Improvements in Image Registration, Segmentation, and Artifact Removal in ThermOcular Imaging System
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of ocular surface temperature (OST) plays a pivotal role in the diagnosis and management of various ocular diseases. This paper introduces significant enhancements to the ThermOcular system, initially developed for precise OST measurement using infrared (IR) thermography. These advancements focus on accuracy improvements that reduce user dependency and increase the system's diagnostic capabilities. A novel addition to the system includes the use of EyeTags, which assist clinicians in selecting control points more easily, thus reducing errors associated with manual selection. Furthermore, the integration of state-of-the-art semantic segmentation models trained on the newest dataset is explored. Among these, the OCRNet-HRNet-w18 model achieved a segmentation accuracy of 96.21% MIOU, highlighting the effectiveness of the improved pipeline. Additionally, the challenge of eliminating eyelashes in IR frames, which cause artifactual measurement errors in OST assessments, is addressed. Through a newly developed method, the influence of eyelashes is eliminated, thereby enhancing the precision of temperature readings. Moreover, an algorithm for blink detection and elimination is implemented, significantly improving upon the basic methods previously utilized. These innovations not only enhance the reliability of OST measurements, but also contribute to the system's efficiency and diagnostic accuracy, marking a significant step forward in ocular health monitoring and diagnostics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».