슬롯 사이트 (WPI) 연구원이 이끄는 팀Emmanuel AguNIH (National Institutes of Health)에 의해 $ 2,458,174가 수여되어 사진, 열 이미지 및 알고리즘을 사용하여 가정에서 환자의 열린 상처 감염을 감지하는 스마트 폰 앱을 개발했습니다.
왼쪽부터 연구원 Peder Pedersen, Bengisu Tulu, Emmanuel Agu 및 Diane Strong
DIWD (Deep Infected Wound Detector)는 현장의 방문 간호사 및 기타 보건 종사자가 당뇨병 성 궤양, 압력 소매, 절개, 외상 관련 부상 및 기타 상처에 대한 특수 치료가 필요한 환자를 신속하게 식별 할 수있게합니다. 배관공이 사용하는 것과 같은 열 카메라가 장착 된 스마트 폰에 배치 된이 앱은 의료 종사자들이 불필요한 의료 진료 의뢰를 줄이고, 치료 지연 및 절단으로 이어지는 잘못된 치료 결정을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 Harold L. Jurist '61 및 Heather E. Jurist Dean 교수 인 Agu는 말했다.컴퓨터 과학과.
집이나 원격 위치에서 환자를 방문 할 때 상처를 시각적으로 평가하기가 어려울 수 있습니다. 상처는 종종 의사의 사무실에서만 제거 될 수있는 죽은 피부와 파편으로 가려져 있기 때문입니다. "피부 아래의 조직의 온도 변화를 감지 할 수있는 열 이미지와 사진을 결합함으로써, 우리는 보건 종사자들이 상처를 더 잘 평가하고 환자를 의료 전문가에게 추천할지 여부를 결정하는 데 도움이되는 도구를 개발할 것입니다.".
AGU와 연구 팀은 딥 러닝 컴퓨터 모델을 훈련하여 상처의 열 이미지와 결합 된 약 1,500 개의 사진에서 감염을 감지 할 것입니다. 일부 사진 및 열 이미지는 기존 데이터 세트에서 가져옵니다. 새로운 데이터는 UMass Chan Medical School의 연구원들이 사진과 상처의 열 이미지를 포함하여 수집 할 것입니다. 그런 다음 팀은 스마트 폰 앱을 프로그래밍하고 약 100 명의 환자에 대한 연구에서 기술을 검증 할 것입니다.
