Name: Makine Öğrenimi Tabanlı Öksürük Tonu Sınıflandırması: Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı ve Solunum Yolu Enfeksiyonlarının Tanısal Araştırması (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-09-19T13:45:00.000+00:00
Duration: 6 min 22 s
Description: Keşfedin makine öğrenimi tabanlı öksürük tonu sınıflandırması yöntemini. Yapay zeka destekli ses analizi ve sinyal işleme teknikleriyle KOAH ve solunum yolu enfeksiyonlarının erken teşhisinde kullanılan bu hesaplamalı yaklaşımı öğrenin.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<ol><li>Roth, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pathogenesis+of+COPD.+Part+III.+Inflammation+in+COPD%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Tuberc+Lung+Dis%22%5BJournal%5D)">Pathogenesis of COPD. Part III. Inflammation in COPD.</a> Int J Tuberc Lung Dis. 12 (4), 375-380 (2008).</li>
<li>Alsayari, A., Muhsinah, A. B., Almaghaslah, D., Annadurai, S., Wahab, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pharmacological+efficacy+of+ginseng+against+respiratory+tract+infections%5BTitle%5D)+AND+%22Molecules%22%5BJournal%5D)">Pharmacological efficacy of ginseng against respiratory tract infections.</a> Molecules. 26 (13), 4095(2021).</li>
<li>Iheanacho, I., Zhang, S., King, D., Rizzo, M., Ismaila, A. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Economic+burden+of+chronic+obstructive+pulmonary+disease+%28COPD%29%3A+A+systematic+literature+review%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Chron+Obstruct+Pulmon+Dis%22%5BJournal%5D)">Economic burden of chronic obstructive pulmonary disease (COPD): A systematic literature review.</a> Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 15, 439-460 (2020).</li>
<li>Al Rajeh, A. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acute+upper+respiratory+tract+infections+admissions+in+England+and+Wales%5BTitle%5D)+AND+%22Medicine+%28Baltimore%29%22%5BJournal%5D)">Acute upper respiratory tract infections admissions in England and Wales.</a> Medicine (Baltimore). 102 (21), e33616(2023).</li>
<li>Lieberman, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pneumonic+vs+nonpneumonic+acute+exacerbations+of+COPD%5BTitle%5D)+AND+%22Chest%22%5BJournal%5D)">Pneumonic vs nonpneumonic acute exacerbations of COPD.</a> Chest. 122 (4), 1264-1270 (2002).</li>
<li>Hassan Naqvi, S. Z., Choudhry, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Embedded+system+design+for+classification+of+COPD+and+pneumonia+patients+by+lung+sound+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Biomed+Tech+%28Berl%29%22%5BJournal%5D)">Embedded system design for classification of COPD and pneumonia patients by lung sound analysis.</a> Biomed Tech (Berl). 67 (3), 201-218 (2022).</li>
<li>Rennard, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Introducing+the+COPD+Foundation+Guide+for+Diagnosis+and+Management+of+COPD%2C+recommendations+of+the+COPD+Foundation%5BTitle%5D)+AND+%22COPD%22%5BJournal%5D)">Introducing the COPD Foundation Guide for Diagnosis and Management of COPD, recommendations of the COPD Foundation.</a> COPD. 10 (3), 378-389 (2013).</li>
<li>Spyratos, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((false+diagnosis+and+treatment+of+COPD+in+a+selected+population+in+Northern+Greece%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Gen+Pract%22%5BJournal%5D)">false diagnosis and treatment of COPD in a selected population in Northern Greece.</a> Eur J Gen Pract. 27 (1), 97-102 (2021).</li>
<li>Azleen, A., Wilkinson, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+COPD%3A+current+evidence+for+diagnosis+and+management%5BTitle%5D)+AND+%22Ther+Adv+Respir+Dis%22%5BJournal%5D)">Early COPD: current evidence for diagnosis and management.</a> Ther Adv Respir Dis. 14, 1753466620942128(2020).</li>
<li>Kostikas, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+impact+and+healthcare+resource+utilization+associated+with+early+versus+late+COPD+diagnosis+in+patients+from+UK+CPRD+database%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Chron+Obstruct+Pulmon+Dis%22%5BJournal%5D)">Clinical impact and healthcare resource utilization associated with early versus late COPD diagnosis in patients from UK CPRD database.</a> Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 15, 1729-1738 (2020).</li>
<li>Cosio, B. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Defining+the+asthma-COPD+overlap+syndrome+in+a+COPD+cohort%5BTitle%5D)+AND+%22Chest%22%5BJournal%5D)">Defining the asthma-COPD overlap syndrome in a COPD cohort.</a> Chest. 149 (1), 45-52 (2016).</li>
<li>Kilic, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GCLP%3A+An+automated+asthma+detection+model+based+on+global+chaotic+logistic+pattern+using+cough+sounds%5BTitle%5D)+AND+%22Eng+Appl+Artif+Intell%22%5BJournal%5D)">GCLP: An automated asthma detection model based on global chaotic logistic pattern using cough sounds.</a> Eng Appl Artif Intell. 127, 107184(2024).</li>
<li>Idrisoglu, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((COPDVD%3A+Automated+classification+of+chronic+obstructive+pulmonary+disease+on+a+new+collected+and+evaluated+voice+dataset%5BTitle%5D)+AND+%22Artif+Intell+Med%22%5BJournal%5D)">COPDVD: Automated classification of chronic obstructive pulmonary disease on a new collected and evaluated voice dataset.</a> Artif Intell Med. 156, 102953(2024).</li>
