DEEP-LEARNING-TECHNIKEN ZUR ERKENNUNG VON CHRONISCH OBSTRUKTIVEN LUNGENERKRANKUNGEN - Vijarania, Meenu;Gupta, Swati
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DeepCOPD, ein innovativer Deep-Learning-Ansatz zur präzisen Erkennung von chronisch obstruktiven Lungenerkrankungen (COPD) mithilfe der Atemgeräuschanalyse. Der vorgeschlagene Ansatz nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, das auf einer Atemgeräuschdatenbank trainiert wurde, die Keuchen, Knistern und sowohl Knistern als auch Keuchen enthält. Um die Herausforderung eines kleinen Datensatzes zu bewältigen, werden innovative Techniken wie gerätespezifisches Feintuning, konkatenationsbasierte Augmentation, Beschneidung von Leerbereichen und intelligentes Auffüllen eingesetzt. Diese…mehr

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Produktbeschreibung
DeepCOPD, ein innovativer Deep-Learning-Ansatz zur präzisen Erkennung von chronisch obstruktiven Lungenerkrankungen (COPD) mithilfe der Atemgeräuschanalyse. Der vorgeschlagene Ansatz nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, das auf einer Atemgeräuschdatenbank trainiert wurde, die Keuchen, Knistern und sowohl Knistern als auch Keuchen enthält. Um die Herausforderung eines kleinen Datensatzes zu bewältigen, werden innovative Techniken wie gerätespezifisches Feintuning, konkatenationsbasierte Augmentation, Beschneidung von Leerbereichen und intelligentes Auffüllen eingesetzt. Diese Techniken ermöglichen eine effiziente Nutzung des Datensatzes und führen zu einer beeindruckenden Genauigkeit von 90 bis 95 %.
Autorenporträt
Dr. Meenu VijaraniaAssoziierte Professorin, Abteilung CSEK.R Mangalam Universität Gurgaon.Dr. Swati GuptaAußerordentliche Professorin, Fachbereich CSEK.R Mangalam Universität Gurgaon.