计算咳嗽的方法：用于评估自动咳嗽检测算法性能的事件驱动框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。使用机器学习算法驱动的可穿戴设备检测慢性咳嗽病例中的咳嗽事件数量和时间模式，提供客观数据给临床医生以追踪症状和评估治疗方案。为此，提出使用基于事件的评估指标以及开源的框架来测试算法性能，并提供事件化咳嗽计数的示例和最佳实践指南。
本研究使用智能手表内置麦克风传感器监测咳嗽并检测咳嗽类型。通过研究32名参与者，收集9小时音频数据，使用结构化方法处理数据得到223个阳性咳嗽样本。通过增加技术改进数据集，采用1D CNN模型，非步行状态下准确率达98.49%，步行状态下达98.2%，证明智能手表可以检测咳嗽。研究成功使用聚类技术识别出四种不同类型的咳嗽。
