智慧型手機三色測量法：用於常見脈搏血氧儀解剖部位的膚色分析
智慧型手機影像技術在控制環境光線和相機設定的情況下，可以成為一種經濟有效且標準化的膚色評估方法，特別適用於改善脈搏血氧儀的準確性。
일반적인 맥박 산소 측정 부위에서 피부색 분석을 위한 스마트폰 삼자극계 비색계측법
스마트폰 카메라를 사용하여 피부색을 정확하게 측정하고 분석할 수 있으며, 이는 의료 환경에서 맥박 산소 측정의 정확성을 개선하고 피부색 편향을 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
一般的なパルスオキシメトリ測定部位における肌の色調分析のためのスマートフォンを用いた三刺激値測色法
スマートフォンカメラを用いた測色法は、適切な設定を適用すれば、特にパルスオキシメトリの精度向上と臨床診断における肌の色調によるバイアスへの対処という文脈において、肌の色調評価に有効である可能性がある。
Smartphone-Based Skin Tone Analysis Using Tristimulus Colorimetry for Improved Pulse Oximetry Accuracy: A Proof-of-Concept Study
Smartphone cameras, under controlled lighting and exposure settings, can accurately assess skin tone using tristimulus colorimetry, potentially improving the accuracy of pulse oximetry readings and addressing racial bias in healthcare.
多模式皮膚病檢測與分類方法：結合圖像和患者敘述以提高診斷準確率
結合圖像和患者敘述的多模式深度學習方法能有效提高皮膚病診斷的準確率。
피부 질환 감지 및 분류를 위한 멀티모달 접근 방식: 이미지와 환자 설명을 결합한 딥러닝 모델
이 연구는 이미지와 환자의 설명을 결합하여 26가지 피부 질환을 분류하는 딥러닝 모델을 제안하며, 의료 접근성을 향상시키고 진단 정확도를 높일 수 있는 가능성을 제시합니다.
皮膚疾患の検出と分類に対するマルチモーダルアプローチ
画像データと患者 narratives を組み合わせたマルチモーダルアプローチにより、皮膚疾患の診断精度を大幅に向上させることができる。
A Multimodal Deep Learning Approach to Skin Disease Detection and Classification Using Images and Patient Narratives
Combining image analysis with patient narratives through a novel deep learning approach significantly improves the accuracy of AI-driven skin disease diagnosis.
miRNA-29透過調控細胞黏附和細胞外基質沉積來改善皮膚修復
miRNA-29透過直接調控細胞黏附和細胞外基質沉積相關基因的表達，在皮膚修復過程中發揮重要作用，抑制miRNA-29可以促進傷口癒合。
miRNA-29의 억제를 통한 피부 재생 개선: 새로운 표적 및 기능 규명
miRNA-29를 억제하면 피부 세포의 부착 및 세포외 기질 생성이 향상되어 피부 재생이 개선될 수 있습니다.
