Strabismus Recognition Using Eye-Tracking Data and Convolutional Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Fu, Hong
Chen, Zenghai
Lo, Wai-Lun
Chi, Zheru
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Strabismus is one of the most common vision diseases that would cause amblyopia and even permanent vision loss.
Timely diagnosis is crucial for well treating strabismus.
In contrast to manual diagnosis, automatic recognition can significantly reduce labor cost and increase diagnosis efficiency.
In this paper, we propose to recognize strabismus using eye-tracking data and convolutional neural networks.
In particular, an eye tracker is first exploited to record a subject’s eye movements.
A gaze deviation (GaDe) image is then proposed to characterize the subject’s eye-tracking data according to the accuracies of gaze points.
The GaDe image is fed to a convolutional neural network (CNN) that has been trained on a large image database called ImageNet.
The outputs of the full connection layers of the CNN are used as the GaDe image’s features for strabismus recognition.
A dataset containing eye-tracking data of both strabismic subjects and normal subjects is established for experiments.
Experimental results demonstrate that the natural image features can be well transferred to represent eye-tracking data, and strabismus can be effectively recognized by our proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Zenghai& Fu, Hong& Lo, Wai-Lun& Chi, Zheru. 2018. Strabismus Recognition Using Eye-Tracking Data and Convolutional Neural Networks. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187661
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Zenghai…[et al.]. Strabismus Recognition Using Eye-Tracking Data and Convolutional Neural Networks. Journal of Healthcare Engineering No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187661
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Zenghai& Fu, Hong& Lo, Wai-Lun& Chi, Zheru. Strabismus Recognition Using Eye-Tracking Data and Convolutional Neural Networks. Journal of Healthcare Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187661
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187661
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر