For many health services in develop

For many health services in developing countries, patient identification is a fundamental need. In countries where no standard form of identification is available, this problem is exacerbated by a lack of literacy and also frequent errors in
spelling and consistency. To address this need, we implemented two low-cost hand vein scanner devices for use with mobile devices. The first scanner device employs the internal camera of the an Android smart phone along w ith a rechargeable infrared light (850nm) and an external optical filter; and the second scanner device employs a low-cost webcam, with integrated LEDs (940nm) and optical filter, which is powered directly from the Android tablet. A single mobile app was developed for use with both scanner devices with the ability to adjust scanner settings, capture hand palm images, and annotate patient data.
As an initial test of our scanner designs, we collected hand scans
from 51 university students aged 18-34 using an IRB-approved
protocol, and data was processed using a 2D-PCA biometric
algorithm implemented on a PC using MATLAB software. Using
the standard FAR-FRR curve for biometric analysis, we were
able to achieve an Equivalent Error Rate (EER) of 6.3% for the
phone camera scanner, and 4.2% for the webcam scanner design.
These results compare favorably with other published biometrics
studies and demonstrate the potential of low-cost biometric
devices that can be integrated with mobile phones and tablets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บริการสุขภาพในประเทศกำลังพัฒนา รหัสผู้ป่วยมีความจำเป็นพื้นฐาน ในประเทศที่ไม่มีรูปแบบมาตรฐานของรหัสที่จะพร้อมใช้งาน ปัญหาเลวร้าย โดยการขาดความสามารถ และข้อผิดพลาดบ่อยในการสะกดและความสอดคล้อง เพื่อความต้องการนี้ เราใช้สองมือโลว์คอสต์หลอดเลือดดำสแกนเนอร์อุปกรณ์สำหรับใช้กับอุปกรณ์มือถือ อุปกรณ์สแกนเนอร์แรกใช้กล้องภายในของเป็น Android สมาร์ทโทรศัพท์ตาม w ระยะแสงอินฟราเรดแบบชาร์จ (850nm) และตัวกรองแสงภายนอก และอุปกรณ์สแกนเนอร์ที่สองใช้เว็บแคม ต้นทุนต่ำ ด้วยไฟ Led รวม (940nm) และกรองแสง ซึ่งถูกขับเคลื่อนโดยตรงจากแท็บเล็ต Android App มือถือตัวเดียวถูกพัฒนาสำหรับใช้กับอุปกรณ์สแกนเนอร์ทั้งสองสามารถปรับการตั้งค่าสแกนเนอร์ จับภาพปาล์มมือ และคำอธิบายประกอบข้อมูลผู้ป่วยเป็นการทดสอบเริ่มต้นของการออกแบบของสแกนเนอร์ เรารวบรวมสแกนมือจาก 51 มหาวิทยาลัย นักศึกษาอายุ 18-34 ใช้มี IRB ที่อนุมัติโพรโทคอล และข้อมูลถูกประมวลผลโดยใช้แบบ 2D-สมาคมตรวจสอบทางชีวภาพอัลกอริทึมในการดำเนินการบนพีซีโดยใช้ MATLAB ซอฟต์แวร์ โดยใช้เราก็โค้ง FRR ฟาร์มาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์ตรวจสอบทางชีวภาพสามารถประสบความสำเร็จเป็นเหมือนข้อผิดพลาดอัตรา (ตัว) 6.3% สำหรับการโทรศัพท์กล้องสแกนเนอร์ และ 4.2% สำหรับแบบสแกนเนอร์เว็บแคมผลลัพธ์เหล่านี้เปรียบเทียบพ้องต้องกันกับชีวภาพอื่น ๆ เผยแพร่ศึกษา และแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการตรวจสอบทางชีวภาพต่ำต้นทุนอุปกรณ์ที่สามารถรวมเข้ากับโทรศัพท์มือถือและแท็บเล็ต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับการให้บริการสุขภาพมากในประเทศกำลังพัฒนาประจำตัวประชาชนของผู้ป่วยที่เป็นความจำเป็นพื้นฐาน ในประเทศที่ไม่มีรูปแบบมาตรฐานของประชาชนที่มีอยู่ปัญหานี้คือที่มาจากการขาดความรู้และข้อผิดพลาดที่พบบ่อยใน
การสะกดคำและความสม่ำเสมอ ที่อยู่ต้องนี้เราดำเนินการสองต้นทุนต่ำอุปกรณ์สแกนเนอร์มือหลอดเลือดดำสำหรับใช้กับอุปกรณ์มือถือ อุปกรณ์สแกนเนอร์เป็นครั้งแรกพนักงานกล้องภายในของมาร์ทโฟน Android พร้อม W บอดแสงอินฟราเรดที่ชาร์จไฟได้ (850nm) และแผ่นกรองแสงภายนอก และอุปกรณ์สแกนเนอร์ที่สองพนักงานของเว็บแคมที่ต้นทุนต่ำที่มีไฟ LED แบบบูรณาการ (940 นาโนเมตร) และแผ่นกรองแสงที่มีการขับเคลื่อนโดยตรงจากแท็บเล็ต Android app มือถือเดียวที่ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อใช้งานร่วมกับอุปกรณ์ทั้งสองเครื่องสแกนเนอร์ที่มีความสามารถในการปรับการตั้งค่าเครื่องสแกนภาพปาล์มมือจับและอธิบายข้อมูลผู้ป่วย.
