Vävnadsbedömning för kroniska sår är grunden för sårklassificering och val av behandlingsmetoder. Flera metoder för bildbehandling har föreslagits för automatisk analys av sårvävnad, men det har funnits en brist i dessa metoder för klinisk praxis. I synnerhet, till synes, alla tidigare metoder har antagit endast 3 vävnadstyper i kroniska sår, medan dessa sår ofta uppvisar 7 distinkta vävnadstyper som närvaro av var och en ändrar behandlingsförfarandet. I detta dokument undersöker vi för första gången klassificeringen av 7 sårvävnadstyper. Vi arbetar med sårspecialister för att bygga en ny databas med 7 typer av sårvävnad. Vi föreslår att använda förtränade djupa neurala nätverk för funktionsextraktion och klassificering på patch-nivå. Vi utför experiment för att visa att vårt tillvägagångssätt överträffar andra toppmoderna metoder. Vi kommer att göra vår databas tillgänglig för allmänheten för att underlätta forskning i sårbedömning.
Nejati et al REF är det enda arbete vi hittade med hjälp av finkorniga djupa neurala nätverk för sårvävnad klassificering.
Fine-Grained Wound Tissue Analysis Using Deep Neural Network
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}