COVID-19大流行已经加快了关于替代，快速有效的Covid-19诊断方法设计的研究。在本文中，我们描述了Coswara工具，这是一个网站应用程序，旨在通过分析呼吸声样本和健康症状来启用COVID-19检测。使用此服务的用户可以使用连接到Internet的任何设备登录到网站，提供当前的健康症状信息，并记录很少有对应于呼吸，咳嗽和语音的声音。在分析此信息上的一分钟内，网站工具将向用户输出COVID-19概率分数。随着COVID-19的大流行继续要求进行大规模和可扩展的人口水平测试，我们假设所提出的工具为此提供了潜在的解决方案。

COVID-19导致与不同的SARS-COV-2变体相关的多种感染波。研究报告了这些变体对患者呼吸健康的影响不同。我们探索从COVID-19受试者收集的声学信号是否显示出可区分的声学模式，这表明有可能预测潜在的病毒变体。我们分析了从三个主题库中收集的COSWARA数据集，即i）健康，ii）在三角洲变体占主导地位期间记录的covid-199受试者，以及III）来自Omicron Expear中记录的COVID-19的数据。我们的发现表明，咳嗽，呼吸和语音等多种声音类别表明，在将COVID-19与Omicron和Delta变体进行比较时，声音特征差异很大。在曲线下，分类区域大大超过了被Omicron感染的受试者与三角洲感染者的机会。使用来自多个声音类别的得分融合，我们在95％的特异性下获得了89％和52.4％的敏感性的区域。此外，使用分层三类方法将声学数据分类为健康和共同-19阳性，并将进一步的COVID受试者分为三角洲和Omicron变体，从而提供了高水平的3类分类精度。这些结果提出了设计基于声音的COVID-19诊断方法的新方法。

我们寻求基于8,380临床验证样品的咳嗽声，评估Covid-19的快速初级筛查工具的检测性能，从8,380临床验证的样品进行实验室分子测试（2,339 Covid-19阳性和6,041个Covid-19负面）。根据患者的定量RT-PCR（QRT-PCR）分析，循环阈值和淋巴细胞计数，根据结果和严重程度临床标记样品。我们所提出的通用方法是一种基于经验模式分解（EMD）的算法，其随后基于音频特征的张量和具有称为Deplecough的卷积层的深层人工神经网络分类器的分类。基于张量尺寸的数量，即DepeCough2D和DeepCOUGH3D，两种不同版本的深度。这些方法已部署在多平台概念验证Web应用程序CoughDetect中以匿名管理此测试。 Covid-19识别结果率达到了98.800.83％，敏感性为96.431.85％的有前途的AUC（面积），特异性为96.201.74％，81.08％5.05％AUC，用于识别三个严重程度。我们提出的Web工具和支持稳健，快速，需要Covid-19的需求识别的基础算法有助于快速检测感染。我们认为，它有可能大大妨碍世界各地的Covid-19大流行。

Covid-19大流行为感染检测和监测解决方案产生了重大的兴趣和需求。在本文中，我们提出了一种机器学习方法，可以使用在消费者设备上进行的录音来快速分离Covid-19。该方法将信号处理方法与微调深层学习网络相结合，提供了信号去噪，咳嗽检测和分类的方法。我们还开发并部署了一个移动应用程序，使用症状检查器与语音，呼吸和咳嗽信号一起使用，以检测Covid-19感染。该应用程序对两个开放的数据集和最终用户在测试版测试期间收集的嘈杂数据显示了鲁棒性能。

