图像智能细分分析针对糖尿病足使用物联网与虚拟传感的物联网
Chandu Thota1, Dinesh Jackson Samuel2, Mustafa Musa Jaber3
1University of Nicosia, Cyprus, Nicosia, Cyprus.
Big data
|June 8, 2023
概括
一种新方法通过使用虚拟传感和物联网来增强糖尿病足 (DFU) 图像细分,提高准确性和可靠性. 这种方法比现有的DFU识别和预防技术有了显著的进步.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
- 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.
背景情况:
- 糖尿病足 (DFU) 构成了全球卫生挑战,需要有效的预防策略.
- 精确的图像细分对于DFU识别至关重要,但当前的方法面临着不精确和不完整等问题.
- 现有的细分技术往往缺乏临床应用所需的可靠性.
研究的目的:
- 通过物联网 (IoT) 和虚拟传感引入糖尿病足 (DFU) 的高级图像细分分析方法.
- 解决当前DFU细分方法的局限性,旨在提高准确性,可靠性和更深入的图像分析.
- 通过使用多式联络数据集,对拟议方法的性能与现有技术进行评估.
主要方法:
- 为DFU实施一种新的图像细分分析,将物联网和虚拟传感纳入其中.
- 分析了四个范围细分级别:基于区域,基于边缘,基于图像和基于CAD.
- 使用对象共细分用于多式联网数据压缩和语义细分.
主要成果:
- 拟议的模型证明了DFU的优越细分精度,实现了虚拟传感的90.85%和89.03%的得分.
- 与现有方法相比,观察到显著的改进,错误率降低.
- 该系统在现场DFU研究中比深度细分技术提高了59.1%,在智能细分方面取得了显著的收益.
结论:
- 开发的方法为DFU图像细分分析提供了更高的有效性和可靠性.
- 该方法为DFU识别和监控提供了更有效,更准确的工具.
- 基于范围的细分实现了实质性的观察者间可靠性 (73.9%),使用最小的参数.
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