El estrabismo es una de las enfermedades de la visión más comunes que puede causar ambliopía e incluso pérdida permanente de visión. El diagnóstico a tiempo es crucial para tratar bien el estrabismo. A diferencia del diagnóstico manual, el reconocimiento automático puede reducir significativamente los costes de mano de obra y aumentar la eficacia del diagnóstico. En este artículo, proponemos reconocer el estrabismo utilizando datos de seguimiento ocular y redes neuronales convolucionales. En concreto, primero se utiliza un rastreador ocular para registrar los movimientos oculares del sujeto. A continuación, se propone una imagen de desviación de la mirada (GaDe) para caracterizar los datos de seguimiento ocular del sujeto en función de la precisión de los puntos de mirada. La imagen GaDe se alimenta a una red neuronal convolucional (CNN) que ha sido entrenada en una gran base de datos de imágenes llamada ImageNet. Las salidas de las capas de conexión completa de la CNN se utilizan como características de la imagen GaDe para el reconocimiento del estrabismo. Para los experimentos se ha establecido un conjunto de datos que contiene datos de seguimiento ocular tanto de sujetos estrábicos como de sujetos normales. Los resultados experimentales demuestran que las características naturales de la imagen se pueden transferir bien para representar datos de seguimiento ocular, y que el estrabismo se puede reconocer eficazmente con nuestro método propuesto.
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