生、Mehedi Hasan先生、Viswam Nathan先生、Korosh Vatanparvar先生、Ebrahim Nemati先生、Jilong Kuang先生和Jun Alex Gao先生。2021.呼吸轨迹：从智能手机捕获的未经记录的声学数据中检测正常呼吸阶段。程序。ACM互动。暴徒。可穿戴的无所不在技术。2021年9月5日、3日、1-22日。https://doi.org/10。1145/3478123

数字图书馆

[26]

Ju-ho Kim、Jungwoo Heo、Hye-jin Shim和Ha-jin Yu。2022.用于噪声环境中说话人验证的扩展U-Net。(2022). https://doi.org/10.44850/ARXIV.2206.13044发布者：arXiv版本号：1。

[27]

埃里克·拉尔森（Eric C.Larson）、马扬克·戈尔（Mayank Goel）、盖塔诺·鲍里略（Gaetano Boriello）、索尼亚·赫尔茨（Sonya Heltshe）、玛格丽特·罗森菲尔德（Margaret Rosenfeld）和谢威塔克·帕特尔。2012.SpiroSmart：使用麦克风测量手机上的肺功能。《2012年ACM普及计算会议论文集》。宾夕法尼亚州匹兹堡ACM，280-289。https://doi.org/10.1145/2370216.2370261

数字图书馆

[28]

李超、马晓空、姜冰、李向刚、张学伟、刘晓波、曹颖、阿杰·坎南和朱振耀。2017年，Deep Speaker：端到端神经扬声器嵌入系统。(2017). https://doi.org/10.48550/ARXIV.1705.02304发布者：arXiv版本号：1。

[29]

Daniyal Liaqat、Salaar Liaqat、Jun Lin Chen、Tina Sedaghat、Moshe Gabel、Frank Rudzicz和Eyal de Lara。咳嗽手表：使用智能手表进行真实世界咳嗽检测。在2021年国际声学、语音和信号处理大会（ICASSP）上。IEEE，加拿大安大略省多伦多市，8333-8337。https://doi.org/10.109/ICASPSP39728.2021.9414881

[30]

朱莉娅·默库斯（Julia Merkus）、弗迪·胡伯斯（Ferdy Hubers）、卡蒂亚·库奇亚里尼（Catia Cucchiarini）和赫尔默·斯特里克（Helmer Strik）。2020年，数字窃听器——COPD患者加重的声学语音特征标记。

[31]

本·米尔纳（Ben P.Milner）、乔纳森·达奇（Jonathan Darch）和易卜拉欣·阿尔玛贾伊（Ibrahim Almajai）。2009.从噪声MFCC向量重建干净的语音。在Interspeech中。

[32]

Mir Mohammed Daanish Ali Khan、Prakhar Pradeep Naval、Rajat Kulshreshtha、Satya Venneti和Anil Singh。2021.慢性阻塞性肺病的语音监测。胸围160，4（2021年10月），A2173--A2174。https://doi.org/10.1016/j.chest.2021.07.1920

[33]

Venkata Srikanth Nallanthigal、Aki Harma和Helmer Strik。2022.从语音中检测COPD加重：声学特征和基于深度学习的语音呼吸模型的比较。在ICASSP 2022-2022 IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）上。IEEE，新加坡，新加坡，9097--9101。https://doi.org/10.109/ICASPSP43922.2022.9747785

[34]

Viswam Nathan、Korosh Vatanparvar、Md Mahbubur Rahman、Ebrahim Nemati和Jilong Kuang。2019.使用移动设备记录的自然语音生物标记物评估慢性肺疾病患者。2019年，IEEE第16届可穿戴和可植入人体传感器网络（BSN）国际会议。IEEE，芝加哥，伊利诺伊州，美国，1-4。https://doi.org/10.1109/BSN.2019。8771043

[35]

易卜拉欣·内马蒂（Ebrahim Nemati）、朱伯·拉赫曼（Juber Rahman）、埃林·布莱克斯托克（Erin Blackstock）、维斯瓦姆·内森（Viswam Nathan）、马布伯·拉哈曼（Mahbubur Rahmin）、科洛什·瓦坦帕瓦尔（Korosh Vatanparvar）和吉。2020年。利用自发性咳嗽的声学特征评估肺功能。2020年第42届IEEE医学与生物工程学会国际年会（EMBC）。IEEE，蒙特利尔，魁北克省，加拿大，4491-4497。https://doi.org/10.109/欧洲工商银行44109.2020.9175986

[36]

Kuldip K.Paliwal、James G.Lyons和Kamil K.Wojcicki。2010年，语音分析中首选20-40毫秒的窗口持续时间。2010年第四届信号处理和通信系统国际会议。IEEE，澳大利亚黄金海岸，1-4。https://doi.org/10.109/ICSPCS.2010.5709770

[37]

瓦西尔·帕纳约托夫、陈国国、丹尼尔·波维和桑吉夫·库丹普尔。2015.Librispeech：基于公共领域有声读物的ASR语料库。2015年IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）。5206--5210. 网址：https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178964

[38]

K Pearsons、R Bennett和S Fidel。1977年。各种噪声环境中的语音水平。

[39]

卡罗尔·皮扎克（Karol J.Piczak）。2015.ESC：环境声音分类数据集。第23届ACM国际多媒体会议（澳大利亚布里斯班）（MM’15）会议记录。美国纽约州纽约市计算机协会，1015--1018。网址：https://doi.org/ 10.1145/2733373.2806390

数字图书馆

[40]

Mahbubur Rahman先生、Mohsin Yusuf Ahmed先生、Tousif Ahmed女士、Bashima Islam女士、Viswam Nathan女士、Korosh Vatanparvar女士、Ebrahim Nemati女士、Daniel McCaffrey女士、Jilong Kuang女士和Jun Alex Gao女士。2020年，呼吸轻松：使用移动式多模式传感器评估呼吸道疾病。《2020年多式联运国际会议论文集》。荷兰ACM虚拟活动，41-49。https://doi.org/10.1145/3382507.3418852

数字图书馆

[41]

Mahbubur Rahman议员、Tousif Ahmed、Ebrahim Nemati、Viswam Nathan、Korosh Vatanparvar、Erin Blackstock和Jilong Kuang。2020年呼气感知：通过检测高保真强制呼气来评估智能手机上的肺阻塞。2020年IEEE普及计算与通信国际会议（PerCom）。IEEE，德克萨斯州奥斯汀，美国，1-10。网址：https://doi.org/10.1109/PerCom45495.2020.9127355

[42]

Mahbubur Rahman博士、Ebrahim Nemati、Viswam Nathan和Jilong Kuang。2020年。InstantRR：上下文软件移动设备上的瞬时呼吸速率估计。在第13届EAI身体区域网络国际会议上。施普林格国际出版公司，267--281。https://doi.org/10.1007/978-3-030-29897-5-22

[43]

维什瓦吉斯·拉梅什（Vishwajith Ramesh）、科洛什·瓦坦帕瓦尔（Korosh Vatanparvar）、易卜拉欣·内马蒂（Ebrahim Nemati）、维什瓦姆·内森（Viswam Nathan）、马布伯·拉赫曼（Mahbubur Rahman）和吉隆·匡。2020年，咳嗽：产生合成咳嗽，改善呼吸道疾病分类。2020年，第42届IEEE医学和生物学会工程国际年会（EMBC）。IEEE，加拿大魁北克省蒙特利尔市，5682-5688。https://doi.org/10.109/EMBC44109。2020.9175597

[44]

Ruth Ravichandran、Elliot Saba、Ke-Yu Chen、Mayank Goel、Sidhant Gupta和Shwetak N.Patel。2015.WiBreathe：在家中的自然环境中使用无线信号估计呼吸频率。2015年IEEE普及计算与通信国际会议（PerCom）。IEEE，密苏里州圣路易斯，美国，131-139。https://doi.org/10.109/PERCOM.2015.7146519

