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Enregistrement W2018868600 · doi:10.5430/jbgc.v3n3p1

Evaluation of wound healing process based on texture image analysis

2013· article· en· W2018868600 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Graphics and Computing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTexture (cosmology)SegmentationArtificial intelligenceProcess (computing)Image textureComputer scienceFractal dimensionFractal analysisImage segmentationImage processingComputer visionWound healingMathematicsMedicinePattern recognition (psychology)Biomedical engineeringFractalSurgeryImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wound healing rate remains an interesting and important issue, in which modern imaging techniques have not yet given a definitive answer. In order to guide better therapeutic interventions, a better understanding of the fundamental mechanisms driving tissue repair are required. The wound healing rate is primarily quantified by the rate of change of the wound’s surface area. The objective of this work is to establish a standardized and objective technique to assess the progress of wound healing in wounds appearing on patient’s feet, by means of texture image analysis. Image pre-processing, segmentation, texture and geometrical analysis together with visual expert’s evaluation were used to assess the wound healing process. A total of 77 digital images from 11 different subjects with foot wounds were taken every third day, for 21 days, by an inexpensive digital camera under different lighting conditions. The images were intensity normalized, and wounds were automatic segmented using a segmentation system based on snakes. From the segmented wounds, 56 different texture features and 4 different geometrical measures were extracted in order to identify features that quantify the rate of wound healing. Texture features that may indicate the progression of wound healing process were identified. More specifically, certain texture features increase (mean, contrast, roughness and radial sum), while some other texture features decrease (sum of squares variance, sum variance, sum average, entropy, coarseness, EE-laws texture energy measures and the Hurst coefficients for fractal dimension one and two analysis) with the progression of the wound healing process. These features were found to be significantly different at an observed time point during the wound healing process, when compared to previous different time points, and this could be used to indicate the rate of wound healing. No significant differences were found for all geometrical measures extracted from the wounds between different time points. Based on the results of this study, it is suggested that some texture features might be used to monitor the wound healing process, thus reducing the workload of experts, provide standardization, reduce costs, and improve the treatment quality for patients. The simplicity of the method also suggests that it may be a valuable tool in clinical wound evaluation. A larger scale study is needed to establish the application in clinical practice and for computing texture features and geometrical measures that may provide information for better and earlier differentiation of the wound healing process. Future work will incorporate additional texture features and geometrical measures for assessing the wound healing process in order to be used in the real clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle