arXiv Artificial Intelligence· Yi Tian, Xiaohuan Chen, Yufei tang, Xinyu Lin, Hongliang Li, Chengbin Hou, Degen Huang, Rongshan Yu·· 18 小时前AI 评分22
RespFocus：用弱监督学习呼吸音分类的时间证据
RespFocus: Learning Temporal Evidence for Weakly Supervised Respiratory Sound Classification
AI 导读
RespFocus 是一个弱监督框架，用多实例学习（MIL）从周期级标签中学习可检查的时间证据并融入分类，在 ICBHI 2017 上取得四分类 Scores 69.55%、在 PedResp2026 上取得 72.91%。研究同时发布 PedResp2026，一个在常规临床环境中采集、带裁定周期级标注的多中心儿科呼吸音队列。证据诊断与匹配的时间干预实验支持所学证据对模型预测的功能性贡献。
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