論文の概要: Tracking the Dynamics of the Tear Film Lipid Layer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03450v1
- Date: Wed, 7 Dec 2022 04:19:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 16:14:49.815195
- Title: Tracking the Dynamics of the Tear Film Lipid Layer
- Title（参考訳）: 涙膜脂質層のダイナミクスの追跡
- Authors: Tejasvi Kothapalli, Charlie Shou, Jennifer Ding, Jiayun Wang, Andrew
D. Graham, Tatyana Svitova, Stella X. Yu, Meng C. Lin
- Abstract要約: ドライアイ病(DED)は最も一般的な眼疾患の1つで、米国の成人の5%以上がDEDに罹患している。
涙膜不安定性はDEDの既知の因子であり, 涙膜を被覆し安定化する薄い脂質層によって, 大部分が制御されていると考えられている。
本研究は, 涙膜脂質層(TFLL)の拡散を数値解析するために, コンピュータビジョン技術を用いた新しいパラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.10661212959259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Dry Eye Disease (DED) is one of the most common ocular diseases: over five
percent of US adults suffer from DED. Tear film instability is a known factor
for DED, and is thought to be regulated in large part by the thin lipid layer
that covers and stabilizes the tear film. In order to aid eye related disease
diagnosis, this work proposes a novel paradigm in using computer vision
techniques to numerically analyze the tear film lipid layer (TFLL) spread.
Eleven videos of the tear film lipid layer spread are collected with a
micro-interferometer and a subset are annotated. A tracking algorithm relying
on various pillar computer vision techniques is developed. Our method can be
found at https://easytear-dev.github.io/.
- Abstract（参考訳）: ドライアイ病(DED)は最も一般的な眼疾患の1つで、米国の成人の5%以上がDEDに罹患している。
涙膜不安定性はDEDの既知の因子であり, 涙膜を被覆し安定化する薄い脂質層によって, 大部分が制御されていると考えられている。
本研究は眼疾患診断を支援するため,コンピュータビジョン技術を用いて涙膜脂質層(tfll)の拡散を数値的に解析する新しいパラダイムを提案する。
涙膜脂質層が拡散した11本のビデオがマイクロ干渉計で収集され、サブセットがアノテートされる。
様々な柱型コンピュータビジョン技術に基づくトラッキングアルゴリズムを開発した。
このメソッドはhttps://easytear-dev.github.io/にある。
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