[45]

Chandan KA Reddy、Anshman Ganguly和Issa Panahi。2017.基于ICA的单麦克风语音盲分离技术，使用语音的非线性估计。2017年IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）。路易斯安那州新奥尔良IEEE，5570-5574。https://doi.org/10.109/ICASSP.2017.7953222

数字图书馆

[46]

Kieran J.Rothnie、Hana Müllerová、Liam Smeeth和Jennifer K.Quint。2018年，慢性阻塞性肺病患者在全科医学中慢性阻塞性肺疾病恶化的自然史。Am J Respir Crit Care Med 198，4（2018年8月），464--471。https://doi.org/10.1164/rccm.201710-2029OC网址

[47]

蒂姆·塞恩堡（Tim Sainburg）、马文·蒂尔克（Marvin Thielk）和蒂莫西·根特纳（Timothy Q Gentner）。2020年。发现、可视化和量化不同动物声乐曲目的潜在结构。《公共科学图书馆·计算生物学》16，10（2020），e1008228。

[48]

Nazir Saleheen、Tousif Ahmed、Md Mahbubur Rahman、Ebrahim Nemati、Viswam Nathan、Korosh Vatanparvar、Erin Blackstock和Jilong Kuang。2020年。使用智能手机捕获的单音节语音片段进行肺功能评估。在第22届移动设备和服务人机交互国际会议上。ACM，德国奥尔登堡，1-11。https://doi.org/10.1145/3379503.3403543

数字图书馆

[49]

比约恩·舒勒（Björn Schuler）、斯特凡·斯特迪尔（Stefan Steidl）、安东·巴特琳（Anton Batliner）、朱莉娅·赫斯伯格（Julia Hirschberg）、朱迪·布尔贡（Judee K.Burgoon）、爱丽丝·贝尔德（Alice Baird）、亚伦·埃尔金斯（Aaron El。2016年INTERSPEECH 2016计算准语言学挑战：欺骗、真诚与母语。2016年Interspeech。ISCA，2001-2005年。https://doi.org/10.21437/Interspeech.2016-129

[50]

蒂娜·塞达格哈特（Tina Sedaghat）、萨拉尔·利亚卡特（Salaar Liaqat）、达尼亚尔·利亚加特（Daniyal Liaqat）、罗伯特·吴（Robert Wu。2022.使用野外智能手表采集的语音对COPD患者进行无干扰监测。2022年IEEE普及计算和通信研讨会及其他相关活动国际会议（PerCom研讨会）。IEEE，意大利比萨，818-823。https://doi.org/10.1109/PerComWorkshops53856.2022.9767283

[51]

特伦斯·AR·西门格尔（Terence AR Seemungal）、加文·C·唐纳森（Gavin C Donaldson）、伊丽莎白·A·保罗（Elizabeth A Paul）、詹妮·C·贝斯托尔（Janine C Bestall）、唐纳德·杰弗里斯（Donald J Jeffries）和贾德维加·。慢性阻塞性肺疾病加重对患者生活质量的影响。美国呼吸与危重病医学杂志157，5（1998），1418-1422。

[52]

Terence A.R.Seemungal、Gavin C.Donaldson、Angshu Bhowmik、Donald J.Jeffries和Jadwiga A.Wedzicha。慢性阻塞性肺疾病患者病情加重的时间进程和恢复。《美国呼吸与危重病护理医学杂志》161，5（2000年5月），1608-1613。https://doi.org/10.1164/ajrccm.161.5.9908022

[53]

石彦培、陈明杰、黄强和托马斯·海恩。2020年。T向量：使用分层变压器模型的弱监督说话人识别。https://doi.org/10.48550/ARXIV.2010.16071

[54]

萨米·苏伊萨（Samy Suissa）、索菲·德尔·阿尼埃洛（Sophie Dell’Aniello）和皮埃尔·恩斯特（Pierre Ernst）。2012.慢性阻塞性肺病的长期自然病史：严重恶化和死亡率。《胸部》67,11（2012年11月），957-963。https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2011-201518

