JustRAIGS: Justified Referral in AI Glaucoma Screening Challenge
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Le résumé fourni par la source
A major contributor to permanent vision loss is glaucoma. Early diagnosis is crucial for preventing vision loss due to glaucoma, making glaucoma screening essential. A more affordable method of glaucoma screening can be achieved by applying artificial intelligence to evaluate color fundus photographs (CFPs). We present the Justified Referral in AI Glaucoma Screening (JustRAIGS) challenge to further develop these AI algorithms for glaucoma screening and to assess their efficacy. To support this challenge, we have generated a distinctive big dataset containing more than 110,000 meticulously labeled CFPs obtained from approximately 60,000 patients and 500 distinct screening centers in the USA. Our objective is to assess the practicality of creating advanced and dependable AI systems that can take a CFP as input and produce the probability of referable glaucoma, as well as outputs for glaucoma justification by integrating both binary and multi-label classification tasks. This paper presents the evaluation of solutions provided by nine teams, recognizing the team with the highest level of performance. The highest achieved score of sensitivity at a specificity level of 95% was 85%, and the highest achieved score of Hamming losses average was 0.13. Additionally, we test the top three participants' algorithms on an external dataset to validate the performance and generalization of these models. The outcomes of this research can offer valuable insights into the development of intelligent systems for detecting glaucoma. Ultimately, findings can aid in the early detection and treatment of glaucoma patients, hence decreasing preventable vision impairment and blindness caused by glaucoma.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- JustRAIGS: Justified Referral in AI Glaucoma Screening Challenge
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Appalachian State University Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Fisk University Department of Mathematics and Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Rotterdam Eye Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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National Institutes of Health National Library of Medicine pays non établi dans la noticeOrganisme public
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United States National Library of Medicine pays non établi dans la noticeInstitution
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Tecnalia pays non établi dans la noticeInstitution
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Universitat Pompeu Fabra pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ben-Gurion University of the Negev Department of Software and Information Systems Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universidade Federal do Amazonas pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Northwestern University Department of Electrical and Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Vrije Universiteit Amsterdam Department of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universidad de La Rioja pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Computer Science — Appalachian State University, Department of Mathematics and Computer Science — Fisk University et Rotterdam Eye Hospital, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.