Automatic pupil detection using off-axis iris images for alignment guidance in fundus cameras
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : The purpose of this study is to create a pupil tracking algorithm to find the center of the pupil within 400 micrometers of ground truth (manual annotations) in non-mydriatic external eye images. Pupil detection is crucial for automation and alignment guidance, which can improve the quality of fundus image acquisitions. Methods : In the ultra-widefield fundus imaging system CLARUSTM 500 (ZEISS, Dublin, CA), two iris cameras provide an off-axis view of the patient’s eye along with the position of the pupil within the field of view. In this retrospective study, we used 654 external eye images (pixel size: 320x240) of non-mydriatic pupils (<3.5 mm pupil size) from 29 subjects. Manual annotations of pupil boundary and the center were marked by an expert grader. The dataset is divided into training (534 images from 18 subjects) and testing sets (120 images from 11 subjects). Fig 1 shows the flowchart of the proposed pupil detection algorithm. The algorithm consists of two blocks: 1) coarse region-of-interest (ROI) finder and 2) fine-tuned pupil detector. Coarse ROI finder consisted of a single-shot detector (SSD) with 7 convolutional neural networks (CNN). A bounding box with the highest confidence score is used as the starting point for the fine-tuned detection. The Shootingstar algorithm is an extension of the Starburst pupil detection algorithm. The Shootingstar implementation shoots rays at five positions (the center and on the four corners of the bounding box). The Euclidean distances between the pupil centers determined by the algorithm in the test set were compared with the manual annotations. Results : Fig 2 shows the results of correct and incorrect detections from the proposed algorithm. The algorithm achieved an accuracy of 91.5% in tracking pupils within 400 micrometers. Incorrect results are usually caused by the patient blinking or being in the middle of a blink. The execution time of the algorithm is 57.4 ± 3.8 ms using an Intel® Core™ i7-6920HQ CPU@2.90GHz. Conclusions : The proposed algorithm provides a reliable solution for pupil detection for alignment guidance for fundus image capture. The algorithm can detect up to 17 frames per second and would be suitable for real-time pupil tracking. This abstract was presented at the 2019 ARVO Imaging in the Eye Conference, held in Vancouver, Canada, April 26-27, 2019.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».