A physiologically-based framework for the simulation of skin tanning dynamics
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive understanding about the dynamics of time-dependent, photoinduced physiological processes affecting the spectral attributes and, consequently, the appearance of human tissues is essential for new advances in biology, medicine, biomedical photonics and computer graphics, just to name a few fields that can benefit from it. Skin is arguably the most investigated of these complex biological systems. Its interactions with light have been the object of extensive studies aimed at a wide range of applications, from the detection and treatment of diseases to the synthesis of realistic images for educational and entertainment purposes. However, the dynamics of photoinduced physiological processes leading to skin appearance changes over time remains an open research topic. In this paper, we address the effects of tanning, one of the most prominent and persistent photobiological phenomena leading to such appearance changes. More specifically, we present a novel physiologically-based framework for the simulation of skin tanning dynamics, and describe how it can be employed in the visualization of the tanning-induced variations on skin’s spectral attributes. Its first-principles algorithms explicitly account for the connections between spectrally-dependent light stimuli and time-dependent physiological reactions occurring within the cutaneous tissues. This enables the effective simulation of these tissues’ main mechanisms of adaptation to ultraviolet radiation. As a result, nonlinear skin appearance changes elicited by distinct light exposure regimes can be correctly reproduced. We demonstrate the predictive capabilities of the proposed framework through quantitative and qualitative comparisons of its outcomes with measurements and experimental observations reported in the literature. We believe that it provides a high-fidelity testbed for interdisciplinary research involving time-dependent skin responses to light exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».