Notice bibliographique
Résumé
Automated visual field testing, or perimetry, is a non-invasive method to assess differential light sensitivity across the retina. Traditionally, perimetry has been confined to clinical settings which are highly controlled. However, recent advancements in portable perimetry have expanded the environments over which testing can occur. This necessitates the development of faster and more robust algorithms to accommodate these diverse conditions. This thesis presents three approaches to address these needs. The first is the improvement of a reconstruction approach which allows for the testing of fewer locations within the visual field. The addition of principal component analysis generalizes the reconstruction model better under cases where data is limited. The second approach is a modification of the standard Bayesian perimetric algorithm to increase the speed of testing while improving specificity and sensitivity, making it suitable for the screening of glaucoma. Finally, the third approach is a complete rethinking of how perimetry testing occurs. The usual approach for testing correlated visual field locations involves assessing each location separately, determining fully the threshold before moving to the next location. In this new approach, a trial-based method is proposed whereby a single trial at one location can be used to update the threshold at all other locations. This new method, which is called TORONTO, can halve the test duration when compared to other traditional and state-of-the-art algorithms while achieving similar or lower estimation errors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».