本文主要是介绍便携式脑卒中检测仪是不是离现实不远了？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
摘要：本文介绍一个轻量级人工智能的应用--基于tinyML的便携式低成本脑部微波成像系统。参考资料为DOI： 10.1109/ISCAS46773.2023.10181746
医疗资源从来都是稀缺资源。
我们都经历过在医院CT和核磁共振室外排队的情况。即使您万分紧急，也只能在仅有的一台或者数台机器前排队，而且往往需要将病人从病房转移至位置固定的机器前面。
那么，如果没有在医院，而是在其他的地方呢？
比如在家，您也不确定身边的人是否发生中风？怎么办？
国外一个研究试图利用轻量级人工智能技术，让便携式设备也具备判断脑中风的能力。这种能力的取得依赖于tinyML技术。
根据文章内容，它大致是这样实现的：
为了使用轻量化、价格便宜的硬件采集到我们常见的使用价格昂贵的CT MRI设备才能发现的中风，他们采用的技术是微波。使用类似于测量天线的网络分析仪的原理来进行测量。
采集到的数据再进行进一步的分析和训练。而后就可以达到比较理想的效果了。
花生想说的是，一切生活中我们已经见怪不怪的问题，随着科技的进步都会得到解决。现在我们觉得核磁排队时间长，未来真的未必没有替代它的技术出现。这些新技术，也许就出自处处留心的你。加油！
原文链接：
A TinyML based Portable, Low-Cost Microwave Head Imaging System for Brain Stroke Detection | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
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