Computerized Color Formulation for African‐Canadian People Requiring Facial Prostheses: A Pilot Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to investigate the effectiveness of spectrophotometry and a computerized color formulation system to predict pigment formulas for color mixing silicone elastomer to match the skin color of African-Canadian people. MATERIALS AND METHODS: In a prospective study, reflectance spectrophotometery was used to measure the skin color of 19 African-Canadian subjects. The spectral data for each subject was used in a computerized color formulation system to predict colorants required to mix silicone elastomer to match each subject's skin color. Delta-E values were recorded for each silicone sample in comparison to the subject's skin measurement. An analysis of variance was used to determine significance among variables, and a Tukey HSD post hoc test was used to assess paired comparisons. RESULTS: Delta-E decreased with iterative mixes of colored silicone for each subject, and pigment loading increased with iterative mixes. Delta-E values for the third iterative mix (fourth and final sample) ranged between 1.49 and 8.82. CONCLUSION: Spectrophotometry and computerized color formulation provide a foundation in the color matching procedure for facial prostheses that offers objectivity to an otherwise subjective task. Through further study of spectrophotometry and computerized color formulation, and with the development of pigment databases appropriate for the African-Canadian population, it may be possible to establish a precise and repeatable color matching system that predicts required colorants and controls metamerism.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle