BlinkNet-Q: un logiciel basé sur l'apprentissage en profondeur pour mesurer la fréquence des pupille
Une étude médicale internationale a apporté de nouvelles découvertes et des résultats connexes sont d'une grande valeur référentielle pour la COP de lutte contre les maladies. Le développement et la validation de l'analyse quantitative en temps réel des taux de clignotement et des clignotements non complets du logiciel basé sur des modèles d'apprentissage à double profondeur (BlinkNet-Q) basés sur le DLM-1 et le DLM-2. Le BlinkNet-Q intègre deux DLM: le DLM-1 distingue les yeux ouverts et les yeux pleins de clignotements, tandis que le DLM-2 distingue complètement des logiciels non complets.
Le développement de la cohorte comprenait 15 participants avec 30 yeux, produisant 29,53 ensembles de données d'entraînement et de vérification interne qui ont marqué l'œil et qui ont été divisés en ensembles de données au niveau des participants. La cohorte de test comprenait 39 participants avec 39 yeux) et est utilisée pour l'évaluation finale de BlinkNet-Q. L'indicateur d'évaluation utilise les indicateurs de classification ((C) ), recourant à l'analyse des coefficients intrinsèques (ICC) et Bland-Altman.
L'AUC obtenu par le système DLM-1 se situe entre 0,989 et 0,932-0,993 dans la plage de confiance [CI], et 0,884 dans la plage de confiance [CI], 0,854-0,963 dans le système DLM-2. Les résultats montrent que BlinkNet-Q et les calculs manuels ont un taux de blinking entre 0,989 et 0,973; R^2 = 0,948; mean absolute error [MAE] = 1. 262 blinks/minute) est une bonne cohérence entre l'ICC = 0.
937; R^2 = 0. 876; MAE = 0. 059), et présente une très petite parité moyenne dans les conditions enregistrées par la normalisation.
BlinkNet-Q montre la faisabilité technique de l'automatisation de l'éblouissement et de la numérisation de l'éblouissement dans les conditions enregistrées par la normalisation, ce qui le soutient comme prototype de logiciel d'évaluation de l'éblouissement basé sur la caméra. La mise en œuvre clinique pourrait être nécessaire avant la vérification externe des différentes populations cliniques. BlinkNet-Q pourrait contribuer à la future mise au point d'outils d'évaluation oculaire accessibles, basés sur des caméras, pour l'évaluation de la surface oculaire.
