DeepCOPD: detecção de DPOC usando aprendizado profundo
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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 e...
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.
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