Review of Biomedical Applications of Contactless Imaging of Neonates Using Infrared Thermography and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
The sick preterm infant monitoring is an intriguing job that medical staff in Neonatal Intensive Care Units (NICU) must deal with on a daily basis. As a standards monitoring procedure, preterm infants are monitored via sensors and electrodes that are firmly attached to their fragile and delicate skin and connected to processing monitors. However, an alternative exists in contactless imaging to record such physiological signals (we call it as Physio-Markers), detecting superficial changes and internal structures activities which can be used independently of, or aligned with, conventional monitors. Countless advantages can be gained from unobtrusive monitoring not limited to: (1) quick data generation; (2) decreasing physical and direct contact with skin, which reduces skin breakdown and minimizes risk of infection; and (3) reduction of electrodes and probes connected to clinical monitors and attached to the skin, which allows greater body surface-area for better care. This review is an attempt to build a solid ground for and to provide a clear perspective of the potential clinical applications of technologies inside NICUs that use contactless imaging modalities such as Visible Light Imaging (VLI), Near Infrared Spectroscopy (NIRS), and Infrared Thermography (IRT).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».