Implementation of a Burn Scar Assessment System by Ultrasound Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Tissue injury and its ensuing healing process cause scar formation. In addition to physical disability, the subsequent disfigurements from burns often bring negative psychological impacts on the survivors. Scar hypertrophy and contracture limit the joint motion and body function of the patient. With fast development of the current available technologies regarding the scar therapies, not only the process of wound healing has to be focused, but also the cosmetic and functional outcomes need to be emphasized. Therefore, proper evaluation and assessment of the healing process to nil scar status is highly recommended. However, the currently employed tools for scar evaluation are mostly subjective. For example, Vancouver General Hospital (VGH) scar index uses color, pigmentation, vascularity, pliability, and depth of the scar as dependent variables for scar evaluation. These parameters only estimate the superficial surface of the scar, but they can not evaluate the deeper tissue within dermis. Ultrasound is a safe, inexpensive, and multifunctional technique for probing tissue characteristics. In addition, its resolution is not inferior to other measurement techniques. Although 3D-ultrasound is available in clinical application, it's still not widely used in scar evaluation because of its high cost. In this study, we proposed a system for scar assessment using B-mode ultrasonic technique. By utilizing the reconstruction methods to search the scar border, many characteristic parameters, including depth, area and volume, can be estimated. The proposed method is useful in assisting the clinician to evaluate the treatment effect and to plan further therapeutic strategy more objectively. In this report, the quantitative assessment system was used to evaluate the scar of a seriously burned patient. In order to verify the reliability of systematic reconstruction method, we constructed a phantom to imitate the scar tissue. The results show that it can achieve more than 90% in accuracy.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».