Este documento apresenta o DeepCOPD, uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a deteção precisa da Doença Pulmonar Obstrutiva Crónica (DPOC) utilizando a análise do som respiratório. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respiratórios contendo sibilos, crepitações e tanto crepitações quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados, são utilizadas técnicas inovadoras, como o ajuste fino específico do dispositivo, o aumento baseado na concatenação, o recorte de regiões em branco e o preenchimento inteligente. Estas técnicas permitem uma utilização eficiente do conjunto de dados, resultando numa precisão impressionante de 90% a 95%. A implementação inclui um aplicativo com uma interface amigável desenvolvida usando HTML, CSS, Flask e Heroku. Ao tirar partido da aprendizagem profunda e da análise de sons respiratórios, a aplicação oferece uma solução promissora para a deteção precisa da DPOC, proporcionando avanços significativos na monitorização da saúde respiratória. Os utilizadores podem carregar áudios de sons respiratórios para a aplicação para deteção de DPOC, melhorando o diagnóstico precoce e melhorando os resultados dos pacientes.
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
EUR 9,70 per la spedizione da Germania a Italia
Destinazione, tempi e costiDa: moluna, Greven, Germania
Condizione: New. Codice articolo 1609733193
Quantità: Più di 20 disponibili
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 56 pp. Portugiesisch. Codice articolo 9786207510351
Quantità: 2 disponibili
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Este documento apresenta o DeepCOPD, uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a deteção precisa da Doença Pulmonar Obstrutiva Crónica (DPOC) utilizando a análise do som respiratório. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respiratórios contendo sibilos, crepitações e tanto crepitações quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados, são utilizadas técnicas inovadoras, como o ajuste fino específico do dispositivo, o aumento baseado na concatenação, o recorte de regiões em branco e o preenchimento inteligente. Estas técnicas permitem uma utilização eficiente do conjunto de dados, resultando numa precisão impressionante de 90% a 95%. A implementação inclui um aplicativo com uma interface amigável desenvolvida usando HTML, CSS, Flask e Heroku. Ao tirar partido da aprendizagem profunda e da análise de sons respiratórios, a aplicação oferece uma solução promissora para a deteção precisa da DPOC, proporcionando avanços significativos na monitorização da saúde respiratória. Os utilizadores podem carregar áudios de sons respiratórios para a aplicação para deteção de DPOC, melhorando o diagnóstico precoce e melhorando os resultados dos pacientes.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Portugiesisch. Codice articolo 9786207510351
Quantità: 1 disponibili
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este documento apresenta o DeepCOPD, uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a deteção precisa da Doença Pulmonar Obstrutiva Crónica (DPOC) utilizando a análise do som respiratório. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respiratórios contendo sibilos, crepitações e tanto crepitações quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados, são utilizadas técnicas inovadoras, como o ajuste fino específico do dispositivo, o aumento baseado na concatenação, o recorte de regiões em branco e o preenchimento inteligente. Estas técnicas permitem uma utilização eficiente do conjunto de dados, resultando numa precisão impressionante de 90% a 95%. A implementação inclui um aplicativo com uma interface amigável desenvolvida usando HTML, CSS, Flask e Heroku. Ao tirar partido da aprendizagem profunda e da análise de sons respiratórios, a aplicação oferece uma solução promissora para a deteção precisa da DPOC, proporcionando avanços significativos na monitorização da saúde respiratória. Os utilizadores podem carregar áudios de sons respiratórios para a aplicação para deteção de DPOC, melhorando o diagnóstico precoce e melhorando os resultados dos pacientes. Codice articolo 9786207510351
Quantità: 1 disponibili