Advancing the diagnosis of dry eye syndrome : development of automated assessments of tear film lipid layer patterns

[Resumen] El síndrome de ojo seco es una enfermedad sintomática que afecta a un amplio rango de la población, y tiene un impacto negativo en sus actividades diarias. Su diagnóstico es una tarea difícil debido a su etiología multifactorial, y por eso existen varias pruebas clínicas. Una de esas pruebas es la evaluación de los patrones interferenciales de la capa lipídica de la película lagrimal. Guillon dise˜nó un instrumento denominado Tearscope Plus para evaluar el grosor de la película lagrimal de forma rápida, y también definió una escala de clasificación compuesta de cinco categorías. La clasificación en uno de esos cinco patrones es una tarea clínica dificil, especialmente con las capas lipídicas más finas que carecen de características de color y/o morfológicas. Además, la interpretación subjetiva de los expertos mediante una revisión visual puede afectar a la clasificación, pudiendo producirse un alto grado de inter- e intra- variabilidad entre observadores. El desarrollo de un método sistemático y objetivo para análisis y clasificación es altamente deseable, permitiendo un diagnóstico homogéneo y liberando a los expertos de esta tediosa tarea. La propuesta de esta investigación es el diseño de un sistema automático para evaluar los patrones de la capa lipídica de la película lagrimal mediante la interpretación de las imágenes obtenidas con el Tearscope Plus. Por una parte, se presenta una metodología global para evaluar la capa lipídica de la película lagrimal mediante la clasificación automática de estas imágenes en una de las categorías de Guillon. El proceso se lleva a cabo mediante el uso de modelos de textura y color, y algoritmos de aprendizaje máquina. A continuación, esta metodología global se optimiza mediante la reducción de su complejidad computacional. Se utilizan técnicas de reducción de la dimensión para disminuir los requisitos de memoria/tiempo sin una degradación en su rendimiento. Por otra parte, se presenta una metodología local para crear mapas de la película lagrimal, que representan la distribución local de los patrones de la capa lipídica sobre la película lagrimal. Las diferentes evaluaciones automáticas que se proponen ahorran tiempo a los expertos, y proporcionan resultados imparciales que no están afectados por factores subjetivos.[Resumo] O síndrome de ollo seco é unha enfermidade sintomática que afecta a un amplo rango da poboación, e ten un impacto negativo nas súas actividades diarias. O seu diagnóstico é unha tarefa difícil debido á súa etioloxía multifactorial, e por iso existen varias probas clínicas. Unha desas probas é a avaliación dos patróns interferenciais da capa lipídica da película lagrimal. Guillon dese˜nou un instrumento denominado Tearscope Plus para avaliar o grosor da película lagrimal de forma rápida, e tamén definiu unha escala de clasificación composta de cinco categorías. A clasificación nun deses cinco patróns é unha tarefa clínica difícil, especialmente coas capas lipídicas máis finas que carecen de características de cor e/ou morfolóxicas. Ademais, a interpretación subxectiva dos expertos mediante una revisión visual pode afectar á clasificación, podendo producirse un alto grao de inter- e intra- variabilidade entre observadores. O desenvolvemento dun método sistemático e obxectivo para análise e clasificación é altamente desexable, permitindo un diagnóstico homoxéneo e liberando aos expertos desta tediosa tarefa. A proposta desta investigación é o deseño dun sistema automático para avaliar os patróns da capa lipídica da película lagrimal mediante a interpretación das imaxes obtidas co Tearscope Plus. Por unha parte, preséntase unha metodoloxía global para avaliar a capa lipídica da película lagrimal mediante a clasificación automática destas imaxes nunha das categorías de Guillon. O proceso é levado a cabo mediante o uso de modelos de textura e cor, e algoritmos de aprendizaxe máquina. A continuación, esta metodoloxía global é optimizada mediante a redución da súa complexidade computacional. Utilízanse técnicas de redución da dimensión para diminuír os requisitos de memoria/tempo sen unha degradación no seu rendemento. Por outra parte, preséntase unha metodoloxía local para crear mapas da película lagrimal, que representan a distribución local dos patróns da capa lipídica sobre a película lagrimal. As diferentes avaliacións automáticas que se propoñen aforran tempo aos expertos, e proporcionan resultados imparciais que non están afectados por factores subxectivos.[Abstract] Dry eye syndrome is a symptomatic disease which affects a wide range of population, and has a negative impact on their daily activities. Its diagnosis is a difficult task due to its multifactorial etiology, and so there exist several clinical tests. One of these tests is the evaluation of the interference patterns of the tear film lipid layer. Guillon designed an instrument known as Tearscope Plus which allows clinicians to rapidly assess the lipid layer thickness, and also defined a grading scale composed of five categories. The classification into these five patterns is a difficult clinical task, especially with thinner lipid layers which lack color and/or morphological features. Furthermore, the subjective interpretation of the experts via visual inspection may affect the classification, and so a high degree of inter- and also intra- observer variability can be produced. The development of a systematic, objective computerized method for analysis and classification is thus highly desirable, allowing for homogeneous diagnosis and relieving the experts from this tedious task. The proposal of this research is the design of an automatic system to assess the tear film lipid layer patterns through the interpretation of the images acquired with the Tearscope Plus. On the one hand, a global methodology is presented to assess the tear film lipid layer by automatically classifying these images into the Guillon categories. The process is carried out using texture and color models, and machine learning algorithms. Then, this global methodology is optimized through the reduction of its computational complexity. Dimensionality reduction techniques are used in order to diminish the memory/time requirements with no degradation in performance. On the other hand, a local methodology is also presented to create tear film maps, which represent the local distribution of the lipid layer patterns over the tear film. The different automated assessments proposed save time for experts, and provide unbiased results which are not affected by subjective factors

Special Libraries, March 1955

Volume 46, Issue 3https://scholarworks.sjsu.edu/sla_sl_1955/1002/thumbnail.jp

Teardrops on My Face: Automatic Weeping Detection from Nonverbal Behavior

Human emotional tears are a powerful socio-emotional signal. Yet, they have received relatively little attention in empirical research compared to facial expressions or body posture. While humans are highly sensitive to others' tears, to date, no automatic means exist for detecting spontaneous weeping. This paper employed facial and postural features extracted using four pre-trained classifiers (FACET, Affdex, OpenFace, OpenPose) to train a Support Vector Machine (SVM) to distinguish spontaneous weepers from non-weepers. Results showed that weeping can be accurately inferred from nonverbal behavior. Importantly, this distinction can be made before the appearance of visible tears on the face. However, features from at least two classifiers need to be combined, with the best models blending three or four classifiers to achieve near-perfect performance (97% accuracy). We discuss how direct and indirect tear detection methods may help to yield important new insights into the antecedents and consequences of emotional tears and how affective computing could benefit from the ability to recognize and respond to this uniquely human signal

Special Libraries, April 1962

Volume 53, Issue 4https://scholarworks.sjsu.edu/sla_sl_1962/1003/thumbnail.jp