論文の概要: SKINOPATHY AI: Smartphone-Based Ophthalmic Screening and Longitudinal Tracking Using Lightweight Computer Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00161v1
- Date: Thu, 26 Feb 2026 02:32:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.070959
- Title: SKINOPATHY AI: Smartphone-Based Ophthalmic Screening and Longitudinal Tracking Using Lightweight Computer Vision
- Title（参考訳）: SKINOPATHY AI:軽量コンピュータビジョンを用いたスマートフォンによる眼科スクリーニングと縦追跡
- Authors: S. Kalaycioglu, C. Hong, M. Zhu, H. Xie,
- Abstract要約: SKINOPATHY AIは、コモディティなモバイルハードウェアを通じて、補完的で説明可能な5つのスクリーニングモジュールを提供する、スマートフォンファーストのWebアプリケーションである。
このシステムは、OpenCVとMediaPipe、MongoDBが支援するセッション永続化、PDFレポート生成を備えたReact/FastAPIスタックとして実装されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21787848945040766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Early ophthalmic screening in low-resource and remote settings is constrained by access to specialized equipment and trained practitioners. We present SKINOPATHY AI, a smartphone-first web application that delivers five complementary, explainable screening modules entirely through commodity mobile hardware: (1) redness quantification via LAB a* color-space normalization; (2) blink-rate estimation using MediaPipe FaceMesh Eye Aspect Ratio (EAR) with adaptive thresholding; (3) pupil light reflex characterization through Pupil-to-Iris Ratio (PIR) time-series analysis; (4) scleral color indexing foricterus and anemia proxies via LAB/HSV statistics; and (5) iris-landmark-calibrated lesion encroachment measurement with millimeter-scale estimates and longitudinal trend tracking. The system is implemented as a React/FastAPI stack with OpenCV and MediaPipe, MongoDB-backed session persistence, and PDF report generation. All algorithms are fully deterministic, privacy-preserving, and designed for non-diagnostic consumer triage. We detail system architecture, algorithm design, evaluation methodology, clinical context, and ethical boundaries of the platform. SKINOPATHY AI demonstrates that multi-signal ophthalmic screening is feasible on unmodified smartphones without cloud-based AI inference, providing a foundation for future clinically validated mobile ophthalmoscopy tools.
- Abstract（参考訳）: 低リソースおよびリモート環境での早期眼科スクリーニングは、専門の機器や訓練された実践者へのアクセスによって制限される。
1) LAB a* 色空間正規化による赤みの定量化,(2) MediaPipe FaceMesh Eye Aspect Ratio (EAR) を用いたブラインドレート推定,(3) PIR (Pupil-to-Iris Ratio) 時系列解析による瞳孔反射特性評価,(4) LAB/HSV統計による硬化色指数と貧血プロキシ,(5) ミリスケール推定と経時的傾向追跡による虹彩ランドマーク校正病変のエンクロハメント測定。
このシステムは、OpenCVとMediaPipe、MongoDBが支援するセッション永続化、PDFレポート生成を備えたReact/FastAPIスタックとして実装されている。
すべてのアルゴリズムは決定論的であり、プライバシー保護であり、非診断的消費者トリアージのために設計されている。
本稿では,システムアーキテクチャ,アルゴリズム設計,評価方法論,臨床コンテキスト,倫理的境界について詳述する。
SKINOPATHY AIは、クラウドベースのAI推論なしで、修正されていないスマートフォンで多信号眼科スクリーニングが実現可能であることを実証している。
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