Стетоскоп йде в минуле. Слухати серце тепер буде комп'ютер

Прослушіваніе серця стетоскопом - одна з найпоширеніших процедур, яку проходить пацієнт у медичному кабінеті. І було б дивно, якби епоха інформаційних технологій не запропонувала тут нічого нового. Сучасна комп'ютерна модель здатна не тільки точніше діагностувати серцеві проблеми, але і допоможе зменшити відсоток помилок у діагнозі, нерідко здійснюються при використанні звичайного стетоскопа.
Звук серця, що б'ється може багато розповісти про його здоров'я. Медпрацівники можуть швидко виявити шум, пальпітація (прискорене серцебиття) та інші аномалії і потім призначити відповідні всебічні обстеження.
Саміт Арі (Samit Ari) і Гоутам Саха (Goutam Saha) з індійського Інституту Технології в Кхарагпур (Indian Institute of Technology, Kharagpur) розробили методику, здатну автоматично класифікувати набагато більш широкий діапазон серцевих звуків, ніж може почути навіть самий кваліфікований лікар, віртуозно володіє стетоскопом.
Іх підхід заснований на математичному аналізі звукових хвиль, вироблених б'ється серцем, відомим як метод розкладання сігнала за емпіричними модам (Empirical Mode Decomposition, EMD). Цей метод поділяє звуки кожного серцевого циклу на його складові частини, що дозволяє відокремити зацікавив звук від фонових шумів, таких як шуми від руху тіла пацієнта, булькающие внутрішньоутробні звуки і різні зовнішні шуми.
Такім чином, виходить сигнал, сформований на основі двадцяти п'яти різних звукових критеріїв. Отриманий фільтрований сигнал потім прямує в комп'ютерну систему класифікації. Модель класифікації заснована на штучної нейронної мережі, навченої стандартним звукам, пов'язаним з певними діагнозами.
Сістема пройшла серію перевірок, під час яких використовувалося більше сотні різних звуків, що включають в себе звуки нормального серцебиття, звуки серця з численними проблемами клапана і різні фонові шуми. Вчені виявили, що система EMD працює набагато ефективніше у всіх випадках, ніж звичайна електронна система хвильової класифікації серцевих звуків.
По думку дослідників, великий відсоток дипломованих медичних фахівців не може належним чином діагностувати хвороби серця, використовуючи стетоскоп. А слабка чутливість людського вуха до низькочастотних звуків серця робить це завдання ще більш важкою. Автоматична класифікація серцевих звуків, заснована на розробці вчених, допоможе успішно подолати всі ці перешкоди. Наші новостние інформери це запорука, сучасного життя. Ви завжди в курсі всіх подій вашого страни.
Орігінал (на англ. Мовою): Sciencedaily
С этим материалом еще читают:
С дельфинами можно общаться

Как настроить графический планшет

Частое использование ChatGPT связано с одиночеством и эмоциональной зависимостью

Еще из категории технологии:
- Слышишь сигнал — но не видишь машину: скрытая проблема в безопасности электромобилей
- Новые наушники от Anker: шумоподавление, до месяца автономной работы и зарядка для смартфона
- Учёные «замораживают» квантовое движение с помощью лазерного трюка: открытие откроет путь к новым технологиям
- Новое антибактериальное покрытие на основе белка "прыгающих блох" блокирует 100% бактерий
- Технология под рукой: сенсорные экраны смартфонов помогут следить за уровнем гидратации организма
- Эпоха экзафлопсных суперкомпьютеров наступила — что это значит и на что они способны?
- Частое использование ChatGPT связано с одиночеством и эмоциональной зависимостью
- Стартап по натрий-железным батареям готов бросить вызов литий-ионным батареям для долгосрочного хранения энергии
Последние комментарии
Рассылка топовых новостей
Читательский топ
- Таинственная пирамида Амазонии: священная гора Эль Коно может скрывать древние тайны
- Ваш мозг может содержать пластик
- Холодные погружения запускают процесс очистки клеток и могут лечить старение и болезни
- Какие страны увидят солнечное затмение 29 марта — и где будет двойной рассвет
- Апноэ во сне связано с повышенным риском болезни Паркинсона
- Первичные препараты не действуют на 48% людей с депрессией
- Частое использование ChatGPT связано с одиночеством и эмоциональной зависимостью
Комментариев нет. Будьте первым!