<li>Karaarslan, O., Ergen, O., Belcastro, K. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Respiratory+sound-base+disease+classification+and+characterization+with+deep%2Fmachine+learning+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22Biomed+Signal+Process+Control%22%5BJournal%5D)">Respiratory sound-base disease classification and characterization with deep/machine learning techniques.</a> Biomed Signal Process Control. 87, 105570(2024).</li>
<li>Farrús, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Speech-based+support+system+to+supervise+chronic+obstructive+pulmonary+disease+patient+status%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Sci%22%5BJournal%5D)">Speech-based support system to supervise chronic obstructive pulmonary disease patient status.</a> Appl Sci. 11 (17), 7999(2021).</li>
<li>Akamatsu, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Segmentation+of+speech+utilizing+the+time-domain+properties+of+speech+signals%5BTitle%5D)+AND+%22J+Acoust+Soc+Am%22%5BJournal%5D)">Segmentation of speech utilizing the time-domain properties of speech signals.</a> J Acoust Soc Am. 64, S179(1978).</li>
<li>Joy, S., Upadhya, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Speech+analysis+in+time+and+frequency+domain%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Eng+Res+Technol%22%5BJournal%5D)">Speech analysis in time and frequency domain.</a> Int J Eng Res Technol. 3 (1), 1-4 (2018).</li>
<li>Do, H. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exploiting+signal+linear+trend+in+the+time+domain+to+enhance+speech+feature%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Access%22%5BJournal%5D)">Exploiting signal linear trend in the time domain to enhance speech feature.</a> IEEE Access. 10, 117886-117899 (2022).</li>
<li>Schroeder, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+approach+to+time+domain+analysis+and+synthesis+of+speech%5BTitle%5D)+AND+%22J+Acoust+Soc+Am%22%5BJournal%5D)">New approach to time domain analysis and synthesis of speech.</a> J Acoust Soc Am. 31 (6), 852-853 (1959).</li>
<li>Garreth, P., Johnson, S. R., Green, G. G. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Extracting+amplitude+modulations+from+speech+in+the+time+domain%5BTitle%5D)+AND+%22Speech+Commun%22%5BJournal%5D)">Extracting amplitude modulations from speech in the time domain.</a> Speech Commun. 53 (6), 903-913 (2011).</li>
<li>Thomas, S., Ganapathy, S., Hermansky, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recognition+of+reverberant+speech+using+frequency+domain+linear+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Signal+Processing+Letters%22%5BJournal%5D)">Recognition of reverberant speech using frequency domain linear prediction.</a> IEEE Signal Processing Letters. 15, 681-684 (2008).</li>
<li>Malah, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Efficient+implementation+of+a+frequency-domain+technique+for+frequency+scaling+of+speech+signals%5BTitle%5D)+AND+%22J+Acoust+Soc+Am%22%5BJournal%5D)">Efficient implementation of a frequency-domain technique for frequency scaling of speech signals.</a> J Acoust Soc Am. 68 (S1), (1980).</li>
<li>Képesi, M., Weruaga, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+chirp-based+time-frequency+analysis+of+speech+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Speech+Commun%22%5BJournal%5D)">Adaptive chirp-based time-frequency analysis of speech signals.</a> Speech Commun. 48 (5), 474-492 (2006).</li>
<li>Isangula, K. G., Haule, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Leveraging+AI+and+machine+learning+to+develop+and+evaluate+a+contextualized+user-friendly+cough+audio+classifier+for+detecting+respiratory+diseases%3A+Protocol+for+a+diagnostic+study+in+rural+Tanzania%5BTitle%5D)+AND+%22JMIR+Res+Protoc%22%5BJournal%5D)">Leveraging AI and machine learning to develop and evaluate a contextualized user-friendly cough audio classifier for detecting respiratory diseases: Protocol for a diagnostic study in rural Tanzania.</a> JMIR Res Protoc. 13, e54388(2024).</li>
<li>Wang, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+reliable+respiratory+disease+diagnosis+based+on+cough+sounds+and+vision+transformers%5BTitle%5D)+AND+%22ArXiv%22%5BJournal%5D)">Towards reliable respiratory disease diagnosis based on cough sounds and vision transformers.</a> ArXiv. , (2024).</li>
<li>Can machine learning be used to recognize and diagnose coughs. Bales, C., et al. 2020 International Conference on e-Health and Bioengineering (EHB), , (2020).</li>
<li>Melek, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Responding+to+challenge+call+of+machine+learning+model+development+in+diagnosing+respiratory+disease+sounds%5BTitle%5D)+AND+%22ArXiv%22%5BJournal%5D)">Responding to challenge call of machine learning model development in diagnosing respiratory disease sounds.</a> ArXiv. , (2021).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Dijital Kaydedici</td><td>YAKINLAŞTIRMAK</td><td>H6</td><td>ZOOM Ses Mağazası</td></tr><tr><td>GitHub</td><td>Aptal</td><td>2.47.1.2</td><td>Resmi Web Sitesi</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>MathWorks</td><td>R2024b</td><td>Resmi Web Sitesi</td></tr><tr><td>Pycharm</td><td>JetBrains</td><td>2024.1</td><td>Resmi Web Sitesi</td></tr><tr><td>Piton</td><td>Piton</td><td>3.12</td><td>Resmi Web Sitesi</td></tr></tbody></table>

