مشاهده مشخصات مقاله
تشخیص بیماری COVID-19 از روی صدای سرفه افراد با استفاده از شبکه‌های عصبی مبتنی بر کانولوشن
|
Authors |
|
|
Conference |
بیست و هفتمین کنفرانس بین الملی انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
در اواخر سال ۲۰۱۹ در شهر ووهان چین بیماری حاد تنفسی به نام کرونا ویروس شایع شد. این بیماری به سرعت در شهرهای چین و کشورهای دیگر گسترش یافت و به گونه‌ای ادامه یافت که در ۳۰ ژانویه ۲۰۲۰ سازمان جهانی بهداشت WHO وضعیت اضطراری بین‌المللی را در ارتباط با این بیماری اعلام کرد. با توجه به همه‌گیری این ویروس تمام کشورهای در حال توسعه به دنبال تشخیص و درمان آن هستند. این بیماری یک بیماری تنفسی می‌باشد و روی حنجره تاثیر زیادی می‌گذارد و شخص بیمار را دچار سرفه‌های خشک می‌کند. بنابراین از روی صدای سرفه می‌توان شخص مبتلا به کوید ۱۹ را شناسایی کرد. در این مقاله، ما با استفاده از مدل یادگیری مبتنی بر شبکه عصبی کانولوشن به عنوان یک روش مناسب و کم هزینه برای تشخیص کوید 19 استفاده کردیم. ما با استفاده از ضبط‌های صوتی حاوی صدای سرفه که از دستگاه تلفن همراه یا از طریق وب آماده شده‌اند به تشخیص کوید 19 می‌پردازیم و مجموعه‌ای از شبکه‌های عصبی کانولوشن که از صدای سرفه خام استفاده می‌کنند آموزش می‌دهیم. برای ارزیابی نتایج از دادگان covid19-sounds، public Dataset و virufy-cdf-coughvid استفاده کردیم. نتایج نشان می‌دهد که روش پیشنهادی عملکرد بهتری نسبت به روش‌های پایه دارد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}