呼吸声分类中的问题已在去年的临床科学家和医学研究员团体中获得了良好的关注，以诊断Covid-19疾病。迄今为止，各种模型的人工智能（AI）进入了现实世界，从人类生成的声音等人生成的声音中检测了Covid-19疾病，例如语音/言语，咳嗽和呼吸。实现卷积神经网络（CNN）模型，用于解决基于人工智能（AI）的机器上的许多真实世界问题。在这种情况下，建议并实施一个维度（1D）CNN，以诊断Covid-19的呼吸系统疾病，例如语音，咳嗽和呼吸。应用基于增强的机制来改善Covid-19声音数据集的预处理性能，并使用1D卷积网络自动化Covid-19疾病诊断。此外，使用DDAE（数据去噪自动编码器）技术来产生诸如输入功能的深声特征，而不是采用MFCC（MEL频率跳跃系数）的标准输入，并且它更好地执行比以前的型号的准确性和性能。

Covid-19在全球范围内影响了223多个国家。迫切需要非侵入性，低成本和高度可扩展的解决方案来检测COVID-19，尤其是在PCR测试无普遍可用的低资源国家。我们的目的是开发一个深度学习模型，使用普通人群（语音录音和简短问卷）通过其个人设备自发提供的语音数据记录来识别Covid-19。这项工作的新颖性在于开发一个深度学习模型，以鉴定来自语音记录的199名患者。方法：我们使用了由893个音频样本组成的剑桥大学数据集，该数据集由4352名参与者的人群来源，这些参与者使用了COVID-19 Sounds应用程序。使用MEL光谱分析提取语音功能。根据语音数据，我们开发了深度学习分类模型，以检测阳性的Covid-19情况。这些模型包括长期术语记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。我们将它们的预测能力与基线分类模型进行了比较，即逻辑回归和支持向量机。结果：基于MEL频率CEPSTRAL系数（MFCC）功能的LSTM具有最高的精度（89％），其灵敏度和特异性分别为89％和89％，其结果通过提议的模型获得了显着改善，这表明该结果显着改善与艺术状态获得的结果相比，COVID-19诊断的预测准确性。结论：深度学习可以检测到199例患者的声音中的细微变化，并有令人鼓舞的结果。作为当前测试技术的补充，该模型可以使用简单的语音分析帮助卫生专业人员快速诊断和追踪Covid-19案例

Since early in the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, there has been interest in using artificial intelligence methods to predict COVID-19 infection status based on vocal audio signals, for example cough recordings. However, existing studies have limitations in terms of data collection and of the assessment of the performances of the proposed predictive models. This paper rigorously assesses state-of-the-art machine learning techniques used to predict COVID-19 infection status based on vocal audio signals, using a dataset collected by the UK Health Security Agency. This dataset includes acoustic recordings and extensive study participant meta-data. We provide guidelines on testing the performance of methods to classify COVID-19 infection status based on acoustic features and we discuss how these can be extended more generally to the development and assessment of predictive methods based on public health datasets.

Recent work has reported that AI classifiers trained on audio recordings can accurately predict severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARSCoV2) infection status. Here, we undertake a large scale study of audio-based deep learning classifiers, as part of the UK governments pandemic response. We collect and analyse a dataset of audio recordings from 67,842 individuals with linked metadata, including reverse transcription polymerase chain reaction (PCR) test outcomes, of whom 23,514 tested positive for SARS CoV 2. Subjects were recruited via the UK governments National Health Service Test-and-Trace programme and the REal-time Assessment of Community Transmission (REACT) randomised surveillance survey. In an unadjusted analysis of our dataset AI classifiers predict SARS-CoV-2 infection status with high accuracy (Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve (ROCAUC) 0.846 [0.838, 0.854]) consistent with the findings of previous studies. However, after matching on measured confounders, such as age, gender, and self reported symptoms, our classifiers performance is much weaker (ROC-AUC 0.619 [0.594, 0.644]). Upon quantifying the utility of audio based classifiers in practical settings, we find them to be outperformed by simple predictive scores based on user reported symptoms.

