Der Bereich der Augenheilkunde hat in den letzten Jahren dank der Integration von Deep-Learning-Algorithmen in Anwendungen des Gesundheitswesens erhebliche Fortschritte gemacht. In diesem Artikel werden wir die Entwicklung eines von AI Superior entwickelten Projekts namens Eye Metrics untersuchen, das die Position der Augenlider genau bewertet und Anomalien im Zusammenhang mit der Proptose identifiziert und gleichzeitig eine effiziente Analyse der Augengesundheit für medizinisches Fachpersonal ermöglicht.
Erforschung des Potenzials von Deep Learning bei der Erkennung von Proptose
Zusammenfassung
Herausforderung
Die anfängliche Herausforderung für AI Superior bestand darin, eine Anwendung zu entwickeln, die die Position der Augenlider genau beurteilen und Anomalien im Zusammenhang mit der Proptose, einer Verschiebung des Auges nach vorne, erkennen kann. Zu diesem Zweck musste diese Anwendung wichtige Metriken berechnen, die für den ophthalmologischen Bereich relevant sind. Dazu gehörten der Randreflexabstand 1 (MRD1) und der Randreflexabstand 2 (MRD2), die den Abstand zwischen der Pupillenmitte und dem oberen bzw. unteren Lidrand messen. Augenbrauenhöhe, die den Abstand zwischen der Pupillenmitte und der Augenbraue bestimmt. Proptosisdistanz, die den Abstand zwischen der Pupillenmitte und dem Knochen der Augenhöhle auf der lateralen Seite sowie die Augenbewegungsdistanzen in verschiedenen Richtungen misst. Durch die genaue Berechnung dieser Messungen würde die Anwendung dabei helfen, die Position der Augenlider zu beurteilen und mögliche Anomalien zu erkennen, was für die Erkennung und Überwachung der Proptose entscheidend ist.
Lösung von AI Superior
Um diese Herausforderung zu meistern, nutzte AI Superior fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen, um Eye Metrics zu entwickeln, eine plattformübergreifende Webanwendung, die sowohl auf mobilen Geräten (iOS und Android) als auch auf Desktop- und Laptop-Browsern zugänglich ist. Eye Metrics ermöglichte es den Nutzern, in erster Linie den Patienten, Gesichtsbilder zu erfassen und wichtige Metriken zu berechnen, die für den Bereich der Augenheilkunde relevant sind. Darüber hinaus war Eye Metrics in der Lage, seine Vorhersagemodelle durch die Einbeziehung neuer Trainingsmuster kontinuierlich zu verbessern.
Aufbauend auf dem Erfolg von Eye Metrics hat AI Superior die Anwendung durch die Einführung zusätzlicher Funktionen für die augenchirurgische Beurteilung erweitert. Diese Funktionalitäten zielten darauf ab, eine umfassendere und effizientere Analyse der Augengesundheit für medizinisches Fachpersonal zu ermöglichen. Die erweiterte Version enthielt zwei wichtige Funktionen: Stapel-Uploads und Live-Videoaufnahmen. Mit der Stapel-Upload-Funktion konnten die 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 von Bilddaten rationalisiert den Analyseprozess, spart wertvolle Zeit und steigert die Effizienz der Ärzte. Darüber hinaus enthielt diese neue Version auch eine Funktion zur Live-Videoaufzeichnung, die es den Anwendern ermöglichte, Videomaterial aufzuzeichnen und dann das Delta zwischen den LAB-Werten über ein bestimmtes Zeitintervall, in der Regel 1-5 Minuten, zu schätzen.
Ergebnisse und Auswirkungen
Eye Metrics ist bereit, die Art und Weise zu verändern, wie Patienten und medizinisches Fachpersonal an die ophthalmologische Beurteilung herangehen. Mit ihrer benutzerfreundlichen Oberfläche und einem Modell, das die Gesichtsmaschenerkennung von Google übertrifft, hilft diese Anwendung medizinischen Fachkräften bei der Erkennung von Proptose und befähigt Patienten, eine proaktive Rolle bei der Überwachung ihrer Augengesundheit einzunehmen
