Multi‐Wound Classification: Exploring Image Enhancement and Deep Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wounds contribute to 30%–42% of hospital visits and 9% of deaths but remain underreported in Africa. Diseases and surgeries increase wound prevalence, especially in rural areas where 27%–82% of people live, and health facilities are poor or non‐existent. This research aims to design a disease‐related wound classification model for online diagnosis and telemedicine support for traditional health practitioners and village health workers. This paper focuses on wounds from diabetic ulcers, pressure ulcers, surgery, and venous ulcers. The approaches used included Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) with machine and deep learning models, Discrete Wavelet Transformations (DWT) with a novel Gated Wavelet Convolutional Neural Network (CNN) model, and FixCaps, an improved version of Capsule Networks utilizing Convolutional Block Attention Module (CBAM) to reduce spatial information loss. The performance metrics showed similar results for the first two approaches, but FixCaps was the most proficient, with accuracy, precision, recall, and F‐score of 93.83%, 95.41%, 88.63%, and 90.93% respectively. FixCaps had trainable parameters of about 8.28 MB compared with the 195.64 MB of the Gated Wavelet CNN Model.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».