基于智能手机多输入工作流的机器学习无创血红蛋白水平估计
机器学习
2020-12-01 v1 计算机视觉与模式识别
人机交互
图像与视频处理
摘要
我们提出了一种低成本的无创医疗系统，用于测量患者的血红蛋白水平，并可作为贫血的初步诊断测试。该系统结合图像处理、机器学习和深度学习技术来开发预测模型以测量血红蛋白水平。这是通过对患者的甲床、睑结膜和舌头的颜色分析实现的。该预测模型随后被封装在一个医疗应用中。该应用加快了数据收集并促进了模型的主动学习。它还包含针对每位患者的模型个性化校准，有助于持续监测患者的血红蛋白水平。在使用数据验证该框架后，它可作为高度准确的贫血初步诊断测试。
引用
@article{arxiv.2011.14370,
title = {A smartphone based multi input workflow for non-invasive estimation of haemoglobin levels using machine learning techniques},
author = {Sarah and S. Sidhartha Narayan and Irfaan Arif and Hrithwik Shalu and Juned Kadiwala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.14370},
year = {2020}
}