Достижения в области анализа глубокого обучения, способного интерпретировать звуки человеческого тела в медицинских целях, продолжают развиваться. Статья, опубликованная в журнале Sensors, подчеркивает прогресс в области стетоскопии и применения искусственного интеллекта (ИИ). Эти технологии обладают несколькими преимуществами, включая автоматическую запись звуков и диагностику.
Все материалы и статьи для пациентов, читайте!
Своевременное выявление сердечных и дыхательных заболеваний имеет критическое значение для эффективного лечения. Стетоскоп долгие годы использовался для аускультации, позволяя оценить сердечные и дыхательные звуки. Однако этот процесс зависит от опыта врача и может быть субъективным. Сложности в анализе звуков при различных заболеваниях могут привести к неточным диагнозам.
С целью автоматизации обнаружения звуков создана гибридная модель, использующая сверточные нейронные сети (CNN) и алгоритм наилучшего несоответствия (BDF). Эта модель способна классифицировать сердечные и дыхательные нарушения. Эксперименты показали, что она превосходит существующие методы. Также разработан недорогой цифровой стетоскоп, который может быть доступным даже в развивающихся странах.
Эта модель успешно диагностирует 11 видов сердечных и дыхательных заболеваний и может работать на недорогих одноплатных компьютерах. Она была протестирована на данных из различных источников. Авторы надеются, что дальнейшее тестирование в клиниках поможет улучшить ее применение и собрать больше данных для дальнейших исследований.
Все материалы и статьи для пациентов, читайте!
Своевременное выявление сердечных и дыхательных заболеваний имеет критическое значение для эффективного лечения. Стетоскоп долгие годы использовался для аускультации, позволяя оценить сердечные и дыхательные звуки. Однако этот процесс зависит от опыта врача и может быть субъективным. Сложности в анализе звуков при различных заболеваниях могут привести к неточным диагнозам.
С целью автоматизации обнаружения звуков создана гибридная модель, использующая сверточные нейронные сети (CNN) и алгоритм наилучшего несоответствия (BDF). Эта модель способна классифицировать сердечные и дыхательные нарушения. Эксперименты показали, что она превосходит существующие методы. Также разработан недорогой цифровой стетоскоп, который может быть доступным даже в развивающихся странах.
Эта модель успешно диагностирует 11 видов сердечных и дыхательных заболеваний и может работать на недорогих одноплатных компьютерах. Она была протестирована на данных из различных источников. Авторы надеются, что дальнейшее тестирование в клиниках поможет улучшить ее применение и собрать больше данных для дальнейших исследований.