A Low-Cost Tele-Imaging Platform for Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To design a "low-cost" tele-imaging method allowing real-time tele-ultrasound expertise, delayed tele-ultrasound diagnosis, and tele-radiology between remote peripherals hospitals and clinics (patient centers) and university hospital centers (expert center). MATERIALS AND METHODS: A system of communication via internet (IP camera and remote access software) enabling transfer of ultrasound videos and images between two centers allows a real-time tele-radiology expertise in the presence of a junior sonographer or radiologist at the patient center. In the absence of a sonographer or radiologist at the patient center, a 3D reconstruction program allows a delayed tele-ultrasound diagnosis with images acquired by a lay operator (e.g., midwife, nurse, technician). The system was tested both with high and low bandwidth. The system can further accommodate non-ultrasound tele-radiology (conventional radiography, mammography, and computer tomography for example). The system was tested on 50 patients between CHR Tsevie in Togo (40 km from Lomé-Togo and 4500 km from Tours-France) and CHU Campus at Lomé and CHU Trousseau in Tours. RESULTS: A real-time tele-expertise was successfully performed with a delay of approximately 1.5 s with an internet bandwidth of around 1 Mbps (IP Camera) and 512 kbps (remote access software). A delayed tele-ultrasound diagnosis was also performed with satisfactory results. The transmission of radiological images from the patient center to the expert center was of adequate quality. Delayed tele-ultrasound and tele-radiology was possible even in the presence of a low-bandwidth internet connection. CONCLUSION: This tele-imaging method, requiring nothing by readily available and inexpensive technology and equipment, offers a major opportunity for telemedicine in developing countries.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».