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Enregistrement W4221118660 · doi:10.18280/ts.390137

Acupoint Selection for Autonomous Massage Based on Infrared Thermography

2022· article· en· W4221118660 sur OpenAlexvenueno aff
Jianfeng Shu, Rongtao Ding, Aixiang Jin, Hui Zhu, Shu Chen

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermographyMassageThresholdingMedicineBiomedical engineeringComputer scienceArtificial intelligenceInfraredPathologyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After breast cancer surgery, the patient has difficulty in selecting the acupoints for autonomous massage, due to the changes in muscles and nerves on the affected side. To overcome the difficulty, this paper proposes an acupoint selection method for autonomous massage after breast cancer surgery, based on infrared thermography. Firstly, the contrast of the infrared thermogram was enhanced by image differencing, and the chest region and upper limbs were segmented through global thresholding. Next, temperature specific detection and edge detection algorithms were combined to automatically locate the main chest organs, and the horizontal and vertical axes of the upper limbs, according to the temperature specificity and temperature variation induced by the physiological structure of chest and upper limbs. Furthermore, the main acupoints for autonomous massage were determined, based on their positions relative to the axes of main organs. Experimental results show that our method achieved a positioning accuracy greater than 90.12%. The excellent positioning effect improves the compliance of patients in active rehabilitation.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0060,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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