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在基于单击的回声定位培训10周后，盲人和视力成年人的主要视觉和听觉皮层变化
最近的工作表明，在感觉处理方面，成年人的大脑非常适应。在这种情况下，也有人提出结构“蓝图”可能从根本上限制神经塑性变化，例如响应感官剥夺。在这里，我们在10周的时间内培训了12名盲人参与者和14位被回声分配的参与者，并在pre-post设计中使用了MRI来测量功能和结构性大脑的变化。我们发现，盲人参与者和视力参与者共同表明训练引起的左右V1的激活增加是响应回声的，这一发现很难和解，认为感觉皮质是通过模态严格组织的。此外，盲人参与者和视力参与者表明，训练会响应声音本身的右A1的激活增加（即不是Echo特定的），这伴随着盲人参与者的右A1灰质密度的增加，并且在视力参与者的邻近声学区域中。视力参与者和盲人参与者之间功能结果的相似性与重组可能受两组相似原则约束的想法一致，但是我们的结构分析也表明两组之间的差异表明可能需要更细微的观点。
研究视力缺陷的Millirobot Telemanipulation中的触觉反馈
摘要 - 由于其非传统运动学和动态架构以及它们频繁使用次优成像方式，因此磁性驱动的millirobot的演变引起了独特的远程操作挑战。最近对Millirobot的触觉接口的调查显示了希望，但缺乏为未来发展辩护所必需的临床动机任务情景。在这项工作中，我们调查了在视觉不足条件下磁性驱动的millobot的双侧远程作用的触觉反馈的效用。我们在动脉瘤盘绕的过程中进行了N = 23个用户研究，该程序要求参与者通过Maze在几乎完全黑暗的迷宫中导航，以在模拟的荧光镜检查下操纵珠子到目标。我们假设用户将通过触觉反馈更好地完成远程接管任务，同时与无反馈条件相比，用户可以减少周围环境的过多力量。我们的结果表明，参与者的珠子评分提高了40％以上，平均力量降低了近10％，并且具有触觉反馈的最大力量降低了13％，并且其他指标的显着改善。结果表明，当删除触觉反馈时，保留了触觉反馈的好处。这些发现表明，触觉反馈有可能显着改善传统视力不足的任务中的Millirobot远程注射和控制。
用于视力恢复的自适应界面材料和植入物
失明是全球公共卫生面临的重大挑战，影响着全球超过 4300 万人。视网膜退行性疾病包括视网膜色素变性和老年性黄斑变性，涉及视网膜色素上皮 (RPE) 退化并因此导致视网膜功能障碍，是导致失明的主要原因。为了治疗这些视网膜退行性疾病，能够适应神经组织并刺激视觉通路内残留神经元的新兴界面材料和植入物已显示出特别的前景，其中一些已发布的产品已获准商业化。鉴于界面材料和植入物在视觉恢复方面具有诱人的机遇和挑战，迫切需要进行一项全面且最新的综述，以深入了解它们的设计原理和生物学性能，但目前还缺少这方面的综述。本文将总结这些自适应界面材料和植入物在视觉恢复方面的最新进展，并进一步讨论它们在临床应用中的挑战和机遇。
第三只眼睛：基于AI的视力系统，用于使用深度学习
该项目的目的是设计和构建一个基于视觉的AI系统，该系统利用深度学习技术来帮助视力障碍和盲人。失去视野，家人，朋友和社会的个人都受到影响。完全的视力丧失或退化可能令人恐惧和压倒性，使那些受影响的人怀疑自己保持独立性，支付必要的医疗费用，保持工作并养家糊口。视力丧失具有深远的健康影响，超出了眼睛和视觉系统。跌倒，伤害和心理健康，认知，社会功能，就业和教育水平的恶化都与视力丧失有关。该项目旨在为使用最先进的深度学习技术提供基于视觉的解决方案。关键字：机器学习，深度学习，计算机视觉，面部识别，Google云视觉，分类，对象检测。
使用计算机视觉增强视力障碍个体的对象识别
摘要 - 在计算机视觉和自主系统的领域，对象识别和障碍识别是关键任务，每个任务都为人们和移动机器人的智能能力和安全性提供了独特的贡献。虽然对象识别侧重于识别和分类数字图像或视频帧中的对象，但障碍识别专门用于检测和本地化环境中的障碍或危害。使用机器学习，计算机视觉，Yolov4体系结构和可可数据集的对象识别，并特别强调视力受损的个体。这项研究集成了Yolov4和可可数据集，旨在提高对象识别，同时利用障碍识别的益处。研究包括硬件实现，包括带有7英寸LCD的Raspberry Pi和涉及机器学习模型的软件实现。测试结果揭示了系统的鲁棒性和实时功能。此外，在Phramongkutklao医院展览会上进行的用户体验测试获得了积极的反馈，这对于建立以用户为中心的方法来开发适合其需求的对象识别技术是有价值的输入。这项研究有望在复杂环境中对智能系统的对象识别做出宝贵的贡献。
