第四军医大学与延安大学联合医学研究团队深耕晕动病领域，顺利完成《Multi-Dimensional and Objective Assessment of Motion Sickness Susceptibility Based on Machine Learning》原创性研究，成果收录于国际顶级期刊《Frontiers in Neurology》。该研究突破性构建晕动病易感性客观评估模型，其中皮肤颜色的精准量化检测全程由三恩时TS7600分光测色仪精准赋能，以专业测色实力为研究成果提供核心数据支撑。
01 行业痛点凸显
晕动病客观评估成科研刚需
晕动病（Motion Sickness, MS）作为人体对运动状态错误感知引发的生理反应，严重时会出现头晕呕吐、心慌胸闷、四肢冰凉甚至昏迷等症状，对航空、航海等特殊职业人群影响尤为显著。长期以来，晕动病的易感性与严重程度评估，多依赖主观量表判断，存在个体感知差异大、评估结果一致性不足、无法精准量化的核心痛点，难以形成标准化评估体系。开发多维度、客观化的晕动病评估方案，成为医学科研与临床应用的关键方向，而皮肤颜色等生理指标的精准检测，是实现客观评估的核心前提。
02 三恩时TS7600强势赋能
精准捕捉肤色核心性能数据
第四军医大学与延安大学联合科研团队，选定三恩时TS7600分光测色仪作为皮肤颜色检测核心设备，依托其科研级测色性能，实现皮肤颜色的精准表征与数据输出，为评估模型搭建筑牢数据根基：
1.肤色指标客观量化：采用国际标准CIE-Lab颜色系统，将人眼主观感知的晕动病相关“脸色苍白”等表现，转化为可精准追溯的数字指标——L值对应肤色明度，L值上升代表肤色亮度增加；a值对应肤色红绿度，a*值下降反映皮肤红色成分减少，彻底摆脱主观判断的局限性，实现肤色变化的客观量化。
2.高精数据稳定可靠：TS7600具备顶尖测色精度，重复性精度ΔE≤0.03，台间差ΔE≤0.15，有效规避光线环境、人员操作、个体差异等外界干扰，确保脸颊皮肤Lab值测量数据的准确性与可重复性。研究中同步采集左右脸颊测色数据并取平均值（CIE-LL−R，CIE-a*L−R）用于分析，为后续统计学处理与机器学习建模提供高质量数据支撑。
3.多维适配科研需求：支持皮肤表面快速精准测色，便携设计适配实验室及户外多场景采样，同时其输出的肤色量化数据，可与胃电活动、皮肤温度、眼震等其他生理参数无缝衔接，共同构成晕动病评估模型的核心数据特征，满足多维度科研分析需求。
03 研究成果斐然
三恩时设备见证技术突破
依托三恩时TS7600提供的精准肤色数据支撑，联合科研团队的研究成果实现多项核心突破，填补晕动病客观评估领域空白：
1.首创肤色关联评估体系：该研究首次实现通过客观测量皮肤颜色，关联评估晕动病严重程度，打破“主观量表主导”的传统模式，为晕动病评估提供全新客观维度；
2.构建高效评估模型：整合TS7600肤色数据与多维度生理参数，结合机器学习算法构建晕动病易感性评估模型，为改进现有晕动病易感性评估方法提供科学参考，大幅提升评估的标准化与精准度；
04 精准测色护航
共拓医学科研新边界
高精度多场景适配的三恩时 TS7600 分光测色仪，已成为医学科研、生物检测领域专业测色工具，此次成功助力第四军医大学与延安大学攻克晕动病客观评估难题，验证了测色仪器在医学生理指标量化中的适配性，拓宽跨行业应用边界；仪器兼顾便携与稳定，实现实验室精准检测与户外快速采样，肤色数据与多生理参数交叉验证筑牢评估模型，延伸至高风险职业晕动病筛查，未来三恩时将持续优化产品与方案，以精准测色赋能多领域突破。
（论文原文可通过期刊官网《Frontiers in Neurology》搜索《Multi-Dimensional and Objective Assessment of Motion Sickness Susceptibility Based on Machine Learning》进行阅读）
