Nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho: Nghiên cứu và ứng dụng

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Tổng quan bài toán phân loại âm thanh

1.3. Phân loại âm thanh tiếng ho COVID-19

1.4. Các công trình và nghiên cứu liên quan

2. PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN

2.1. Bộ dữ liệu âm thanh tiếng ho

2.1.1. Bộ dữ liệu AICovidVN

2.1.2. Bộ dữ liệu COUGHVID

2.1.3. Bộ dữ liệu Coswara

2.2. Đặc trưng trích xuất từ âm thanh tiếng ho

2.2.1. Tổng quan về đặc trưng âm thanh

2.2.2. Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC)

2.2.3. Phương pháp xử lý đặc trưng

2.3. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)

2.4. Mạng sinh đối kháng (GAN)

2.5. Các mô hình phân loại

2.5.1. Support Vector Machine (SVM)

2.5.2. Light Gradient Boosted Machine (Light-GBM)

2.5.3. Convolutional Neural Network (CNN)

2.5.4. Long short-term memory (LSTM)

2.6. Độ đo đánh giá Area Under The Curve - Receiver Operating Characteristic (AUC-ROC)

3. HỆ THỐNG CHUẨN ĐOÁN COVID-19 QUA ÂM THANH TIẾNG HO

3.1. Hệ thống chuẩn đoán COVID-19 qua âm thanh tiếng ho

3.2. Quy trình phân tích và xử lý và trích xuất đặc trưng

3.2.1. Cough segmentation

3.2.2. Cough concatenation

3.3. Giải pháp phát hiện âm thanh tiếng ho

3.4. Giải pháp nhận diện âm thanh tiếng ho COVID-19

3.5. Giải pháp tạo sinh đặc trưng tiếng ho COVID-19: COVID-19 Cough GAN

4. XÂY DỰNG THÍ NGHIỆM VÀ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG

4.1. Tổng quan mô hình thực nghiệm

4.2. Hướng tiếp cận học máy

4.3. Hướng tiếp cận học sâu

4.4. Hướng tiếp cận tăng cường dữ liệu bằng GAN

4.5. Dữ liệu metadata

4.6. Dữ liệu tiếng ho

4.7. Kết quả thí nghiệm

4.7.1. Phát hiện âm thanh tiếng ho

4.7.2. Nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho

4.7.2.1. Mô hình học máy

4.7.2.2. Mô hình học sâu

4.7.2.3. Mô hình học sâu với dữ liệu tăng cường

5. XÂY DỰNG HỆ THỐNG ỨNG DỤNG

5.1. Môi trường thực hiện

5.2. Xây dựng hệ thống

5.3. Ý tưởng hệ thống

5.4. Phương pháp thực hiện

5.5. Kết quả chương trình

6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Kết quả đề tài

6.2. Đóng góp và phương pháp đề xuất

6.3. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về nhận diện COVID 19 qua âm thanh tiếng ho

Nghiên cứu về việc nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong y tế. Âm thanh tiếng ho không chỉ là triệu chứng của nhiều bệnh lý mà còn chứa đựng thông tin quý giá về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Việc áp dụng công nghệ AI và học máy trong phân tích âm thanh tiếng ho có thể giúp phát hiện COVID-19 một cách nhanh chóng và hiệu quả.

1.1. Tại sao âm thanh tiếng ho lại quan trọng trong y tế

Âm thanh tiếng ho mang lại thông tin về tình trạng hô hấp của bệnh nhân. Nghiên cứu cho thấy rằng tiếng ho có thể phản ánh sự hiện diện của virus, đặc biệt là COVID-19, thông qua các đặc điểm âm thanh riêng biệt.

1.2. Các nghiên cứu trước đây về âm thanh tiếng ho

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tiếng ho có thể được sử dụng để phân loại các bệnh lý khác nhau. Các công trình này đã mở ra hướng đi mới cho việc phát hiện COVID-19 thông qua âm thanh.

II. Thách thức trong việc nhận diện COVID 19 qua âm thanh tiếng ho

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như chất lượng dữ liệu, độ chính xác của mô hình và sự khác biệt trong âm thanh tiếng ho giữa các bệnh nhân cần được giải quyết.

2.1. Vấn đề về chất lượng dữ liệu âm thanh

Chất lượng âm thanh thu được từ các thiết bị khác nhau có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của việc nhận diện. Nhiều âm thanh có thể bị nhiễu hoặc không rõ ràng, gây khó khăn trong việc phân tích.

2.2. Độ chính xác của các mô hình học máy

Các mô hình học máy cần được huấn luyện trên dữ liệu phong phú và đa dạng để đạt được độ chính xác cao. Việc thiếu dữ liệu có thể dẫn đến kết quả không chính xác.

III. Phương pháp nhận diện COVID 19 qua âm thanh tiếng ho

Để nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho, nhiều phương pháp đã được phát triển. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật học máy và học sâu để phân tích đặc trưng âm thanh.

3.1. Kỹ thuật trích xuất đặc trưng âm thanh

Trích xuất đặc trưng âm thanh là bước quan trọng trong việc nhận diện. Các đặc trưng như Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) thường được sử dụng để phân tích âm thanh tiếng ho.

3.2. Mô hình học sâu trong nhận diện âm thanh

Mô hình học sâu như CNN và LSTM đã được áp dụng để cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho. Những mô hình này có khả năng học từ dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu phức tạp.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nhận diện COVID 19 qua âm thanh tiếng ho

Việc nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho không chỉ là lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn. Các ứng dụng này có thể giúp sàng lọc nhanh chóng và hiệu quả trong cộng đồng.

4.1. Hệ thống sàng lọc COVID 19 từ xa

Hệ thống sàng lọc COVID-19 từ xa thông qua âm thanh tiếng ho có thể giúp giảm thiểu sự lây lan của virus. Người dùng chỉ cần ghi âm tiếng ho và nhận kết quả phân tích ngay lập tức.

4.2. Tích hợp vào ứng dụng di động

Các ứng dụng di động có thể tích hợp công nghệ nhận diện âm thanh tiếng ho, giúp người dùng dễ dàng kiểm tra tình trạng sức khỏe của mình mà không cần đến bệnh viện.

V. Kết luận và tương lai của nhận diện COVID 19 qua âm thanh tiếng ho

Nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho là một lĩnh vực đầy hứa hẹn. Với sự phát triển của công nghệ AI và học máy, khả năng phát hiện COVID-19 từ xa sẽ ngày càng chính xác và hiệu quả hơn.

5.1. Tương lai của nghiên cứu trong lĩnh vực này

Nghiên cứu về nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới trong việc ứng dụng công nghệ vào y tế.

5.2. Đóng góp cho cộng đồng y tế

Việc phát triển các giải pháp nhận diện COVID-19 qua âm thanh tiếng ho sẽ góp phần quan trọng trong việc kiểm soát dịch bệnh và bảo vệ sức khỏe cộng đồng.