Catalyzing Healthcare Advancements: Integrating IoT-Driven Smart Systems and Deep Learning for Precision Breast Cancer Detection in Telemedicine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Timely detection and treatment of serious diseases, including cancer, are crucial for saving lives and improving longevity.The Internet of Medical Things (IoMT) holds promise for enhancing healthcare by enabling real-time disease identification through automated image analysis.However, integrating large deep learning models with IoMT devices poses challenges.Objective: This study aims to develop an efficient deep learning model, "EffiPathNet," specifically designed for analyzing histopathological images with a focus on achieving both accuracy and speed.Method: EffiPathNet was developed to address the challenges associated with large models and to ensure compatibility with IoMT imaging devices.The model was tested on a reputable histopathological image dataset, evaluating its accuracy, speed, and computational requirements.Result: EffiPathNet achieved an average accuracy of 97.79% and a 0.987 F1 score, demonstrating its exceptional ability to accurately classify histopathological images.The model's lightweight design, requiring only a few kilobytes in size, enhances its compatibility with IoMT imaging devices.Main Findings: The study highlights EffiPathNet's efficacy in accurately classifying histopathological images and its potential for integration with IoMT devices.The lightweight design further enhances its suitability for practical IoMT applications.Conclusion: EffiPathNet emerges as a promising solution for real-time disease identification in histopathological images, combining high accuracy with computational efficiency.Its compatibility with IoMT devices suggests its potential for practical implementation in healthcare settings, contributing to timely and effective medical interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».