အသားအရေထိန်းသိမ်းမှုနည်းပညာရဲ့ အလျင်အမြန်ပြောင်းလဲနေတဲ့ ရှုခင်းမှာ တိကျမှုအတွက် လိုအပ်ချက်ဟာ ဘယ်တုန်းကမှ မြင့်မားလာခဲ့တာမဟုတ်ပါဘူး။ ရိုးရှင်းတဲ့ မှန်ဘီလူးမီးအိမ်တစ်လုံးနဲ့ အသားအရေ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် လုံလောက်တဲ့ ခေတ်တွေ ကုန်သွားပါပြီ။ ယနေ့ခေတ်မှာတော့ အသားအရေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစက်ဟာ အရေပြားအထူးကုဆရာဝန်တွေနဲ့ အလှအပဆိုင်ရာဆရာဝန်တွေအတွက် မရှိမဖြစ်ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့ပြီး နက်နဲပြီး အချက်အလက်အခြေပြု လေ့လာဆန်းစစ်မှုတွေကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါတယ်။အရေပြား၏ မျက်နှာပြင်။ အဆင့်မြင့် ပုံရိပ်ဖော်စနစ်များနှင့် ကိုယ်ပိုင် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤစက်များသည် အရေပြားကျန်းမာရေးကို ကျွန်ုပ်တို့ နားလည်ပုံကို ပြောင်းလဲစေပါသည်။
၎င်း၏အဓိကအချက်အနေဖြင့်၊ ခေတ်မီအရေပြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစက်သည် multispectral imaging ၏မူအပေါ်တွင်လည်ပတ်သည်။ မြင်နိုင်သောအလင်းကိုသာမြင်နိုင်သောလူ့မျက်လုံးနှင့်မတူဘဲ၊ ဤကိရိယာများသည် မတူညီသောအလင်းရောင်စဉ်များကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံများကိုဖမ်းယူသည်။ cross-polarized၊ parallel-polarized နှင့် UV မီးများကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် စက်သည်မမြင်နိုင်သောအရေပြားအလွှာများကိုမြင်ယောင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ UV မီးသည်နေရောင်ခြည်ဒဏ်နှင့် porphyrins (ချွေးပေါက်များတွင်ဘက်တီးရီးယားများစုပုံခြင်း) ကိုဖော်ထုတ်ရန်ကူညီပေးပြီး polarized light သည်မျက်နှာပြင်တောက်ပမှုကိုဖယ်ရှားပေးပြီး အသွင်အပြင်နှင့်အရောင်ခြယ်မှုကိုပိုမိုတိကျစွာအကဲဖြတ်သည်။
ဤနယ်ပယ်တွင် ဦးဆောင်တီထွင်သူများထဲမှ တစ်ဦးမှာ မြင့်မားသောတိကျမှုရှိသော အရေပြားရောဂါရှာဖွေရေးနှင့် လူသိများလာသော အမှတ်တံဆိပ် MEICET ဖြစ်သည်။ MEICET ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစက်များသည် တစ်ကြိမ်တည်းတွင် မတူညီသော ရောင်စဉ်ပုံရိပ် ရှစ်ခုအထိ ရိုက်ကူးရန် မူပိုင်ခွင့်ရဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြုသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်သည် သုံးစွဲသူအတွက် ရိုးရှင်းပါသည် - ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏မျက်နှာကို စက်ပစ္စည်းထဲသို့ ထည့်လိုက်သည်နှင့် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း မြင့်မားသော အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ရုပ်ပုံများကို ရိုက်ကူးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ အစစ်အမှန် မှော်ပညာသည် ဆော့ဖ်ဝဲတွင် ဖြစ်ပျက်သည်။
