Программное обеспечение на основе модели машинного обучения для оценки аускультативных данных легких
нейронная сеть машинное обучение искусственный интеллект фонограммы бот
Разработанное программное обеспечение со встроенной аналитической системой, основанной на нейронных сетях, предназначено для оценки фонограмм легких и обнаружения патологических дыхательных шумов. Для построения модели нейронной сети были использованы библиотеки TensorFlow и Keras. Итоговая модель машинного обучения имеет формат HDF5 (открытый стандарт для хранения и управления большими объемами данных). Программное обеспечение состоит из двух модулей: аналитика данных и создание нейронной сети. Внедрение разработанного программного обеспечения произошло путем его интеграции в виртуального робота/бота PulmoBot (@AlveoBot), доступного в мессенджере Telegram. Бот загружен на VDS сервер и доступен пользователям. Возможности данного программного обеспечения включают в себя классификацию аускультативных данных на три класса (везикулярное дыхание, сухие хрипы и влажные хрипы) с определением процента принадлежности анализируемой фонограммы к определенному классу, добавление загруженных в бота фонограмм в формате mp3 в базу данных PostgreSQL для увеличения обучающей выборки и дальнейшего более глубокого обучения нейронной сети с целью улучшения показателей ее эффективности.
1. Диагностика легочных заболеваний: Программное обеспечение на основе нейронных сетей может использоваться для анализа аускультативных данных, записанных при прослушивании легких пациента. Оно может помочь врачам автоматически обнаруживать признаки различных легочных заболеваний;
2. Скрининг и раннее выявление: Программное обеспечение может использоваться для скрининга большого числа пациентов с целью выявления потенциальных легочных заболеваний. Оно может помочь идентифицировать пациентов, которые требуют дальнейшего обследования и диагностики.
3. Обучение и образование: Программное обеспечение может использоваться в обучении медицинских специалистов и студентов. Оно может предоставлять возможность анализировать и интерпретировать аускультативные данные легких, что помогает развивать навыки диагностики и оценки состояния пациента.
4. Исследования и разработка: Программное обеспечение может быть полезным для исследователей и разработчиков, работающих в области легочных заболеваний. Оно может предоставлять инструменты для анализа больших объемов аускультативных данных и помогать в выявлении новых паттернов и корреляций.
Александр
Лата
Александрович
Исполнитель проекта
Отсутствует
Отсутствует
-
-
РОССИЯ
Александр
Лата
Александрович
Исполнитель проекта
РОССИЯ
76.29.35
Пульмонология
03.02.WE
RESPIRATORY SYSTEM
Александр
Лата
Александрович
РОССИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
СЕРГЕЙ
ПОЛЯКОВ
ГЕННАДЬЕВИЧ
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
Александр
Лата
Александрович
Физическое лицо
РОССИЯ