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Enregistrement W1979335115 · doi:10.1167/iovs.02-0625

Perceived Blur in Amblyopia

2003· article· en· W1979335115 sur OpenAlexaff
Anita J. Simmers, Peter J. Bex, Robert F. Hess

Notice bibliographique

RevueInvestigative Ophthalmology & Visual Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpatial frequencyContrast (vision)Computer visionArtificial intelligenceMonocularGaussian blurMatching (statistics)OptometryComputer scienceImage restorationOpticsImage (mathematics)MathematicsPhysicsImage processingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The well-documented fact that visual acuity and contrast sensitivity in amblyopia are attenuated at high spatial frequencies predicts that amblyopes should perceive objects as blurred, because they do not have the high spatial frequency information necessary to represent sharp edges adequately. In the current study, the representation of blur in amblyopia with blur-discrimination and blur-matching tasks was explored in a series of experiments. METHODS: Monocular blur-discrimination thresholds were measured in a spatial two-alternative forced-choice procedure. Observers were required to discriminate which edge (right or left) appeared to be the lesser blurred. Observers also interocularly matched edges that were identical with those used in the blur-discrimination tasks, with the exception that they were viewed dichoptically at all times. RESULTS: Blur-discrimination thresholds were elevated in both the amblyopic and fellow fixing eyes but were within the normal range for interocular matching thresholds. CONCLUSIONS: The results suggest that blur is veridically represented in the amblyopic visual system. The surprising result is that all amblyopes, even those with the most severe visual loss, veridically matched all blurred edges, including the sharpest ones. This implies that amblyopes are able to represent levels of blur that are defined by spatial structure beyond their resolution limit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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