Raspberry Pi-basiertes System zur präzisen Erkennung von Gesichtslähmungen

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Medizinisch überprüft von Carmen Pope, BPharm. Zuletzt aktualisiert am 27. Dezember 2023.

Von Elana Gotkine HealthDay Reporter

MITTWOCH, 27. Dezember 2023 – Ein Raspberry Pi-Gerät mit Laut einer kürzlich in Digital Medicine veröffentlichten Studie können eine Digitalkamera und ein Deep-Learning-Algorithmus Fazialisparese (FP) mit hoher Genauigkeit erkennen.

Es wird darauf hingewiesen, dass Deep Learning die beste Lösung zur Erkennung von FP in Echtzeit ist Mit hoher Genauigkeit verwendeten Ali Saber Amsalam von der Middle Technical University in Bagdad, Irak, und Kollegen ein Raspberry Pi-Gerät mit einer Digitalkamera und einem Deep-Learning-Algorithmus, um ein Echtzeit-Erkennungssystem für FP und zur Bestimmung des Geschlechts eines Patienten vorzuschlagen Alter.

Die Forscher fanden heraus, dass die vorgeschlagene Lösung die Diagnose sowohl für Ärzte als auch für Patienten erleichtert und Teil einer medizinischen Beurteilung sein könnte. Die Studie erreichte eine Genauigkeit von 98 Prozent unter Verwendung eines Datensatzes von 20.600 Bildern, darunter 19.000 Normalbilder und 1.600 FP-Bilder.

„Die diagnostische Genauigkeit des vorgeschlagenen Systems erreichte 98 Prozent“, schreiben die Autoren. „Es wird als zusätzliches medizinisches Diagnosetool für Ärzte, Pflegepersonal und Patienten empfohlen. Die Verwendung dieses Systems durch den Patienten zu Hause im Diagnoseprozess reduziert Peinlichkeit, Aufwand, Zeit und Kosten. Weitere Arbeiten zur Weiterentwicklung des Systems sind im Gange.“ diagnostizieren Sie mehr Erkrankungen >

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Quelle: HealthDay

Gesendet : 2023-12-28 02:15

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