Abstract-The potential av telemedicin inom respiratorisk vård har inte helt avslöjas delvis på grund av förekomsten av tillförlitliga objektiva mätningar av symtom som hosta. För närvarande tillgängliga hostdetektorer är obekväma och dyra vid en tidpunkt då generiska smartphones kan utföra denna uppgift. Två stora utmaningar hindrar dock smartphone-baserade hostdetektorer från effektiv installation, nämligen behovet av att hantera bullriga miljöer och beräkningskostnader. Detta dokument fokuserar på det senare, eftersom komplexa maskininlärning algoritmer är för långsamma för realtid användning och döda batteriet i några timmar om inte specifika åtgärder vidtas. I detta papper presenterar vi en robust och effektiv implementering av en smartphone-baserad hostdetektor. Ljudsignalen från apparatens mikrofon behandlas genom att man beräknar lokala Hu-ögonblick som en robust funktion i närvaro av bakgrundsljud. Vi har tidigare visat att parning Hu ögonblick och en standard k-NN klassificerare uppnått exakt hosta upptäckt på bekostnad av beräkningstiden. För att snabba upp k-NN-sökningen har många trädstrukturer föreslagits. Vår hostdetektor använder en förbättrad utsiktspunkt (vp)-träd med optimerade byggmetoder och en avståndsfunktion som resulterar i snabbare sökningar. Vi uppnår 18× speed-up över klassiska vptrees, och 560× över standardimplementationer av k-NN i toppmoderna maskininlärningsbibliotek, med klassificering accuracies över 93%, vilket möjliggör realtid prestanda på låg-end smartphones.
Hostljudet uppmärksammades nyligen med en mikrofon, genomföra k-NN med Hu ögonblick som funktioner REF, som rapporterar accuracies över 93%.
Efficient k-NN Implementation for Real-Time Detection of Cough Events in Smartphones
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}