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基于咳嗽声音和视觉变换器的可靠呼吸疾病诊断
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种统一框架，通过评估多种深度学习模型，解决了基于咳嗽声音的呼吸疾病诊断方法的数据规模限制和模型性能不足的问题。实验结果显示该方法在COVID-19和慢性阻塞性肺疾病的分类任务中表现优异，其AUROC达到了92.5%。
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关键要点
- 本研究提出了一种统一框架，解决了基于咳嗽声音的呼吸疾病诊断方法的数据规模限制和模型性能不足的问题。
- 通过评估多种深度学习模型，结合自监督和监督学习的大规模咳嗽数据集进行分类。
- 实验结果显示该方法在COVID-19和慢性阻塞性肺疾病的分类任务中表现优异。
- 该方法的AUROC达到了92.5%，超越了以往研究的表现。
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