makine Öğrenimi tabanlı Öksürük tonu sınıflandırması: kronik obstrüktif akciğer hastalığı ve solunum yolu enfeksiyonlarının tanısal araştırması

Machine Learning-Based Cough Tone Classification: Diagnostic Exploration of Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Respiratory Tract Infections

Veri analizi sonuçları
Araştırma, zaman alanı analizi, frekans alanı analizi, Mel-frekans Cepstral Katsayısının (MFCC) çıkarılması ve TCM tanısına göre özellik göstergelerinin değiştirilmesi gibi yöntemleri kullanarak 400'den fazla konuşma özelliği indeksini başarıyla izole etti. Zaman alanını analiz etmek, diğerlerinin yanı sıra enerji, sıfır üstü hız, doğrusal eğilimler ve zarflar, otokorelasyon çalışmaları ve...

Makine Öğrenimi Tabanlı Öksürük Tonu Sınıflandırması: Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı ve Solunum Yolu Enfeksiyonlarının Tanısal Araştırması

The objective of this study was to develop and evaluate a non-invasive method for distinguishing patients with chronic obstructive pulmonary disease ...

machine-learning-based-cough-tone-classification-diagnostic

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Biyomühendislik

Bu çalışma, astımın non-invaziv erken tespiti için ayırt edici ses özelliklerini çıkarmak için MATLAB'ı kullanarak ses sinyali analizi ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanmıştır. Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Rastgele Orman (RF) algoritmaları, genel sınıflandırma doğruluğu açısından karşılaştırılabilir performans göstermiştir, ancak SVM duyarlılık ve özgüllük arasında daha iyi bir denge sağlayabilir.

Ses Sinyali İşleme ve Makine Öğrenmesine Dayalı Astım Tespit Araştırması

Nanoparçacıkların hücre biodistribution değerlendirmek için kullanılan bio-görüntüleme yöntemleri, nanoformulated bileşikler tedavi ve teşhis izleme için geçerlidir. Burada açıklanan yöntemler, histolojik coregistration tarafından değerlendirilir, hassas ve özeldir. Metodolojileri kemirgen insan uygulamaları bir translasyonel yol sağlar.

Teşhis ve Tedavi İzleme Nanomalzemelerin Kayıtlı bio

Biz topoizomeraz bir protein tarafından desteklenmektedir moleküler ölçekli cihaz montaj ve uygulama göstermektedir. Inşa uçları iki farklı fluorophores ekleyerek doku kesitlerinde DNA kırıkları başlıca iki tipi etiketler moleküler biyo-sensör.

