在视野测试期间转头,以最大限度地减少突出面部解剖学的影响
Seyedmostafa Sadegh Mousavi1, Sepideh Jamali Dogahe, Lance J Lyons
1Department of Ophthalmology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
概括
在视野测试期间转动头部可以显著扩大可测试区域. 一个卷积神经网络 (CNN) 准确地预测了最佳的头部转向角度,以最大限度地提高外周视力.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 面部解剖学可以限制外围视野,在标准周边测量过程中可能掩盖缺陷.
- 在视野测试期间优化头部位置对于准确的评估至关重要.
研究的目的:
- 为了研究在周边测量期间头部转动的有效性,以最大限度地提高可测试的视野.
- 开发和验证一个卷积神经网络 (CNN),用于预测最佳的头部转角度.
主要方法:
- 六名健康参与者接受了视野测试,头部处于主位置,手动转动,并以CNN预测的角度进行视野测试.
- 美国有线电视新闻网 (CNN) 分析了面部照片,以确定最佳的头部转向角度,以最大限度地增加视野曝光.
主要成果:
- 将头转向15°远离测试眼睛 (手动) 和平均12.6° (自动) 最大化视野暴露.
- 与标准位置相比,在最佳的头部转角度,平均视野值显著高于标准位置 (P=0.02).
结论:
- 在周边测量过程中转动头部,通过减少面部阻塞,有效地增加可测试视野.
- 开发的CNN准确地预测了个人的最佳头部转角度,以提高视野评估.