信息技术的概念，用于确保视力受损的人访问艺术对象
摘要当前的挑战是通过开发信息技术来确保视障人士对艺术对象的可访问性，从而将2D图像转换为3D模型并在盲文中为其生成描述。盲人的大脑能够将触觉信息转换为视觉图像，因此使用3D建模和3D打印技术创建的触觉绘画将使盲人用指尖“看到”艺术杰作。The variable height of volumetric elements when creating tactile graphics for blind people can effectively and intuitively transmit various types of information, so when developing information technology for ensuring accessibility to art objects for the visually impaired persons, an important and urgent task is to recognize a 2D image and its 3D modeling (building up the relief to obtain an image of a three- dimensional object, as well as a mathematical model that describes the structure of the object, the location of它在空间上的观点，以及对象表面的数学描述）。对2D图像识别的已知方法和工具的分析及其3D建模表明，目前，3D模型中渲染艺术对象（绘画）的方法和工具当前不发达。提出的信息技术，用于确保视力障碍者自动化的艺术对象的可访问性（为了简化实现），将2D图片转换为其3D模型，准备在3D打印机上打印，还可以在Braille中生成图片的描述，准备在Typhlloprinter上打印。
通过增强学习加速视力变压器
摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
在指尖边缘设计不引人注目的调制电动反馈，以帮助盲目和低视力（BLV）的人理解图表
图表对于传达各个领域的信息至关重要，但对于没有辅助技术的盲目和低视力（BLV）人来说是无法访问的。图表理解工具利用触觉反馈已被广泛使用，但通常是笨重，昂贵且静态的，使它们无法传达图表数据。为了增加设备的可移植性，启用多任务处理并为图表理解提供了效率的帮助，我们引入了一个新型系统，该系统将不引人注目的调制电动action反馈直接传达给指尖边缘。我们与十二名参与者的三部分研究证实了该系统的有效性，证明当用0.12秒的间隔应用0.5秒时，Electrotactile反馈提供了最准确的位置和方向识别。此外，我们的电动设备已被证明在协助BLV参与者理解四个常用图表方面非常有价值：线图，散点图，条形图，
糖尿病眼镜筛查中视力视野视网膜病的进展率的种族差异：基于人群的回顾性队列研究
摘要简介英语糖尿病眼镜筛查计划（DESP）为患有糖尿病（PLD）年度眼睛筛查的人们提供了。我们检查了在社会数学多样化的多民族人群中威胁视力视网膜病变（STDR）的发生率和决定因素。研究设计和方法（2012年1月至2021年12月）与137 591 PLD，没有视网膜病变，或一只眼睛的基线时非STDR，用于通过社会人口统计学因素，糖尿病类型和持续时间来计算STDR的发病率。COX模型的 HR检查了与STDR的关联。 结果，中位数为5。4年（IQR 2.8-8.2; STDR率2.214，95％CI 2.214至2.215年，有16例388例STDR病例。 与一只眼睛的非STDR相比，基线时没有视网膜病的患者的观光风险较低（HR 3.03，95％CI 2.91至3.15，P <0.001）和两只眼睛（HR 7.88，95％7.88，95％CI 7.59至8.18，p <0.18，p <0.18，p <0.18，p <0.001）。 