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컴퓨터 보조 이동식 눈 캠피메터(CAMEC)는 자극이 제공되는 동안 환자의 고정을 유지하기 위해 이동하는 대상을 사용하는 시각 필드 분석기입니다. 신경망이 CAMEC 형식의 시각 필드 데이터를 분류하는 데 사용되었습니다. 이는 숙련된 임상 인력 없이 자가 검사를 통한 진단 시각 필드 검사를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 110개의 유닛이 있는 입력층, 각 유닛이 CAMEC 격자의 테스트 포인트에 해당하며, 40개의 유닛으로 구성된 은닉층 및 22개의 유닛으로 구성된 출력층으로 설계된 3층 역전파 네트워크가 만들어졌습니다. 각 유닛은 특정 유형의 시각 필드 결함에 해당합니다. 경험이 많은 안과 의사에 의해 CAMEC 형식으로 490개의 시뮬레이션 필드 플롯이 생성되었습니다. 이러한 데이터는 440개의 플롯 훈련 세트와 50개의 플롯 테스트 세트로 나누어졌습니다. 신경망 훈련은 최대 50,000번 훈련 세트를 네트워크를 통해 순환시켜 수행되었습니다. 은닉 유닛 수 변경의 효과는 필드 플롯의 테스트 세트를 사용하여 조사되었습니다. 네트워크 구성을 최적화하여 데이터의 훈련 세트에 대해 98.2%의 분류 정확도와 테스트 세트에 대해 96%의 정확도를 달성하였습니다.
Keating et al. (수요일)는 이 질문을 연구했습니다.