咳嗽音频信号分类是筛查呼吸道疾病（例如COVID-19）的潜在有用工具。由于从这种传染性疾病的患者那里收集数据是危险的，因此许多研究团队已转向众包来迅速收集咳嗽声数据，因为它是为了生成咳嗽数据集的工作。 Coughvid数据集邀请专家医生诊断有限数量上传的记录中存在的潜在疾病。但是，这种方法遭受了咳嗽的潜在标签，以及专家之间的显着分歧。在这项工作中，我们使用半监督的学习（SSL）方法来提高咳嗽数据集的标签一致性以及COVID-19的鲁棒性与健康的咳嗽声音分类。首先，我们利用现有的SSL专家知识聚合技术来克服数据集中的标签不一致和稀疏性。接下来，我们的SSL方法用于识别可用于训练或增加未来咳嗽分类模型的重新标记咳嗽音频样本的子样本。证明了重新标记的数据的一致性，因为它表现出高度的类可分离性，尽管原始数据集中存在专家标签不一致，但它比用户标记的数据高3倍。此外，在重新标记的数据中放大了用户标记的音频段的频谱差异，从而导致健康和COVID-19咳嗽之间的功率频谱密度显着不同，这既证明了新数据集的一致性及其与新数据的一致性及其与新数据的一致性的提高，其解释性与其与其解释性的一致性相同。声学的观点。最后，我们演示了如何使用重新标记的数据集来训练咳嗽分类器。这种SSL方法可用于结合几位专家的医学知识，以提高任何诊断分类任务的数据库一致性。

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

The UK COVID-19 Vocal Audio Dataset is designed for the training and evaluation of machine learning models that classify SARS-CoV-2 infection status or associated respiratory symptoms using vocal audio. The UK Health Security Agency recruited voluntary participants through the national Test and Trace programme and the REACT-1 survey in England from March 2021 to March 2022, during dominant transmission of the Alpha and Delta SARS-CoV-2 variants and some Omicron variant sublineages. Audio recordings of volitional coughs, exhalations, and speech were collected in the 'Speak up to help beat coronavirus' digital survey alongside demographic, self-reported symptom and respiratory condition data, and linked to SARS-CoV-2 test results. The UK COVID-19 Vocal Audio Dataset represents the largest collection of SARS-CoV-2 PCR-referenced audio recordings to date. PCR results were linked to 70,794 of 72,999 participants and 24,155 of 25,776 positive cases. Respiratory symptoms were reported by 45.62% of participants. This dataset has additional potential uses for bioacoustics research, with 11.30% participants reporting asthma, and 27.20% with linked influenza PCR test results.

控制传染病是一个主要的健康优先事项，因为它们可以传播和感染人类，从而演变为流行病或流行病。因此，早期发现传染病是一种重要需求，许多研究人员已经开发出在早期诊断它们的模型。本文审查了用于传染病诊断的最新机器学习（ML）算法的研究文章。我们从2015年至2022年搜索了科学，ScienceDirect，PubMed，Springer和IEEE数据库，确定了审查的ML模型的优缺点，并讨论了推进该领域研究的可能建议。我们发现大多数文章都使用了小型数据集，其中很少有实时数据。我们的结果表明，合适的ML技术取决于数据集的性质和所需的目标。

我们提出了一个基于深度学习的自动咳嗽分类器，可以区分结核病（TB）与Covid-19咳嗽和健康咳嗽。 TB和Covid-19都是呼吸道疾病，具有传染性，咳嗽是一种主要的症状，每年夺走了数千人的生命。在室内和室外设置都收集了咳嗽的录音，并使用来自全球各地受试者的智能手机上传，因此包含各种噪声。该咳嗽数据包括1.68小时的结核病咳嗽，18.54分钟的咳嗽，咳嗽和1.69小时的健康咳嗽，47例TB患者，229例Covid-19患者和1498例健康患者，并用于培训和评估CNN，LSTM和Resnet505050 。这三个深度体系结构在2.14小时的打喷嚏，2.91小时的语音和2.79小时的噪音中也进行了预训练，以提高性能。通过使用SMOTE数据平衡技术并使用诸如F1得分和AUC之类的性能指标来解决我们数据集中的类不平衡。我们的研究表明，从预先训练的RESNET50中获得了最高的0.9259和0.8631的F1分数，两级（TB与CoVID-19）和三级（TB VS VS COVID-19与健康）的咳嗽分类，咳嗽分类，，咳嗽分类任务，三级（TB vs vs covid-19）分别。深度转移学习的应用改善了分类器的性能，并使它们更加坚固，因为它们在交叉验证折叠上更好地概括了。他们的表现超过了世界卫生组织（WHO）设定的结核病分类测试要求。产生最佳性能的功能包含MFCC的高阶，这表明人耳朵无法感知结核病和COVID-19之间的差异。这种类型的咳嗽音频分类是非接触，具有成本效益的，并且可以轻松地部署在智能手机上，因此它可以成为TB和COVID-19筛查的绝佳工具。

