ഫേഷ്യൽ സ്കാനർ ചർമ്മ വിശകലന യന്ത്രം

1. ഒരേ കാലയളവിൽ വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങളുടെ താരതമ്യം പിന്തുണയ്ക്കുക.ഉദാഹരണത്തിന്, രോഗനിർണ്ണയത്തിൽ, ചർമ്മത്തിന്റെ ഒരേ ലക്ഷണം നിർണ്ണയിക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് 2 വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാം, പിഗ്മെന്റുകളുടെ പ്രശ്നം വിശകലനം ചെയ്യാൻ, നിങ്ങൾക്ക് CPL, UV ചിത്രങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.നഗ്നനേത്രങ്ങൾ കൊണ്ട് കാണാൻ കഴിയുന്ന പിഗ്മെന്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ CPL ചിത്രം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു, കൂടാതെ UV ഇമേജ് നഗ്നനേത്രങ്ങൾക്ക് അദൃശ്യമായ ആഴത്തിലുള്ള പിഗ്മെന്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്നു.
2. ഫലപ്രാപ്തി വാദത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനമായി വ്യത്യസ്ത തീയതികളിലെ ചിത്രങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യാം.ചികിത്സയ്ക്ക് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള ഫോട്ടോകൾ താരതമ്യത്തിനായി തിരഞ്ഞെടുക്കാം, ചികിത്സയ്ക്ക് മുമ്പും ശേഷവും കോൺട്രാസ്റ്റ് ഇഫക്റ്റ് കാണിക്കും.
3. ചിത്രങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് സൂം ഇൻ അല്ലെങ്കിൽ സൂം ഔട്ട് ചെയ്യാം.യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിന്റെ 5 മടങ്ങ് വരെ ഇത് വിശ്രമിക്കാം;സൂം ചെയ്ത ശേഷം, പ്രശ്നത്തിന്റെ ലക്ഷണങ്ങൾ കൂടുതൽ വ്യക്തമായി കാണാൻ കഴിയും.

1, സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്‌സിറ്റി, ചൈനീസ് അക്കാദമി ഓഫ് സയൻസസ്, ജർമ്മനിയിലെ ഹൈഡൽബർഗ് യൂണിവേഴ്‌സിറ്റി എന്നിവയുടെ അൽഗോരിതം സംയോജിപ്പിച്ച് അന്തർദേശീയ തലത്തിൽ മുൻനിരയിലുള്ള AI ലോജിക് അൽഗോരിതങ്ങൾ രൂപീകരിക്കുന്നു.
2, 2 ദശലക്ഷം പിക്സൽ ക്യാമറ ഉപയോഗിക്കുക, ഡേലൈറ്റ്, ക്രോസ് പോളറൈസ്ഡ് ലൈറ്റ്, പാരലൽ പോലറൈസ്ഡ് ലൈറ്റ്, യുവി ലൈറ്റ്, വുഡ്സ് ലൈറ്റ് അഞ്ച് തരം ഒപ്റ്റിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, 3D ടോപ്പോഗ്രാഫി അനാലിസിസ് ടെക്നോളജി, AI സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ഡെർമറ്റോപ്പതി തിരിച്ചറിയൽ.
3, ഡേലൈറ്റ് മാപ്പ്, ധ്രുവീകരണ മാപ്പുകൾ, ബയോളജിക്ക ഗ്രാഫ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു, 3~5 വർഷത്തിന് ശേഷം ചർമ്മത്തിന്റെ പ്രായമാകൽ നില അനുകരിക്കുന്നു.ഇത് ത്വക്ക് രോഗങ്ങൾ, ചർമ്മത്തിന്റെ നിറം, ചർമ്മത്തിന്റെ ഘടന, വാർദ്ധക്യം മുതലായവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
4, അൺലിമിറ്റഡ് ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ്, 3 ദശലക്ഷത്തിലധികം ചിത്ര ഡാറ്റാ ബേസ്, ഉപകരണമോ ഡാറ്റയോ നഷ്ടപ്പെടുമെന്ന ഭയമില്ല.
5, കൃത്യമായ 7 തരത്തിലുള്ള ചർമ്മ വിശകലനം, രോഗലക്ഷണ പ്രകടനം, സംവേദനക്ഷമത, ചുളിവുകളുടെ എണ്ണം, സുഷിരങ്ങളുടെ എണ്ണം, പിഗ്മെന്റേഷൻ, ബ്ലാക്ക്ഹെഡ്സ് പ്രകടനം.
6, ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് സ്വയമേവ റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്‌ടിക്കുക. ഓരോ വ്യവസ്ഥകൾക്കും ഏറ്റവും മികച്ച ഉൽപ്പന്ന പരിഹാരം ഏതാണെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുക.