Fundus images can reflect ocular diseases and systemic diseases such as glaucoma, diabetes mellitus, and hypertension. Thus, research on fundus-detection equipment is of great importance. The fundus camera has been widely used as a kind of noninvasive detection equipment. Most existing devices can only obtain two-dimensional (2D) retinal-image information, yet the fundus of the human eye also has spectral characteristics. The fundus has many pigments, and their different distributions in the eye lead to dissimilar tissue penetration for light waves, which can reflect the corresponding fundus structure. To obtain more abundant information and improve the detection level of equipment, a snapshot nonmydriatic fundus imaging spectral system, including fundus-imaging spectrometer and illumination system, is studied in this paper. The system uses a microlens array to realize snapshot technology; information can be obtained from only a single exposure. The system does not need to dilate the pupil. Hence, the operation is simple, which reduces its influence on the detected object. The system works in the visible and near-infrared bands (550-800 nm), with a volume less than 400 mm × 120 mm × 75 mm and a spectral resolution better than 6 nm.
In recent years, there has been rapid progress in different areas of vision science, such as refractive surgical procedures, contact lenses and spectacles, and near vision. This progress requires a highly accurate modeling of optical performance of the human eyes in different accommodation states. A new novel model-eye was designed using the Navarro accommodation-dependent finite model eye. For each of the vergence distances, ocular wavefront error, accommodative response, and visual acuity were calculated. Using the new model eye ocular wavefront error, accommodation dative response, and visual acuity are calculated for six vergence stimuli, -0.17D, 1D, 2D, 3D, 4D and -5D. Also, $3^{rd}\;and\;4^{th}$ order aberrations, modulation transfer function, and visual acuity of the accommodation-dependent model eye were analyzed. These results are well-matched to anatomical, biometric, and optical realities. Our corrected accommodation-dependent model-eye may provide a more accurate way to evaluate optical transfer functions and optical performances of the human eye.
The aims of this study are to investigate how Kepler found a scientific problem for the retinal image theory and to investigate how the science high-school students respond when the same situation is applied to them. And their results was compared with general high-school students' results. Kepler found the scientific problem in the eye vision through the critical analysis of contemporary theories of vision, based on his relevant knowledge of optics. When we applied the same situation to the Korean science high school and general high-school students, only a few of science high-school students found the scientific problem as same as Kepler's finding. From the results, it is suggested that in development of creativity teaching material, the situations like Kepler's problem finding need to be included in the programs.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.1
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pp.24-30
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2011
We have developed a hand-held probe for an ophthalmic OCT system. The hand-held probe for imaging was designed to be compact and portable. The cornea and retinal images were acquired by replacing the objective lens at the front of the probe. To verify the performance of the hand-held OCT probe, we acquired two dimensional OCT image of the rat eye in vivo and reconstructed three dimensional rat eye rendering images. In vivo 3D OCT images were showed distinct structural information in the posterior and anterior chamber with minimal motion artifacts. Thereby, OCT imaging speed is suitable for an dynamic in vivo experiment.
The late pupal stage of Drosophila melanogaster occurs immediately before the completion of retinal development, during which the rhabdomere rapidly forms. In this period, the photoreceptor cells were fixed and dehydrated using a high-pressure freezer (HPF) and freeze substitution (FS) technique, which is the most effective in preserving the cell structures, and observed using high-voltage electron microscopy (HVEM) at 1000 KV. The rhabdomere was classified structurally into three types of formation patterns using stereo-tiling image of thick sections. Initially, hexagonal arrays of rhabdomere existed in different angles. In addition, small pieces of rhabdomere could be observed in the cytoplasm of the photoreceptor rolls, which were visible during the profess of rhabdomere formation. In addition, multiple layers of rhabdomere strings were observed. We observed there are at least three types of vesicles related to rhabdomere formation in photoreceptor cells. In addition, it was found that these vesicles initiate the formation of the rhabdomeres during the pupal stage. Collectively, these data suggest that rhabdomeres were mainly formed through vesicles, and that parts of the rhabdomere formed first and then gathered and formed rhabdomeres in the late pupal stage.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.29-40
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2022
In this paper, we studied a system that detects and analyzes the pathological features of diabetic retinopathy using Mask R-CNN and a Random Forest classifier. Those are one of the deep learning techniques and automatically diagnoses diabetic retinopathy. Diabetic retinopathy can be diagnosed through fundus images taken with special equipment. Brightness, color tone, and contrast may vary depending on the device. Research and development of an automatic diagnosis system using artificial intelligence to help ophthalmologists make medical judgments possible. This system detects pathological features such as microvascular perfusion and retinal hemorrhage using the Mask R-CNN technique. It also diagnoses normal and abnormal conditions of the eye by using a Random Forest classifier after pre-processing. In order to improve the detection performance of the Mask R-CNN algorithm, image augmentation was performed and learning procedure was conducted. Dice similarity coefficients and mean accuracy were used as evaluation indicators to measure detection accuracy. The Faster R-CNN method was used as a control group, and the detection performance of the Mask R-CNN method through this study showed an average of 90% accuracy through Dice coefficients. In the case of mean accuracy it showed 91% accuracy. When diabetic retinopathy was diagnosed by learning a Random Forest classifier based on the detected pathological symptoms, the accuracy was 99%.
Vestibulo-ocular reflex (VOR) is a compensatory response of the extraocular muscles generated by vestibular signals to stabilize images on the retina during head/body movements. It has been reported that mismatches between retinal and vestibular information, which cause motion sickness or cybersickness, modify VOR. To investigate the characteristic changes of VOR in subjects experiencing cybersickness, we developed a low-cost, multi-purpose VOR measurement system using LabVIEW and Arduino. To test the applicability of the system, we performed two experiments. In Experiment 1, horizontal and vertical VORs of four participants were measured using a vestibular autorotation task. In Experiment 2, eight participants were exposed to a virtual navigation to measure changes of VORs as an index of cybersickness. We observed significantly greater head rotations and eye movements while the participants were exposed to the virtual navigation than to a static image. The results suggest that the present system can help understand the psychophysiological mechanisms of cybersickness symptoms.
Although there has been much advance in the development of 3D displays of various purpose, 3D contents are not yet so used as expected in those displays. One well-known obstacle in the enjoyment of 3D contents is visual fatigue, but another major issue is image distortion of 3D contents. In the previous research, Shin, Li, & Kim (2012) reported systematic linear relationship between screen disparity and size perception of a simple object whose retinal size was constant across different disparities. In this research, we intended to generalize the previous finding by using various 3D stimuli in the test of the relationship between screen disparity and size perception of those stimuli. Consistent with previous findings, our data indicated that size perception linearly changes as a function of screen disparity and the linearity was observed in all stimuli types we used in this research. We described the empirical relationship between screen disparity and size perception in the form of prediction function for size perception in which visual angle is the predictor. This function will be very useful in the creation of 3D contents as one can make reasonable predictions on the to-be-perceived size of an object being filmed using screen disparity of their camera setting.
Purpose: This study was to investigate the functional improvement in peripheral vision following eccentric viewing training. Methods: 14 subjects with normal vision took a part with their right eye, peripheral retinal which is $20^{\circ}$ lateral area from the fovea was examined for contrast sensitivity(CS). Eccentric viewing training was performed for 21days with an hour image viewing and examination was repeated. Results: The critical durations for 0.7 cpd were increased 2.67(467 ms) for pre-eccentric viewing training to 2.79(616 ms) for post-eccentric viewing training (p>0.05). The critical durations for 3.0 cpd were also increased 2.53(341 ms) for pre-eccentric viewing training to 3.04(1102 ms) for post-eccentric viewing training (p>0.05). Conclusions: It is recommended to use higher spatial frequency with higher CS for eccentric viewing training and to train more frequently for a short time. Moreover, the study on Korean standardizing of the visual rehabilitation for low vision based on the etiology is sorely required.
Oh, Sung Hoon;Jeon, Young Jun;Kwon, Young Woo;Jeong, Seok Chan
The Journal of Bigdata
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v.6
no.1
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pp.37-49
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2021
The number of dementia patients in Korea is estimated to be over 800,000, and the severity of dementia is becoming a social problem. However, no treatment or drug has yet been developed to cure dementia worldwide. The number of dementia patients is expected to increase further due to the rapid aging of the population. Currently, early detection of dementia and delaying the course of dementia symptoms is the best alternative. This study presented a methodology for early diagnosis of dementia by measuring and analyzing amyloid plaques. This vital protein can most clearly and early diagnose dementia in the retina through AI-based image analysis. We performed binary classification and multi-classification learning based on CNN on retina data. We also developed a deep learning algorithm that can diagnose dementia early based on pre-processed retinal data. Accuracy and recall of the deep learning model were verified, and as a result of the verification, and derived results that satisfy both recall and accuracy. In the future, we plan to continue the study based on clinical data of actual dementia patients, and the results of this study are expected to solve the dementia problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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