BlinkNet-Q: un software basado en el aprendizaje profundo para medir la tasa de pupilas en tiempo re
Un estudio internacional de medicina ha traído nuevos hallazgos, y los resultados correspondientes tienen un importante valor de referencia para el Cop para la prevención de enfermedades. El desarrollo y la verificación de software de cálculo cuantitativo en tiempo real reciente de la tasa de parpadeo e incompleto de parpadeo basado en el modelo dual de aprendizaje de DLM-1 y DLM-2 (BlinkNet-Q) BlinkNet-Q integra dos DLM: DLM-1 distingue a los ojos abiertos y a los ojos completamente parpadeos, mientras que DLM-2 distingue completamente de los programas de parpadeo incompletos Este estudio de verificación técnica de los conceptos de DLM-2 incluye el desarrollo de modelos separados y la cohort de pruebas independientes. El cohort de desarrollo incluye a 15 participantes (30 ojos) y genera 29,53 conjuntos de datos de entrenamiento y verificación interna que marcan los ojos, divididos en conjuntos de datos a nivel de participantes.
El cohort de prueba incluye 39 participantes (39 ojos) y se utiliza para la evaluación final de BlinkNet-Q. Los indicadores de evaluación utilizan los indicadores de clasificación C, regreso basados en los indicadores R, correlativos inherentes a la ICC y el análisis Bland-Altman. El valor de AUC obtenido por el sistema DLM-1 es de entre 0,989 y 0,932-0,993 entre el 95% de confianza [CI], y el valor de AUC obtenido por el sistema DLM-2 es de entre 0,884 y 0,854-0,963 entre el 95% de confianza [CI], y los resultados muestran que BlinkNet-Q tiene un índice de parpadeo con el cálculo manual: ICC = 0,973; R^2 = 0,948; mean absolute error [MAE]=1.
262 blinks/minute) y el incompleto-blink ratio (ICC=0. 937; R^2=0. 876; MAE = 0.
059) tienen una buena consistencia, y tienen una muy pequeña mediana desviación en condiciones de registro estandarizado. BlinkNet-Q demuestra la viabilidad técnica de la tasa de ocultación automática y la ocultación incompleta en condiciones de registro estandarizado, apoyando su posibilidad como prototipo de software de evaluación de ocultación basado en cámaras. Antes de la verificación externa de las diferentes poblaciones clínicas, las implementaciones clínicas podrían necesitarse.
BlinkNet-Q podría ayudar a desarrollar en el futuro una herramienta de evaluación visual accesible, basada en cámaras, para la evaluación de la superficie ocular.
