基于Web服务平台提供的自动化疼痛点识别算法:仪器验证研究
Corrado Cescon1, Giuseppe Landolfi2, Niko Bonomi2
1Rehabilitation Research Laboratory 2rLab, Department of Business Economics, Health and Social Care, University of Applied Sciences and Arts of Southern Switzerland, Via Violino 11, Manno, 6928, Switzerland, 41 586666442.
JMIR mHealth and uHealth
|August 27, 2024
概括
疼痛图纸 (PDs) 的数字扫描使用负担得起的设备是准确的. 一个新的网络平台可靠地分析来自各种扫描仪的PD,确保肌肉骨疼痛研究的数据质量.
科学领域:
- 肌肉骨疼痛研究研究
- 数字健康技术数字健康技术
- 医学成像分析分析 医学成像分析
背景情况:
- 了解肌肉骨疼痛机制是有效治疗的关键.
- 疼痛图 (PD) 是疼痛强度和位置的自我报告措施.
- 与传统方法相比,数字PDs需要验证可用性和可靠性.
研究的目的:
- 为了评估网络平台在分析各种数字设备扫描的PD的准确性.
- 为了确认简单,价格实惠的移动设备可以在没有数据丢失的情况下获得PD.
主要方法:
- 在身体图表上生成了带有彩色圆圈和形状的PD.
- 在A4纸上打印的PD与QR码进行对齐.
- 使用平板扫描仪,智能手机和虚拟扫描器应用程序扫描PD.
主要成果:
- 所有设备都准确地识别了高和度的颜色.
- 在所有设备中,疼痛点的百分比误差低于20%.
- 观察到误差百分比和斑点大小之间的负相关性 (R=-0.237;P=.04).
结论:
- 一个网络平台可以准确地分析来自各种数字扫描仪的PD.
- 具有成本效益的移动设备适用于PD采集,而不会影响数据质量.
- 使用该平台进行标准化扫描可以提高PD分析的效率和一致性.
关键词:
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