????????

В данной статье представлен DeepCOPD - инновационный подход глубокого обучения для точного определения 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 %. Реализация включает в себя приложение с удобным интерфейсом, разработанное с использованием HTML, CSS, Flask и Heroku. Используя глубокое обучение и анализ дыхательных звуков, приложение предлагает перспективное решение для точного определения ХОБЛ, обеспечивая значительный прогресс в мониторинге здоровья дыхательных путей. Пользователи могут загружать в приложение аудиозаписи дыхательных звуков для выявления ХОБЛ, что способствует ранней диагностике и улучшению состояния пациентов.