論文の概要: AutoPtosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03905v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 18:32:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 13:14:08.010954
• Title: AutoPtosis
• Title（参考訳）: AutoPtosis
• Authors: Abdullah Aleem, Manoj Prabhakar Nallabothula, Pete Setabutr, Joelle A. Hallak and Darvin Yi
• Abstract要約: AutoPtosisは、人工知能ベースのシステムで、臨床診断の迅速化のために解釈可能な結果を提供する。 提案アルゴリズムは, 急速かつタイムリーに診断し, 医療システムの負担を大幅に軽減し, 患者や診療所の貴重な資源を節約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.368986335765876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blepharoptosis, or ptosis as it is more commonly referred to, is a condition of the eyelid where the upper eyelid droops. The current diagnosis for ptosis involves cumbersome manual measurements that are time-consuming and prone to human error. In this paper, we present AutoPtosis, an artificial intelligence based system with interpretable results for rapid diagnosis of ptosis. We utilize a diverse dataset collected at the University of Illinois Hospital and Health to successfully develop a robust deep learning model for prediction and also develop a clinically inspired model that calculates the marginal reflex distance and iris ratio. AutoPtosis achieved 95.5% accuracy on physician verified data that had an equal class balance. The proposed algorithm can help in the rapid and timely diagnosis of ptosis, significantly reduce the burden on the healthcare system, and save the patients and clinics valuable resources.
• Abstract（参考訳）: ブレファロプトーシス(英: blepharoptosis、通称:ptosis)は、上まぶたが垂れ下がったまぶたの状態である。 現在診断されているのは、時間を要する手作業による測定で、人的ミスを生じやすいことだ。 本稿では,ptosis の迅速な診断のために,解釈可能な結果を持つ人工知能システム autoptosis を提案する。 我々はイリノイ大学病院で収集された多様なデータセットを用いて、予測のための堅牢な深層学習モデルの開発と、限界反射距離と虹彩比を計算する臨床的にインスピレーションを受けたモデルの開発に成功した。 AutoPtosisは、同等のクラスバランスを持つ医師認証データに対して95.5%の精度を達成した。 提案手法は,ptosisの迅速かつタイムリーな診断に役立ち,医療システムの負担を大幅に軽減し,患者や診療所の貴重な資源を節約できる。

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