디지털 트윈 모델: 개인 맞춤형 건강 관리를 위한 실시간 감정 인식 시스템

의료 분야에서 감정 인식(ER)은 최근 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 기술의 발전으로 인해 상당한 관심을 받고 있습니다. 실시간의 개인에 대한 디지털 트윈과 함께하는 ER 시스템은 물리적 실체의 능력을 모니터링하고 이해하며 개선하는 것을 촉진하며, 개인 맞춤형 건강 관리를 위한 삶의 질과 웰빙을 개선하기 위한 지속적인 입력을 제공합니다. 하지만 이러한 ER 시스템을 실시간으로 구축하는 것은 제한된 데이터셋, 가림 및 조명 문제, 중요한 특징 식별, 감정의 잘못된 분류 및 높은 구현 비용과 같은 기술적 도전과제를 포함합니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 웹 카메라를 사용하여 실시간으로 이미지를 획득하고 처리함으로써 간단하고 효율적이며 적응 가능한 ER 시스템을 구축했습니다. 또한 우리는 인간의 건강에 위협을 주는 질병으로 이어지기 전에 최상의 개인 맞춤형 건강 관리 치료를 제공하기 위해 예측 결과를 분석하고 테스트할 수 있는 ER 시스템과 디지털 트윈 설정을 결합한 엔드 투 엔드 프레임워크를 제안합니다. 우리가 제안한 ER 시스템은 정확성을 저해하지 않고도 짧은 교육 시간에 유망한 결과를 달성했습니다. 따라서 실시간으로 의료 센터에서 환자의 건강 상태 모니터링, 생명을 위협하는 질병의 조기 진단, 그리고 긴급 상황에서 환자에게 가장 효과적인 치료를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.