I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io ( I J RA)   Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   2 3 4 ~ 2 4 6   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 1 5 i 1 . pp 2 3 4 - 246           234       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   Edg eRet ina H y b rid multi media  ar chitec ture  for dia betic  retinopa thy scre e ning  on lo w - co st  mo biles       G uid o um   Am ina 1 ,   Acho ur  So lt a na 1 ,   M a a m a B o ug hera r a 1 ,   Am a r a   Ra f i k 1 ,   M ha m ed  T a y eb 2   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   H i g h e r   N o r m a l   S c h o o l   o f   K o u b a ,   A l g i e r s,  A l g e r i a   2 I n st i t u t e   B i o ma t e r i a l s   a n d   Tr a n s p o r t   P h e n o m e n a   La b o r a t o r y ,   M e d e a   U n i v e r si t y M e d e a ,   A l g e r i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 2 6 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Dec   4 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Feb   9 ,   2 0 2 6       Dia b e ti c   re ti n o p a th y   (DR)   is  a   m a jo c a u se   o p re v e n tab le  b li n d n e ss ,   p a rti c u larly   i n   a re a with   li m i ted   m e d ica re so u rc e wh e re   a c c e s to   o p h th a lmo l o g ists  is  c rit ica l.   E x ist in g   a u t o m a ted   so l u ti o n stru g g le  t o   b a lan c e   c li n ica p e rf o rm a n c e ,   c o st - e ffe c ti v e n e ss ,   a n d   r o b u st n e ss   in   t h e   fa c e   o f   fu n d u s   ima g e   v a riab il i ty i n c lu d in g   li g h ti n g   d iffere n c e s,  a rti fa c ts,  a n d   u n e v e n   c a p tu re   q u a li t y .   To   a d d re ss   th i c h a ll e n g e ,   we   p ro p o se   E d g e Re ti n a ,   a n   in teg ra ted   s o lu ti o n   fo d iab e ti c   r e ti n o p a th y   sc re e n i n g   o n   l o w - c o s m o b il e s Ou a p p ro a c h   c o m b in e li g h t we ig h p re p r o c e ss in g   ( 1 2 8 × 1 2 8   re siz in g ,   in ten sit y   n o rm a li z a ti o n ,   a n d   targ e ted   a u g m e n tati o n s   sim u lati n g   r e a l - wo rld   c o n d i ti o n s)  wit h   a   h y b ri d   S q u e e z e Ne t - M o b il e ViT  a rc h it e c tu re   (1 . 4   m il l io n   p a ra m e ters ),   o p ti m ize d   b y   d y n a m ic  th re sh o ld   c a li b ra ti o n   (m e d ian 0 . 3 ) ,   m a x imiz in g   c li n ica u ti li t y .   C li n i c a ll y   c a li b ra ted   INT8   q u a n ti z a ti o n   re d u c e s   th e   m o d e t o   8 . 2 7   M ( - 9 2 % )   with o u t   a lt e rin g   d iag n o stic   p e rfo rm a n c e   (se n siti v it y   o 9 0 . 7 % f o re fe ra b l e   d iab e ti c   re ti n o p a th ies ),   w h il e   p re se rv in g   c o m p a ti b il i ty   wit h   flo a ti n g   p o i n t   3 2   (F P 3 2 ) - b a se d   g ra d ie n t - we ig h ted   c las a c ti v a ti o n   m a p p i n g   (G ra d - CAM)  v is u a li z a ti o n s.   E v a lu a ted   o n   t h e   APT OS   2 0 1 9 d a tas e t,   t h is  so lu ti o n   a c h iev e a n   AU o 0 . 9 6   with   a   late n c y   ( in fe re n c e   ti m e o 1 5 . 4 3   m s,  re d u c in g   CP c o n su m p ti o n   b y   4 3 %   c o m p a re d   t o   F P 3 2 .   Th e   d y n a m ic  th re sh o l d /INT8   c o u p li n g   d e c re a se f a lse   p o siti v e b y   7 1 . 4 % .   Th is  p ip e li n e   t h u e n a b les   a c c u ra te,  a c c e ss ib le,  a n d   e a rly   sc r e e n in g   o f   d iab e ti c   re ti n o p a t h y   o n   l o w - c o s m o b il e   d e v ice s,  c o m b in i n g   o p e ra ti o n a l   e fficie n c y   a n d   d iag n o stic  re li a b il it y   i n   c o n stra i n e d   e n v ir o n m e n ts,   wh ich   is   c ru c ial  to   p re v e n a v o i d a b le  b li n d n e ss .   K ey w o r d s :   C o m p r ess io n   Dy n am ic  th r esh o l d   E d g eRetin a   L o w - co s t m o b iles   P r ep r o ce s s in g     T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Gu id o u m   Am in a   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   Hig h er   N o r m al  Sch o o l o f   Ko u b     Alg ier s ,   Alg er ia   E m ail:  am in a. g u id o u m @ g . en s - k o u b a. d z       1.   I NT RO D UCT I O N   Diab etic  r etin o p ath y   ( DR )   is   d ev astatin g   co m p licatio n   o f   d iab etes,  af f ec tin g   m o r t h an   1 4 0   m illi o n   p eo p le  wo r ld wid a n d   c o n s titu tin g   th e   lead in g   ca u s o f   p r ev en tab le  b li n d n ess   in   w o r k i n g - ag e   ad u lts .   T h is   p r o b lem   is   p ar ticu lar ly   ac u te   in   r eso u r ce - lim ited   s ettin g s ,   wh er ac ce s s   to   o p h th alm o lo g is ts   is   cr itical  ( <1   s p ec ialis t   p er   1   m illi o n   in h ab it an ts   in   s u b - Sah ar an   Af r ica)   an d   wh er 8 0 o f   d ia b etes - r elate d   b lin d n ess   co u l d   b p r ev en te d   th r o u g h   ea r l y   d etec tio n   [ 1 ] Als o   co n s id er ed   as  a   co m m o n   co m p licatio n   o f   d iab etes  m ellitu s ,   m an if esti n g   as  r etin al  d a m ag th at  ca n   lead   to   v is io n   lo s s .   L ate  d iag n o s is   o f   t h is   co n d itio n   ca n   lea d   to   b lin d n ess ,   wh ile  ea r ly   d etec tio n   an d   tr ea tm e n t c an   s ig n if ica n tly   r ed u ce   th e   r is k   o f   ir r ev er s i b le  v is io n   d am a g e.   Ma n u al  d ia g n o s is   o f   f u n d u s   im ag es  b y   o p h th al m o lo g is t s   is   o f ten   c o s tly ,   tim e - c o n s u m in g ,   a n d   d em an d in g ,   u n lik co m p u ter - aid ed   d iag n o s tic  s y s tem s .   I n   r ec en y ea r s ,   m ed ical  im ag an aly s is   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         E d g eR etin a :   Hyb r id   mu ltime d ia   a r ch itectu r fo r   d ia b etic  r etin o p a th y   s creen in g     ( Gu id o u A min a )   235   class if icatio n   h av s ee n   m ajo r   ad v an ce s   th an k s   to   d ee p   le ar n in g .   Am o n g   th ese  ap p r o ac h es,  co n v o l u tio n al   n eu r al  n etwo r k s   ( C NNs)  h av e   em er g ed   as  th e   s tan d ar d   to o ls   f o r   m ed ical  im a g a n aly s is ,   p r o v id in g   au to m ated   f ea tu r ex tr ac tio n   an d   class if icatio n   ca p ab ilit ies.   As  h ig h lig h ted   in   [ 2 ] ,   m u ltime d ia  p r o ce s s in g   n atu r ally   i n teg r ates  im ag p r o ce s s in g   a s   o n o f   its   f u n d am e n tal  co m p o n en ts .   T h eir   wo r k   d e m o n s tr ates  th at  d ee p   lear n in g   tech n iq u es  ar n o th p r ef er r e d   ap p r o ac h   f o r   im ag p r o ce s s in g   in   th m u ltime d ia  f ield ,   en a b lin g   s ig n if ican ad v a n ce s   in   im ag r ec o g n itio n ,   s em an tic  s eg m en tatio n   an d   im ag s y n th esis .   T h is   co n ce p tu al   h ier ar ch y   -   wh e r d ee p   lear n i n g   is   p ar o f   im ag e   p r o ce s s in g ,   its elf   a   b r an ch   o f   m u ltime d ia  p r o ce s s in g   -   estab lis h es  th th eo r etica l   f r am ewo r k   with in   wh ich   o u r   E d g eRetin ap p r o ac h   f o r   d ia b etic  r etin o p ath y   s cr ee n in g   is   e m b ed d e d .   