[55]

Silero团队。2021.Silero VAD：经过预先培训的企业级语音活动检测器（VAD）、数字检测器和语言分类器。https://github.com/snakers/silero-vad。

[56]

Abhishek Tiwari、Salaar Liaqat、Daniyal Liaqat、Moshe Gabel、Eyal de Lara和Tiago H.Falk。2021.使用可穿戴设备测量的心率和活动数据进行远程COPD严重程度和加重检测。2021年，第43届IEEE医学和生物学会工程国际年会（EMBC）。IEEE，墨西哥，7450--7454。https://doi.org/10.109/EMBC46164.2021.9629949

[57]

Jean-Marc Valin公司。2017.实时全频语音增强的DSP/深度学习混合方法。(2017). https://doi.org/10.48550/ARXIV.1709.08243发布者：arXiv版本号：3。

[58]

Ryhor Vashkevich和Elias Azarov。2020年。语音活动检测的变桨语音特征提取。2020年，第22届数字信号处理及其应用国际会议（DSPA）。1--4. https://doi.org/10.109/DSPA48919.2020。9213292

[59]

德鲁夫·维尔玛（Dhruv Verma）、塞加尔·巴拉（Sejal Bhalla）、德鲁夫·萨赫南（Dhru v Sahnan）、贾宁德拉·舒克拉（Jainendra Shukla）和阿曼·帕纳米（Aman Parnami）。2021.ExpressEar：用Earables感知细粒度面部表情。程序。ACM互动。暴徒。可穿戴的无所不在技术。2021年9月5日、3日，1--28日。https://doi.org/10.1145/3478085

数字图书馆

[60]

瓦伦·维斯瓦纳特（Varun Viswanath）、杰克·加里森（Jake Garrison）和什威塔克·帕特尔（Shwetak Patel）。2018.SpiroConfidence：使用机器学习确定基于智能手机的肺活量测定的有效性。2018年第40届IEEE医学与生物学会工程国际年会（EMBC）。IEEE，夏威夷州檀香山，5499--5502。https://doi.org/10.1109/EMBC.2018.8513516

[61]

Andrey Vyshedskiy和Raymond Murphy。2016年，慢性阻塞性肺病的声学生物标志物。RIO 2（2016年5月），e9173。https://doi.org/10.3897/rio.2.e9173

[62]

Tom M.A.Wilkinson、Gavin C.Donaldson、John R.Hurst、Terence A.R.Seemungal和Jadwiga A.Wedzicha。早期治疗可改善慢性阻塞性肺疾病恶化的结果。Am J Respir Crit Care Med 169，12（2004年6月），1298--1303。https://doi.org/10.1164/rccm.200310-1443OC网站

[63]

Robert Wu、Daniyal Liaqat、Eyal de Lara、Tatiana Son、Frank Rudzicz、Hisham Alshaer、Pegah Abed-Esfahani和Andrea S Gershon。2018.使用智能手表强化监测慢性阻塞性肺疾病患者的可行性：前瞻性队列研究。JMIR Mhealth Uhealth 6，6（2018年6月），e10046。https://doi.org/10.2196/1046

[64]

徐文龙（Wenlong Xu）、何国强（Guoqiang He）、陈磐（Chen Pan）、沈丹（Dan Shen）、张宁（Ning Zhang）、姜培荣（Peirong Jiang）、刘峰（Feng Liu）和陈晶晶（Jingjing Chen）。2022.使用机器学习的基于强迫咳嗽声音的肺功能评估方法。前面。公共卫生10（2022年10月），1015876。https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.1015876

[65]

