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基于BP神经网络的脸部皮肤图像质量评价
目的:准确方便地进行脸部皮肤质量评价.方法:基于改进的BP神经网络算法,建立脸部皮肤图像质量评价模型,使模型不断学习训练样本中存在的内在模式,训练成功后即可通过各项皮肤指标的输入,输出评价结果.结果:采用23组样本进行实验,评价准确度达95%.结论:该网络模型有较高的评价精度,较低的误差率,具备实用价值.
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皮肤表面检测技术的研究现状与展望
1 引言皮肤表面是人体生理健康状况的一面镜子,如何客观、定量地评价人体皮肤当前状态一直是医学界和化妆品界关注的问题[1].通过测定皮肤的纹理和皱纹变化,是皮肤衰老与抗衰老研究的一个重要手段,为从不同侧面采取抗衰老措施具有指导意义.目前抗衰老防皱类护肤品效能评估较客观的方法之一就是皮肤纹理和皱纹的测定.在已建立的皮肤纹理和皱纹测定方法中,非创伤性检测技术颇受生物医学与化妆品科学家的青睐,通过对皮肤图像的分析处理,能得到皮肤皱纹的量化指标,从而为皮肤衰老与抗衰老的研究和抗衰老类化妆品的客观评估,提供一个简便可行、灵敏可靠的手段[2~3].
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偏振光拍摄技术对皮肤图像颜色参数的影响
皮肤病特别足色素性或损容性皮肤病的临床记录和疗效观察大量使用数字图像摄影技术.由于自然光源摄影存在着日间色温差别、光线角度、摄影参数等影响,因此,为保证图片质量和前后的一致性,临床绛常使用人工光源摄影,包括灯光光源、闪光灯和闪光伞等.使用这些方向性光源特别是强光源时,容易产生人体皮肤表面的光反射图像,即出现类似"眩光"现象,这是由于皮肤的透明角质颗粒和油脂膜形成的镜面反射造成的.
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皮肤镜图像分析技术在阴虱病诊断中的应用
阴虱(pediculus inguinalis)是爬行类寄生虫,不具飞翔和跳跃的能力,需要依靠吸食人的血液生存.阴虱病大多数通过性接触传播,也可通过非性途径传播,比如脱落的阴毛,衣物及寝具传播.1临床以显微镜镜下检出虫体或虫卵为确诊依据.皮肤镜体外常用的一种非侵袭性皮肤图像诊断工具,是皮肤科医生肉眼观察与皮肤病理之间的桥梁.国内目前尚无运用皮肤镜检查阴虱的报道.本文采用皮肤镜对32例阴虱病患者检查结果与临床肉眼观察以及显微镜法进行比较,探讨皮肤镜在阴虱病诊断中的临床意义.