МЕТОДЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ j

DeepCOPD - инновационный подход на основе глубокого обучения для точного выявления хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) с помощью анализа звуков дыхания. Предлагаемый подход использует модель конволюционной нейронной сети (CNN), обученную на базе данных дыхательных звуков, содержащих хрипы, трески, а также трески и хрипы. Для преодоления проблемы небольшого набора данных используются такие инновационные методы, как тонкая настройка в зависимости от устройства, расширение на основе конкатенации, обрезание пустых областей и интеллектуальное добавление. Эти методы позволяют эффективно использовать набор данных, в результате чего достигается впечатляющая точность от 90 до 95 %.