DeepCOPD

In diesem Beitrag wird DeepCOPD vorgestellt, ein innovativer Deep-Learning-Ansatz f r die genaue Erkennung von chronisch obstruktiven Lungenerkrankungen (COPD) mithilfe der Atemger uschanalyse. Der vorgeschlagene Ansatz nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, das auf einer Atemger uschdatenbank trainiert wurde, die Keuchen, Knistern und sowohl Knistern als auch Keuchen enth lt. Um die Herausforderung eines kleinen Datensatzes zu bew ltigen, werden innovative Techniken wie ger tespezifisches Feintuning, konkatenationsbasierte Augmentation, Beschneidung von Leerbereichen und intelligentes Auff llen eingesetzt. Diese Techniken erm glichen eine effiziente Nutzung des Datensatzes, was zu einer beeindruckenden Genauigkeit von 90 bis 95 % f hrt. Die Implementierung umfasst eine App mit einer benutzerfreundlichen Oberfl che, die mit HTML, CSS, Flask und Heroku entwickelt wurde. Durch die Nutzung von Deep Learning und der Analyse von Atemger uschen bietet die App eine vielversprechende L sung f r die genaue Erkennung von COPD und stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der berwachung der Atemwegsgesundheit dar. Nutzer k nnen Atemger usche zur COPD-Erkennung in die App hochladen, um die Fr hdiagnose zu verbessern und die Ergebnisse f r die Patienten zu erh hen.