ရုပ်ပုံများကို ရိုက်ကူးပြီးသည်နှင့် MEICET စနစ်သည် မျက်နှာကို မြေပုံဆွဲရန် အဆင့်မြင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် အစက်အပြောက်များ၊ အရေးအကြောင်းများ၊ အသား၊ အပေါက်များနှင့် porphyrins ကဲ့သို့သော သီးခြားအရေပြားပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ပြီး ပမာဏသတ်မှတ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် အစက်အပြောက်တစ်ခုကို ပြသရုံသာမက အမျိုးအစားခွဲခြားသည်။ အလင်းစုပ်ယူမှုနှင့် ရောင်ပြန်ဟပ်မှုဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အညိုရောင်အစက် (မယ်လနင်စုစည်းမှု) နှင့် အနီရောင်အစက် (ရောင်ရမ်းခြင်း သို့မဟုတ် သွေးကြောဆိုင်ရာဒဏ်ရာများ) ကို ခွဲခြားနိုင်သည်။ ဤ RGB (အနီ၊ အစိမ်း၊ အပြာ) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို UV နှင့် Wood's lamp အကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ပြည့်စုံသော “အရေပြားမြေပုံ” ကို ပေးစွမ်းသည်။
ထို့အပြင်၊ ဤအရာများသည်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကိရိယာများအင်္ဂါရပ်တည်နေရာနည်းပညာကို အသုံးပြုပါ။ ဆော့ဖ်ဝဲသည် မျက်လုံး၊ နှာခေါင်းနှင့် ပါးစပ်ကဲ့သို့သော မျက်နှာအမှတ်အသားများကို မှတ်မိပြီး နောက်ဆက်တွဲစကင်န်များသည် ယခင်စကင်န်များနှင့် လုံးဝကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေသည်။ ၎င်းသည် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များအား အရေပြားအခြေအနေများ၏ တိုးတက်မှု သို့မဟုတ် အချိန်နှင့်အမျှ ကုသမှုများ၏ ထိရောက်မှုကို သိပ္ပံနည်းကျတိကျမှုဖြင့် ခြေရာခံနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ MEICET ကိရိယာသည် လက်ရှိပုံရိပ်ကို အခြေခံပုံရိပ်ဖြင့် ထပ်ဆင့်နိုင်ပြီး အပေါက်အရွယ်အစား သို့မဟုတ် အရောင်ခြယ်ဧရိယာ၏ ရာခိုင်နှုန်းလျော့ကျမှုကို ပြသနိုင်ပြီး ထုတ်ကုန်ထိရောက်မှု၏ အထောက်အထားကို ပေးစွမ်းသည်။
Big data ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် နောက်ထပ်အဓိကမူတစ်ခုဖြစ်သည်။MEICET၏ cloud-based စနစ်သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှ အသားအရေအမျိုးအစားများ၏ ကြီးမားသောဒေတာဘေ့စ်နှင့် တစ်ဦးချင်းရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ပေးသည်။ ၎င်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူအား ရောဂါရှာဖွေခြင်းသာမက ဆွေမျိုးအဆင့်သတ်မှတ်ချက်ကိုပါ ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး အသုံးပြုသူအား ၎င်းတို့၏အသားအရေသည် အသက်အရွယ်အုပ်စုတူရွယ်တူများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မည်သို့အိုမင်းလာသည်ကို ပြောပြနိုင်စေပါသည်။
အဆုံးသတ်အနေနဲ့၊အရေပြား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစက်အလင်းပညာနှင့်ဒေတာသိပ္ပံတို့၏ ပေါင်းစည်းမှုကိုကိုယ်စားပြုသည်။ ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်မှုကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် MEICET ကဲ့သို့သော အမှတ်တံဆိပ်များသည် ပမာဏဆိုင်ရာအထောက်အထားများဖြင့် ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ကုသမှုအစီအစဉ်များကို ပေးဆောင်ရန် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များကို စွမ်းဆောင်နိုင်စေပါသည်။ နည်းပညာတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစက်များသည် ဘက်မလိုက်သော အသားအရေထိန်းသိမ်းမှု၏ အုတ်မြစ်အဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေမည်ဖြစ်ပြီး ပိုမိုကျန်းမာသောအသားအရေဆီသို့ ဦးတည်သောလမ်းကြောင်းကို အလင်းပြပေးမည်ဖြစ်သည်။
ပို့စ်တင်ချိန်: ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဖေဖော်ဝါရီလ ၃ ရက်
