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#Produkttrends
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Haaranalyse: Wie Automatisierung klinische Studien beschleunigt
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Die Bewertung von Haarpflegeprodukten basiert auf zahlreichen Faktoren: Haardichte, Haardurchmesser, Haarwachstum, Haarfarbe, Zustand der Kopfhaut sowie das Vorhandensein von Schuppen und Talg.
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Bislang erforderten diese Analysen eine zeitaufwändige und mühsame manuelle Bearbeitung, insbesondere bei Studien mit einer großen Teilnehmerzahl.
Heute ebnen künstliche Intelligenz und Bildanalyse den Weg für eine neue Generation von Haarauswertungen, die schneller, objektiver und besser reproduzierbar sind.
Die Haarsegmentierung als Kernstück der Automatisierung
Mithilfe automatischer Segmentierungsalgorithmen identifiziert C-Cube Clinical Research jedes einzelne Haar im Bild und unterscheidet es von der Kopfhaut.
Um die volle Kontrolle über die Datenqualität zu behalten, kann der Nutzer die von der Software vorgeschlagene Segmentierung jederzeit korrigieren, indem er ein nicht erkanntes Haar hinzufügt oder eine Fehlerkennung entfernt, bevor die Parameter berechnet werden.
Ein System für viele Anwendungen
Mit der C-Cube CR-Software können Sie die folgenden Haarparameter auswerten:
- Haardichte
- Haardurchmesser
- Haarlänge und Nachwachsen
- Haarpigmentierung
Es ist zudem ohne Weiteres möglich, Parameter im Zusammenhang mit der Kopfhautgesundheit zu bewerten:
• Kopfhauterythem nach der Haarsegmentierung
• Schuppen und Abschuppung auf D-Squame®- oder Corneofix®-Pflastern
• Talg auf Sebutape®- oder Sebufix®-Pflastern
Die Software ermöglicht es dem Benutzer zudem, kreisförmige oder rechteckige Untersuchungsbereiche zu definieren, um die zu analysierenden Bereiche präzise einzugrenzen und die Reproduzierbarkeit der Messungen zu verbessern.
Zuverlässigere Analysen und bessere Standardisierung
Für Studien zum Haarwachstum berechnet die Software zudem einen Homogenitätswert für die Haarrasur. Dieser Indikator hilft dabei, die Qualität der Vorbereitung des Untersuchungsbereichs vor der Analyse zu überprüfen und die Genauigkeit der Haarwachstumsmessungen sicherzustellen.
Durch die Kombination von standardisierter Bildgebung, künstlicher Intelligenz und automatisierten Analysen hilft C-Cube Clinical Research Laboren dabei, die Datenverarbeitungszeit zu verkürzen und gleichzeitig die Robustheit und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu verbessern.
Dieser Ansatz ermöglicht die Gewinnung von mehr Informationen aus einem einzigen Scan und wird den wachsenden Anforderungen moderner Haarstudien gerecht.
Website:
Pixience
