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전 세계적으로 출생의 90%에서 회음부 찢어짐이 발생하는 가운데, PELVITRACK 프로젝트는 이를 예측하고 산부인과적 과정에 적응시키며 회음부 재활을 개선하기 위해 회음부 손상을 특성화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 쉽게 수집할 수 있는 이미지와 비디오를 통해 텍스처 기술자를 기반으로 한 예측 분석이 회음부 찢어짐 예방에 도움이 될 수 있습니다. 분수 기반 방법은 서로 다른 시간 스케일에서 요철 또는 복잡성 측면에서 시간 시리즈 차이를 강조하는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. 분수 방법 중에서 Detrended Fluctuation Analysis (DFA)는 주로 시간 시리즈에 적용되어 왔지만, 일부 연구는 이미지와 비디오에 대한 확장을 제안했습니다. 본 논문에서는 회음부 손상 특성화를 목표로 실험적 회음부 이미지 시퀀스에서 2D-DFA를 수행합니다. 전반적 및 국지적 수준에서 초기 결과는 고무적이며 이미지에서 움직임 분석을 위한 2D-DFA의 적합성을 보여줍니다.
Faux 외 (Thu,) 이 질문을 연구했습니다.