Real-time simulation of visual defects with gaze-contingent display
Notice bibliographique
Résumé
Effective management and treatment of glaucoma and other visual diseases depend on early diagnosis. However, early symptoms of glaucoma often go unnoticed until a significant portion of the visual field is lost. The ability to simulate the visual consequences of the disease offers potential benefits for patients and clinical education as well as for public awareness of its signs and symptoms. Experiments using simulated visual field defects could identify changes in behaviour, for example during driving, that one uses to compensate at the early stages of the disease's development. Furthermore, by understanding how visual field defects affect performance of visual tasks, we can help develop new strategies to cope with other devastating diseases such as macular degeneration. A Gaze-Contingent Display (GCD) system was developed to simulate an arbitrary visual field in a virtual environment. The system can estimate real-time gaze direction and eye position in earth-fixed coordinates during relatively large head movement, and thus it can be used in immersive projection based VE systems like the CAVE™. Arbitrary visual fields are simulated via OpenGL and Shading Language capabilities and techniques that are supported by the GPU, thus enabling fast performance in real time. In order to simulate realistic visual defects, the system performs multiple image processing operations including change in acuity, brightness, color, glare and image distortion. The final component of the system simulates different virtual scenes that the participant can navigate through and explore. As a result, this system creates an experimental environment to study the effects of low vision on everyday tasks such as driving and navigation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».