Erforschung des Potenzials von Deep Learning bei der Erkennung von Proptose
Zusammenfassung
Dank der Integration von Deep-Learning-Algorithmen in Gesundheitsanwendungen hat die Augenheilkunde in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht. In diesem Artikel untersuchen wir die Entwicklung eines Projekts namens Eye Metrics, das von AI Superior entwickelt wurde. Es misst die Position der Augenlider präzise und erkennt Anomalien im Zusammenhang mit Exophthalmus. Gleichzeitig bietet es medizinischem Fachpersonal eine effiziente Analyse der Augengesundheit.
Herausforderung
Die anfängliche Herausforderung für AI Superior bestand darin, eine Anwendung zu entwickeln, die die Augenlidposition genau beurteilen und Anomalien im Zusammenhang mit Exophthalmus, einer Erkrankung, die durch die Vorwärtsverschiebung des Auges gekennzeichnet ist, identifizieren kann. Dazu musste diese Anwendung Berechnen Sie wichtige Kennzahlen, die für den ophthalmologischen Bereich relevant sind. Zu diesen Messwerten gehörten der Margin Reflex Distance 1 (MRD1) und der Margin Reflex Distance 2 (MRD2), die den Abstand von der Mitte der Pupille zum oberen bzw. unteren Augenlidrand messen. Die Augenbrauenhöhe, die den Abstand zwischen der Mitte der Pupille und der Augenbraue bestimmt. Der Exophthalmus-Abstand, der den Abstand zwischen der Mitte der Pupille und dem Knochen der Augenhöhle an der Außenseite misst, sowie die Augenbewegungsdistanz in verschiedene Richtungen. Durch die genaue Berechnung dieser Messungen würde die Anwendung dabei helfen, die Position des Augenlids zu beurteilen und mögliche Anomalien zu erkennen, was für die Feststellung und Überwachung eines Exophthalmus von entscheidender Bedeutung ist.
Lösung von AI Superior
Um diese Herausforderung zu meistern, nutzte AI Superior fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen Eye Metrics zu entwickeln, eine plattformübergreifende Webanwendung, die auf Mobilgeräten (iOS und Android) sowie Desktop- und Laptop-Browsern zugänglich ist. Eye Metrics ermöglichte es Benutzern, vor allem Patienten, Gesichtsbilder aufzunehmen und wichtige Kennzahlen zu berechnen, die für den ophthalmologischen Bereich relevant sind. Darüber hinaus konnte Eye Metrics seine Vorhersagemodelle durch die Einbindung neuer Trainingsbeispiele kontinuierlich verbessern.
Aufbauend auf dem Erfolg von Eye Metrics hat AI Superior die Anwendung durch die Einführung zusätzlicher Funktionen für die augenchirurgische Beurteilung verbessert. Diese Funktionen sollen medizinischem Fachpersonal eine umfassendere und effizientere Analyse der Augengesundheit bieten. Die verbesserte Version umfasst zwei Hauptfunktionen: Stapel-Uploads und Live-Videoaufzeichnung. Mit der Stapel-Upload-Funktion konnten Benutzer eine Reihe von Bildern hochladen, die vor und nach der Operation aufgenommen wurden. Diese Bilder wurden dann analysiert, um das Delta zwischen den LAB-Werten der Sklera zu ermitteln. Dieser automatisierte Vergleich der Bilddaten rationalisierte den Analyseprozess, sparte wertvolle Zeit und steigerte die Effizienz für Ärzte. Darüber hinaus enthielt diese neue Version auch eine Live-Videoaufzeichnungsfunktion, mit der Benutzer Videomaterial aufzeichnen und dann das Delta zwischen den LAB-Werten über ein bestimmtes Zeitintervall, normalerweise 1–5 Minuten, schätzen konnten.
Ergebnisse und Auswirkungen
Eye Metrics ist bereit, die Herangehensweise von Patienten und medizinischem Fachpersonal an augenärztliche Untersuchungen zu verändern. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und einem Modell, das die Gesichtsnetzerkennung von Google übertrifft, hilft diese Anwendung medizinischem Fachpersonal bei der Erkennung von Exophthalmus und ermöglicht es Patienten, eine proaktive Rolle bei der Überwachung ihrer Augengesundheit zu übernehmen.
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