論文の概要: Supervised laser-speckle image sampling of skin tissue to detect very
early stage of diabetes by its effects on skin subcellular properties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10024v1
- Date: Sat, 18 Dec 2021 23:08:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-21 15:43:50.697941
- Title: Supervised laser-speckle image sampling of skin tissue to detect very
early stage of diabetes by its effects on skin subcellular properties
- Title（参考訳）: 早期糖尿病検出のための皮膚組織のレーザースペックル画像サンプリング法の開発 : 皮膚皮下細胞特性に対する効果
- Authors: Ahmet Orun, Luke Vella Critien, Jennifer Carter and Martin Stacey
- Abstract要約: 糖尿病早期発見に応用したレーザースペックル画像サンプリングにおけるK-nearest neighborsアルゴリズムに基づくエキスパートシステムの有効性について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper investigates the effectiveness of an expert system based on
K-nearest neighbors algorithm for laser speckle image sampling applied to the
early detection of diabetes. With the latest developments in artificial
intelligent guided laser speckle imaging technologies, it may be possible to
optimise laser parameters, such as wavelength, energy level and image texture
measures in association with a suitable AI technique to interact effectively
with the subcellular properties of a skin tissue to detect early signs of
diabetes. The new approach is potentially more effective than the classical
skin glucose level observation because of its optimised combination of laser
physics and AI techniques, and additionally, it allows non-expert individuals
to perform more frequent skin tissue tests for an early detection of diabetes.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病早期発見に応用したレーザースペックル画像サンプリングにおけるK-nearest neighborsアルゴリズムに基づくエキスパートシステムの有効性を検討した。
人工知能レーザースペックルイメージング技術の最近の進歩により、波長、エネルギーレベル、画像テクスチャといったレーザーパラメータを適切なAI技術と結びつけて最適化し、皮膚組織の細胞内特性と効果的に相互作用して糖尿病の早期徴候を検出することができる。
新しいアプローチは、レーザー物理学とai技術の最適化された組み合わせにより、古典的な皮膚グルコースレベルの観察よりも効果的であり、また、非熟練の個人が糖尿病の早期発見のためにより頻繁に皮膚組織検査を行うことを可能にする。
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