Mirror: Embedded AI Mirror for Thermal Tumor Screening and Remote Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents mIRror, a modular intelligent mirror system designed to support autonomous tumor screening through thermal imaging in both clinical and remote settings.The system integrates embedded long-wave infrared (LWIR) sensing, real-time thermal preprocessing, lightweight convolutional neural inference, and onboard result visualization within a compact edge device.Its design addresses key challenges in accessibility, repeatability, and privacy, offering an alternative to conventional imaging methods in low-resource or decentralized environments.The clinical workflow is structured around standardized thermal acquisition protocols that ensure consistent patient positioning, controlled environmental conditions, and reproducible image capture.The processing chain encompasses thermal calibration, region-of-interest segmentation, and real-time classification executed locally on embedded hardware.This configuration enables low-latency inference without reliance on external servers, preserving data confidentiality and supporting future scalability.To validate the system's diagnostic module, six lightweight convolutional models-including MobileNetV2, MobileNetV3 (Small and Large), EfficientNetB0, EfficientNetV2B0, and NASNetMobile-were trained and evaluated using the publicly available DMR-IR dataset.Models were assessed using AUC-ROC, precision-recall metrics, and statistical significance testing via the Friedman test and Nemenyi post-hoc analysis.MobileNetV3-Large demonstrated superior performance (AUC = 0.99) with consistent interpretability through Smooth Grad-CAM++ visualizations.While hardware prototyping is ongoing, these results provide a proof-of-concept for mIRror's embedded diagnostic capabilities.The modular architecture is designed to support future extensions, including federated learning for secure collaborative training and digital twin integration for individualized monitoring.Together, these components position mIRror as a scalable platform for AI-assisted thermal diagnostics.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».