Deep Learning Method to Predict Wound Healing Progress Based on Collagen Fibers in Wound Tissue
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | He, Juan, Wang, Xiaoyan, Chen, Long, Cai, Yunpeng, Wang, Zhengshan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Deep Multi-Modal Method for Patient Wound Healing Assessment
von: Oota, Subba Reddy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Oota, Subba Reddy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
WoundFormer: Multi-Scale Spatial Feature Fusion for Multi-Class Wound Tissue Segmentation
von: Kabir, Muhammad Ashad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kabir, Muhammad Ashad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Wound Tissue Segmentation in Diabetic Foot Ulcer Images Using Deep Learning: A Pilot Study
von: Dhar, Mrinal Kanti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dhar, Mrinal Kanti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Virtually Objective Quantification of in vitro Wound Healing Scratch Assays with the Segment Anything Model
von: Löwenstein, Katja, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Löwenstein, Katja, et al.
Veröffentlicht: (2024)
WoundNet-Ensemble: A Novel IoMT System Integrating Self-Supervised Deep Learning and Multi-Model Fusion for Automated, High-Accuracy Wound Classification and Healing Progression Monitoring
von: Kiprono, Moses
Veröffentlicht: (2025)
von: Kiprono, Moses
Veröffentlicht: (2025)
Wound3DAssist: A Practical Framework for 3D Wound Assessment
von: Chierchia, Remi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chierchia, Remi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Learning for Wound Tissue Segmentation: A Comprehensive Evaluation using A Novel Dataset
von: Kabir, Muhammad Ashad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kabir, Muhammad Ashad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spatial-Spectral Adaptive Fidelity and Noise Prior Reduction Guided Hyperspectral Image Denoising
von: Xie, Xuelin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xie, Xuelin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis
von: Mousa, Ramin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mousa, Ramin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Learning-Driven Heat Map Analysis for Evaluating thickness of Wounded Skin Layers
von: GR, Devakumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: GR, Devakumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SurgWound-Bench: A Benchmark for Surgical Wound Diagnosis
von: Xu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WoundAmbit: Bridging State-of-the-Art Semantic Segmentation and Real-World Wound Care
von: Borst, Vanessa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Borst, Vanessa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CO2Wounds-V2: Extended Chronic Wounds Dataset From Leprosy Patients
von: Sanchez, Karen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sanchez, Karen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-View Consistent Wound Segmentation With Neural Fields
von: Chierchia, Remi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chierchia, Remi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Learning Based 3D Segmentation: A Survey
von: He, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: He, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2021)
WoundAIssist: A Patient-Centered Mobile App for AI-Assisted Wound Care With Physicians in the Loop
von: Borst, Vanessa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Borst, Vanessa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Assessing Multimodal Chronic Wound Embeddings with Expert Triplet Agreement
von: Kabus, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kabus, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Compositional Zero-shot Learning via Progressive Language-based Observations
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Weakly Supervised and Globally Explainable Learning Framework for Brain Tumor Segmentation
von: Xie, Ruitao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Ruitao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Non-Invasive 3D Wound Measurement with RGB-D Imaging
von: Harkämper, Lena, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Harkämper, Lena, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Study of Data Augmentation Techniques to Overcome Data Scarcity in Wound Classification using Deep Learning
von: Narayanan, Harini, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Narayanan, Harini, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Learning of Semantic Embedding Representations for Diffusion Models
von: Jiang, Limai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Limai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Heterogeneous Skeleton-Based Action Representation Learning
von: Wang, Hongsong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Hongsong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Learning-Based Longitudinal Prediction of Childhood Myopia Progression Using Fundus Image Sequences and Baseline Refraction Data
von: Kang, Mengtian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kang, Mengtian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dual-Imbalance Continual Learning for Real-World Food Recognition
von: Zhang, Xiaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Xiaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SALVE: A 3D Reconstruction Benchmark of Wounds from Consumer-grade Videos
von: Chierchia, Remi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chierchia, Remi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Syn3DWound: A Synthetic Dataset for 3D Wound Bed Analysis
von: Lebrat, Léo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lebrat, Léo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
TriDE: Triangle-Consistent Translation Directions for Global Camera Pose Estimation
von: Chen, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hierarchical Features Matter: A Deep Exploration of Progressive Parameterization Method for Dataset Distillation
von: Zhong, Xinhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Xinhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MM-GTUNets: Unified Multi-Modal Graph Deep Learning for Brain Disorders Prediction
von: Cai, Luhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cai, Luhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Early Explorations of Lightweight Models for Wound Segmentation on Mobile Devices
von: Borst, Vanessa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Borst, Vanessa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Easy to Hard: Progressive Active Learning Framework for Infrared Small Target Detection with Single Point Supervision
von: Yu, Chuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Chuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EPOFusion: Exposure aware Progressive Optimization Method for Infrared and Visible Image Fusion
von: Wang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Monocular Lane Detection Based on Deep Learning: A Survey
von: He, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HistoMet: A Pan-Cancer Deep Learning Framework for Prognostic Prediction of Metastatic Progression and Site Tropism from Primary Tumor Histopathology
von: Chen, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Incorporating Anatomical Awareness for Enhanced Generalizability and Progression Prediction in Deep Learning-Based Radiographic Sacroiliitis Detection
von: Dorfner, Felix J., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dorfner, Felix J., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Recent Deep Learning in Crowd Behaviour Analysis: A Brief Review
von: Yue, Jiangbei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yue, Jiangbei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Progressive Domain Adaptation for Thermal Infrared Object Tracking
von: Li, Qiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Qiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Zero-Shot Multi-modal Large Language Model v.s. Supervised Deep Learning: A Comparative Study on CT-Based Intracranial Hemorrhage Subtyping
von: Wang, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FiffDepth: Feed-forward Transformation of Diffusion-Based Generators for Detailed Depth Estimation
von: Bai, Yunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bai, Yunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
A Deep Multi-Modal Method for Patient Wound Healing Assessment
von: Oota, Subba Reddy, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
WoundFormer: Multi-Scale Spatial Feature Fusion for Multi-Class Wound Tissue Segmentation
von: Kabir, Muhammad Ashad, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Wound Tissue Segmentation in Diabetic Foot Ulcer Images Using Deep Learning: A Pilot Study
von: Dhar, Mrinal Kanti, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Virtually Objective Quantification of in vitro Wound Healing Scratch Assays with the Segment Anything Model
von: Löwenstein, Katja, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
WoundNet-Ensemble: A Novel IoMT System Integrating Self-Supervised Deep Learning and Multi-Model Fusion for Automated, High-Accuracy Wound Classification and Healing Progression Monitoring
von: Kiprono, Moses
Veröffentlicht: (2025)