E x is tin g   AI   s o lu tio n s   s u f f er   f r o m   two   cr itical  lim itatio n s o v er - p ar am eter ized   ar c h itectu r es  ( >1 0 p ar am eter s )   [ 3 ] ,   [ 4 ]   r e q u ir in g   co m p lex   p r e - p r o ce s s in g   in co m p atib le  with   m o b ile  d ev ices ,   an d   in ap p r o p r iate   clin ical  tr ad e - o f f s   g en er atin g   eith er   ex ce s s iv f alse  p o s itiv es  ( o v er d iag n o s is )   o r   d an g er o u s   f alse  n eg ativ es  ( u n d er - d etec tio n   o f   r ef er a b le  ca s es).   T o   ad d r ess   th is   d u al  c h allen g e,   we  p r o p o s E d g eRetin a,   an   in teg r ate d   f r am ewo r k   co m b in in g a   m i n im alis p r e - p r o ce s s in g   ( 1 2 8 ×1 2 8   r esizin g ,   in ten s ity   n o r m aliza tio n ,   tar g eted   au g m en tatio n s   s im u latin g   f i eld   co n s tr ain ts ) ,   h y b r id   S q u ee ze Net - Mo b ileViT   ar ch it ec tu r ( 1 . 4   m illi o n   p ar am eter s )   co m b in i n g   lo ca l c o m p r ess io n   an d   co n tex tu al  m o d elin g ,   an d   d y n am ic  ca lib r at io n   o f   th d ec is io n   th r esh o ld   ( 0 . 3 )   o p tim izin g   cli n ical  u tili ty   v ia  m ed ically   v a lid ated   I NT 8   ( 8   b its   in teg er )   q u an tizatio n   [ 2 0 ] .   E v alu ated   o n   th APTO 2 0 1 9   b e n ch m ar k ,   o u r   s o lu tio n   d e m o n s tr ates  ex ce p tio n al  p e r f o r m an ce   ( AUC=0 . 9 6 ,   laten cy =1 5 . 4 3   m s )   with   s en s itiv ity   o f   9 0 . 7 f o r   r ef er ab l DR s   an d   7 1 . 4 r ed u ctio n   in   f alse  p o s itiv es,  wh ile  en ab lin g   lo w - c o s m o b ile  d ep l o y m en t   th an k s   to   m o d el  c o m p r ess io n   to   8 . 2 7   MB  ( - 9 2 %),   4 3 %   r ed u ctio n   in   C PU  co n s u m p tio n ,   an d   th e   p r eser v atio n   o f   g r a d ien t - weig h ted   class   ac tiv atio n   m ap p in g   ( Gr ad - C AM )   ex p lain ab le  v is u aliza ti o n s   f lo atin g   p o in t 3 2   ( FP 3 2 ) .   T h is   ap p r o ac h   v alid ates a   n ew  s cr ee n in g   p ar ad ig m   ac ce s s ib le  f o r   co n s tr ain ed   e n v ir o n m en ts ,   p a v in g   t h way   f o r   m ass iv p r ev en tio n   ca m p aig n s .   Gau r   et  a l [ 5 ]   p r o p o s e d   an   au to m ated   m eth o d   f o r   d etec tin g   d iab etic  DR   an d   class if y in g   it s   d if f er en s tag es  f r o m   r etin al  im a g es  u s in g   a   C NN,   m o r e   p r ec is ely   th e   Den s eNe t1 6 9   ar ch itectu r e.   T h m o d el  is   tr ain e d   o n   th APTO 2 0 1 9   d ataset  co n tain in g   a p p r o x im ately   1 3 , 0 0 0   f u n d u s   im ag es  an n o tated   ac co r d in g   t o   f iv lev els  o f   DR   s ev er ity   ( f r o m   0 n o   DR   to   4 p r o life r ativ D R ) .   T h im ag es  u n d er g o   p r e p r o ce s s in g   ( r esizin g ,   n o r m aliza tio n ,   e n co d i n g )   b ef o r f ea tu r e x tr ac tio n   an d   class if icatio n   v ia  Den s eNe t1 6 9 .   T h m o d el  ac h iev es  an   ac cu r ac y   o f   8 2 f o r   class if icatio n   in to   f iv e   class es,  an d   9 8 f o r   b in ar y   d etec tio n   ( p r e s en ce   o r   ab s en ce   o f   DR ) ,   o u tp er f o r m in g   o th er   m et h o d s   s u ch   as c lass ical  C NN  an d   XGBo o s t.   Su s h ith   et  a l [ 6 ]   p r o p o s e d   n o v el  ap p r o ac h   f o r   th ea r ly   d etec tio n   o f   DR d esig n in g   h y b r id   d ee p   lear n in g   m o d el,   ca lled   tem p o r al  awa r h y b r id   d ee p   lear n i n g   ( T AHDL ) ,   co m b in in g   C NNs  f o r   s p atial  f ea tu r e   ex tr ac tio n   an d   r ec u r r e n n e u r al  n etwo r k s   ( R NNs) wit h   atten tio n   m ec h an is m s to   an aly ze   tem p o r al   d ep en d e n cies  b etwe en   s u cc e s s iv r etin al  im ag es.   T h is   m o d el  lev e r ag es  th e   tem p o r al  p r o g r ess io n   o f   th e   d is ea s to   m o r ac cu r ately   d et ec th ea r ly   s ig n s   o f   DR .   T h u s o f   ad v an ce d   p r ep r o ce s s in g   tech n iq u es  s u ch   as  co lo r   ad ap tiv e   h is to g r am   eq u aliza tio n   ( C L AHE ) ,   n o r m aliza tio n ,   an d   d ata  au g m e n tatio n   h elp s   im p r o v e   d etec tio n   q u ality .   T h m o d el   was  ev alu ated   u s in g   p u b lic  b en ch m ar k   d atasets ,   in clu d in g   DR I VE ,   Kag g le  Diab etic  R etin o p ath y ,   an d   E y ePAC S,  an d   d em o n s tr ate d   s u p er io r   ac c u r ac y   c o m p ar ed   to   co n v en tio n al   ap p r o ac h es  ( C NN,   VGG1 9 ,   I n ce p tio n V3 ,   Mo b ileNetV3 ,   an d   ViT ) ,   ac h iev in g   u p   to   9 7 . 5 ac cu r ac y   o n   DR I VE ,   9 4 . 0 4 % o n   Kag g le,   a n d   9 6 . 9 % o n   E y ePAC S.    Nan d h in et   a l [ 7 ]   p r o p o s e d   m eth o d   f o r   d etec tin g   d iab et ic  r etin o p ath y   b ased   o n   a   m o d el  ca lled   DiaNe m o d el  ( DNM ) .   Du r in g   th p r ep r o ce s s in g   s tag e,   Gab o r   f ilter   is   u s ed   to   en h an ce   th v is ib ilit y   o f   b lo o d   v ess els  in   r etin al  im ag es.  T h is   f ilter   al s o   co n tr ib u tes  to   tex tu r an aly s is ,   o b ject  r ec o g n itio n ,   f ea t u r e   ex tr ac tio n ,   an d   im ag co m p r e s s io n .   Du r in g   th d ata  au g m e n tatio n   s tag e,   th in p u d im en s io n s   o f   th d ataset  ar r ed u ce d   u s in g   p r in cip al   co m p o n e n an aly s is   ( PC A) ,   wh i ch   r ed u ce s   th e   n u m b er   o f   f ea t u r es  to   b p r o ce s s ed   with o u t c o m p r o m is in g   m o d el  p er f o r m an ce .   An   av er a g ac cu r ac y   o f   9 0 . 0 2 % wa s   ac h iev ed .   Sap r o o   et  a l [ 8 ]   p r o p o s e d   d ee p   lear n i n g   b in ar y   class if ic atio n   s y s tem ,   b ased   o n   tr an s f er   lear n in g ,   f o r   ea r ly   d etec tio n   o f   DR   o n   r etin al  im ag es.  I co m b in es  th r ee   r o b u s d atab ases   ( E y ePAC S,  I DR iD,   APTO S - 2 0 1 9 )   an n o tated   b y   o p h t h alm o lo g is ts   an d   ap p lies   p r ep r o ce s s in g   in clu d in g   d en o is in g ,   n o r m aliza tio n   an d   d ata   au g m en tatio n   to   im p r o v r o b u s tn ess .   Af ter   ev alu atin g   2 0   p r e - tr ain ed   n etwo r k s   ( Ser ial,   DAG,   lig h tweig h ca teg o r ies)  v ia  c o m p r e h en s iv m etr ics  ( ac cu r ac y ,   s en s itiv ity ,   an d   AUC - R OC ) ,   it  d em o n s tr ates  th at  th R esNet1 0 1   ( DAG)   m o d el  ac h i ev es a   g o o d   r esu lt   B ask ar   et  a l .   [ 9 ]   s h o w ed   th a d iab etic  r etin o p ath y ,   p r ev alen o cu lar   p ath o lo g y   a f f ec ti n g   r etin al  v ess els  in   d iab etics,  af f ec ts   a p p r o x im ately   3 . 9   m illi o n   p e o p le  wo r ld wid e,   h ig h lig h tin g   th u r g en n ee d   f o r   ea r ly   d iag n o s is   f o r   ef f ec tiv m an ag em en t.  I d em o n s tr ates  h o d ee p   lear n in g ,   p ar ticu lar l y   tr an s f er   lear n in g ,   ca n   class if y   th f iv e   s tag es  o f   th d is ea s ( n o r m al,   m ild ,   m o d er ate,   s ev er an d   p r o life r ativ e)   v ia  Alex Net  a n d   Den s eNe t - 1 6 9   ar ch itectu r es tr ain ed   o n   t h APTO S2 0 1 9   an d   d iab etic  r etin o p ath y   co m p etitio n   d atab ases .   