徐海旭（Xuhai Xu）、易卜拉欣·内马蒂（Ebrahim Nemati）、科洛什·瓦坦帕瓦尔（Korosh Vatanparvar）、维斯瓦姆·内森（Viswam Nathan）、图西夫·艾哈迈德（Tousif Ahmed）、马布伯·拉赫曼（Mahbubur Rahman）、丹尼尔·麦卡弗里。2021.倾听2认真：利用端到端深度学习咳嗽检测模型，使用被动感知音频增强肺部健康评估。程序。ACM互动。暴徒。可穿戴的无所不在技术。5、1（2021年3月）、1--22。https://doi.org/10.1145/3448124

数字图书馆

[66]

赵本东（Bendong Zhao）、卢焕章（Huanzhang Lu）、陈尚峰（Shangfeng Chen）、刘俊良（Junliang Liu）和吴东雅（Dongya Wu）。2017.用于时间序列分类的卷积神经网络。《系统工程与电子学杂志》28，1（2017），162-169。https://doi.org/10.21629/JSEE.2017.01.18

[67]

Yi Zhu和Tiago H.Falk。2022.调制光谱和光谱特征与症状元数据的融合，用于改进基于语音的Covid-19检测。在ICASSP 2022-2022 IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）上。8997--9001. https://doi.org/10.109/ICASPSP43922.2022.9746471

索引术语

肺监听器：野外慢性阻塞性肺疾病的连续声学监测
1. 计算机系统组织
  1. 可靠和容错的系统和网络
    1. 冗余
  2. 嵌入式和网络物理系统
    1. 嵌入式系统
    2. 机器人学
2. 网络
  1. 网络属性
    1. 网络可靠性

建议

联合学习在医疗实时流数据异常检测和分析中的应用
ICGSP’23：2023年第7届图形和信号处理国际会议记录

为了降低重症监护室的死亡率，在医院的重症监护室持续监测危重患者是至关重要的。根据哈佛大学的研究，在印度，医疗失误导致近500万人死亡。。。
阅读更多信息
腹主动脉瘤腔内修复术后II型内漏的检测

腹主动脉瘤（AAA）是一种主动脉壁弱化导致其变宽并产生血栓的情况。为了防止主动脉壁可能破裂，AAA可以通过。。。
阅读更多信息
使用均衡和thReshold（RIPPER）的视网膜图像预处理
ICBRA’23：2023年第10届生物信息学研究与应用国际会议记录

眼睛是人体上唯一能够对血管进行无创评估的位置。临床医生可以将高血压和糖尿病等全身性疾病的存在与眼部血管的外观联系起来。像这样的，。。。
阅读更多信息

评论

信息和贡献者

问询处

发布时间

ACM关于交互式、移动、可穿戴和无处不在技术的封面图片会议录

ACM互动、移动、穿戴和普及技术会议录第7卷第3期

2023年9月

1734页

EISSN公司：2474-9567

内政部：10.1145/3626192

版权所有©2023 ACM。

如果复制品不是为了盈利或商业利益而制作或分发的，并且复制品的第一页载有本通知和完整引文，则允许免费制作本作品的全部或部分数字或硬拷贝以供个人或课堂使用。必须尊重作者以外的其他人对本作品组成部分的版权。允许用信用证进行摘要。要以其他方式复制或重新发布，在服务器上发布或重新发布到列表，需要事先获得特定许可和/或付费。从请求权限[电子邮件保护].

出版商

计算机协会

美国纽约州纽约市

出版历史

出版：2023年9月27日

在IMWUT中发布体积7,问题三

权限

请求对此文章的权限。

检查更新

作者标记

限定符

研究文章
研究
推荐

资金来源

加拿大自然科学与工程研究委员会

贡献者

其他指标

查看文章指标

文献计量学和引文

文献计量学

文章指标

0
引文总数
383
总下载次数

下载次数（过去12个月）383
下载次数（最近6周）24

其他指标

查看作者指标

引文

视图选项

获取访问权限

登录选项

检查您是否可以通过登录凭据或您的机构访问本文。

完全访问权限

获取此文章

查看选项

PDF格式

以PDF文件查看或下载。

电子阅读器

使用联机查看电子阅读器.

电子阅读器

媒体

数字

其他

桌子

查看问题目录