DigitaLung - Digitales Auskultationssystem zur Differentialdiagnose von Lungenerkrankungen mittels Machine Learning; Teilvorhaben: Datenerarbeitung und Maschinelles Lernen
Abschlussbericht
| dc.contributor.author | Rosenhahn, Bodo | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-11T05:37:18Z | |
| dc.date.available | 2025-11-11T05:37:18Z | |
| dc.date.issued | 2025-11-11 | |
| dc.description.abstract | Als zentraler Bestandteil der klinischen Untersuchung ermöglicht die Auskultation der Lungengeräusche mittels Stethoskop die Erkennung pulmonaler Erkrankungen. Ihr Hauptproblem liegt jedoch in ihrer Subjektivität: Die Beurteilung hängt stark vom individuellen Hörvermögen und der persönlichen Erfahrung des untersuchenden Facharztes ab. Das Ziel des Verbundprojekts DigitaLung besteht darin, die Machbarkeit eines fortschrittlichen Machine Learning-gestützten digitalen Auskultationssystems zu demonstrieren, um weniger erfahreneren Ärztinnen und Ärzten bei der Diagnose zu unterstützen und die Gesundheitsversorgung von Patienten nachhaltig zu verbessern. Das System nutzt multimodale Sensortechnik, um die Diagnose von Atemwegserkrankungen wie Bronchitis, Pneumonie, Asthma, COPD und COVID-19 zu verbessern. | ger |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/25773 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/24790 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | Leibniz Universität Hannover, Institut für Informationsverarbeitung | |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
| dc.subject.ddc | 000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke | |
| dc.subject.other | digitale Lungen-Auskultation | ger |
| dc.subject.other | Diagnose | ger |
| dc.subject.other | Machine Learning | eng |
| dc.subject.other | Lungenerkrankungen | ger |
| dc.subject.sdg | 3 | |
| dc.title | DigitaLung - Digitales Auskultationssystem zur Differentialdiagnose von Lungenerkrankungen mittels Machine Learning; Teilvorhaben: Datenerarbeitung und Maschinelles Lernen | ger |
| dc.title.subtitle | Abschlussbericht | |
| dc.type | Report | |
| dcterms.extent | 23 Seiten | |
| dtf.duration | 01.11.2021-30.04.2025 | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 13GW0554D | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01239349 | |
| tib.accessRights | openAccess |
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