Development of methodology for detection of abnormal functioning region in human external organs using thermogram analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study has established thermography as a potential diagnostic tool for detecting and parameterizing tumors even at the earlier stage from abnormal local surface thermal features captured by high sensitive infrared cameras without known risk of morbidity. Discrepant thermal features originate not only for tumor’s distinguishing physio-bio-thermal features but also for the state of health, resulting in thermography as a useful tool for retrieving information about the tissue’s health, thus an efficient screening tool. Accurate linking between hyper functional tissues and thermal pattern could turn the screening tool into a promising parameterizing tool. Human external organs, for example chest, forearm and breast have been modeled, mimicking their shapes, inhomogeneity and deformations to obtain steady-state thermal feature in the tissue interior at healthy state and the computation is extended for tumors buried into healthy tissues for determining abnormal local surface thermal image. Tumor diagnosis parameters have been forecasted from thermogram using an indirect process involving the optimization process. The study has applied gradient (gradient projection method), non-gradient (pattern search method) and learning based (genetic algorithm) optimization approaches. Feasibility of the proposed technique is investigated for tumors in human organs. The local abnormal thermal feature screens earlier stage tumors out and reveal how tumors affect the thermal behaviour and what particular parameters have significant influence on the thermal image. Influential parameters are applied as optimization variables and their influences are also figured out to determine the gradient matrix for the gradient optimization technique. The study has employed bio-heat equations, heat-source model and Artificial Neural Network as governing equation to develop simulated datasets. The simulated dataset is compared with test thermogram to minimize a cost function. In lieu of clinical thermograms, the study has developed pretend thermogram with enveloping the simulated datasets with ±10% random noise. This research has tailored optimization algorithms for estimating tumor depth, size, blood perfusion rate, thermal conductivity, and metabolism and the obtained results show good accuracy. The estimated parameters are given to a trained network to reconstruct the thermal feature, thus, validates the performance of the proposed methodology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».