Af ter   f in e - tu n in g   o n   2 0 , 1 6 3   im ag es   ( 9 , 0 0 0   n o r m al,   2 , 8 0 8   m ild ,   6 , 2 8 7   m o d er ate,   1 , 0 6 5   s ev er e,   1 , 0 0 3   p r o life r ativ e)   an d   v alid atio n   o n   2 , 0 1 7   im a g es  ( 9 0 0   n o r m al,   2 8 1   m ild ,   6 2 9   m o d er ate,   1 0 7   s ev er e,   1 0 0   p r o life r ativ e ) ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 :   234 - 246   236   Den s eNe t - 1 6 9   p r o v ed   s u p e r io r ,   with   F1 - s co r es  o f   0 . 5 5   ( n o r m al) ,   0 . 3 8   ( m ild ) ,   0 . 4 0   ( m o d e r ate) ,   0 . 6 0   ( s ev er e) ,   an d   0 . 6 9   ( p r o life r ativ e) .   Ku m ar   et   a l [ 10 ]   p r o p o s e d   an   a p p r o ac h   co m b i n in g   two   ad v an ce d   d ee p   lear n i n g   a r ch itectu r es:   I n ce p tio n V3   a n d   R esNet5 0 .   T h I n ce p tio n V3   m o d el  en ab les  m u lti - s ca le  f ea tu r ex tr ac tio n ,   m ak in g   it  p ar ticu lar ly   ef f ec tiv at  d ete ctin g   b o th   s m all  lesi o n s   s u c h   as  m icr o an eu r y s m s   an d   la r g ab n o r m alities .   R esNet5 0 ,   f o r   its   p ar t,  f ac ilit a tes  th tr ain in g   o f   d ee p   n etwo r k s   b y   a v o id in g   th v a n is h in g   g r ad ien p r o b lem   th r o u g h   s k ip p in g   co n n ec tio n s   b etwe en   lay er s .   T h e   r esu lts   in d icate   th at  I n ce p tio n V3   ac h ie v es  an   ac cu r ac y   o f   9 5 %,  wh ile  R esNet5 0   ac h iev es  9 4 %,  th ese  m etr ics  p r o v id co m p r eh e n s iv ass ess m en o f   th e   m o d els'   d iag n o s tic  ca p ab ilit ies ac r o s s   d if f er en p er f o r m an ce   d im en s io n s .   Dasar et  a l [ 11 ]   f o cu s e d   o n   t h au to m atic  ass ess m en o f   th s ev er ity   o f   d iab etic  r etin o p at h y   u s in g   tr an s f er   lear n i n g   a p p r o ac h .   Sp ec if ically ,   p r e - tr ain ed   an d   th en   f in e - t u n ed   R esNet5 0   m o d el   was  ap p lied   t o   th e   APTO S2 0 1 9   d ataset,   tak in g   i n to   ac co u n ch allen g es  r elate d   to   m ed ical  an n o tatio n   a n d   p r iv ac y   c o n s tr ain ts .   T is h et  a l [ 1 2 ]   p r o p o s ed   a n   o p tim ized   m o d el  f o r   t h ac c u r ate  class if icatio n   o f   r etin al   d is o r d er s ,   in cl u d in g   d iab etic  r etin o p at h y - c o m m o n   co m p licatio n   o f   d iab etes  m ellitu s   th at  ca u s es  p o ten tially   b lin d in g   r etin al   lesi o n s   in   th e   ab s en ce   o f   ad eq u ate  s cr ee n i n g   an d   tr ea tm en t.  T o   th is   e n d ,   th ey   d e v el o p ed   an   ap p r o ac h   co m b in in g   d ee p   lear n in g   an d   atten tio n   m ec h an is m s .   Sev er al  p r e - tr ain e d   ar ch itectu r es  ( R esNet1 5 2 ,   E f f icien tNetB 7 ,   Mo b ileNetV3 L ar g e)   wer ev alu ated   b y   th au th o r s   o n   d iv er s d ataset  o f   r etin al  im ag es.  T h eir   wo r k   d em o n s tr ates  th at  th i m p r o v e d   v er s io n   o f   R esNet1 5 2 ,   in co r p o r atin g   s p atial  atten tio n   m o d u le,   ac h ie v es  ( ac cu r ac y 8 7 . 6 5 %,  p r ec is io n 8 9 . 8 8 %,  r ec all:  9 0 . 6 9 %,  F1 - s co r e:  8 8 . 5 8 %).   T h au th o r s   h ig h lig h t h co m p etitiv en ess   o f   th eir   m o d el  th r o u g h   c o m p ar ativ e   an aly s is   with   p r ev io u s   wo r k .   T h eir   r esear ch   co n tr ib u tes  t o   ad v a n ce s   in   th e   au to m ated   d iag n o s is   o f   r etin al   p ath o lo g ies an d   co u l d   im p r o v p atien t c ar as we ll a s   d iag n o s tic  ac cu r ac y   in   o p h th alm o lo g y .   Ma tth ew  et  a l .   [ 1 3 ]   p r esen ted   s y s tem   u s in g   m ac h in lear n in g   was  d ev elo p e d   to   class if y   d iab etic   r etin o p ath y   u s in g   tr an s f er   lear n in g ,   b ased   o n   t h E f f icien tNet - B 0   m o d el.   T h is   m o d el  was   in teg r ated   in to   an   An d r o id   m o b ile  ap p licatio n   d e s ig n ed   to   en ab le  h ea lth ca r p r o f ess io n als to   p er f o r m   d iag n o s is   u s in g   s im p le   s m ar tp h o n e,   2 0 len s ,   a n d   f ew  b asic  m e d icatio n s ,   in   a r ea s   lack in g   ad e q u ate  m ed ical  in f r astru ctu r e.   T h e   r esu lts   o b tain ed   s h o th at  th E f f icien tNet - B 0   m o d el  ac h ie v es a n   ac cu r ac y   o f   9 1 . 8 5 % f o r   t h class if icatio n   o f   th th r ee   d is ea s ca teg o r ies:   n o   DR ,   n o n - p r o life r ativ e   DR ,   an d   p r o life r ativ DR .     Z h ao   et   a l [ 1 4 ]   p r esen ts   a   r ev iew  o f   m eth o d s   f o r   d ep l o y in g   d ee p   lear n in g   o n   m o b il d ev ices,  h ig h lig h tin g   th eir   b e n ef its   in   ter m s   o f   d ata  p r iv ac y   an d   o p er atio n al  ef f icien cy .   I d escr i b es  an   o p tim izatio n   p ip elin co m b in in g   m o d el - o r i en ted   tech n iq u es ( s u ch   as q u a n tizatio n )   an d   h ar d war e/so f twar m ec h an is m s .   C r itical  a n aly s i s No   p r ev io u s   wo r k   h as  co m b in e d   d y n a m ic  th r esh o ld in g ,   e x p lain ab ilit y ,   an d   I NT 8   q u an tizatio n   f o r   DR .   ex is tin g   s o lu tio n s   ar o v er - p ar a m eter ized ,   r eq u ir co m p lex   p r e - p r o ce s s in g ,   an d   lack   ap p r o p r iate  clin ical  t r ad e - o f f s .   W n o w   ex p licitly   s tate  t h a E d g eRetin a d d r ess es  th ese  g ap s   t h r o u g h   th e   in n o v ativ in teg r ati o n   o f   lig h tweig h t   h y b r id   ar ch itectu r e,   d y n am ic  th r esh o l d   ca lib r atio n ,   an d   I NT 8   q u an tific atio n ,   s p ec if ically   d esig n ed   f o r   lo w - c o s t m o b ile  d e p lo y m en t.       2.   M E T H O   I n   th is   s tu d y ,   we  p r o p o s E d g eRetin a,   d ee p   lear n in g   f r a m ewo r k   o p tim ized   f o r   th d e tectio n   o f   r ef er ab le  d iab etic  r etin o p ath y .   T h E d g eRetin f r am ewo r k   in teg r ates  lig h tweig h t   p r e p r o ce s s in g ,   a   h y b r id   Sq u ee ze Net - Mo b ileViT   ar ch it ec tu r e,   d y n am ic   th r esh o ld   ca l ib r atio n ,   a n d   I NT 8   q u a n tizatio n   to   en ab le   r ea l - tim d iab etic  r etin o p ath y   s cr e en in g   o n   l o w - co s m o b ile  d e v ices .   R etin al  im ag es  ar ex tr ac ted   f r o m   th p u b lic   APTO 2 0 1 9   d ataset   [ 1 5 ] .   T h co llected   im ag es  u n d er g o   m in im alis p r ep r o ce s s in g   in clu d in g   r esizin g   to   1 2 8 ×1 2 8   p ix els,  in te n s ity   n o r m aliza tio n ,   a n d   ta r g eted   au g m en tatio n   ( r an d o m   h o r izo n t al  f lip s   an d   ± 1 0 %   co n tr ast  v ar iatio n s )   to   en h a n c r o b u s tn ess   to   f ield   co n d itio n s .   T h o p tim ized   im ag es  ar th en   p r o ce s s ed   b y   an   in n o v ativ h y b r i d   ar ch itectu r e   co m b in in g   Sq u ee ze Net  Fire   m o d u les  ( ef f icien l o ca f ea tu r ex tr ac tio n )   a n d   a   Mo b ileViT   b lo ck   ( co n tex t u al  m o d elin g   b y   atten tio n   m ec h an is m   o n   1 6 ×1 6   p atch es).   