Este documento apresenta o DeepCOPD, uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a dete o precisa da Doen a Pulmonar Obstrutiva Cr nica (DPOC) utilizando a an lise do som respirat rio. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respirat rios contendo sibilos, crepita es e tanto crepita es quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados, s o utilizadas t cnicas inovadoras, como o ajuste fino espec fico do dispositivo, o aumento baseado na concatena o, o recorte de regi es em branco e o preenchimento inteligente. Estas t cnicas permitem uma utiliza o eficiente do conjunto de dados, resultando numa precis o impressionante de 90% a 95%. A implementa o inclui um aplicativo com uma interface amig vel desenvolvida usando HTML, CSS, Flask e Heroku. Ao tirar partido da aprendizagem profunda e da an lise de sons respirat rios, a aplica o oferece uma solu o promissora para a dete o precisa da DPOC, proporcionando avan os significativos na monitoriza o da sa de respirat ria. Os utilizadores podem carregar udios de sons respirat rios para a aplica o para dete o de DPOC, melhorando o diagn stico precoce e melhorando os resultados dos pacientes.
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