論文の概要: Prediction of progressive lens performance from neural network simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10842v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 14:51:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 15:40:55.389139
• Title: Prediction of progressive lens performance from neural network simulations
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークシミュレーションによる進行レンズ性能の予測
• Authors: Alexander Leube, Lukas Lang, Gerhard Kelch and Siegfried Wahl
• Abstract要約: 本研究の目的は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく視覚的視力(VA)予測の枠組みを提案することである。 提案する総合シミュレーションツールは主観的視覚性能の正確なモデルとして機能することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: The purpose of this study is to present a framework to predict visual acuity (VA) based on a convolutional neural network (CNN) and to further to compare PAL designs. Method: A simple two hidden layer CNN was trained to classify the gap orientations of Landolt Cs by combining the feature extraction abilities of a CNN with psychophysical staircase methods. The simulation was validated regarding its predictability of clinical VA from induced spherical defocus (between +/-1.5 D, step size: 0.5 D) from 39 subjectively measured eyes. Afterwards, a simulation for a presbyopic eye corrected by either a generic hard or a soft PAL design (addition power: 2.5 D) was performed including lower and higher order aberrations. Result: The validation revealed consistent offset of +0.20 logMAR +/-0.035 logMAR from simulated VA. Bland-Altman analysis from offset-corrected results showed limits of agreement (+/-1.96 SD) of -0.08 logMAR and +0.07 logMAR, which is comparable to clinical repeatability of VA assessment. The application of the simulation for PALs confirmed a bigger far zone for generic hard design but did not reveal zone width differences for the intermediate or near zone. Furthermore, a horizontal area of better VA at the mid of the PAL was found, which confirms the importance for realistic performance simulations using object-based aberration and physiological performance measures as VA. Conclusion: The proposed holistic simulation tool was shown to act as an accurate model for subjective visual performance. Further, the simulations application for PALs indicated its potential as an effective method to compare visual performance of different optical designs. Moreover, the simulation provides the basis to incorporate neural aspects of visual perception and thus simulate the VA including neural processing in future.
• Abstract（参考訳）: 目的: 本研究の目的は,畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に基づいて視覚視力(va)を予測する枠組みを示し,pal設計を比較することである。 方法: 簡単な2つの隠蔽層CNNを訓練し, CNNの特徴抽出能力と心理的階段法を組み合わせたランドルトCsのギャップ配向を分類した。 主観的に測定した39眼から誘導された球面脱焦点(+/-1.5d, ステップサイズ: 0.5d)から臨床用vaの予測可能性についてシミュレーションを行った。 その後,低次および高次収差を含む汎用ハードまたはソフトpal設計(付加力2.5d)により補正された眼前眼のシミュレーションを行った。 結果: 0.20 logmar +/-0.035 logmarのオフセットが一致し, オフセット補正結果からのva.bland-altman解析では-0.08 logmarと+0.07 logmarの一致限界(+/-1.96 sd)が確認された。 palsに対するシミュレーションの適用により、汎用ハード設計のためのより大きな遠方領域が確認されたが、中間層と近傍のゾーン幅の違いは明らかではなかった。 さらに,PALの中央でより優れたVAの水平領域が発見され,物体収差を用いた現実的な性能シミュレーションや生理的性能測定がVAとして重要であることが確認された。 結論: 提案する総合シミュレーションツールは, 主観的視覚性能の正確なモデルとして機能することが示された。 さらに、PALのシミュレーション応用は、異なる光学設計の視覚性能を比較する効果的な方法としての可能性を示した。 さらに、シミュレーションは視覚知覚の神経的側面を組み込んだ基礎を提供し、将来的な神経処理を含むvaをシミュレートする。

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