Accurate and Explainable Cataract Detection Using Eye Images Taken by Hand-held Slit-lamp Cameras
Notice bibliographique
Résumé
Cataract is a leading cause of visual impairment in the elderly. With a greying population globally, there is a pressing need to improve the accessibility of cataract screening. Hand-held Slit-lamp Cameras (HSCs) are often preferred in community eye screening due to their great portability and accessibility. However, the image quality from HSCs is generally inferior to that from conventional bulky fundus cameras. In this paper, we extend the pre-trained ResNet-18 neural network to analyze a limited number of HSC images (n=187) for cataract detection. Model accuracy is improved through augmenting training data samples and complementing the visual features with patients’ vision measurements. Explainability (of focal model areas for decision making) is attained via extracting the saliency maps using the Grad-CAM method. Our model achieves a high accuracy of 0.96, on par with state-of-the-art results reported in the literature. Our approach demonstrates the potential of large-scale community-based cataract detection using HSCs and our highly accurate and explainable AI-assisted model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».