使用远红色光谱的RGB智能手机摄像头进行种族公平的瞳孔测量测量
Colin Barry1,2, Edward Wang3,4
1Electrical and Computer Engineering Department, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA. c1barry@ucsd.edu.
Scientific reports
|August 24, 2023
概括
这项研究引入了一种新的智能手机瞳孔测量技术,使用红光过器和人工智能来改善瞳孔-虹膜对比度. 这一创新使神经学评估更容易获得,与专用设备相比,实现了高精度.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 瞳孔测量,一个关键的神经评估工具,目前受到专业设备的高成本和难以获得的限制.
- 现有的方法通常依赖于近红外成像,这在资源有限的环境中对广泛采用提出了挑战.
- 智能手机上的可见光谱成像难以区分瞳孔和虹膜,这是由于黑色素吸收光线.
研究的目的:
- 开发一种新的瞳孔测量技术,使智能手机等无处不在的设备能够准确地测量瞳孔膨胀.
- 克服可见光谱成像在分辨学生从虹膜的神经评估的局限性.
- 提高瞳孔测量用于诊断神经疾病的可访问性和可负担性.
主要方法:
- 采用630nm长通波器在远红色光谱 (630-700nm) 中进行成像,增强瞳孔-虹膜对比度.
- 使用卷积神经网络来分析视频,并测量瞳孔直径的动态变化.
- 该系统在四种智能手机机型号中进行了测试,并与专业学生计 (Neuroptics PLR-3000) 进行了验证.
主要成果:
- 拟议的系统显示,在12名参与者中,瞳孔-虹膜对比度平均增加了451%.
- 在一项11名参与者的验证研究中,该原型在瞳孔光响应测试中,与金标准设备相比,实现了2.4%的平均绝对误差.
- 该技术有效地将深色瞳孔与远红色光谱中更明亮的虹膜区分开来.
结论:
- 基于智能手机的新型瞳孔测量系统显著提高了瞳孔-虹膜对比度和测量精度.
- 这种方法为神经学评估提供了专门的瞳孔计的成本效益和可访问的替代方案.
- 该技术有可能被广泛用于使用随时可用的设备查和诊断神经疾病.
