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J-GLOBAL ID：202002272663096944   整理番号：20A2615861

セルフケアのための外科的創傷評価システム【JST・京大機械翻訳】

Surgical Wounds Assessment System for Self-Care

著者 (6件)： Chen Yung-Wei (Department of Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Hsu Jui-Tse (Graduate Institute of Biomedical Electronics and Bioinformatics, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Hung Chih-Chieh (Department of Computer Science and Information Engineering, Tamkang University, New Taipei City, Taiwan) ,  Wu Jin-Ming (Department of Surgery, College of Medicine, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Lai Feipei (Graduate Institute of Biomedical Electronics and Bioinformatics, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Kuo Sy-Yen (Department of Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 50  号： 12  ページ： 5076-5091  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 効果的な外科的創傷治療の重要性は,過小評価できない。外科的創傷を不良に管理することは,多くの重篤な合併症を引き起こす可能性がある。したがって,特別な医療機器なしで外科的創傷の状態を確保するために,患者と医療専門家の両方を助けることができる患者フレンドリーなセルフケアシステムを開発する必要性を提起する。本論文では,セルフケアのための外科的創傷評価システムを提案した。提案システムは,モバイルデバイスを用いて,患者の外科的創傷画像を捉えるように設計され,これらの画像を分析用にアップロードする。画像処理と機械学習技術を結合して,提案方法は4つの相から成る。最初に,画像を,各スーパーピクセルが類似の色分布の画素を含むスーパーピクセルに分割した。第二に,皮膚に対応するこれらのスーパーピクセルを同定し,接続した皮膚スーパーピクセルの面積を導出した。第3に,皮膚と創傷の間の組織差の観察に基づいて,この領域から外科的創傷を抽出する。最後に,外科的創傷の状態と症状を評価する。広範な実験結果を実行した。提案方法によって,90%以上の状態評価結果は正しく,91%以上の症状評価結果は実際の診断と一致した。さらに,事例研究を提供し,このシステムの利点と限界を示した。これらの結果は,このシステムが実際のセルフケアシナリオで良好に機能できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像処理 ,  画素 ,  医療従事者 ,  *事例研究 ,  合併症
準シソーラス用語： *セルフケア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： セルフケア ,  外科的創傷 ,  評価システム