Do wn s tr ea m ,   d y n am ic   ca lib r atio n   o f   th d ec is io n   th r esh o ld   ( o p tim ized   to   0 . 3   v ia  F 1 - s co r m a x im izatio n )   a n d   a   m ed ically   v alid ated   I NT 8   q u an tizatio n   ar a p p lie d   to   en ab le  em b ed d ed   d ep l o y m en t.  T h co m p lete  f lo o f   th E d g eRetin a   m eth o d o l o g y   is   illu s tr ated   in   F ig u r 1 .     2 . 1 .     Da t a s et   a nd   mo del a rc hite ct ure   T h d ataset  u s ed   is   APTO 2 0 1 9   c o n tain s   3 , 6 6 2   r etin al   im ag es  an n o tated   b y   o p h th alm o lo g ical  ex p er ts   ac co r d in g   to   th E T D R s ev er ity   s ca le:  C lass   0 N o   d iab etic  r etin o p ath y   ( DR ) ,   C las s   1 Mild   D R ,   C las s   2 : M o d er ate  DR ,   C lass   3 : Sev er DR ,   C lass   4 : Pr o life r ativ DR .     T o   ad a p to   th clin ical   n ee d   f o r   ea r l y   d etec tio n   o f   tr ea ta b le  ca s es,  we  p er f o r m   a   b in a r y   g r o u p in g   o f   class es C o n v er s io n   o f   t h 5   s tag es  o f   d iab etic  r etin o p ath y   ( DR )   in to   b in ar y   p r o b lem :   cl ass   0 Hea lth y /m ild   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         E d g eR etin a :   Hyb r id   mu ltime d ia   a r ch itectu r fo r   d ia b etic  r etin o p a th y   s creen in g     ( Gu id o u A min a )   237   s tag es  ( g r ad es  0 - 1 ) with o u R 2 5 9 5   im a g es  an d   class   1 Mo d er ate/sev er e/p r o life r ativ e   s tag es  ( g r ad e   2 - 4 )   with   R 1 , 0 6 7   im ag es.           Fig u r 1 .   E d g eRetin ar ch itect u r an d   s y s tem   f lo d iag r a m       W p r o p o s an   in n o v ativ E d g eRetin ar ch itectu r ( Fig u r 1 )   f o r   m ed ical   im ag e   class if icatio n   co m b in in g   th e   p ar am et r ic  ef f i cien cy   o f   Fire   m o d u les  with   th g lo b al  co n tex tu al  m o d elin g   o f   tr an s f o r m er s .   T h n etwo r k   p r o c ess es  1 2 8 ×1 2 8   r etin al  im a g es  th r o u g h   f o u r   Fire   m o d u les,  p r o g r ess iv ely   ex tr ac tin g   h ier ar ch ical  f ea tu r es.  Mo b i leViT   b lo ck   in s er ted   a f ter   ` f i r e5 _ co n ca t`   p r o ce s s es  1 6 ×1 6   p atch es  b y   m u lti - h ea d   s elf - atten tio n   ( 4   h ea d s ,   1 2 8 - d im   p r o jectio n ) .   T h e   tr an s f o r m er   o u tp u is   r esam p led   b y   b ilin ea r   u p s am p lin g   an d   f u s ed   v ia  r e s id u al  co n n ec tio n .   g lo b al  a v er ag p o o lin g   a n d   d r o p o u ( 5 0 %)  p r ec e d th e   f in al  class if icatio n   lay er .     Sq u ee ze Net  [ 1 6 ]   is   u s ed   f o r   its   lig h tweig h d esig n   v ia  "Fir e"   m o d u les  ( 1 x 1   co m p r e s s io n   an d   3 × ex p an s iv co n v o lu tio n s ) .     Mo b ileViT   [ 1 7 ]   b lo ck   is   in teg r ated   d o wn s tr ea m   to   ca p t u r g lo b al  d e p en d e n cies  u s in g   m u lti - h ea d   s elf - atten tio n   o n   im a g p atch es ( 1 6 x 1 6   p i x els).     T h o u tp u t is d r o p o u r eg u lar i ze d   ( 5 0 %)  b ef o r b in a r y   class if icatio n   u s in g   d en s s ig m o id   lay er .       = ( 1 + 1   )               1 × 1  ,               ( 1 )       1 = ( 2   + 2   )                        1 × 1   ( 2 )       3 = ( 3   + 3 )                           3 × 3   ( 3 )      =  1     3                        ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 :   234 - 246   238   T h Fire   m o d u le  ( s q u ee ze Net)   p r o ce ed s   in   th r e p h ase s :   as  in   ( 1 )   1 ×1   co n v o lu tio n   lay er   ( “sq u ee ze ”)   r ed u ce s   th d im e n s io n ality   o f   th f ea tu r es,  f o llo wed   b y   an   ex p a n s io n   s tep   ( “E x p an d )   ap p ly in g   1 ×1   an d   3 × 3   co n v o lu tio n s   in   p ar allel  to   ca p tu r m u lti - s ca le   f ea tu r es  as  in   ( 2 )   a n d   ( 3 ) .   T h o u tp u ts   o f   th two   b r an ch es a r m er g e d   b y   co n ca ten atio n   ( “c o n ca t”)   as in   ( 4 ) .       =    _   (   ,  = 16 × 16 ,   = 16 )                                                      = × +     ( 5 )     H er e ,   P is   m atr ix   o f   e x tr ac ted   p atch es ( 1 6 × 1 6   p i x els)   T h Mo b ileViT   b lo ck   s tar ts   w ith   1 6 ×1 6   p atch   ex t r ac tio n   d ec o m p o s in g   th im ag in t o   s p atial  u n its   as  in   ( 5 ) .   T h ese  p atch es  u n d e r g o   a   lin ea r   p r o jectio n   in to   l aten s p ac Z   b ef o r b ein g   p r o ce s s ed   b y   a   m u lti - h ea d   atten tio n   m ec h a n is m   ca p tu r in g   g lo b al   d ep e n d en cies.   A   s p atial  r ec o n s tr u ctio n   b y   b ilin ea r   u p s am p lin g   th en   r esto r es  th o r ig in al  r eso lu tio n ,   wh ile  r esid u al  co n n e ctio n   co m b i n es  th ese  tr an s f o r m ed   f ea tu r es  with   th in p u t f ea t u r es.       =      1 (   ,  )                              , 1 : 1     ( 6 )                 = 1        ( )                       = 0          Her e,   y _ p r ed icted   is   th p r o b a b ilit ies p r ed icted   b y   th e   m o d el   an d   y _ tr u e   is   th t r u lab els ( g r o u n d   tr u t h ) .   T h r ee   o p tim izatio n   tech n iq u es we r em p lo y e d   as sh o wn   in   T ab le  1 .     Data   au g m en tatio n ,   in clu d in g   r an d o m   h o r iz o n tal  f lip p i n g   an d   ± 1 0 % c o n tr ast  v ar iatio n .     C las s   weig h tin g   with   weig h t   o f   3   f o r   t h m in o r ity   class   ( R D)   to   co r r ec f o r   im b alan ce .     Dy n am ic  o p tim izatio n   o f   th class if icatio n   th r esh o ld   r ec alib r ated   at  ea ch   ep o c h   d u r i n g   t r ain in g ,   wh er ca llb ac k   ev alu ates  5 0   th r esh o ld s   ( b etwe en   0 . 3   an d   0 . 7 )   o n   th v alid atio n   s et  an d   r e tain s   th v alu m ax im izin g   th F1 - s co r as  in   ( 6 ) .   Alth o u g h   th o p tim al  t h r esh o ld   v a r ies  b etwe en   0 . 3   an d   0 . 6 9   ac r o s s   ep o ch s ,   th m e d ian   v al u o f   0 . 3   was r etain ed   f o r   its   clin ical  b alan ce   b etwe en   s en s itiv ity   an d   s p ec if icity .       T ab le  1 .   T r ai n in g   p ar am eter s   P a r a me t e r   V a l u e   D e scri p t i o n   i mg _ si z e   ( 1 2 8 ,   1 2 8 )   I n p u t   i m a g e   r e s o l u t i o n   b a t c h _ s i z e   32   N u mb e r   o f   sam p l e p e r   g r a d i e n t   u p d a t e   e p o c h s   50   N u mb e r   o f   t r a i n i n g   i t e r a t i o n s   v a l _ s p l i t   0 . 1 5   F r a c t i o n   o f   d a t a   r e s e r v e d   f o r   v a l i d a t i o n   c l a ss _ w e i g h t s   {0 :   1 . 0 ,   1 :   3 . 0 }   W e i g h t i n g   t o   h a n d l e   c l a ss   i m b a l a n c e   o p t i m i z e r . l e a r n i n g _ r a t e   1e - 3   A d a o p t i mi z e r   l e a r n i n g   r a t e   a u g me n t a t i o n . r a n d o m_ f l i p   Tr u e   En a b l e   r a n d o h o r i z o n t a l   f l i p p i n g   a u g me n t a t i o n . r a n d o m_ c o n t r a st   0 . 