要約
失明やその他の目の病気は、特にインドのような低・中所得国において、世界的な健康上の懸念となっています。
この点で、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中、遠隔眼科はライフラインとなり、スマートフォンベースの眼球イメージング用アタッチメント Grabi の使用が増加しました。
しかし、ユーザーが撮影した画像の品質は依然として不十分なことが多く、臨床医による精査が必要となり、遅れが生じていました。
このような背景から、臨床医の判断を模倣し、患者が撮影した画像でテストされた即時フィードバックを備えた AI ベースの品質評価システムを提案します。
複雑な問題を階層的に分割し、ここでは自明ではない部分に取り組み、概念の証明を示します。
要約(オリジナル)
Blindness and other eye diseases are a global health concern, particularly in low- and middle-income countries like India. In this regard, during the COVID-19 pandemic, teleophthalmology became a lifeline, and the Grabi attachment for smartphone-based eye imaging gained in use. However, quality of user-captured image often remained inadequate, requiring clinician vetting and delays. In this backdrop, we propose an AI-based quality assessment system with instant feedback mimicking clinicians’ judgments and tested on patient-captured images. Dividing the complex problem hierarchically, here we tackle a nontrivial part, and demonstrate a proof of the concept.
arxiv情報
| 著者 | Dhruv Srikanth,Jayang Gurung,N Satya Deepika,Vineet Joshi,Lopamudra Giri,Pravin Vaddavalli,Soumya Jana |
| 発行日 | 2024-08-07 13:14:00+00:00 |
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