![](/images/graphics-bg.png)
Trichoscopy of Alopecia Areata: Hair Loss Feature Extraction and Computation Using Grid Line Selection and Eigenvalue
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recently, the hair loss population, alopecia areata patients, is increasing due to various unconfirmed reasons such as environmental pollution and irregular eating habits.
In this paper, we introduce an algorithm for preventing hair loss and scalp self-diagnosis by extracting HLF (hair loss feature) based on the scalp image using a microscope that can be mounted on a smart device.
We extract the HLF by combining a scalp image taken from the microscope using grid line selection and eigenvalue.
First, we preprocess the photographed scalp images using image processing to adjust the contrast of microscopy input and minimize the light reflection.
Second, HLF is extracted through each distinct algorithm to determine the progress degree of hair loss based on the preprocessed scalp image.
We define HLF as the number of hair, hair follicles, and thickness of hair that integrate broken hairs, short vellus hairs, and tapering hairs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Seo, Sunyong& Park, Jinho. 2020. Trichoscopy of Alopecia Areata: Hair Loss Feature Extraction and Computation Using Grid Line Selection and Eigenvalue. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139536
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Seo, Sunyong& Park, Jinho. Trichoscopy of Alopecia Areata: Hair Loss Feature Extraction and Computation Using Grid Line Selection and Eigenvalue. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139536
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Seo, Sunyong& Park, Jinho. Trichoscopy of Alopecia Areata: Hair Loss Feature Extraction and Computation Using Grid Line Selection and Eigenvalue. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139536
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139536
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)