Zobrazeno 1 - 10
of 59
pro vyhledávání: '"respiratory sound classification"'
HISET: Hybrid interpretable strategies with ensemble techniques for respiratory sound classification
Autor:
Sunil Kumar Prabhakar, Dong-Ok Won
Publikováno v:
Heliyon, Vol 9, Iss 8, Pp e18466- (2023)
The human respiratory systems can be affected by several diseases and it is associated with distinctive sounds. For advanced biomedical signal processing, one of the most complex issues is automated respiratory sound classification. In this research,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fa042f8f0f1c454196e83b6d2deba598
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 22018-22031 (2022)
Based on respiratory sound production mechanisms, we study the relationship between airflow characteristics in the bronchi and sound pressure spectrum curves to implement an end-to-end respiratory sound classification system with a feature-band atten
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6ddd5b7652e341bcad6da5aba2d87dfc
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 13, Iss 12, p 6956 (2023)
Respiratory diseases are leading causes of death worldwide, and failure to detect diseases at an early stage can threaten people’s lives. Previous research has pointed out that deep learning and machine learning are valid alternative strategies to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/24c8676194f54e79b1f36487cb94e880
Autor:
Nikos Petrellis
Publikováno v:
Digital Biomarkers, Vol 4, Iss 3, Pp 89-98 (2020)
Background: Contactless symptom tracking is essential for the diagnosis of COVID-19 cases that need hospitalization. Indications from sensors and user descriptions have to be combined in order to make the right decisions. Methods: The proposed multip
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b806585675974818afa7649a49d93042
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applied Sciences; Volume 13; Issue 12; Pages: 6956
Respiratory diseases are leading causes of death worldwide, and failure to detect diseases at an early stage can threaten people’s lives. Previous research has pointed out that deep learning and machine learning are valid alternative strategies to
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=multidiscipl::087259504312547c9963a150789b03d6
Autor:
Alfonso Monaco, Nicola Amoroso, Loredana Bellantuono, Ester Pantaleo, Sabina Tangaro, Roberto Bellotti
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 10, Iss 23, p 8606 (2020)
The COVID-19 pandemic has amplified the urgency of the developments in computer-assisted medicine and, in particular, the need for automated tools supporting the clinical diagnosis and assessment of respiratory symptoms. This need was already clear t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fa592ea835544635baa7460f86cdad30
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.