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改善糖尿病脚的卸载
■ The individual is unable to move easily due to old age, having a spinal cord injury, chronic illness, etc ■ Rapid weight loss which may result in the individual having less padding over bony areas ■ Friction or rubbing of the skin on the heel due to ill-fitting shoes being worn ■ Offloading in the management of the diabetes-related foot is “generally understood as relieving pressure from an ulcerated area” (Baker and Osman, 2016).最佳卸载将刺激愈合过程并减少溃疡部位的伤害力。DFU的减少将导致截肢减少，因此卸载和减少截肢的手套手套。然而，对于临床医生来说，至关重要的是，每当从一个区域降低或去除力时，它都会迁移到另一个区域。正如Baker和Osman（2016）所说：“通过使另一个区域超负荷产生新的病变是灾难性的。”如图2所示，压缩的毛毡不会提供卸载，而是增加了脚部其他区域的压力。 应该牢记的是，在周围的戏剧性边缘会给组织带来额外的压力，这可能会导致发作效果或新的溃疡。 重要的是要记住：“卸载的有效性是通过缓解压力和患者对治疗的遵守来判断的”（Cavanagh and Bus，2010年）。正如Baker和Osman（2016）所说：“通过使另一个区域超负荷产生新的病变是灾难性的。”如图2所示，压缩的毛毡不会提供卸载，而是增加了脚部其他区域的压力。应该牢记的是，在周围的戏剧性边缘会给组织带来额外的压力，这可能会导致发作效果或新的溃疡。重要的是要记住：“卸载的有效性是通过缓解压力和患者对治疗的遵守来判断的”（Cavanagh and Bus，2010年）。
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介