Impact of Imaging Protocols on Thermal Detection of Pressure Injuries: Threshold versus Deep Learning Across Skin Tones
Cette étude démontre que les modèles d'apprentissage profond surpassent considérablement les approches traditionnelles basées sur des seuils dans la détection des escarres simulées par imagerie thermique, en atteignant une précision robuste et équitable à travers diverses teintes de peau et protocoles d'imagerie variables en exploitant les gradients thermiques spatiaux plutôt que des différentiels de température fixes.