L'invenzione riguarda un metodo di rilevamento del battito di ciglia in tempo reale, e di posizionamento del centro della pupilla umana.
| Titolo brevetto | Metodo per stimare una posizione conforme di un occhio, dispositivo per esami oftalmici implementante tale metodo e relativo kit elettronico per aggiornare un dispositivo oftalmico |
|---|---|
| Area | Salute |
| Titolarità | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA, Università di Modena e Reggio Emilia |
| Inventori | GIOVANNI GIBERTONI, LUIGI ROVATI, Guido Borghi |
| Ambito territoriale di tutela | Nazionale |
| Stato | Italia (IT) |
| Keywords | Riflesso Pupillare alla luce; Strumentazione oftalmica; Classificazione dello stato dell’occhio; Classificazione tramite Visione Artificiale; Apprendimento Automatico; Apprendimento Profondo |
| Depositato il | 15 dicembre 2023 |
Il sistema in oggetto seleziona automaticamente le immagini acquisite da dispositivi oftalmici mediante tecniche di Visione a Intelligenza Artificiale, ed è concepito per migliorare l’attività di acquisizione di immagini in campo oftalmico o per supportare i medici oftalmologi e/o oculisti nell’utilizzo delle loro strumentazioni (se basati su immagini oculari).
L'invenzione è un metodo di classificazione degli attributi degli occhi, assieme a un dispositivo e ad un supporto di archiviazione, necessari a risolvere il problema della scarsa classificazione degli attributi degli occhi nelle condizioni complesse dell'ambiente reale. Il metodo prevede l'acquisizione di un'immagine dell'occhio e di quattro tipi di dati di labelling ottenuti etichettando l'immagine dell'occhio; a ciò segue l'inserimento del set di dati di addestramento in una struttura di rete neurale, predefinita per addestrare un modello di classificazione degli attributi degli occhi. Infine, l'immagine dell'occhio da classificare viene inserita nel modello di classificazione degli attributi degli occhi e viene restituito il risultato della classificazione.
Il sistema è in grado di elaborare in real-time i dati direttamente sulla scheda embedded, senza invio di dati ad un server e senza la necessità di salvare le immagini su uno strumento di archiviazione fisico quale hard-disk, SSD o altre tipologie. Non necessita, inoltre, di hardware particolarmente potente e costoso. L’elaborazione è stata ottimizzata per massimizzare l’efficienza computazionale, essa può essere effettuata in real-time con elevata accuratezza di classificazione delle immagini. Prestazioni raggiunte nell’ordine di 500 immagini analizzate al secondo per sistemi embedded e per oltre 2000 immagini al secondo su CPU x86 ad alte prestazioni. Dalla ricerca eseguita in letteratura, il sistema presenta un notevole incremento dell’efficienza di elaborazione pur mantenendo accuratezze di classificazione molto elevate (> 95%).
Si possono prevedere molteplici applicazioni a basso costo sia in campo industriale sia in ambito medico, soprattutto per migliorare le attività di acquisizione dei dati o supportare l’utilizzo di dispositivi oftalmici da parte dei medici. Le tecniche di acquisizione ed elaborazione potrebbero essere utilizzate anche per migliorare sistemi oftalmici già esistenti quali l’Optical Coherence Tomography (OCT), il Visual Field Analyzer (VFA), il Corneal Topographer o sistemi di pupillometria.