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Deep-Learning-Techniken Zur Erkennung Von Chronisch Obstruktiven Lungenerkrankungen

af Meenu Vijarania
Deep-Learning-Techniken Zur Erkennung Von Chronisch Obstruktiven Lungenerkrankungen af Meenu Vijarania
Bag om Deep-Learning-Techniken Zur Erkennung Von Chronisch Obstruktiven Lungenerkrankungen

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 %.

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  • Sprog:
  • Tysk
  • ISBN:
  • 9786207294657
  • Indbinding:
  • Paperback
  • Udgivet:
  • 21. marts 2024
  • Størrelse:
  • 152x229x4 mm.
  • Vægt:
  • 100 g.
  • 2-3 uger.
  • 22. januar 2025
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Beskrivelse af Deep-Learning-Techniken Zur Erkennung Von Chronisch Obstruktiven Lungenerkrankungen

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 %.

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