Laut einer kürzlich veröffentlichten Studie kann ein Raspberry Pi-Gerät mit einer Digitalkamera und einem Deep-Learning-Algorithmus Fazialisparese (FP) mit hoher Genauigkeit erkennen BioMedInformatics.
Ali Saber Amsalam von der Middle Technical University in Bagdad, Irak, und seine Kollegen stellten fest, dass Deep Learning die beste Lösung für die Erkennung von FP in Echtzeit mit hoher Genauigkeit ist, und verwendeten ein Raspberry Pi-Gerät mit einer Digitalkamera und einem Deep-Learning-Algorithmus, um eine Lösung vorzuschlagen Echtzeit-Erkennungssystem für FP und zur Bestimmung des Geschlechts und Alters eines Patienten.
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 anhand 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.
Mehr Informationen:
Ali Saber Amsalam et al., Automatische Gesichtslähmung, Alters- und Geschlechtserkennung mit einem Raspberry Pi, BioMedInformatics (2023). DOI: 10.3390/biomedinformatics3020031
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Zitat: Raspberry Pi-basiertes System zur genauen Erkennung von Fazialisparese (2023, 31. Dezember), abgerufen am 31. Dezember 2023 von https://medicalxpress.com/news/2023-12-raspberry-pi-based-accurate-facial-palsy.html
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