SkinScreen

SkinScreen, LLC.

ဤအက်ပ်အကြောင်း

SkinScreen အပလီကေးရှင်းသည်အထောက်အပံ့တန်ဖိုးအခြေပြုကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရည်မှန်းချက်များ၌အရေပြားကင်ဆာ / အရေပြားကင်ဆာကိုရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်ခွဲခြားခြင်း၌လူ့စွမ်းရည်ကိုတိုးချဲ့သည်။ SkinScreen သည်တိကျမှန်ကန်တိကျသောဖြေရှင်းချက်မှတစ်ဆင့်ကင်ဆာနှင့်ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအသားအရေကိုတွေ့ရှိနိုင်သည်။ ယခင်ကရရှိနိုင်ခဲ့မှုများထက်ပိုမိုမြန်ဆန်။ ပိုမိုတိကျသောဟောကိန်းများကိုခွင့်ပြုရန်အတုထောက်လှမ်းရေး (AI) လက်အောက်တွင်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သောနက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း၏စွမ်းအားကိုဤဖြေရှင်းချက်မှအကျိုးသက်ရောက်စေသည်။ Indescribable Model ဟုခေါ်သောကုန်အမှတ်တံဆိပ်အားဖြင့်၎င်းသည်အစပိုင်းတွင် hyperparameter များဖြင့်အစပြုထားသည့် AI မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်မော်ဒယ်သည်နောင်အနာဂတ်လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမလိုအပ်ဘဲ Datasets များနှင့်အကောင်းဆုံးကိုက်ညီမှုကိုရှာဖွေရန်ကိုယ်တိုင်လေ့ကျင့်သည်။ လက်ရှိတွင်ဤတွေ့ရှိချက်ကိုအရေပြားအထူးကုဆရာ ၀ န်သို့မဟုတ်နည်းပညာကျွမ်းကျင်သူမှ ABCDE (Asymmetry, Border irregregularity, Colour, Diameter, Evolution) ဟုခေါ်သည့် heuristic ချဉ်းကပ်မှုဖြင့်ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်သည်။

SkinScreen သည်စျေးကွက်ရှိအခြားနည်းလမ်းများထက်ကွဲပြားခြားနားမှုများစွာပေးထားသည်။

၁။ အသုံးပြုသူလုံခြုံမှုရှိစေရန်သေချာစေရန် - နောက်ဆုံးပေါ် MobileNetV2 ဗိသုကာလက်ရာကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် AI မော်ဒယ်သည်အသုံးပြုသူ၏စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင်လည်ပတ်နိုင်ပြီးမည်သည့်ရုပ်ပုံများကိုမဆိုအခြားဖြေရှင်းချက်များနှင့်မတူဘဲ SkinScreen ဆာဗာများသို့ပြန်ပို့ရန်မလိုအပ်ပါ။

၂။ အရေပြားပြတ်တောက်မှုရှိ / မရှိကိုစစ်ဆေးပါ - AI အသားအရေရှာဖွေတွေ့ရှိမှုဆိုင်ရာအဖြေများအနေဖြင့်ပုံတွင်အစရှိသည့်အရေပြားကိုတွေ့ရှိခြင်းရှိမရှိကိုမစစ်ဆေးပါ။ သူတို့ကအရေပြားကိုတွေ့ရှိရပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကယ်၍ အသုံးပြုသူသည်သစ်ကုလားအုတ်၏ပုံတစ်ပုံကိုပေးလျှင်သူတို့၏ဖြေရှင်းချက်များသည်ပုံကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသည်။ SkinScreen ၏ခေတ်မီဆန်းပြားသည့် AI ပုံစံသည်ခွဲခြားခြင်းမပြုမီအရေပြားကိုတွေ့ရှိနိုင်ခြင်းရှိမရှိစစ်ဆေးနိုင်သည်။

၃။ အရေပြားကိုပိုမိုတွေ့ရှိခြင်း - အရေပြားကိုတွေ့ရှိသောအသုံးများသည့်ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအရေအတွက် ၉ ခု (Actinic Keratoses, Angioma, Basal Cell Carcinoma, Dermatofibroma, Melanocytic nevus, Melanoma, Seborrheic keratoses, Squamous Cell Carcinoma) SkinScreen နှင့်ဆက်သွယ်သောလူပုဂ္ဂိုလ်တစ် ဦး ချင်းစီအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သောတုံ့ပြန်ချက်များကိုပေးပါ။ ထို့ပြင်ကျွန်ုပ်တို့ထောက်ပံ့သည့်အရေပြားကိုတွေ့ရှိရပါသည်။

၄။ ပိုမိုမြင့်မားသောတိကျမှုနှင့်တိကျမှုနှုန်းများကိုပေးပါ - ကျွန်ုပ်တို့သည်ပိုမိုမြင့်မားသောတိကျမှန်ကန်မှုနှင့်တိကျသောနှုန်းများကိုပြီးမြောက်စေရန်နှစ်ဆသောချဉ်းကပ်မှုများကိုအသုံးပြုသည်။ ပုံတွင်အရေပြားပြတ်တောက်ခြင်းရှိ / မရှိကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ပထမတန်းစား Classifier ကိုကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည်။ သို့ဆိုလျှင်အသားအရေကိုတွေ့ရှိရသောဖြစ်နိုင်ချေ ၃ ခုနှင့်၎င်းတို့နှင့်ဆက်စပ်သောဖြစ်နိုင်ခြေများကိုကျွန်ုပ်တို့ပြန်လည်ပေးနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း AI မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသောပုံပေါင်း ၁၈၀,၀၀၀ မှတစ်ဆင့်ပြုလုပ်နိုင်သည်။

၅။ အချိန်နှင့်တပြေးညီတုန့်ပြန်မှုပေးပါ - SkinScreen သည်အသုံးပြုသူအားရလဒ်များကိုပျမ်းမျှအားဖြင့်နှစ်စက္ကန့်အတွင်းပြန်ပေးနိုင်သည်။ အနိမ့်အမြင့်နှင့်တိကျမှုတိကျမှုနှင့်စီးပွားဖြစ်တိုးမြှင့်မှုအနည်းငယ်သာရှိသော MobileNetV2 ဗိသုကာအားမြှင့်တင်ခြင်းအားဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်ရလဒ်များကိုအသုံးပြုသူအားအချိန်မီအသိပေးနိုင်သည်။

၆။ အသုံးပြုရလွယ်ကူသည့်ကိရိယာများကိုထောက်ပံ့ပါ။ - SkinScreen ၏မတူညီသောပလက်ဖောင်းများသည်အသုံးပြုသူများအားထိုကိရိယာနှင့်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကိုကူညီနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူ၏နောက်ခံနှင့်ကျွမ်းကျင်မှုမည်သို့ပင်ရှိစေကာမူအရေပြားကိုတွေ့ရှိရပါသည်။

အသစ်များ

- Updated to align with latest SDK (v36)