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World File Search System虹膜
多元统计和机器学习
4.1主体成分散射虹膜花数据的图。。。。。。72 4.2主要组件瑞士钞票数据。。。。。。。。。。。。。。77 4.3瑞士钞票数据的病房聚类。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.4瑞士钞票数据的平均链接聚类。。。。。。。。。。78 4.5瑞士钞票数据的完整链接聚类。。。。。。。。。79 4.6瑞士钞票数据的单个链接聚类。。。。。。。。。。。79 4.7虹膜花数据的原始四个变量的成对散点图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。84 4.8在组误差内和之间，依赖组数的依赖性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.9两个正常分布与两种模式的混合物。。。。。。。。90 4.10两个正常分布与单个模式的混合物。。。。。。90 4.11两个双变量正常分布与两种模式的混合物。。92 4.12混合模型与虹膜花数据的McLust拟合。。。。。。。。。。97 4.13 mclust BIC图选择了虹膜花数据的最佳组数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98
法医鸢尾花：评论，2022 年
如本文后面所述，虹膜识别已用于某些类型的调查工作。然而，据我们所知，截至 2022 年，此类应用尚未需要司法审查。虹膜识别已在 NIST IREX 计划中经过严格测试，例如 [7] [8] 和其他地方 [9]。其他信息来源可能没有虹膜识别经过严格测试，但也经常被接受用于调查目的。目击者陈述就是经常被接受用于调查目的的证据之一，但其可靠性受到质疑；最近的报告包括 Albright 在 PNAS (美国国家科学院院刊) 上发表的论文《目击者为何失败》[10] 和 Newirths 的论文《科学之眼：目击者身份识别证据的司法处理不断发展》[11]。
摘要简介：肥胖是一项重大与健康有关的挑战，会影响不同年龄段的个人。目标：
摘要简介：肥胖是一项重大与健康有关的挑战，会影响不同年龄段的个人。目的：当前研究的目的是研究中等强度的有氧运动的八周影响以及全身电肌刺激（EMS）对超重青少年中虹膜激素，无脂肪质量和体内脂肪百分比的水平。方法：这项研究采用了方法论的半实验设计，其目的是实用的。自愿选择了52名超重青少年，并随机分配给两组：一组与EMS进行有氧运动，另一个仅参加有氧运动（对照组）。该研究分为三个阶段：预测试，干预和测试后。在预测试阶段，使用人体组成测量装置（模型3，在韩国制造）评估体内脂肪百分比和无脂肪质量，而使用ELISA方法确定了虹膜蛋白水平。随后，实验组进行了八周的EMS与有氧运动相结合，每周参加三个课程，而对照组仅执行有氧运动方案。结果：协方差分析的结果表明，全身EMS和有氧运动的组合显着改善了超重青少年的血清虹膜素水平。关键字：电刺激，虹膜激素，有氧运动，身体组成，肥胖如何引用：Gabrial Pouzesh Jadidi。物理。行为。孩子。结论：总的来说，将EMS纳入有氧运动中似乎是有效的辅助功能，可以通过虹膜蛋白水平升高，促进体重指数（BMI）的改善和体内脂肪的减少。在超重青少年中，全身电刺激与有氧运动在身体成分和血清虹膜素水平上的比较。2024; 1（2）：80-85。 doi：10.61186/pach.2024.490070.1041 1。简介
通过基因转导更改眼睛颜色
结果，在GCV给药后10天，在AAV注射后的第28天，注射眼（OD）的虹膜显然变浅棕色。到第35天，注射的眼睛的虹膜在整个虹膜的整个前表面均以均匀分布的整体和点状形式降低了蓝色的灰色色调，均以棕色色素沉着的流失。这种颜色的变化保持稳定，没有第42天或49天的进一步观察到对侧（对照）眼都不会随时改变颜色。在整个49天的研究中，没有观察到眼科检查的其他变化。IOP保持正常。角膜和虹膜看起来很健康。在前室中未观察到炎症细胞或耀斑。镜头是透明的。结膜，巩膜和后段检查在整个持续时间内保持正常的玻璃体，视网膜，脉络膜和视神经。我们准备在前室炎症的第一个迹象时用局部性0.1％地塞米松对注射的眼睛进行治疗，但这没有发生。角膜内皮细胞计数为
使用Harmony搜索算法和快速圆圈拟合BLOB检测
可以轻松实施，并且基于虹膜的用户身份验证方法可以保证其高稳定性和可重复性。生物识别技术的开发在银行业务中特别可见，在银行业务中，它被用来将用户授权为身份验证阶段之一。提出的术语方法可以用作检测学生或虹膜早期疾病症状的阶段之一，这证明了其普遍性。所开发的方法可能对诸如周围的疾病有帮助[1]。该方法的另一个重要应用可能是学生在黄斑病理学研究中的位置[2]。使用我们的方法检测到的学生区域与其大小无关。实验图像具有不同大小的学生 - 学生区域的确切确定可能有助于分析病变。我们证明所提出的方法可确保在分割过程中提高效率。使用HSA在眼睑边界的近似中给出了令人满意的结果。检测由我们开发的虹膜内部边界的方法允许以高精度检测学生的边界，即使学生由于记录的图像或疾病的不完美而没有圆形的形状。学生检测和分割算法是使用形状和颜色检测器的另一种方法。该出版物中提出的解决方案已在ubiis.v1数据库[3]，mmu.v1数据库[4]，Miles [5]上测试。值得注意的是，可以在人眼的其他结构上进行人类的识别和认证。出版物介绍了基于人眼的视网膜的细分和用户识别过程的一个很好的例子。虹膜分割算法的特征是高精度。不幸的是，使用用于此目的的机器学习的方法需要耗时的培训。另一方面，使用经典图像处理的人要么很难进行，要么仅在一组图像上进行了测试。更重要的是，作者仅在一个数据库上测试了一些分割算法，这并不能使研究完成。应考虑虹膜分割算法实施的可用性和简单性的问题。我们的任务是为学生和虹膜开发一个简单快速的眼睛结构细分，并检查创建的系统是否符合人类识别系统的标准和要求。为此，我们使用了修改，随时可用的算法来实现高精度的操作。我们将我们开发的方法与本出版物中讨论的四项精选作品进行了比较，在虹膜分割过程中获得了更好的结果。
患有 PAX6 单倍体不足的无虹膜患者血浆中的代谢和神经活动失衡
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 11 月 8 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.11.07.622475 doi：bioRxiv 预印本
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。
Jamroz-WiśniewskaA，Drelich-Zbroja A，Chyrchel-Paszkiewicz U，Rejdak K. MS患者无PML的Rejdak K. iris - iris的案例报告，一份iris的案例报告，艾里斯（Alemtuzuma）
摘要Alemtuzumab是一种用于复发的多发性硬化症（MS）的高效率药物，导致免疫系统的非选择性重建。免疫重建炎症综合征（IRIS）由于CNS的细胞免疫和炎症的重建而发展，主要是在进行性多灶性白细胞症（PML）之后。由于高度活跃的MS，过去曾用Alemtuzumab治疗一名42岁患者的病例。由于失语症，鳞茎综合征和严重的搅动，他在8年的缓解后被录取。MRI在上脑中显示出多个大融合病变，具有质量效应和对比度增强。虹膜被诊断出。成功使用了长时间的类固醇治疗和血浆交换。虹膜也可能是纳塔尔苏单抗或芬洛莫德戒断的并发症，是由于先前抑制的免疫反应的恢复而产生的。还审查了MS患者的其他虹膜病例。
