[논문 읽기] COVID-19 기침 분류기

Source

https://arxiv.org/abs/2205.05480

Automatic Tuberculosis and COVID-19 cough classification using deep learning

1. INTRODUCTION

• 결핵(TB)으로 의심되는 환자들이 COVID-19를 겪는 현상을 발견,
  기침 소리를 통한 자동화된 비대면 저비용 검사 도구에 대한 수요가 있음
• 결핵 환자들의 기침 소리가 희귀했기 때문에 성공적인 연구들은 MLP 또는 LR 분류 모델을 사용,
  하지만 COVID-19 데이터에 대한 접근성이 증가해 DNN을 적용한 분류 모델에 대한 연구가 증가
• 해당 연구에서는 SMOTE 기법으로 oversampling된 COVID-19 기침 소리 데이터셋을 활용하여,
  Resnet50과 같은 DNN 분류기에 대한 ROC curve와 F1-score 성능을 확인

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2. DATA

A. Datasets for classification

• Target: 'TB', 'COVID-19', 'healthy'
• TASK dataset: 6000개의 기침 소리, 11393개의 노이즈 음성 (문 여는 소리 등 등)
• Brooklyn dataset: 17명의 결핵 환자, 21명의 건강한 사람을 대상으로 녹음된 기침 음성
• Wallacedene dataset: 16명의 결핵 환자의 402개 기침 음성 및 일상적인 노이즈 음성
• Cosware dataset: 92명의 COVID-19 양성자와 1079명의 건강한 사람을 대상으로 녹음된 기침 음성
• ComParE dataset: 19명의 COVID-19 양성자와 398명의 건강한 사람을 대상으로 녹음된 기침 음성
• Sarcos dataset: 18명의 남아프리카 COVID-19 양성자로부터 녹음된 기침 음성
• 1.68 시간의 결핵 환자의 기침 소리와 1.69 시간의 건강한 사람의 기침 소리에 반해,
  COVID-19 환자의 기침 소리는 18.54분에 불과, SMOTE 기법을 적용해 클래스 간 불균형을 조정

B. Datasets for pre-training

• 기침 소리를 대상으로만 학습하는 것이 아니라, Google Audio Set, LibriSpeech와 같은 음성을 포함하여,
  13.34분의 재채기, 2.91 시간의 대화, 2.98 시간의 노이즈 음성을 추가 (마찬가지로 SMOTE 적용)

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3. FEATURE EXTRACTION

• DNN 분류기의 input으로, 음성 녹음으로부터 MFCCs, ZCR, Kurtosis 등의 feature를 추출
• 기존 소리의 구조는 유지하면서 프레임 수를 조절해, 이미지와 유사한 고정된 차원의 input으로 변환

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4. CLASSIFICATION PROCESS

• 3개의 DNN 분류기(CNN, LSTM, Resnet50)에 대해
  이진분류(TB vs COVID-19) 및 다중분류(TB vs COVID-19 vs healthy) 학습을 수행
• 10 epochs 이후 성능 변화가 나타나지 않아 전이 학습을 적용

• 두 가지 분류 작업 모두 Resnet50이 CNN이나 LSTM에 비해 높은 성능을 보여주었고,
  전이 학습 적용 시 성능이 더욱 상승하는 것을 확인

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4. DISCUSSION

• 기침 데이터가 제한적일 때 분류기의 성능이 떨어지고 overfitting될 수 있다는 것을 증명
• 기침이 포함되어 있지않은 음성데이터를 사용한 전이 학습을 통해 성능을 향상을 이끌어낼 수 있는 것을 확인

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5. CONCLUSION AND FUTURE WORK

• 스마트폰 녹음 등으로 노이즈가 포함된 기침 소리로부터 질병의 여부를 판별하는 분류기를 제시
• 전이 학습을 통해 이전 연구보다 더 나은 성과를 이끌어냄
• SMOTE 기법 및 F1-score, AUC와 같은 metric을 적용하여 클래스 간 불균형을 개선
• 5-fold 교차검증을 통해 분류기를 평가하였고,
  이진분류에서는 가장 높은 F1-score로 0.9259를, 다중분류에서는 가장 높은 F1-score로 0.8631을 기록
• 기침 분류기를 스마트폰에 배포하여 비대면으로 효과적인 결핵 또는 COVID-19 검사가 가능할 것