本章揭示了营养不良导致贫血的识别使用智能手机应用程序从指甲图像的颜色。此方法启用使用非侵入性程序进行远程测量和监测。从那以后该方法不涉及侵入性技术，无失血，且无痛。此外，智能手机应用程序有助于轻松测量各种与血液相关的生理参数。包括血红蛋白（Hb）、铁、，叶酸和维生素B12。这种技术可以通过前馈实现用径向基函数网络（R.B.F.N.）训练的神经网络。的图像使用智能手机内置的摄像头拍摄指甲。在线的贫血检测智能手机应用程序将对贫血和维生素B12进行分类从指甲中提取特征，将缺陷分为发病、中世纪和慢性阶段图像。即时进行的特定测量可以提取颜色等特征和指甲的形状。这些特征训练R.B.F.N.识别贫血营养不良。这种方法可以解决折旧和处置问题与生物医疗废物有关。此外，此方法还将提供无接触在线测量方案。该应用程序可以帮助早期检测营养不良引起的贫血，使用户可以及时寻求医疗建议和干预。在就可访问性而言，通过使用智能手机应用程序，该技术可以面向广大观众，包括偏远地区或服务不足地区的观众。
关于医疗图像的隐私，区块链的加密和去中心化将增强用户的数据隐私和控制。从指甲中提取的数据用于研究的图像是在用户同意的情况下获得的。可以使用匿名数据为了研究目的，有助于更好地了解贫血和营养不良趋势。
关键词： 贫血,图像处理算法,指甲颜色,径向基函数网络。
