Development of Wound Status Scoring Support System Based on Machine Learning of Wound Image Database

基于伤口图像数据库机器学习的伤口状态评分支持系统的开发

• 批准号: 20K21700
• 负责人: MORI Taketoshi
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-07-30 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K21700/
• 关键词: 看護工学; 画像認識; 画像識別; 褥瘡; 深層学習; ディープラーニング; リアルワールドデータ; 看護理工学; スキンテア; 機械学習

项目成果

Segmentation of Pressure Ulcer Images for Estimation of Wound Status Using Residual Convolutional Neural Network

使用残差卷积神经网络分割压疮图像以估计伤口状态

• 发表时间: 2021
• 作者: SooIn Kang;Taketoshi Mori
• 通讯作者: Taketoshi Mori

Skin tear classification using machine learning from digital RGB image

使用机器学习对数字 RGB 图像进行皮肤撕裂分类

• DOI: 10.1016/j.jtv.2021.01.004
• 发表时间: 2021
• 期刊: Journal of Tissue Viability
• 影响因子: 2.5
• 作者: Nagata Takuro;Noyori Shuhei S.;Noguchi Hiroshi;Nakagami Gojiro;Kitamura Aya;Sanada Hiromi
• 通讯作者: Sanada Hiromi

スキン-テア重症度自動推定手法の開発：機械学習手法の検討.

自动皮肤撕裂严重程度估计方法的开发：机器学习方法的检查。

• 发表时间: 2020
• 作者: 野寄 修平;長田 拓朗;野口 博史;仲上 豪二朗;北村 言;真田 弘美.
• 通讯作者: 真田 弘美.

東京大学次世代知能科学研究センター Webページ

东京大学下一代智能科学研究中心网页

Pressure ulcer segmentation to record wound size using recurrent residual convolutional neural network

使用循环残差卷积神经网络进行压疮分割以记录伤口大小

• 发表时间: 2021
• 作者: SooIn Kang;Taketoshi Mori
• 通讯作者: Taketoshi Mori