1   C o n t r a st   v a r i a t i o n   r a n g e   ( ± 1 0 %)       T h em b ed d e d   d e p lo y m e n t p ip elin im p lem e n ts   p o s t - tr ain in g   I NT 8   q u an tizatio n   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] ,   r ed u cin g   th m o d el  s ize.   I NT 8   q u a n tizatio n ,   was  ap p lied   u s in g   f o u r - s tep   ap p r o ac h .   T h Ker as  m o d el   [ 1 8 ]   was  f ir s co n v er ted   to   T en s o r Flo L ite  f o r m at   [ 2 0 ]   with   s tan d a r d   o p tim izatio n s   en ab led .   Dy n am ic  c alib r atio n   was th en   p er f o r m ed   o n   1 0 0   b atch es  o f   v alid atio n   im a g es  to   f in e - t u n th q u an tizatio n   p ar am e ter s .   T h p r o ce s s - m ain tain ed   co m p atib ilit y   with   m o b ile  p r o ce s s o r s   th an k s   to   s u p p o r f o r   s tan d ar d   an d   o p ti m ized   T en s o r Flo o p er ato r s .   Fin ally ,   au to m atic   in p u a n d   o u tp u t   co n v er s io n   m ec h an is m s   wer im p lem e n ted   to   m an a g th e   tr an s itio n   b etwe en   n u m er ic  f o r m ats d u r in g   in f er e n ce .     T h ev al u atio n   f r am ewo r k   m ea s u r es:  i )   C lin ical  p er f o r m a n ce   v ia   ( AUC   [ 2 1 ] ,   F1 - s co r e ,   p r ec is io n   an d   r ec all)   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ]   at  th o p tim al  th r esh o ld ii )   E x p lain ab ilit y   v ia  Gr ad - C AM   h ea tm ap s   [ 2 4 ]   lo ca lizin g   p ath o lo g ical   r eg io n s iii )   R OC   cu r v es  [ 2 5 ]   an d   c o n f u s io n   m atr ices  f o r   FP 3 2   ( Ker as )   a n d   I NT 8   ( T en s o r F lo w)   m o d els;   iv )   Op er atio n al   p er f o r m an ce   v ia  laten cy   an d   C PU  u tili za tio n   m ea s u r ed   o n   an   I n tel  C o r i7 - 9 7 5 0 H   ( 6   co r es,  2 . 6   GHz )   s y s tem   with o u h a r d war ac ce le r atio n .   P er - f r am late n cy   ( d ef in ed   as  th in ter v al  b etwe en   th s tar o f   in p u d ata   tr an s f er   an d   th e   co m p letio n   o f   p r e d ictio n s )   is   q u an tifie d   with   m icr o s ec o n d   p r ec is io n   v ia   tim e. p er f _ c o u n ter ( )   a n d   t h en   n o r m alize d   p er   b atch .   C PU  u tili za tio n   is   ca lcu lated   with   th p s u til  lib r ar y   v ia  s n ap s h o ts   b ef o r e/af ter   ea ch   i n f er en ce ,   with   th f in al  v alu r e p r esen tin g   th weig h ted   a r ith m etic  m ea n   o v er   th e   f u ll  v alid atio n   s et  ( 5 4 9   s am p l es).   Mo d el  s ize  is   m ea s u r ed   u s in g   s tan d ar d ized   m eth o d o l o g y . k er as  f ile  f o r   FP 3 2   ( tf . k er as.m o d els.s av e_ m o d el( ) )   an d   . tf lite  f ile  f o r   I NT 8   p o s t - q u an tizatio n .   T h is   ap p r o ac h   in teg r ates  all  th co m p o n e n ts   n ec ess ar y   f o r   d ep lo y m en ( ar ch itectu r e,   weig h ts ,   o p er atio n al  m etad ata)   f o r   r ea lis tic   m ea s u r em en t o f   th m em o r y   f o o tp r in t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         E d g eR etin a :   Hyb r id   mu ltime d ia   a r ch itectu r fo r   d ia b etic  r etin o p a th y   s creen in g     ( Gu id o u A min a )   239   Fig u r 2   im p lem en ts   th Gr a d - C AM   m eth o d   ac co r d in g   to   f o u r   k e y   p r i n cip les:   i )   ex clu s iv u s o f   th e   FP 3 2   m o d el  f o r   in ter p r eta b ilit y ,   ii )   tar g etin g   th f ir e5 _ co n ca la y er   ( last   co n v o lu tio n al  o u tp u t) ,     iii )   co m p u tatio n   o f   g r ad ien t - w eig h ted   ac tiv atio n   m ap s ,   an d   iv )   g en er atio n   o f   clin ically   in ter p r etab le  h ea tm ap s   f o r   DR   d etec tio n .   Sy s tem atic  an aly s is   co n f ir m s   th at   ac tiv ated   r eg io n s   co r r esp o n d   to   r elev an an ato m ical   s tr u ctu r es  ( m ac u la,   r etin al  v es s els)  an d   ch ar ac ter is tic  lesi o n s   o f   d iab etic  r etin o p ath y ,   with o u f o r m al  clin ical  v alid atio n   b y   o p h th alm o lo g is ts .   T h ar ch ite ct u r al   d esi g n   o f   t h E d g eR eti n a   f r a m e wo r k   f a cil itat es  i ts   d e p l o y m en w it h i n   r o b o tic   a n d   au t o m at e d   s c r e e n i n g   s y s te m s .   T h is   i n t e g r ati o n   r el ies  o n   s im p li f ie d ,   cl o s e d - lo o p   w o r k f l o w ,   t r a n s f o r m i n g   a   r o b o ti p l at f o r m   i n t o   a n   au to n o m o u s   d i ag n o s ti u n it .   T h p r o c ess   b e g i n s   wit h   th ac q u is it i o n   o f   r eti n al  i m ag es  v ia   a   r o b o tic   f u n d u s   c am er a.   T h ese   i m a g es   a r e   t h e n   p r o c ess e d   b y   t h e   E d g eRe ti n p i p eli n f o r   i m m e d ia te   an al y s is .   T h e   c lass i f i ca ti o n   r es u lts   d ir ec t ly   f ee d   in to   t h e   s y s t em ' s   d ec is i o n   l o g ic ,   t r i g g e r i n g   p r e d e f i n e d   r o b o tic   ac ti o n s .   T h ese   ac ti o n s   c a n   r a n g e   f r o m   g e n e r a ti n g   a n   al er t f o r   s p ec i alis a n d   p r o v id in g   f ee d b ac k   t o   t h p a tie n t ,   to   a u t o n o m o u s l y   i n iti ati n g   f u r t h e r   i m a g i n g   ex am i n ati o n s .   T h is   e n d - to - en d   wo r k f l o l e v e r a g es   t h e   m o d el' s   co m p u tati o n a ef f i cie n cy   t o   e n ab l ac ti o n ab le   d ia g n o s es  in   r e al  tim e,   a th p a tie n t' s   b ed s id e .           Fig u r 2 .   Gr a d _ ca m   wo r k f lo w       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O   T h e   e x p e r i m e n t a l   r e s u l t s   o f   E d g e R e ti n a   a r e   p r e s e n t e d   o n   t h e   A P T OS   2 0 1 9   v a l i d a t i o n   s et   ( n = 5 4 9 ) ,   w i t h   a   b i n a r y   d i s t r i b u t i o n :   5 7 %   h ea l t h y   c a s es   ( 3 1 3   s a m p l e s )   a n d   4 3 %   r e f e r a b l e   r e t i n o p a t h i es   ( 2 3 6   s a m p l e s ) .   T h c o m p a r a t i v e   e v a l u a ti o n   o f   t h e   o r i g i n a l   FP 3 2   m o d e l   a n d   i t s   q u a n t i z e d   v e r s i o n   I N T 8   c o v e r s :   i )   cl i n i c al   m e t r ics  ( A U C ,   F 1 - s c o r e ,   p r e c is i o n ,   r e c a l l ) ,   ii )   o p e r a t i o n a l   p e r f o r m a n c e   ( s i z e ,   la t e n c y ,   C P U ) ,   a n d   iii )   d i a g n o s t ic  v i s u a l iz a t i o n s   ( c o n f u s i o n   m a t r ic e s ,   R OC   c u r v e s ,   G r a d - C A M   m a p s ) .   T a b l e   2   s u m m a r i z es   t h es e   m e t r ic s .   Fig u r 3   titl ed   "Ro cu r v KE R AS M ODE L   F P3 2 p r esen ts   th R OC   cu r v o f   th m o d el.   T h x - a x is   r ep r esen ts   th f alse  p o s itiv r ate  wh ile  th y - ax is   r ep r esen ts   th tr u p o s itiv r ate.   Fr o m   Fig u r 3 ,   it  is   o b s er v ed   th at  th AUC  0 . 9 4   s h o ws  an   ex ce llen d is cr im in ato r y   ca p ac ity .   T h in ter p r etatio n   in d icate s   th at  th m o d el  ef f ec tiv ely   d is tin g u is h es h ea lth y   ca s es f r o m   d is ea s ed   ca s es ( 9 4 o f   ac c u r ac y ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 :   234 - 246   240   T ab le  2 .   