Desarrollo de un prototipo de oftalmoscopio con realidad virtual como herramienta práctica de examinación ocular
Notice bibliographique
Résumé
El examen visual es un procedimiento importante que proporciona información \nacerca de la condición del fondo de ojo, permitiendo la observación e identificación \nde anomalías, como ceguera, diabetes, hipertensión, sangrados resultado \nde traumas, entre otros. Un apropiado examen permite identificar condiciones \nque pueden comprometer la visión, sin embargo, éste es desafiante porque requiere \nde una práctica extensiva para desarrollar las habilidades para una adecuada \ninterpretación que permiten la identificación exitosa de anomalías en el \nfondo de ojo con un oftalmoscopio. Para ayudar a los practicantes a desarrollar \nsus habilidades para la examinación ocular, los dispositivos de simulación médica \nestán ofreciendo oportunidades de entrenamiento para explorar numerosos casos \ndel ojo en escenarios simulados, controlados y monitoreados. Sin embargo, \nlos avances en la simulación del ojo han llevado a costosos simuladores con acceso \nlimitado ya que la práctica se mantiene con interacciones para un aprendiz \ny en algunos casos, ofreciendo al entrenador la visión para la interacción del \npracticante. Gracias a los costos asociados a la simulación médica, hay varias \nalternativas reportadas en la revisión de la literatura, presentando aproximaciones \nefectividad-costo y nivel de consumo para maximizar la efectividad del \nentrenamiento para el examen de ojo. En este trabajo se presenta el desarrollo \nde una aplicación con realidad aumentada inmersiva y no-inmersiva, para dispositivos \nmóviles Android con interacciones a través de un controlador impreso \nen 3D con componentes electrónicos embebidos que imitan a un oftalmoscopio \nreal. La aplicación presenta a los usuarios un paciente virtual visitando al doctor \npara un examen ocular, y requiere que el aprendiz ejecute el examen de fondo de \nojo haciendo diagnosticando sus hallazgos. La versión inmersiva de la aplicación \nrequiere del uso de un casco de realidad virtual, además del prototipo 3D de \noftalmoscopio, mientras que la no inmersiva, requiere únicamente del marcador \ndentro del campo de visión del dispositivo móvil.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».