Icke-invasiva medicinska ingrepp är vanligtvis att föredra framför deras invasiva motsvarigheter i det medicinska samhället. Anemi undersöka genom palpebral conjunktiva är en bekväm noninvasive förfarande. Förfarandet kan automatiseras för att minska den medicinska kostnaden. Vi föreslår en anemi undersöka tillvägagångssätt genom att använda en Kalman filter (KF) och en regressionsmetod. Den traditionella KF används ofta i tidsberoende applikationer. Här har vi modifierat den traditionella KF för tidsoberoende data i medicinska applikationer. Vi beräknar helt enkelt medelvärdet av den röda komponenten i bilden palpebral conjunktiva som vår igenkänningsfunktion och använder en sanktion regressionsalgoritm för att hitta en icke-linjär kurva som bäst passar data från funktionsvärden och motsvarande nivåer av hemoglobin (Hb) koncentration. För att utvärdera det föreslagna tillvägagångssättet och flera relevanta tillvägagångssätt föreslår vi ett riskvärderingssystem, där hela Hb-spektrumet är uppdelat i högrisk-, lågrisk- och tveksamma intervall för anemi. Det tveksamma intervallet innehåller Hb-tröskeln, t.ex. 11 g/dL, som separerar anemi och nonanemi. Ett misstänkt prov är det prov som faller inom det tveksamma intervallet. För blodbrist screening syfte, skulle vi vilja ha så mindre misstänkta prover som möjligt. De experimentella resultaten visar att den modifierade KF minskar antalet misstänkta prover avsevärt för alla de metoder som beaktas här.
Den nyhet som införs i REF gäller användningen av ett kombinerat tillvägagångssätt baserat på ett modifierat Kalmanfilter och en regression av påföljderna, vilket effektivt minskar antalet misstänkta fall.
A Kalman Filtering and Nonlinear Penalty Regression Approach for Noninvasive Anemia Detection with Palpebral Conjunctiva Images