ARSteth: Enabling Home Self-Screening with AR-Assisted Intelligent Stethoscopes
ARSteth: Enabling Home Self-Screening with AR-Assisted Intelligent Stethoscopes
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ARSteth：利用 AR 辅助智能听诊器实现家庭自我筛查
DOI：
10.1145/3583120.3586962
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jiang, Xiaofan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hou, Kaiyuan;Xia, Stephen;Bejerano, Emily;Wu, Junyi;Jiang, Xiaofan
听诊器是医疗保健专业人员使用的最重要的诊断工具之一，通过一个称为听诊的过程来筛查患者的心脏和肺部异常。虽然市场上有数字听诊器可以缓解这一过程，但仍然需要多年的培训才能正确使用这些设备来倾听体内的异常声音。我们提出ARSteth，一个智能听诊器平台，提高了普通人群的听诊器的可访问性，允许任何人在舒适的家中进行听诊。我们的平台利用增强现实（AR），声学智能和人机交互的组合，通过视觉和音频提示动态指导用户将听诊器放置在身体的不同部位（听诊点）。通过用户研究，我们表明，ARSteth，平均而言，可以引导用户在13.2毫米内的最佳听诊点标记的执业医师在13.09秒的每个听诊点。通过指导用户更有效的听诊点，使预防性健康筛查更容易获得和有效的每个人，我们能够实现更高的信心分类心脏杂音。
The stethoscope is one of the most important diagnostic tools used by healthcare professionals, through a process called auscultation, to screen patients for abnormalities of the heart and lungs. While there are digital stethoscopes on the market which ease this process, it still takes years of training to properly use these devices to listen for abnormal sounds within the body. We present ARSteth, an intelligent stethoscope platform that improves the accessibility of stethoscopes for the general population, allowing anyone to perform auscultation in the comfort of their own homes. Our platform utilizes a combination of augmented reality (AR), acoustic intelligence, and human-machine interaction to dynamically guide users on where to place the stethoscope on different parts of the body (auscultation points), through visual and audio cues. Through user studies, we show that ARSteth, on average, can guide users within 13.2 mm from optimal auscultation points marked by licensed physicians in 13.09 seconds for each auscultation point. By guiding users towards more effective auscultation points, make preventative health screening more accessible and effective for everyone we are able to achieve higher confidence on classifying heart murmurs.
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DOI：
10.1145/3417313.3429383
发表时间：
2020-11
期刊：
Proceedings of the 2nd International Workshop on Challenges in Artificial Intelligence and Machine Learning for Internet of Things
影响因子：
--
作者：
S. Xia;Xiaofan Jiang
通讯作者：
S. Xia;Xiaofan Jiang
死亡的定义：当代争议：Stuart J. Youngner、Robert M. Arnold、Renie Schapiro，约翰·霍普金斯大学出版社，巴尔的摩，1999 年，339 页，（布质）54.00 美元
DOI：
--
发表时间：
2000
期刊：
影响因子：
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作者：
R. Leichtentritt
通讯作者：
R. Leichtentritt
SEPTIMU：使用嵌入耳机的传感器进行连续的原位人体健康监测和反馈
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
International Symposium on Information Processing in Sensor Networks
影响因子：
--
作者：
Dezhi Hong;Ben Zhang;Qiang Li;S. Nirjon;Robert F. Dickerson;G. Shen;Xiaofan Jiang;J. Stankovic
通讯作者：
J. Stankovic
人工智能治疗师使用智能家居设备进行日常功能评估和干预
DOI：
10.1145/3560905.3568074
发表时间：
2022
期刊：
SenSys '22: Proceedings of the 20th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems
影响因子：
--
作者：
Nie, Jingping;Zhao, Minghui;Xia, Stephen;Sun, Xinghua;Shao, Hanya;Fan, Yuang;Preindl, Matthias;Jiang, Xiaofan
通讯作者：
Jiang, Xiaofan
aiMSE：迈向基于人工智能的在线心理状态检查
影响因子：
1.6
作者：
Liu, Yanchen;Xia, Stephen;Nie, Jingping;Wei, Peter;Shu, Zhan;Chang, Jeffrey Andrew;Jiang, Xiaofan
通讯作者：
Jiang, Xiaofan