数字肺病实践与声肺成像利用人工智能:未来的前景使用双微波声学传感和成像

科学领域:

• 肺部病理学 肺部病理学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 呼吸系统疾病是全球主要的健康负担.
• 传统的肺声音听觉是主观和可变的.
• 技术的进步对于改善诊断至关重要.

研究的目的:

• 审查肺声生理学,录音和人工智能驱动的分析方法.
• 探索人工智能在数字肺病学中的潜力.
• 突出AI在诊断呼吸系统疾病中的作用.

主要方法:

• 对肺部声音起源和生理学的审查.
• 分析历史和现代的学技术.
• 检查用于声音处理的AI和机器学习模型.

主要成果:

• 肺部的声音源于肺部内的动荡的空气流.
• 人工智能模型,包括神经网络和深度学习,在分析肺部声音方面表现有前途.
• 发现了喘,COVID-19,石棉病和间歇性肺部疾病的潜在应用.

结论:

• 人工智能集成到肺声分析中提供了一条超越主观听觉的道路.
• 呼吸声的实时分析可以改变临床肺病学.
• 需要对人工智能驱动的呼吸声分析进行进一步的研究.