WEKO3
アイテム
Automatic Classification of Respiratory Sounds by Improving the Loss Function of ResNet
http://hdl.handle.net/10228/0002001638
http://hdl.handle.net/10228/0002001638fb206de7-29fc-4a3d-9a3b-eee878128950
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
10450814.pdf (321.1 KB)
|
|
| アイテムタイプ | 共通アイテムタイプ(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-04-23 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Automatic Classification of Respiratory Sounds by Improving the Loss Function of ResNet | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 著者 |
Oshima, Ryusei
× Oshima, Ryusei
× 神谷, 亨
WEKO
402
× Kido, Shoji
|
|||||||||||||
| 著作権関連情報 | ||||||||||||||
| 権利情報 | Copyright (c) The 2025 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB2025), Feb.13-16, J:COM HorutoHall, Oita, Japan | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | Respiratory diseases cause 8 million deaths annually, and this number is expected to increase. Breath auscultation, a primary diagnostic method, is noninvasive, repeatable, and immediate, but faces challenges such as reliance on skilled practitioners, difficulty in quantitative assessment, and limited accessibility in developing regions or disaster sites. To address these issues, we developed a deep learning-based breath sound classification system using the ICBHI 2017 dataset. Our method classifies breath sounds into four categories: Normal, Crackle, Wheeze, and Crackle and Wheeze. We use ResNet-34 as the base model, which is enhanced with CBAM for better spatial and channel feature extraction. To deal with class imbalances, we incorporate Focal Loss. The system achieves Accuracy of 0.732, SE of 0.607, SP of 0.843, and ICBHI Score of 0.725. | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | The 2025 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2025), February 13 - 16, 2025, J:COM HorutoHall, Oita, Japan | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Proceedings of International Conference on Artificial Life & Robotics (ICAROB2025) p. 799-802, 発行日 2025-02 |
|||||||||||||
| 出版社 | ||||||||||||||
| 出版者 | ALife Robotics | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Respiratory Sounds | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Convolutional Neural Network | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | ResNet | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | CBAM | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Focal Loss | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||
| 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 | |||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||
| DOI | ||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.5954/ICAROB.2025.GS1-1 | |||||||||||||
| ISBN | ||||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||||
| 関連識別子 | 978-4-9913337-2-9 | |||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2435-9157 | |||||||||||||
| 会議記述 | ||||||||||||||
| 会議名 | The 2025 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2025) | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 開始年 | 2025 | |||||||||||||
| 開始月 | 02 | |||||||||||||
| 開始日 | 13 | |||||||||||||
| 終了年 | 2025 | |||||||||||||
| 終了月 | 02 | |||||||||||||
| 終了日 | 16 | |||||||||||||
| 開催国 | JPN | |||||||||||||
| 査読の有無 | ||||||||||||||
| 値 | yes | |||||||||||||
| 研究者情報 | ||||||||||||||
| URL | https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/25_ja.html | |||||||||||||
| 論文ID（連携） | ||||||||||||||
| 値 | 10450814 | |||||||||||||
| 連携ID | ||||||||||||||
| 値 | 14420 | |||||||||||||