自从Covid-19大流行开始以来已有两年多之后，这场危机的压力继续在全球范围内摧毁。将胸部X射线（CXR）成像用作RT-PCR测试的互补筛查策略不仅盛行，而且由于其常规临床用于呼吸疾病，而且大大增加了。迄今为止，已经提出了许多基于CXR成像的COVID-19筛选的视觉感知模型。然而，这些模型的准确性和概括能力在很大程度上取决于培训的数据集的多样性和大小。在此激励的情况下，我们介绍了Covidx CXR-3，这是CXR图像的大规模基准数据集，用于支持Covid-19计算机视觉研究。 COVIDX CXR-3由来自至少51个国家 /地区的17,026名患者组成的30,386个CXR图像组成，这使得我们最好，最广泛，最多样化的COVID-19 CXR数据集以开放式访问形式。在这里，我们提供有关拟议数据集的各个方面的全面细节，包括患者人口统计学，影像视图和感染类型。希望Covidx CXR-3可以帮助科学家推进计算机视觉研究，以抵制Covid-19的大流行。

在这项研究中，开发了一种机器学习模型，用于自动检测呼吸系统声音，例如在疾病诊断中进行打喷嚏和咳嗽。自动模型和探讨呼吸声的发展，携带有价值的信息，导致早期诊断和治疗。本研究开发了一个成功的机器学习模型，这是对挑战的强烈反应，称为“OSFHOME”开放式接入平台上的“辉瑞数字医学挑战”。 “环境声音分类”称为ESC-50和Audioset Sound文件用于准备数据集。在该数据集中由三个部分组成，从训练，测试和验证样品中提取有效地显示咳嗽和打喷嚏声音分析的功能。基于MEL频率谱系齐系数（MFCC）特征提取方法，准备了数学和统计特征。考虑了三种不同的分类技术在包含超过3800个不同的声音的数据集中执行成功的呼吸声分类。支持向量机（SVM）具有径向基函数（RBF）内核，集合聚合和决策树分类方法用作分类技术。为了尝试将咳嗽和打喷嚏来自其他声音的声音，SVM与RBF内核的成功取得了83％。

Covid-19大流行是人类的祸害，宣称全世界超过500万人的生活。虽然疫苗正在全世界分布，但表观需要实惠的筛选技术，以便为无法获得传统医学的世界服务。人工智能可以提供利用咳嗽声音作为主要筛选模式的解决方案。本文介绍了多种模型，这些模型在学术文献目前呈现的最大评估数据集上取得了相对尊敬的性能。此外，我们还显示性能随着培训数据规模而增加，表明世界各地的数据收集，以帮助使用非传统方式对抗Covid-19大流行。

自2020年2月以来，世界一直在与Covid-19疾病进行激烈的斗争，随着疾病变成大流行，卫生系统受到悲惨的压力。这项研究的目的是使用对LogNNET储层神经网络的向后特征消除算法获得COVID-19的诊断和预后中最有效的常规血值（RBV）。该研究中的第一个数据集由5296例患者组成，具有相同数量的阴性和阳性COVID-19。 Lognnet模型在疾病诊断中的准确率为99.5％，其特征的精度为99.17％，只有平均红细胞血红蛋白浓度，平均性肌张力性血红蛋白和激活的部分凝血酶蛋白时间。第二个数据集由总共3899例COVID-19诊断为医院接受治疗的患者，其中203名患者是严重的患者，3696例患者是温和的患者。该模型以48个特征确定疾病预后的准确率达到94.4％，而仅红细胞沉降率，中性粒细胞计数和C反应性蛋白质特征，精度为82.7％。我们的方法将减少卫生部门的负压力，并帮助医生使用关键特征来了解Covid-19的发病机理。该方法有望在物联网中创建移动健康监控系统。

