Mori cinema
Реклама

Волгоградские учёные создали нейросеть для определения типа дыхания

Волгоградские учёные создали нейросеть для определения типа дыхания
ФОТО: https://ru.freepik.com

Модель искусственного интеллекта, которая позволяет автоматически определять тип дыхания при терапии лёгких, разработана специалистами Волгоградской инновационной лаборатории анализа и управления данными (V.I.S.D.O.M.) ВолгГТУ.

Как сообщает МТВ.ОНЛАЙН со ссылкой на РИА.Новости, результаты исследования волгоградских учёных были опубликованы в журнале Algorithms.

Специалисты кафедры программного обеспечения автоматизированных систем уверены, что их разработка станет полезным дополнением в реабилитации людей с патологиями дыхательной системы. Доказано, что дыхательные тренировки - один из важнейших элементов реабилитации, кроме того они оказывают благотворное влияние на общее укрепление организма.

В волгоградском политехе создали уникальную модель ИИ, которая дает возможность организовать эффективные тренировки даже в домашних условиях.

- Чтобы обучить компьютер определять тип дыхания, что является отправной точкой в программе тренировок, нам пришлось самостоятельно сформировать обширный набор данных, записывая, как человек дышит при брюшном типе дыхания, при грудном или смешанном. Аналогичных систем сегодня в мире нет, – уверяет заведующая кафедрой программного обеспечения автоматизированных систем ВолгГТУ Юлия Орлова.

Определить тип дыхания с помощью данной модели можно как с использованием системы захвата движения, так и с помощью данных обычной цифровой камеры. Эксперименты методики уже показали, что в более чем 80% случаев нейросеть справляется с поставленной перед ней задачей.

Отмечается, что исследование учёных ВолгГТУ проведено при частичной поддержке по программе "Приоритет-2030".

Подписывайтесь на МТВ.ОНЛАЙН в Дзен-Новостях, чтобы первыми узнавать все новости Волгограда и области.

Все видео МТВ.онлайн публикуются также на RUTUBE — не забудьте подписаться на наш канал!

Читайте также:

Реклама

За кадром

Реклама

Популярно

Самое кликабельное

Лента новостей

Архив новостей