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Kidney, Ureter, and Bladder (KUB) StudiesKidney, Ureter, and Bladder (KUB) studies are standard diagnostic imaging procedures used to assess the anatomy of the urinary system. They are commonly utilized for patients experiencing abdominal pain or urinary symptoms. By using a simple X-ray of the abdomen, KUB studies can reveal structural and pathological abnormalities within the kidneys, ureters, and bladder. These studies are particularly valuable in diagnosing kidney stones, urinary...
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腫瘍検出のためのハイブリッド進化的方法と画像処理によるスマートIoT

Yan Gao1

  • 1School of Electrical and Mechanical Engineering, Xuchang University, Xuchang, 461000, Henan, China. sherley1982@sina.com.

Scientific reports
|August 24, 2025
PubMed
まとめ

この研究は,効率的な脳腫瘍検出のための霧コンピューティングフレームワークを導入し,エネルギー削減とより速い処理のための強化された進化技術 (HETS-IP) でデータ配置を最適化します. このシステムは腫瘍の分類に 97%の精度を達成しています

科学分野:

  • 医療画像と診断
  • コンピュータ科学と工学
  • 医療情報学

背景:

  • 近代的な医療制度は 効率的で信頼性の高い解決策,進歩と複雑さによる公衆衛生の向上を目指しています
  • 医療サービスの拡大は,大量のデータ,遅延,セキュリティの脆弱性などの課題を導入します.
  • フーグコンピューティングは,端末に近いデータを処理し,レイテンシーを削減し,リアルタイムで応答を可能にすることで,解決策を提供します.

研究 の 目的:

  • 霧をベースにしたスマートヘルスケアインフラの中で 強力な脳腫瘍検出フレームワークを提案します
  • エネルギー効率とレイテンシーに基づいた進化的画像処理技術 (HETS-IP) を使用して霧ノードの配置を最適化します.
  • フレームワークを霧のノードに直接実行することによって,腫瘍検出のリアルタイム処理を強化します.

主な方法:

  • 直接バイナリエンコーディングによる強化された粒子群最適化 (PSO) であるHETS-IPを用いたデータ配置最適化.
  • 前処理 (双方向フィルター),特征抽出 (統計的質感特征),分類 (深層回転神経ネットワーク - CNN) を含む脳腫瘍検出フレームワーク.
  • 伝統的な進化アルゴリズム (ACO,GASA,GA) に対するHETS-IPの比較分析

主要な成果:

キーワード:
データ配置フーグコンピューティング画像処理IoTについて腫瘍の検出

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  • HETS-IPはシミュレーションでACO,GASA,GAよりも優れたパフォーマンスを示しました.
  • HETS-IPは,他のアルゴリズムと比較して,平均的なエネルギー消費 (5~14%) とマズパン (4~11%) の削減を達成しました.
  • 提案されたアプローチは,脳腫瘍の検出において97%の高い精度と96%の精度を達成した.

    • 結論:

    • 開発された霧ベースのフレームワークは,脳腫瘍の検出のためのスマートヘルスケアの課題に効果的に取り組んでいます.
    • HETS-IPは,霧のノード配置のエネルギー効率と処理時間を大幅に改善します.
    • このフレームワークは,脳腫瘍の高度な信頼性と正確な分類を保証し,迅速な医療介入に不可欠です.