C o m p a r is o n   tab le  b et wee n   FP 3 2   an d   I NT 8   m o d els   M e t r i c   F P 3 2   I N T8   I mp r o v e m e n t   AUC   0 . 9 3 5   0 . 9 6 3   +3 %   S c o r e   0 . 8 2 6   0 . 8 9 9   +8 . 8 %   P r e c i s i o n   0 . 7 1 7   0 . 8 9 2   + 2 4 , 4 %   R e c a l l   0 . 9 7 5   0 . 9 0 7   - 7 ( * )   S i z e   ( Mo )   98 . 66   8 . 27   - 9 1 . 6 %   La t e n c y   ( ms )   15 . 10   15 . 43   +2 . 2 %   C P U %   37 . 7   21 . 5   - 43 %   ( * )   Th e   h i g h   F P 3 2   r e c a l l   ( 9 7 . 5   %)   r e f l e c t a   b i a t o w a r d s   f a l se   p o si t i v e s.  I N T8   q u a n t i z a t i o n   d r a s t i c a l l y   r e d u c e mo d e l   si z e   ( -   9 1 . 6 %)   w h i l e   i m p r o v i n g   A U C   a n d   p r e c i si o n .   T h e   sl i g h t   d e c r e a s e   i n   r e c a l l   ( - 7 %)  i o f f se t   b y   a   si g n i f i c a n t   i mp r o v e me n t   i n   p r e c i s i o n   ( + 2 4 . 4 %),  r e su l t i n g   i n   a   h i g h e r   F 1 - sc o r e   ( + 8 . 8 %).  Th e   4 3 r e d u c t i o n   i n   C P U   u s a g e   i c r u c i a l   f o r   e m b e d d e d   d e v i c e   d e p l o y me n t s.  C o m p r e ss i o n   sh o w s   a   9 1 . 6 r e d u c t i o n   i n   mo d e l   si z e   ( f r o 9 8 . 6 6   M B   t o   8 . 2 7   M B ) ,   i d e a l   f o r   m o b i l e   d e v i c e s.   C P U   u s a g e   i r e d u c e d   b y   4 3 %   ( f r o m   3 7 . 7 t o   2 1 . 5 %),  e sse n t i a l   f o r   e n e r g y   a u t o n o m y .   La t e n c y   s h o w n e g l i g i b l e   v a r i a t i o n   ( + 0 . 3 3   ms) ,   d e mo n s t r a t i n g   t h a t   q u a n t i z a t i o n   d o e s   n o t   a f f e c t   r e s p o n s i v e n e ss.       T h e   x - a x i s   r e p r e s e n ts   t h e   f a l s e   p o s i t i v e   r a t e ,   w h i l e   t h e   y - a x i s   r e p r e s e n t s   t h e   t r u e   p o s it i v e   r a t e .   F r o m   F i g u r e   4 ,   we   s e e   a n   A UC   o f   0 . 9 6   a n d   a   p o s t - q u a n ti z a ti o n   i m p r o v e m e n t   o f   + 2 . 1 % .   T h c u r v e   r i s e s   r a p i d l y   t o w a r d s   t h e   u p p e r   l e f t   c o r n e r ,   in d i c a t i n g   e x c el l e n e a r l y   p e r f o r m a n c e   i n   d e te c t i n g   t r u e   p o s it iv e s .   At   t h o p t i m al  p o i n t ,   f o r   a   f a l s e   p o s i t i v e   r a t e   o f   0 . 2 ,   t h e   t r u e   p o s i t i v e   r a t e   a lr e a d y   r e a c h e s   > 0 . 9 ,   m e a n i n g   t h a t   w i t h   o n l y   2 0 %   m i s d i a g n o s i s ,   t h e   m o d e l   d et e c ts   m o r e   t h a n   9 0 o f   t r u e   d i a b eti c   r e t i n o p a t h y   c as es .   I N T 8   o p tim i z a t i o n   i m p r o v es   p e r f o r m a n c e   d e s p i t c o m p r e s s i o n .   I n   c o m p a r is o n ,   t h I N T 8   c u r v e   d o m i n a t es   FP 3 2   o v er   t h e   e n ti r e   r a n g e ,   s h o w i n g   t h e   b e s t   s e n s i ti v i t y /s p e c i f i c it y   t r a d e o f f .   T h e   c o n v e x   s h a p e   o f   t h e   c u r v e s   i n d i c a t e s   t h a t   t h e   m o d e l s   m a i n t a i n   a   g o o d   b a l a n c e   b e tw ee n   s e n s i t i v it y   ( t r u e   p o s it i v e s )   an d   s p e c i f i c it y   ( f a ls e   p o s it i v e s ) .             Fig u r 3 .   R o cu r v KE R AS m o d el  FP 3 2     Fig u r 4 .   R o cu r v I NT 8   q u a n tized   m o d el)       Acc o r d in g   t o   Fig u r e   5 ,   th e r a r 9 1   f alse  p o s itiv es  ( h ea lth y   p atien ts   wr o n g ly   d iag n o s ed   w ith   d iab etic  r etin o p ath y ) .   s tr o n g   p o in i s   th o n ly   6   f alse  n eg ativ es  ( 6   ca s es  o f   d iab etic  r etin o p at h y   n o d etec ted ) .   T h is   in d icate s   th at  th FP 3 2   m o d el  p r io r itizes  s en s itiv ity   o v er   s p ec if icity ,   en s u r in g   h ig h   d etec tio n   o f   t r u e   p ath o lo g ical  ca s es.  b ias  is   o b s er v ed   with   ten d en cy   t o   o v er d ia g n o s es  d iab etic  r etin o p ath y   ( ex tr em e   s en s itiv ity   at  th ex p en s o f   s p ec if icity ) .     Acc o r d in g   to   Fig u r 6 ,   f o r   ca s es  with o u d iab etic  r etin o p ath y ,   th er ar 2 8 7   tr u n eg ativ es  an d   2 6   f alse  p o s itiv es,  g iv in g   s p ec if icity   o f   9 1 . 7 %.   Fo r   ca s es  with   d iab etic  r etin o p ath y ,   th er e   ar e   2 1 4   tr u e   p o s itiv es  an d   2 2   f alse  n eg ativ es,  co r r esp o n d in g   to   s en s itiv ity   o f   9 0 . 7 %.  T h ese  r esu lts   d em o n s tr a te  b etter   b alan ce   b etwe en   s en s itiv ity   an d   s p ec if icity   co m p ar e d   to   t h FP 3 2   m o d el.   T h e   ac cu r ate   d etec tio n   o f   h ea lth y   ca s es  is   2 8 7   h ea lth y   p atien ts   co r r ec tly   id en tifie d   o u o f   3 0 9 .   Fals p o s itiv es  ar r ed u ce d   f r o m   9 1   to   2 6   ( - 7 1 %)   co m p ar ed   to   t h FP 3 2   m o d e l.  Acc u r ac y   in cr ea s es  f r o m   7 1 . 7 to   8 9 . 2 co m p ar ed   to   th FP 3 2   m o d el.   m o d er ate   in cr ea s i n   f alse  n eg ativ es  ( f r o m   6   to   2 2 )   is   o b s er v ed ,   wh ic h   is   co n s id er ed   a cc ep tab le  b ec a u s it   is   co m p en s ated   b y   m o r e   r eli ab le  d etec tio n   o f   p o s itiv ca s e s .   As  co n clu s io n   E d g eRetin m ain tain s   h ig h   s en s itiv ity   ( 9 0 . 7 %)  f o r   s cr ee n i n g   r e f er ab l d iab etic  r etin o p ath y   wh ile  r ed u cin g   f a ls p o s itiv es  b y   7 1 ( f r o m   9 1   to   2 6 )   co m p ar ed   t o   th FP 3 2   r ef e r en ce   m o d e l   th an k s   to   th e   u s o f   a   d y n am ic   th r esh o ld   ( 0 . 3 ) .   Alth o u g h   th is   th r esh o ld   r esu lts   in   a   co n tr o lled   in cr ea s e   in   f alse  n eg ativ es  ( f r o m   6   to   2 2 )   th is   s tr ateg y   s ig n if ican tly   im p r o v e s   d iag n o s tic  p r ec is io n   ( +2 4 . 5 %).   T h is   ad j u s tab le  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         E d g eR etin a :   Hyb r id   mu ltime d ia   a r ch itectu r fo r   d ia b etic  r etin o p a th y   s creen in g     ( Gu id o u A min a )   241   clin ical  co m p r o m is th u s   o p tim izes  s cr ee n in g   ef f icien cy   b y   lim itin g   o v er d iag n o s is   wh ile  m ain tain in g   a   9 0 . 7 % p ath o lo g ical  ca s d etec tio n   r ate.   T h an aly s is   o f   th e   o p tim al   cl ass if icatio n   r atio   is   b ased   o n   3 2   s am p les.  T h is   r ep o r c o r r es p o n d s   t o   th o p tim al  th r esh o ld   ( 0 . 3 0 )   i d en t if ied   d u r in g   tr ain in g   o n   a   v ali d atio n   s u b s et  o f   3 2   s am p les.  T h d is tr ib u tio n   o f   th s u b s et  is 6 9 with o u t d iab etic  r etin o p ath y   ( 2 2   s am p les)   an d   3 1 with   d iab etic   r etin o p ath y   ( 1 0   s am p les).   T h d is tr ib u tio n   o f   t h s u b s e is 6 9 with o u d iab etic   r e tin o p ath y   ( 2 2   s am p les)   an d   3 1 with   d iab etic  r etin o p ath y   ( 1 0   s am p les).   