MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390450633 · doi:10.18280/ts.400636

Massage Acupoint Positioning Method of Human Body Images Based on Transfer Learning

2023· article· en· W4390450633 sur OpenAlexvenueno aff
Chao Zhang, Qian Wu, Ju Wang, Liyan Yang, Hongxia Zhang

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeople's Government of Jilin Province
Mots-clésMassageTransfer of learningComputer scienceArtificial intelligenceComputer visionTransfer (computing)MedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional Chinese massage therapy is a very popular method to stay healthy, which regulates body balance, alleviates fatigue, and prevents diseases by massaging specific acupoints.Although computer vision has been increasingly applied in traditional Chinese medicine, related study of acupoint positioning is still insufficient.The existing acupoint positioning methods mainly rely on manual labeling and rule matching, which often require a large amount of manual intervention with limited accuracy.Therefore, this study proposed a massage acupoint positioning method of human body images based on transfer learning.The massage acupoint meridian and collateral positioning principle of human body images was presented.Using the integrated deep belief network model as a pre-trained model, a feasible transfer learning model was established through fine-tuning and feature mapping.The experimental results verified that the proposed method was effective.Relevant research results provide useful references for research in related fields.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,295 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTraitement du signalMême sujetTraditional Chinese Medicine StudiesTravaux en français237 207