The design of an audio recorder for respiratory sound recording
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory sound analysis offers critical and clear advantages for diagnosis and monitoring of respiratory disorders. Yet, the recording technology available today remains relatively undeveloped and non-specialized. Standard high-quality audio recording systems often do not capture the low-frequency spectrum of respiratory sounds; not to mention such equipment typically has high associated costs. Contributing to the issue is a lack of standardization of equipment used; hence, what follows is a large variability of the recordings and the inability to effectively compare results between different recording systems. The objective of the following presented work was to design and build an electronic audio recording device along with microphone and suitable air-chamber to be placed over the trachea or lung for capturing respiratory breathing sounds. Design objectives included maintaining a cost-effective, portable, and small form-factor for the device as well as compatibility with our team’s patented obstructive sleep apnea (OSA) diagnostic algorithms to detect for the severity of OSA during either overnight sleep or wakefulness. All desired objectives for the design were able to be realized in a compact, cost-effective, and highly accurate device. When reviewing the tracheal breathing sound recordings conducted with the device, the results identify signal content, albeit low amplitude, past 5 kHz up to 9 kHz; that indicates the previous cut-off point of many precursory studies might not have been adequate for capturing the entire characteristic features of tracheal respiratory sounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».