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Enregistrement W4388977366 · doi:10.3390/s23239376

Utility of Thermographic Imaging for Callus Identification in Wound and Foot Care

2023· article· en· W4388977366 sur OpenAlexaff
Faraz Sadrzadeh-Afsharazar, Rose Raizman, Gennadi Saiko

Notice bibliographique

RevueSensors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCallusBiomedical engineeringEpidermis (zoology)Materials scienceThermographyAnatomyMedicineHorticultureInfraredBiologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calluses are thickened skin areas that develop due to repeated friction, pressure, or other types of irritation. While calluses are usually harmless and formed as a protective surface, they can lead to skin ulceration or infection if left untreated. As calluses are often not clearly visible to the patients, and some areas of dead skin can be missed during debridement, accessory tools can be useful in assessment and follow-up. The practical question addressed in this article is whether or not thermal imaging adds value to callus assessment. We have performed a theoretical analysis of the feasibility of thermographic imaging for callus identification. Our analytical calculations show that the temperature drop in the epidermis should be on the order of 0.1 °C for the normal epidermis in hairy skin, 0.9 °C for glabrous skin, and 1.5-2 °C or higher in calluses. We have validated our predictions on gelatin phantoms and demonstrated the feasibility of thermographic imaging for callus identification in two clinical case series. Our experimental results are in agreement with theoretical predictions and support the notion that local skin temperature variations can indicate epidermis thickness variations, which can be used for callus identification. In particular, a surface temperature drop on the order of 0.5 °C or more can be indicative of callus presence, particularly in callus-prone areas. In addition, our analytical calculations and phantom experiments show the importance of ambient temperature measurements during thermographic assessments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
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Résumé présentoui

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