Acc o r d in g   t o   T ab le  3   an d   Fig u r 7 ,   th r esh o l d   o p tim izatio n   d u r i n g   tr ain i n g   r e v ea led   m ax im u m   p o ten tial  o f   F1 =0 . 9 5   o n   v alid atio n   s et  ( n = 3 2 ) ,   with   p r ec is io n =0 . 9 1   ( m in im izi n g   f a ls p o s itiv es)  an d   r ec all=1 . 0 0   ( n o   f alse n eg ativ e s ) ,   f o r   an   o v e r all  ac cu r ac y   o f   9 7 %.  T h m o d el  ef f ec tiv ely   tar g ets at - r is k   p atien ts   with o u u n n ec ess ar y   aler ts .   I ac h iev es  p er f ec p r ec is io n   ( 1 . 0 0 )   f o r   t h "No   DR ca teg o r y n o   f alse  p o s itiv es.  T h F1 - s co r ex ce ed s   0 . 9 5   f o r   b o th   class es,  in d icatin g   well - b alan ce d   m o d el.   T h is   p er f o r m a n ce   d em o n s tr ates  th m o d el' s   ab ilit y   to   ac cu r ately   d is tin g u is h   h ea lth y   an d   p ath o lo g ical  ca s es  wh ile  m in im izin g   class if icatio n   er r o r s .             Fig u r 5 .   C o n f u s io n   m atr i x   FP 3 2   ( o r ig in al)     Fig u r 6 .   C o n f u s io n   m atr i x   I N T 8   ( q u an tized   m o d el)       T ab le  3 .   C lass if icatio n   r ep o r t   o f   clin ical  v alid atio n     P r e c i s i o n   R e c a l l   F1 - sc o r e   S u p p o r t   W i t h o u t   R D   1 . 0 0   0 . 9 5   0 . 9 8   22   W i t h   R D   0 . 9 1   1 . 0 0   0 . 9 5   10   A c c u r a c y       0 . 9 7   32   M a c r o   a v g   0 . 9 5   0 . 9 8   0 . 9 6   32   W e i g h t e d   a v g   0 . 9 7   0 . 9 7   0 . 9 7   32           Fig u r 7 .   C o n f u s io n   m atr i x   o f   clin ical  v alid atio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 :   234 - 246   242   An aly s is   o f   tr ain in g   m etr ics  s h o ws  th at  th v alid atio n   AU C   r ea ch es  0 . 9 8 6   as  ea r ly   as  e p o ch   5   an d   s tab ilizes  at  >0 . 9 5 .   T h F1 - s co r co n v er g es  to wa r d s   0 . 9 5 af ter   2 0   ep o c h s .   r ap i d   c o n v er g en ce   p h ase  is   o b s er v ed   d u r i n g   th e   f ir s 1 5   ep o ch s ,   f o llo wed   b y   a   s tab ilizatio n   o f   th m et r ics  af ter   ep o ch   3 0 .   T h m o d el   d em o n s tr ates  r o b u s tn ess   to   th ch o ice  o f   class if icatio n   th r esh o ld   ( o p tim al  b etwe en   0 . 3   a n d   0 . 7 ) .   I is   m o r e   ac cu r ate  o n   s m all  h o m o g en e o u s   b atch es,   wh ile  p e r f o r m a n ce   n o r m alize s   o v er   t h f u l s et  with   g r ea te r   v ar iab ilit y .   T h d is cr ep an c y   b etwe en   th o p tim al  class if icatio n   r atio   ( F1   0 . 9 5   o n   3 2   s am p les)  an d   t h o v er all   r esu lts   ( F1   0 . 8 9 9 )   r e q u ir e s   lar g e - s ca le  v alid atio n .   C lin ical  r o b u s tn ess   is   co n f ir m ed   wh en   th m o d el' s   p er f o r m an ce   is   s im ilar   to   its   h o m o g en eo u s   co m p o s itio n s   by   r ep licatio n   o f   r esu lts   o n   5 4 9   ca s es,  an aly s is   o f   m ea s u r em en t d ata  ( AUC  +3 % ,   ac cu r ac y   +2 4 . 5 %),   an d   r e d u c tio n   o f   f alse  p o s itiv es th m o s d an g er o u s   er r o r   in   th is   s tep .   T h I NT 8   q u an tizatio n   ap p r o ac h   n ar r o wed   th is   p er f o r m an ce - p o ten tial  g ap wh ile  m ain tain in g   clin ically   ac ce p tab le  r ec all  o f   0 . 9 0 7 ,   it  in cr ea s ed   p r ec is io n   t o   0 . 8 9 2   ( +2 4 . 5 %)  an d   F1 - s co r to   0 . 8 9 9   ( +8 . 8 %)  o n   th f u ll  s et.   T h is   d e m o n s tr ates  th at  o p tim izatio n   b y   q u an tizatio n   n o o n ly   im p r o v es  o p er atio n al  ef f icien c y   ( 9 2 % r ed u ce d   s ize,   - 4 3 % C PU ) ,   b u t a ls o   d ia g n o s tic  r o b u s tn e s s   ac r o s s   d iv er s p o p u latio n s .   Gr ad - C AM   is   tech n i q u u s ed   to   v is u alize   th e   ar ea s   o f   a n   i m ag th at   m o s in f lu en ce d   th e   d ec is io n   o f   C NN.   I t is o f ten   u s ed   in   m ed icin to   u n d er s tan d   wh y   d ee p   lear n in g   m o d el  d etec ted   p at h o lo g y   in   an   im ag e .   R ed /y ello ar ea s   in d icate   h ig h   ac tiv atio n   an d   th er ef o r m a k e   s tr o n g   co n tr ib u tio n   to   th e   m o d el' s   p r ed ictio n ,   wh ile  b lu ar ea s   in d icate   lo ac tiv atio n .   Fig u r 8   s h o ws a  f u n d u s   im ag with   m ar k e d   ac tiv atio n s   in   th ce n ter   an d   ar o u n d   th e   o p tic  d is c.   B r i g h s p o ts   in   th e   f u n d u s   c o u ld   co r r esp o n d   to   h a r d   e x u d ates  o r   m icr o a n eu r y s m s ,   s ig n s   o f   d iab etic  r etin o p ath y .   T h m o d el  f o cu s es  its   atten tio n   o n   s ev er al  p ath o lo g ical  r eg io n s ,   wh ich   is   ex p ec ted   in   an   au t o m ated   d iag n o s is .   Fig u r 9   also   s h o ws  f u n d u s   with   f o c u s   ar ea s   ar o u n d   th o p tic  n e r v e   ( b o tto m   lef t)   an d   p er ip h e r al  a r ea s ,   wh ich   co u ld   in d icate   th at  th m o d el  is   lo o k in g   f o r   a b n o r m alities   in   th e   d is tr ib u tio n   o f   r etin al  v ess els  o r   m o r d if f u s lesi o n s .   Fig u r 1 0   s h o ws  th at  th m o d el  f o c u s es  m ain ly   o n   th e   o p tic  n e r v e   ( lef t) ,   with   th e   r est  o f   th e   r etin a   b ei n g   v er y   wea k ly   ac tiv ated ,   wh ich   co u ld   m ea n   eith er   th e   ab s en ce   o f   o b v i o u s   p ath o lo g ical  s ig n s   o r   th at  th cla s s if i ca tio n   r elies  o n   th o p tic  n er v ( e. g .,   to   d etec g lau co m a) T h s o lu tio n   co m b in es  clin ical  ex ce llen ce   ( AUC  0 . 9 6 )   an d   o p e r atio n al  ef f icien cy   ( 8 . 2 7   MB,     - 4 3 % C PU) ,   p av in g   t h way   f o r   r ea l - tim s cr ee n in g   o f   d iab e tic  r etin o p ath y   o n   s m ar tp h o n e s .             Fig u r 8 .   g r ad _ c am 0           Fig u r 9 .   Gr a d _ ca m 1           Fig u r 1 0 .   g r ad _ ca m 2 v is u aliza tio n s   b ased   o n   t h FP 3 2   m o d el       3 . 1 .     Dis cus s io n   E d g eRetin a   f u n d a m en tally   d is tin g u is h es  its elf   f r o m   th s tate   o f   th ar as  s h o wn   in   T ab le  4   b y   th r e e   k ey   in n o v atio n s :   a.   T h in tr o d u ctio n   o f   t h f ir s d y n am ic  th r esh o ld   ca lib r atio n   s y s tem   ( 0 . 3 - 0 . 7 ) ,   co m b in ed   with   clin ically   ca lib r ated   I NT 8   q u an tific atio n ,   r ed u cin g   f alse p o s itiv es b y   7 1 % wh ile  m ain tain in g   s en s itiv ity   >9 0 %.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         E d g eR etin a :   Hyb r id   mu ltime d ia   a r ch itectu r fo r   d ia b etic  r etin o p a th y   s creen in g     ( Gu id o u A min a )   243   b.   n o v el  ar ch itectu r al  h y b r id izatio n   ( Sq u ee ze Net - Mo b ile Vit )   p r o d u cin g   m o d el  1 2 ×   m o r co m p ac t     ( 8 . 2 7   MB)  th an   ex is tin g   m o b il s o lu tio n s .   c.   T h f ir s c o m p lete  o p er atio n al   v alid atio n   in clu d in g   laten cy   ( 1 5 . 4 3   m s ) ,   C PU  ( 2 1 . 5 %),   an d   ex p lain a b ilit y   ( Gr ad - C AM )   -   m etr ics ab s en f r o m   p r ev io u s   s tu d ies.       