バッファロー大学の研究者チームはヘッドフォンと人工知能システムを使用した
EarHealth システムは、内向きのマイク フックを備えたインイヤー ヘッドフォンを使用します。
写真：バッファロー大学
EarHealth システムは次のセットを使用します。内側に向いたマイクを備えた Bluetooth ヘッドフォン。スマートフォン アプリに接続されています。音声信号が耳に送信され、それが外耳道にどのように反射するかをマイクが記録します。これらすべてにより、システムは各ユーザーの固有の内耳形状のプロファイルを作成することができます。
測定値はユーザーが健康なときに取得されます。健康な耳がどのような構造になっているかを理解します。その後、同じテストを定期的に実行して変化を調べます。92 人のボランティアを対象とした人体試験では、システムは内耳の変化をチェックするだけで、耳の形状を変化させる 3 つの一般的な症状を 82.6% の精度で診断しました。
研究者は4つの異なることを特定しましたディープ ラーニング システムが 80% 以上の精度で病理を認識および診断できるように、返された音声信号を変更する状態。
写真: バッファロー大学
ヘッドフォンは 3 つの状態を記録します。耳垢の詰まり、鼓膜の破れ、中耳炎。多くの場合、システムは深刻な問題になるずっと前にそれらを特定しました。
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