呼吸音は、呼吸の健康状態や呼吸器系疾患の重要な指標です。人が呼吸する際に発する音は、空気の流れ、肺組織内の変化、および肺内の分泌物の位置と直接関係しています。例えば、喘鳴音は、患者が閉塞性気道疾患（喘息や慢性閉塞性肺疾患（COPD）など）を患っている一般的な兆候です。

デジタル聴診器やその他の録音技術を使用して、これらの音を録音することができます。これらのデジタルデータは、喘息、肺炎、細気管支炎などの呼吸器系疾患を機械学習を用いて自動診断する可能性を開きます。

呼吸音データベースは、ポルトガルとギリシャの2つの研究グループによって作成されました。これには、10秒から90秒までの長さが異なる920の注釈付きレコーディングが含まれています。これらの録音は126人の患者から収集されました。合計で5.5時間の録音があり、6898の呼吸サイクルが含まれています。そのうち、1864個はクラックル音を含み、886個は喘鳴音を含み、506個はクラックル音と喘鳴音の両方を含んでいます。データには、きれいな呼吸音のほか、実生活の状況を模した雑音の入った録音も含まれています。患者には、子供、成人、高齢者といったすべての年齢層が含まれています。

データセットには以下が含まれます：

• 920個の.wav音声ファイル

• 920個の注釈付き.txtファイル

• 各患者の診断をリストしたテキストファイル

• ファイル名の命名形式を説明するテキストファイル

• 91個の名前をリストしたテキストファイル（filename_differences.txt）

• 各患者の人口統計情報を含むテキストファイル

注意：

filename_differences.txtは、このデータセットの作成者が元のファイル命名スクリプトに誤りを発見した後に名前が修正されたファイルのリストです。現在は無視して構いません。

概要

 人口統計情報ファイルには6つの列があります：
  - 患者番号
  - 年齢
  - 性別
  - 成人のBMI（kg/m2）
  - 子供の体重（kg）
  - 子供の身長（cm）

各音声ファイル名は、アンダースコア（_）で区切られた5つの要素に分かれています。

1. 患者番号（101、102、...、226）
2. 録音インデックス
3. 胸部の位置
      a. 気管（Tc）
      b. 前胸部左側（Al）
      c. 前胸部右側（Ar）
      d. 後背部左側（Pl）
      e. 後背部右側（Pr）
      f. 側胸部左側（Ll）
      g. 側胸部右側（Lr）
4. 取得モード
     a. 逐次/単チャンネル（sc）
     b. 同時/マルチチャンネル（mc）
5. 録音機器
     a. AKG C417Lマイク（AKGC417L）
     b. 3M Littmann Classic II SE聴診器（LittC2SE）
     c. 3M Litmmann 3200電子聴診器（Litt3200）
     d.  WelchAllyn Meditron Master Elite電子聴診器（Meditron）

注釈付きテキストファイルには4つの列があります：
- 呼吸サイクルの開始（秒）
- 呼吸サイクルの終了（秒）
- クラックル音の有無（有=1、無=0）
- 喘鳴音の有無（有=1、無=0）

診断ファイルで使用される略語は以下の通りです：
- COPD：慢性閉塞性肺疾患
- LRTI：下気道感染症
- URTI：上気道感染症

引用

論文：自動分類の開発のための呼吸音データベース

Rocha BM、Filos D、Mendes L、Vogiatzis I、Perantoni E、Kaimakamis E、 Natsiavas P、Oliveira A、Jácome C、Marques A、Paiva RP （2018） Precision Medicine Powered by pHealth and Connected Health（pp. 51 - 55）。 Springer、シンガポール。

https://eden.dei.uc.pt/~ruipedro/publications/Conferences/ICBHI2017a.pdf

参照ウェブサイト

• http://www.auditory.org/mhonarc/2018/msg00007.html

• http://bhichallenge.med.auth.gr/

謝辞

このデータセットを公開してくれた、ポルトガルのコインブラ大学、ポルトガルのアベイロ大学、およびギリシャのテッサロニキのアリストテレス大学の研究チームに深く感謝いたします。

着想

• 呼吸器系疾患を分類するモデルを構築する。

• 録音にクラックル音、喘鳴音、またはその両方が含まれているかどうかを検出するモデルを構築する。

• 注釈付けは時間のかかる作業です。呼吸音の録音を自動的に注釈付けするモデルを作成する。

• あなたのモデルをTensorflow.jsウェブアプリとしてデプロイし、世界中のどこからでもアクセスできるようにする。

• 生体電子工学 - Arduinoを使って独自のデジタル聴診器を作ることはできますか？将来的に発明家になりたい人には、この動画が貴重な実践的なアドバイスを与えてくれます： https://www.youtube.com/watch?v=jo1cQ-ga2MI

写真はPixabayのvoltamaxによるものです。