最近的工作表明，在Covid-19筛选中使用音频数据的可能性。然而，对监测疾病进展进行了很少的探索，特别是通过音频在Covid-19中恢复。跟踪疾病进展特征和复苏模式可能导致巨大的见解和更及时的治疗或治疗调整，以及在医疗保健系统中更好的资源管理。本研究的主要目的是利用顺序深度学习技术探讨Covid-19监测的纵向音频动力学的潜力，专注于疾病进展预测，特别是恢复趋势预测。我们分析了5天至385天的212个个体中众包呼吸系统数据，以及其自我报告的Covid-19测试结果。我们首先探讨捕获音频生物标志物的纵向动态的好处，用于Covid-19检测。强化性能，产生0.79的AUC-ROC，灵敏度为0.75，特异性为0.70，与不利用纵向动态的方法相比，该方法的有效性。我们进一步检查了预测的疾病进展轨迹，其显示出高一致性与纵向试验结果，测试队列中的0.76中的相关性，测试队列的子集中为0.86，其中12名参与者报告疾病恢复。我们的研究结果表明，通过纵向音频数据监测Covid-19进展在追踪个人疾病进展和恢复方面具有巨大潜力。

当人体的各种参数在日常生活中立即监测并与物联网（IoT）相连时，医疗保健数字化需要有效的人类传感器方法。特别是，用于迅速诊断COVID-19的机器学习（ML）传感器是医疗保健和环境援助生活（AAL）的物联网应用的一个重要案例（AAL）。通过各种诊断测试和成像结果确定Covid-19的感染状态是昂贵且耗时的。这项研究的目的是基于常规的血值（RBV）值，为诊断CoVID-19的快速，可靠和经济的替代工具提供了一种。该研究的数据集由总共5296例患者组成，具有相同数量的阴性和阳性Covid-19测试结果和51个常规血值。在这项研究中，13个流行的分类器机器学习模型和LogNnet神经网络模型被逐渐消失。在检测疾病的时间和准确性方面，最成功的分类器模型是基于直方图的梯度提升（HGB）。 HGB分类器确定了11个最重要的特征（LDL，胆固醇，HDL-C，MCHC，甘油三酸酯，淀粉酶，UA，LDH，CK-MB，ALP和MCH），以100％准确性检测该疾病，学习时间6.39秒。此外，讨论了这些特征在疾病诊断中的单，双重和三组合的重要性。我们建议将这11个特征及其组合用作诊断疾病的ML传感器的重要生物标志物，从而支持Arduino和云物联网服务上的边缘计算。

In this paper, deep-learning-based approaches namely fine-tuning of pretrained convolutional neural networks (VGG16 and VGG19), and end-to-end training of a developed CNN model, have been used in order to classify X-Ray images into four different classes that include COVID-19, normal, opacity and pneumonia cases. A dataset containing more than 20,000 X-ray scans was retrieved from Kaggle and used in this experiment. A two-stage classification approach was implemented to be compared to the one-shot classification approach. Our hypothesis was that a two-stage model will be able to achieve better performance than a one-shot model. Our results show otherwise as VGG16 achieved 95% accuracy using one-shot approach over 5-fold of training. Future work will focus on a more robust implementation of the two-stage classification model Covid-TSC. The main improvement will be allowing data to flow from the output of stage-1 to the input of stage-2, where stage-1 and stage-2 models are VGG16 models fine-tuned on the Covid-19 dataset.