Impact of Imaging Protocols on Thermal Detection of Pressure Injuries: Threshold versus Deep Learning Across Skin Tones
Este estudio demuestra que los modelos de aprendizaje profundo superan significativamente a los enfoques tradicionales basados en umbrales en la detección de lesiones por presión simuladas mediante termografía, logrando una precisión robusta y equitativa en diversos tonos de piel y protocolos de imagen al aprovechar los gradientes térmicos espaciales en lugar de las diferencias de temperatura fijas.