黑人和南亚个体的STDR危害高于白人个体（HR 1.57，95％CI 1.50至1.64和HR 1.36，95％CI 1.31至1.42）。 此外，纳入时的年龄增加每5年，与STDR危害降低了8％（p <0.001）。 结论种族差异存在于受容量而非患者经济状况的限制的卫生系统中。 糖尿病性视网膜病变在第一屏幕上是STDR发育的强大决定因素。 通过使用基本的人口统计学特征，筛查程序或临床实践可以分层视力危及糖尿病性视网膜病变的风险。HR检查了与STDR的关联。结果，中位数为5。4年（IQR 2.8-8.2; STDR率2.214，95％CI 2.214至2.215年，有16例388例STDR病例。与一只眼睛的非STDR相比，基线时没有视网膜病的患者的观光风险较低（HR 3.03，95％CI 2.91至3.15，P <0.001）和两只眼睛（HR 7.88，95％7.88，95％CI 7.59至8.18，p <0.18，p <0.18，p <0.18，p <0.001）。黑人和南亚个体的STDR危害高于白人个体（HR 1.57，95％CI 1.50至1.64和HR 1.36，95％CI 1.31至1.42）。此外，纳入时的年龄增加每5年，与STDR危害降低了8％（p <0.001）。结论种族差异存在于受容量而非患者经济状况的限制的卫生系统中。糖尿病性视网膜病变在第一屏幕上是STDR发育的强大决定因素。通过使用基本的人口统计学特征，筛查程序或临床实践可以分层视力危及糖尿病性视网膜病变的风险。
糖尿病眼镜筛查中视力视野视网膜病的进展率的种族差异：基于人群的回顾性队列研究
摘要简介英语糖尿病眼镜筛查计划（DESP）为患有糖尿病（PLD）年度眼睛筛查的人们提供了。我们检查了在社会数学多样化的多民族人群中威胁视力视网膜病变（STDR）的发生率和决定因素。研究设计和方法（2012年1月至2021年12月）与137 591 PLD，没有视网膜病变，或一只眼睛的基线时非STDR，用于通过社会人口统计学因素，糖尿病类型和持续时间来计算STDR的发病率。COX模型的 HR检查了与STDR的关联。 结果，中位数为5。4年（IQR 2.8-8.2; STDR率2.214，95％CI 2.214至2.215年，有16例388例STDR病例。 与一只眼睛的非STDR相比，基线时没有视网膜病的患者的观光风险较低（HR 3.03，95％CI 2.91至3.15，P <0.001）和两只眼睛（HR 7.88，95％7.88，95％CI 7.59至8.18，p <0.18，p <0.18，p <0.18，p <0.001）。 黑人和南亚个体的STDR危害高于白人个体（HR 1.57，95％CI 1.50至1.64和HR 1.36，95％CI 1.31至1.42）。 此外，纳入时的年龄增加每5年，与STDR危害降低了8％（p <0.001）。 结论种族差异存在于受容量而非患者经济状况的限制的卫生系统中。 糖尿病性视网膜病变在第一屏幕上是STDR发育的强大决定因素。 通过使用基本的人口统计学特征，筛查程序或临床实践可以分层视力危及糖尿病性视网膜病变的风险。HR检查了与STDR的关联。结果，中位数为5。4年（IQR 2.8-8.2; STDR率2.214，95％CI 2.214至2.215年，有16例388例STDR病例。与一只眼睛的非STDR相比，基线时没有视网膜病的患者的观光风险较低（HR 3.03，95％CI 2.91至3.15，P <0.001）和两只眼睛（HR 7.88，95％7.88，95％CI 7.59至8.18，p <0.18，p <0.18，p <0.18，p <0.001）。黑人和南亚个体的STDR危害高于白人个体（HR 1.57，95％CI 1.50至1.64和HR 1.36，95％CI 1.31至1.42）。此外，纳入时的年龄增加每5年，与STDR危害降低了8％（p <0.001）。结论种族差异存在于受容量而非患者经济状况的限制的卫生系统中。糖尿病性视网膜病变在第一屏幕上是STDR发育的强大决定因素。通过使用基本的人口统计学特征，筛查程序或临床实践可以分层视力危及糖尿病性视网膜病变的风险。