A portable diagnosis model for Keratoconus using a smartphone

要約

ケラトコノス（KC）は、局所的な薄化と突起を特徴とする進行性角膜障害であり、視覚的な歪みにつながります。
Placido Discベースの地形は臨床診断の標準であり続けていますが、特殊な機器への依存はアクセシビリティを制限します。
このホワイトペーパーでは、電話画面に表示されたPlacidoディスクの角膜反射をキャプチャし、2段階の検出パイプラインを適用し、前室の深さ（ACD）に基づく正常、中程度、および重度のKCステージをシミュレートする3Dプリントされたエマリューション眼球モデルで検証するポータブルでスマートフォンベースの診断フレームワークを提案します。
2段階検出パイプラインの最初のステップは、重み付けされたサポートベクターマシン（WSVM）を使用した抽出された反射の高さと幅を含む機能をKCのさまざまな段階に分類することです。
92.93％の最大精度を達成し、Galaxy Z Flip 3、iPhone 15 Pro、iPhone 16 Proなど、複数のスマートフォンモデルで90％以上の精度を維持しています。
2番目のステップでは、ディスク間距離に基づいてカラーマップを使用して、角膜上のKCに影響を受けた突出領域を視覚化し、疾患の重症度と局在を直感的に表現します。
さらに、クラス間で有意なp値（$ p^{-6} $）と大きな効果サイズ（$ \\ omega^2 $ up最大0.8398）を使用して、抽出された特徴がANOVAとOMEGAの四角で区別する能力を検証します。

要約(オリジナル)

Keratoconus (KC) is a progressive corneal disorder characterized by localized thinning and protrusion, leading to visual distortion. While Placido disc-based topography remains a standard in clinical diagnostics, its dependence on specialized equipment limits accessibility. In this paper, we propose a portable, smartphone-based diagnostic framework that captures corneal reflections of a Placido disc displayed on a phone screen and applies a two-stage detection pipeline, then validate on 3D-printed emulated eyeball models that simulate normal, moderate, and severe KC stages based on anterior chamber depth (ACD). The first step of the two-stage detection pipeline is classifying different stages of KC with features including height and width of extracted reflections using weighted support vector machine (WSVM). It achieves a maximum accuracy of 92.93%, and maintains over 90% accuracy across multiple smartphone models, including the Galaxy Z Flip 3, iPhone 15 Pro, and iPhone 16 Pro. For the second step, we visualize the KC-affected protrusion regions on the corneas with color maps based on inter-disc distance, that provides an intuitive representation of disease severity and localization. Moreover, we validate the ability of the extracted features to differentiate between KC stages with ANOVA and Omega Squared, with significant p-values (e.g., $p < 10^{-6}$) and large effect sizes ($\\omega^2$ up to 0.8398) among classes.

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