Smartphone-Based, Rapid, Wide-Field Fundus Photography for Diagnosis of Pediatric Retinal Diseases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: An important, unmet clinical need is for cost-effective, reliable, easy-to-use, and portable retinal photography to evaluate preventable causes of vision loss in children. This study presents the feasibility of a novel smartphone-based retinal imaging device tailored to imaging the pediatric fundus. METHODS: Several modifications for children were made to our previous device, including a child-friendly 3D printed housing of animals, attention-grabbing targets, enhanced image stitching, and video-recording capabilities. Retinal photographs were obtained in children undergoing routine dilated eye examination. Experienced masked retina-specialist graders determined photograph quality and made diagnoses based on the images, which were compared to the treating clinician's diagnosis. RESULTS: Dilated fundus photographs were acquired in 43 patients with a mean age of 6.7 years. The diagnoses included retinoblastoma, Coats' disease, commotio retinae, and optic nerve hypoplasia, among others. Mean time to acquire five standard photographs totaling 90-degree field of vision was 2.3 ± 1.1 minutes. Patients rated their experience of image acquisition favorably, with a Likert score of 4.6 ± 0.8 out of 5. There was 96% agreement between image-based diagnosis and the treating clinician's diagnosis. CONCLUSIONS: We report a handheld smartphone-based device with modifications tailored for wide-field fundus photography in pediatric patients that can rapidly acquire fundus photos while being well-tolerated. TRANSLATIONAL RELEVANCE: Advances in handheld smartphone-based fundus photography devices decrease the technical barrier for image acquisition in children and may potentially increase access to ophthalmic care in communities with limited resources.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».