Mask Image:

  + So sánh ảnh hiện tại với ảnh trước đó bằng overlay mask trong suốt.

  + Tính phần trăm thay đổi diện tích vết thương.

  + Có thể dùng hình xăm y tế làm điểm chuẩn để căn chỉnh mask.

• Camera Calibration:
•   + Dùng thuật toán Tsai2D để hiệu chỉnh ảnh góc nghiêng về mặt phẳng 2D.
•   + Sử dụng mẫu bàn cờ (chessboard pattern) với ≥13 điểm chuẩn.
•   + Tính toán ma trận ngoại lai (extrinsic matrix) để xác định góc nhìn và khoảng cách.
•   + Độ sai số đo kích thước <1% khi thử nghiệm với đồng xu Canada.
• GrabCut:
•   + Thuật toán phân đoạn ảnh để tách vết thương khỏi nền.
•   + Giúp cải thiện độ chính xác khi phân tích màu sắc.
• Color Analysis:
•   + Trích xuất histogram RGB từ ảnh đã phân đoạn.
•   + Chuyển đổi sang tỷ lệ RYB (Red-Yellow-Black) để phân loại giai đoạn vết loét.
•   + Gợi ý dùng hệ chuyên gia hoặc học máy (SVM, cây quyết định) để phân loại tự động.
•   + Giai đoạn vết loét được xác định dựa trên tỷ lệ màu:
•     * Stage I: 100% đỏ
•     * Stage II: >70% đỏ
•     * Stage III: đỏ + vàng
•     * Stage IV: đỏ + vàng + đen
•     * Unstageable: chủ yếu đen
• Hệ thống được thử nghiệm trên smartphone Nexus 4, Galaxy S4 và laptop MacBook Pro.
• - Các thuật toán chạy nhanh, thời gian xử lý tính bằng giây.
• - Ứng dụng không yêu cầu thiết bị phụ trợ như hộp ánh sáng, thước đo hay cảm biến siêu âm.