時間-周波数解析と畳み込みニューラルネットワークを用いた呼吸音の自動分類

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  • Automatic Classification of Respiratory Sounds Based on Time-Frequency Analysis and Convolutional Neural Network

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抄録

<p>呼吸器疾患の診断方法としては,聴診器を用いた呼吸音の聴診が長年用いられてきた.これは簡便で安全な診断方法である一方,聴診音の診断には定量的な評価基準がないため,医師の診断支援を行うシステムの開発が必要である.そこで本論文では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN: convolutional neural network)を用いた呼吸音の自動分類手法の提案を行う.おもな手法の流れとしては,呼吸音データに対して短時間フーリエ変換と連続ウェーブレット変換を適用し,スペクトログラム画像およびスカログラム画像を生成する.その後,生成した画像を用いてCNN による正常呼吸音,連続性ラ音,断続性ラ音の識別を行う.提案手法を呼吸音データ22 症例に適用した結果,分類性能として,全体正解率は 79.44[%],ROC(receiver operating characteristic)曲線に基づくAUC(area under the curve)は0.942 を得た.</p>

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