智能肺声诊断的研究进展和未来前景:模型,轻量化设计和硬件平台实施
Xudong Lu1, Jiehong Fang2,3, Wan'ang Xiao2,3
1School of Computer and Artificial Intelligence, Beijing Technology and Business University, Beijing, China.
Biomedizinische Technik. Biomedical engineering
|September 19, 2025
概括
对于肺部声音识别的深度学习可以在边缘设备上更快地进行本地诊断. 本次审查涵盖了模型设计,轻量化和硬件部署,用于高级呼吸道疾病监测.
科学领域:
- 医疗信号处理 医疗信号处理
- 医疗保健中的人工智能
- 呼吸系统药物 呼吸系统药物
背景情况:
- 肺部声音是诊断呼吸系统疾病的重要生理信号.
- 深度学习显示出在医学诊断中智能肺部声音识别的前景.
- 在边缘设备上部署模型用于本地,低延迟推断是关键的发展.
研究的目的:
- 系统地审查肺部声音识别和分析过程.
- 专注于肺声分类模型,轻量化设计和硬件部署.
- 探索智能肺部声音识别的未来前景和趋势.
主要方法:
- 对肺部声音识别的基本过程的回顾.
- 对肺声分类的深度学习模型构建的分析.
- 对边缘部署的模型轻量化技术的检查.
- 对嵌入式系统和FPGA的部署进行调查.
主要成果:
- 对于肺部声音识别的深度学习取得了显著进展.
- 主要关注的是部署模型在边缘设备上进行本地推理.
- 在模型轻量化设计和硬件实现方面的进步.
结论:
- 在边缘平台上的硬件和软件共同设计将推进健康监测.
- 智能肺声识别技术提供了广泛的应用前景.
- 本综述为算法研究提供了一个全面的参考,用于硬件实现.
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