通过机器学习实现 COVID-19 的实时磁追踪与诊断
机器学习
2023-11-03 v1 仪器与探测器
医学物理
摘要
COVID-19 大流行凸显了可靠、无创诊断工具对于有力公共卫生干预的重要性。本工作中，我们将磁呼吸传感技术（MRST）与机器学习（ML）融合，创建了一个用于实时追踪和诊断 COVID-19 及其他呼吸系统疾病的诊断平台。MRST 通过三种特定呼吸测试协议精确捕捉呼吸模式：正常呼吸、屏息和深呼吸。我们利用该平台收集了越南 COVID-19 患者与健康受试者的呼吸数据，用于训练和验证 ML 模型。我们的评估涵盖了多种 ML 算法，包括支持向量机和深度学习模型，评估其诊断 COVID-19 的能力。我们的多模型验证方法确保了全面比较，并赋予选择最优模型的灵活性，在诊断精度与模型可解释性间取得平衡。研究结果突出了我们的诊断工具在识别呼吸异常方面的卓越潜力，准确率超过 90%。这一创新传感器技术可无缝集成到医疗环境中用于患者监测，显著增强了医疗基础设施。
引用
@article{arxiv.2311.00737,
title = {Real-Time Magnetic Tracking and Diagnosis of COVID-19 via Machine Learning},
author = {Dang Nguyen and Phat K. Huynh and Vinh Duc An Bui and Kee Young Hwang and Nityanand Jain and Chau Nguyen and Le Huu Nhat Minh and Le Van Truong and Xuan Thanh Nguyen and Dinh Hoang Nguyen and Le Tien Dung and Trung Q. Le and Manh-Huong Phan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.00737},
year = {2023}
}