ในฐานะที่เป็นทดสอบครั้งแรกของการออกแบบเครื่องสแกนเนอร์ของเราเราเก็บรวบรวมสแกนมือ
จาก 51 นักศึกษามหาวิทยาลัยวัย 18 34 โดยใช้คณะกรรมการได้รับการอนุมัติ
โปรโตคอลและข้อมูลที่ถูกประมวลผลโดยใช้ 2D-PCA ไบโอเมตริกซ์
ขั้นตอนวิธีการดำเนินการในเครื่องคอมพิวเตอร์โดยใช้ซอฟแวร์ MATLAB การใช้
มาตรฐานโค้ง FAR-FRR สำหรับการวิเคราะห์ลายนิ้วมือเราก็
สามารถที่จะบรรลุอัตราความผิดพลาด Equivalent (EER) 6.3% สำหรับ
สแกนเนอร์กล้องโทรศัพท์และ 4.2% สำหรับการออกแบบเว็บแคมสแกนเนอร์.
ผลการศึกษานี้เปรียบเทียบกับเกณฑ์ดีชีวภาพอื่น ๆ ที่เผยแพร่
การศึกษา และแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของไบโอเมตริกซ์ที่มีราคาต่ำ
อุปกรณ์ที่สามารถบูรณาการกับโทรศัพท์มือถือและแท็บเล็ต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บริการสุขภาพมากในการพัฒนาประเทศ ระบุผู้ป่วยเป็นความต้องการพื้นฐาน ในประเทศที่ไม่ใช้แบบฟอร์มมาตรฐานของรหัสสามารถใช้ได้ ปัญหานี้เป็น exacerbated โดยขาดการรู้และข้อผิดพลาดบ่อยใน
การสะกดคำและความสอดคล้อง ไปยังที่อยู่ความต้องการนี้ เราใช้สองมือสแกนเนอร์ต้นทุนต่ำเวนอุปกรณ์สำหรับใช้กับอุปกรณ์มือถืออุปกรณ์ เครื่องแรกใช้กล้องภายในของ Android โทรศัพท์สมาร์ทตาม w ith แสงอินฟราเรดชาร์จ ( 850nm ) และภายนอกกรองแสง และอุปกรณ์เครื่องที่สองใช้เว็บแคมต้นทุนต่ำ กับไฟ LED แบบบูรณาการ ( 940nm ) และกรองแสง ซึ่งขับเคลื่อนโดยตรงจากแท็บเล็ต Androidแม้แต่มือถือถูกพัฒนาขึ้นสำหรับใช้กับทั้งเครื่องสแกนอุปกรณ์ที่มีความสามารถในการปรับการตั้งค่าสแกนเนอร์ จับภาพ หลังมือ และอธิบายข้อมูลผู้ป่วย .
เป็นการทดสอบเริ่มต้นของการออกแบบเครื่องของเรา เราเก็บมือสแกน
จาก 51 มหาวิทยาลัยนักเรียนอายุ 18-34 โดยใช้คณะกรรมการอนุมัติ
โปรโตคอลและข้อมูลที่ได้มาประมวลผลโดยใช้ 2d-pca Biometric
ขั้นตอนวิธีที่ใช้ในเครื่องคอมพิวเตอร์ โดยใช้โปรแกรม Matlab . การใช้เส้นโค้งมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์ far-frr

ทางเราสามารถบรรลุเทียบเท่าอัตราความผิดพลาด ( EER ) 6.3 %
โทรศัพท์กล้องสแกนเนอร์และ 4.2% สำหรับเว็บแคมสแกนเนอร์ออกแบบ .
ผลลัพธ์เหล่านี้เปรียบเทียบกับอื่น ๆที่เผยแพร่โดยชีวภาพ
ศึกษาและแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของต้นทุนต่ำ Biometric
อุปกรณ์ที่สามารถรวมเข้ากับโทรศัพท์มือถือและแท็บเล็ต