Destaques
• Novo algoritmo de computador para a classificação de sons da tosse é proposto.
• Parâmetros de sons da tosse são organizados como números de 8 dimensões - "octonions".
• O algoritmo "octoniônico" supera o algoritmo padrão em sensibilidade e especificidade.
Resumo
A avaliação objetiva da frequência da tosse é essencial para a avaliação da tosse e das terapias antitússicas. No entanto, os algoritmos disponíveis para a detecção automática do som da tosse têm uma sensibilidade limitada e a análise do som da tosse requer frequentemente a entrada de observadores humanos. Portanto, um algoritmo para a detecção do som da tosse com alta sensibilidade seria muito útil para o desenvolvimento de monitores de tosse automáticos. Aqui apresentamos um novo algoritmo para classificação de sons de tosse com base em números de 8 dimensões e o comparamos com o algoritmo baseado na rede neural padrão. O desempenho foi avaliado em um conjunto de dados de 5.200 sons de tosse e 90.000 de sons de não-tosse gerados a partir das gravações de som em 18 pacientes com tosse freqüente causada por várias doenças respiratórias. O algoritmo de classificação padrão apresentou sensibilidade de 82,2% e especificidade de 96,4%. Em contraste, o algoritmo de classificação "octoniônica" apresentou sensibilidade significativamente maior, de 96,8%, e especificidade de 98,4%. O uso de "octonions" para classificação de sons de tosse melhorou a sensibilidade e a especificidade da detecção dos sons da tosse.
Novel computer algorithm for cough monitoring based on octonions
Peter Klcoa, Marian Kollari, Milos Tatar
https://doi.org/10.1016/j.resp.2018.03.010
Humor
Dificuldades à parte com essa classificação, um pneumologista sabe muito bem reconhecer a tosse quando escuta uma.
