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J-GLOBAL ID：201702259606987897   整理番号：17A1269635

術後創傷分析の実現【Powered by NICT】

Implementation of post-operative wound analytics

著者 (5件)： Zeng Yi-Chong (Data Analytics Technology and Applications Research Institute, Institute for Information Industry, Taiwan, R.O.C.) ,  Liao Kuan Hao (Data Analytics Technology and Applications Research Institute, Institute for Information Industry, Taiwan, R.O.C.) ,  Wang Chu-Hsuan (Data Analytics Technology and Applications Research Institute, Institute for Information Industry, Taiwan, R.O.C.) ,  Lin Yuling (Data Analytics Technology and Applications Research Institute, Institute for Information Industry, Taiwan, R.O.C.) ,  Chang Wen-Tsung (Data Analytics Technology and Applications Research Institute, Institute for Information Industry, Taiwan, R.O.C.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCE-Taiwan  ページ： 93-94  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨床手術後の創傷感染は主にヒト観察により行った。このタイプの研究が臨床医や看護師に余分の仕事を加えるだけでなく,性質にも主観的である。医師が患者の進行を追跡するための店外術後監視機構に依存している。本論文では,筆者らの方式はスマートモバイルデバイスに基づく術後創傷分析,創傷の自動創傷検出と感染状態認識を組み合わせた医師を支援するために紹介した。創傷検出のためのカラー正規化,ロバストなエッジ検出,皮膚色検出を統合した。,創傷画像は感染状態認識のための重複ブロック,特徴抽出と機械学習を用いたに分けられる。実験結果は,提案した方式が術後創傷分析における高精度を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エッジ検出 ,  機械学習 ,  感染 ,  看護師 ,  正規化 ,  創傷感染 ,  画像 ,  *医師 ,  ロバスト性 ,  ヒト ,  特徴抽出 ,  患者
準シソーラス用語： 肌色 ,  臨床医 ,  *外科的創傷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 看護,看護サービス  (GB07000G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 創傷 ,  分析