纽约州立大学布法罗分校研究职员向导的团队使用蓝牙耳塞和深度学习人工智能体系，通过简朴的非侵入性音频测试诊断三种常见的耳部疾病，该测试使用类似声纳的音频鸣叫来绘制出耳部布局。EarHealth体系使用蓝牙耳塞，
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纽约州立大学布法罗分校研究职员向导的团队使用蓝牙耳塞和深度学习人工智能体系，通过简朴的非侵入性音频测试诊断三种常见的耳部疾病，该测试使用类似声纳的音频鸣叫来绘制出耳部布局。 EarHealth体系使用蓝牙耳塞，上面有朝内的麦克风，与智能手机应用步伐相连。它向耳朵发送一个鸣叫的音频信号，然后麦克风记载该信号如安在耳道中反响，使体系可以或许创建每个用户独特的内耳形状。 研究职员在使用者康健的环境下举行读数，以创建一个基线，然后定期举行同样的测试，以探求厘革。在使用92名志愿者的人体试验中，该体系可以或许对改变耳朵多少形状的三种常见疾病作出诊断，仅仅通过查抄内耳多少形状的厘革，正确率到达82.6%。  该体系确定的三种疾病是：耳垢堵塞，鼓膜破裂，以及被称为中耳炎的常见耳部感染。在许多环境下，它可以或许在它们出现严肃标题之前很长时间就发现它们。 “通过EarHealth，我们开发了我们以为是有史以来第一个基于耳塞的体系，以有用的、可负担的和用户友爱的方式监测耳朵康健状态，”研究的告急作者金展鹏博士说。“由于它有大概非常早地发现这些环境，它可以大大改善许多人的康健状态。” 研究职员表现，他们正在积极进步该体系的正确性，通过查抄耳毛、汗青上的鼓膜炎症和其他因素怎样影响读数。但该体系看起来很有用，代价公道，用户友爱，足以实现定期、超等快速的耳朵查抄的广泛采取。 |
2022-08-07
2022-08-02
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2022-08-01
2022-08-06
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