Yarı yapay Moleküler Makine ve Kullanımı DNA Hasar Tespiti için in vitro Meclisi

Optik Frekans Domain Görüntüleme<em&gt; Ex vivo</em&gt; Pulmoner Rezeksiyon Örnekler: Histopatoloji Korelasyon için Birebir Görüntü Alınması

İşte biz cep sertliği ölçmek için hızlı ve basit bir yöntem sunduk. Bu yaklaşımın genel prensip hücre yüzeyine bir mikropipet yoluyla uygulanan iyi tanımlanmış bir negatif basınca tepki olarak zar deformasyon ölçmektir. Bu yöntem substrat bağlı hücrelerin biyomekanik özelliklerini incelemek için güçlü bir araç sağlar.

Substrat bağlı Hücrelerinin Mikropipet Aspirasyon Hücre Rijitlik tahmin etmek

Bir iletken polimer (CP) dönüştürücü inşa All-katı hal iyon seçici elektrotlar (ASSISEs) sıvı ortamda fonksiyonel ömür boyu birkaç ay sağlar. Burada, bir laboratuar-on-a-chip biçimde ASSISEs ve imalat ve kalibrasyon süreci tanımlamak. Assise karmaşık biyolojik medyada uzun süre saklandıktan sonra yakın bir Nernst eğimi profil korumuştur için gösterilmiştir.

Fizyolojik Araştırma All-katı hal İyon seçici elektrotlar (Assise) dayanarak Çok analit Biochip (MAB)

Biz otomatik olarak ve doğru tespit saymak ve onların uçan sesi göre böcekler uçan sınıflandırmak ucuz, noninvazif sözde-akustik optik sensörler kullanan bir sistem önerdi.

Ucuz Sensörler ile Böcek Tespit ve Sınıflandırma Uçan

Boş hücre transkripsiyon-çeviri platformları yeni nesil Gen devreleri yürütülmesi ile biyokimyasal sistemleri vitro oluşturmak için tasarlanmış. Bu makalede, nasıl bacteriophages MS2, ΦΧ174 ve T7, gibi bir bütün E. coli boş hücre TXTL sistemini kullanarak kendi genom sentezlenmiş açıklayın.

Bir E. coli -bulaşıcı Bacteriophages sentezi ifade sistem boş hücre tabanlı

Bu el yazması imal ve insan immün yetmezlik virüsü tip 1 bulaşmasına karşı güçlü yapıştırıcı ve antiviral faaliyet göstermek Griffithsin-modified Poli (laktik-co-glikolik asit) electrospun lifler karakterize için yordamı açıklar vitro. Sentez için kullanılan bir yöntem yüzey-değiştirmek ve elde edilen morfolojisi, konjugasyon, karakterize ve Griffithsin desorpsiyon yüzey-modified liflerinden açıklanmıştır.

İmalat ve Fiber Griffithsin-modified iskele karakterizasyonu önlenmesi için cinsel enfeksiyonlar iletilen

Bu protokol, minür vajina ve serviks üzerinde basınç miyograf testi yapmak için ticari olarak mevcut basınçlı miyograf sistemi kullanılmıştır. Kalsiyumlu ve kalsiyumsuz ortamkullanımı, düz kas hücrelerinin katkıları (SMC) bazal tonu ve pasif ekstrasellüler matriks (ECM) tahmini fizyolojik koşullar altında organlar için izole edildi.

Biaksiyel Bazal Tonu ve Basınç Miyografkullanarak Mürin üreme sisteminin pasif testi

Keşfedin makine öğrenimi tabanlı öksürük tonu sınıflandırması yöntemini. Yapay zeka destekli ses analizi ve sinyal işleme teknikleriyle KOAH ve solunum yolu enfeksiyonlarının erken teşhisinde kullanılan bu hesaplamalı yaklaşımı öğrenin.

Makine Öğrenimi Tabanlı Öksürük Tonu Sınıflandırması: Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı ve Solunum Yolu Enfeksiyonlarının Tanısal Araştırması (Video) | JoVE Journal

Makine Öğrenimi Tabanlı Öksürük Tonu Sınıflandırması: Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı ve Solunum Yolu Enfeksiyonlarının Tanısal Araştırması

Daha fazla video keşfet