Wyszukiwarka
Abstrakt
Choroby układu oddechowego człowieka od zawsze były obciążeniem dla całego społeczeństwa. Sytuacja stała się szczególnie trudna po wybuchu pandemii COVID-19. Jednak nawet teraz nierzadko zdarza się, że ludzie konsultują się ze swoim lekarzem zbyt późno, już po niepożądanym rozwinięciu się choroby. W celu ochrony pacjentów przed ciężką chorobą płuc, zaleca się jak najwcześniejsze wykrycie wszelkich objawów zaburzających pracę układu oddechowego. W artykule przedstawiono wczesny prototyp urządzenia, który przypomina cyfrowy stetoskop. Przeprowadza on automatyczną analizę oddechu, poza rejestrowaniem cykli oddechowych. Dodatkowo urządzenie ma funkcję powiadamiania użytkownika (np. przez smartfon) o konieczności udania się do lekarza na bardziej szczegółowe badanie. Dźwiękowe nagranie cykli oddechu przekształcane jest na dwuwymiarową macierz za pomocą współczynników cepstrum w skali melowej (MFCC). Taka macierz jest analizowana przez sztuczną sieć neuronową. W wyniku przeprowadzonych badań stwierdzono, że najlepsze z otrzymanych rozwiązań prezentowanej sieci neuronowej osiągnęło pożądaną dokładność i wysoką precyzję.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
strony 74 - 79,
ISSN: 1230-3496 - Język:
- polski
- Rok wydania:
- 2022
- Opis bibliograficzny:
- Kowalczuk Z., Czubenko M., Bosak M.: System diagnostyki oddechowej oparty na konwolucyjnych sieciach neuronowych// Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne -Vol. 1,iss. 3 (2022), s.74-79
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.15199/59.2021.3.3
- Źródła finansowania:
-
- Publikacja bezkosztowa
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 88 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Neural Networks, Support Vector Machine and Genetic Algorithms for Autonomous Underwater Robot Support
- J. Balicki,
- J. Masiejczyk,
- P. Przybecki
- + 1 autorów