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저자정보
최수영 (한국기계연구원 대구융합기술연구센터 의료기계연구실) 이학 (경북대학교 기계공학부) 박찬용 (한국기계연구원 대구융합기술연구센터 의료기계연구실) 주수빈 (한국기계연구원 대구융합기술연구센터 의료기계연구실) 권오빈 (한국기계연구원 대구융합기술연구센터 의료기계연구실) 이동규 (한국기계연구원 대구융합기술연구센터 의료기계연구실)
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제45권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
109 - 117 (9page)

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: We developed a device that integrates digital otoscope and stethoscope for telemedicine. The integrated device was utilized for the collection of tympanic membrane images and cardiac auscultation data. Data accumulated on the platform serv- er can support real-time diagnosis of heart and eardrum diseases using artificial intelligence. Public data from Kaggle were used for deep learning. After comparing with various deep learning models, the MobileNetV2 model showed superior performance in analyzing tympanic membrane data, and the VGG16 model excelled in analyzing cardiac data. The classification algorithm achieved an accuracy of 89.9% for eardrums data and 100% for heart sound data. These results demonstrate the possibility of diagnosing diseases without the limitations of time and space by using this platform.
#Telemedicine #Digital healthcare platform #Integrated device #Artificial intelligence #EarDrum and heart sound

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