A comparison of digital retinal image quality among photographers with different levels of training using a non-mydriatic fundus camera
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the quality of digital retinal images taken by three photographers with different levels of photographic training, using a non-mydriatic fundus camera. METHODS: This study compares 45-degree digital retinal images taken with a non-mydriatic fundus camera by three different photographers with different levels of photographic training: (I) A professional ophthalmic photographer with 20 years of experience; (2) a non-professional photographer with 2 days of photographic training and experience with 50 patients; (3) a non-professional photographer with 1 hour of photographic training and experience with 10 patients. The quality of the photographs was evaluated by the consensus of two retina specialists. RESULTS: Sixty-four (64) eyes of 33 subjects were imaged by the three photographers for a total of 192 images. Thirty-four eyes were photographed in the non-dilated state. The trained ophthalmic photographer and the two non-professional photographers did not have statistically significant differences in image quality based on the image evaluations. (Chi-square P-value: 0.57). This finding was consistent for eyes in both the non-dilated and dilated state. CONCLUSIONS: Fundus image quality for images taken with a non-mydriatic camera were not significantly different among three photographers with different levels of training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».