T ab le  4 .   C o m p a r is o n   ch ar t   of   E d g eRetin v s .   s tate  o f   th ar t   C r i t e r i o n   O u r   so l u t i o n   E d g e R e t i n a   Ex i s t i n g   w o r k   r e p r e se n t a t i v e   A d v a n t a g e / I n n o v a t i o n   o f   Ed g e R e t i n a   A r c h i t e c t u r e   S q u e e z e N e t   +   M o b i l e V i T   R e sN e t / I n c e p t i o n V 3   ( ~   4 0 M   p a r a m)   [ 1 0 ]   10 - 1 6 x   p a r a me t e r   r e d u c t i o n     ( 1 . 4 M   p a r a me t e r s)     D e n seN e t 1 6 9   ( 1 3 M   p a r a m)   [ 5 ]   I n n o v a t i v e   V i m o b i l e   i n t e g r a t i o n         TA H D ( C N N + R N N )   [ 6 ] ,   Ef f i c i e n t N e t B 3 ,   Ef f i c i e n t N e t V 2 B 1 ,   R e g N e t X 0 0 8 ,   R e g N e t X 0 8 0 ,   R e g N e t Y 0 0 6 ,   R e g N e t Y 0 0 8   [ 4 ]   P r e t r e a t me n t   M i n i m a l i st   ( 1 2 8 × 1 2 8   +   n o r m a l i z a t i o n )     C LA H [ 4 ]   +   R o I   seg me n t a t i o n   [ 6 ]   El i m i n a t e c o m p l e x   st e p s         G a b o r   f i l t e r s   [ 7 ] ,   P C A   [ 7 ] ,   G a u ss i a n   f i l t e r i n g   [ 6 ]   S u i t a b l e   f o r   l o w - c o s t   m o b i l e   p h o n e s   O p t i mi z a t i o n   D y n a mi c   t h r e s h o l d i n g   ( 0 . 3 )   +   c a l i b r a t e d   I N T8   N o t   m e n t i o n e d   [ 4 ] [ 6 ] ,   [ 1 0 ]   - 7 1 f a l se  p o si t i v e s   S i z e   mo d e l   8 . 2 7   M B   ( I N T8   q u a n t i z e d )   N o t   a d d r e ss e d   [ 4 ] ,   [ 6 ] ,   [ 1 0 ]   12 - 6 4 ×   C o mp r e ss i o n ,   R e a l i s t i c   mo b i l e   d e p l o y me n t   C l i n i c a l   p e r f o r m a n c e   S e n s i t i v i t y :   9 0 , 7 %   i n t 8   A U C :   0 . 9 6   ( I N T8 )   F 1 :   0 . 8 9 9   A U C :   0 . 9 8   ( R e sN e t 1 5 2 )   [ 1 2 ]   P r e c i s :   Ef f i c a c i t é N e t B 3   8 5 , 1   %   [ 4 ]   F 1 :   0 . 8 8 6   ( R e sN e t 1 5 2 )   [ 1 2 ]   A c c :   9 4 % ,   9 5 [ 1 0 ] ,   M a c r o   F 1 - sc o r e :   0 . 6 5 ,   a c c : 0 . 8 2   [ 5 ]   P r e c i s :   9 4 K a g g l e   D R   d a t a set   [ 6 ]   F o c u s re c a l l   ( s e v e r e   c a se   d e t e c t i o n )   C o n st r a i n e d   b a l a n c e d   me t r i c s   C P U   c o n su mp t i o n   2 1 . 5 ( I N T8 )   N o t   a d d r e ss e d   [ 4 ] [ 6 ] ,   [ 1 0 ] ,   [ 1 3 ]   - 4 3 c o m p a r e d   t o   o u r   F P 3 2 m o d e   D e p l o y me n t   t a r g e t   Lo w - c o st   smar t p h o n e s   S e r v e r s / C l o u d   [ 8 ] ,   n o t   c i t e d   [ 4 ] ,   [ 6 ] ,   [ 1 0 ]   S p e c i a l i z e d   H a r d w a r e   [ 1 2 ]   S o l u t i o n   f o r   v u l n e r a b l e   a r e a s   R e a l - t i me  d e t e c t i o n   ( 1 5 ms)   Ex p l a i n a b i l i t y   G r a d - C A M   c o m p a t i b l e   I N T8 / F P 3 2   N o t   a d d r e ss e d   [ 4 ] [ 8 ] ,   [ 1 0 ] ,   [ 1 3 ]   C l i n i c a l l y   a u d i t a b l e   v i s u a l i z a t i o n s       T h is   s tu d y   ad d r ess es  th f u n d am en tal  s cien tific   q u esti o n   o f   h o to   d ep lo y   ac cu r ate,   e f f i cien t,  an d   clin ically   v iab le  AI - b ased   d i ab etic  r etin o p ath y   s cr ee n in g   o n   lo w - co s m o b ile  d ev ices  in   r eso u r ce - lim ite d   s ettin g s .   Ou r   m ain   f in d in g   d em o n s tr ates  th at  h o lis t ic  ap p r o ac h co m b in i n g   a   lig h tweig h h y b r id   ar ch itectu r ( Sq u ee ze Net - Mo b ileViT ) ,   d y n am ic  d ec is io n   th r esh o ld   ca lib r atio n ,   an d   p o s t - tr ain in g   I NT 8   q u an tific atio n ac h iev es  s im u ltan eo u s ly   h ig h   clin ical  p e r f o r m a n ce   ( AUC=0 . 9 6 ,   Sen s itiv ity =9 0 . 7 %)  a n d   r em ar k ab le  o p er atio n al  e f f icie n cy   ( 8 . 2 7   MB  m o d el  s ize,   4 3 r ed u ctio n   in   C PU  u tili za tio n ) .   T h ese  f in d i n g s   ar s u p p o r ted   b y   q u an titativ ev id en ce   f r o m   th APTO 2 0 1 9   d ataset,   in clu d in g   s tan d ar d   clin ical  an d   o p er atio n al  m etr ics,  as  well  as  q u alitativ v is u aliza tio n s   ( Gr ad - C AM )   co m p ar in g   o u r   FP 3 2   an d   I NT 8   m o d els.  T h s ig n if ican ce   o f   t h ese  f in d i n g s   lies   in   estab lis h in g   p r ac t ical  b lu ep r in t f o r   th d ev elo p m en o f   ed g e - n ativ e   m ed ical  AI   s o lu tio n s ,   d e m o n s tr atin g   th at  o p tim izatio n   g u i d ed   b y   clin ical  n ee d s   ca n   im p r o v p er f o r m an ce   wh ile  r ed u cin g   th co m p u tati o n al  f o o tp r in t.  I m p o r tan tly ,   t h ch o ice  o f   th d y n a m ic  th r esh o ld   ( m ed ia n   0 . 3 )   r ep r esen ts   d elib e r ate  clin ical   tr ad e - o f f ,   o p tim ized   f o r   m ass   s cr ee n in g   s ettin g s   wh er e   r ed u cin g   f alse  p o s itiv es  is   cr u cial  to   av o id   o v er lo a d in g   h ea lth ca r s y s tem s .   R eg ar d in g   r ea l - wo r ld   im p lem en tatio n   ch allen g es,  o u r   E d g e R etin s o lu tio n   is   p r im ar ily   d esig n ed   f o r   m o b ile - b ased   o p er atio n   to   o v e r co m co n n ec tiv ity   is s u es in   r eso u r ce - lim ited   ar ea s .   Ho wev er ,   it is   im p o r tan t to   n o te  th at  th p ip elin c o u ld   a ls o   b d ep lo y e d   as  h y b r i d   o r   clo u d - b ased   s y s tem   f o r   ce n tr alize d   an aly s is   if   in ter n et  in f r astru ctu r is   av ailab le.   T h m ain   c h allen g e   ad d r ess ed   co n ce r n s   th tr a d e - o f f   in h er e n in   ca lib r atin g   th d ec is io n   th r esh o ld ; o u r   ch o ice  o f   th r esh o l d   o f   0 . 3   p r i o r itizes r ed u cin g   f alse p o s itiv es to   av o id   h ea lth ca r s y s tem   o v er lo ad ,   w h ile  ac ce p tin g   co n tr o lled   in c r ea s in   f alse  n eg ativ es cr u cial  co n s id er atio n   f o r   r ea l - w o r ld   s cr ee n i n g   p r o g r am s .   T h ese  ch ar ac ter is tics   ar n o o n l y   ad v an tag eo u s   f o r   m o b ile  p h o n es  b u ar also   ess en tial  p r er eq u is ites   f o r   th eir   in teg r atio n   in t o   r ea l - ti m r o b o tic  s y s tem s .   T h e   lo w   in f er e n ce   laten c y   ( 1 5 . 4 3   m s )   en s u r es  th at   im ag an aly s is   d o es  n o b ec o m a   b o ttlen ec k   in   a   d y n am ic  r o b o tic  co n tr o p r o ce s s ,   th u s   en ab lin g   im m e d iate  f ee d b ac k   an d   ac tio n .   T h s ig n i f ican tly   r ed u ce d   C PU  co n s u m p tio n   allo ws  th e   d iag n o s tic  m o d el  to   o p er ate  e f f icien tly   alo n g s id o t h er   cr iti ca r o b o tic  p r o ce s s es,  s u ch   as   s en s o r   d ata  f u s io n   an d   m o t o r   co n tr o l,  with o u t o v er lo ad in g   t h s y s tem ' s   lim ited   co m p u tin g   r eso u r ce s .   T h is   h o lis tic  ap p r o ac h   th u s   f il ls   cr itical  g ap   f o r   s cr ee n in g   in   p r ec ar io u s   en v ir o n m en ts .   I ad d r ess es   th d u al  ch allen g o f   clin ical   p er f o r m a n ce   an d   o p er atio n al   co n s tr ain ts   th at  lim ited   p r ev io u s   s o lu tio n s .   T h in teg r atio n   o f   d y n am ic   th r es h o ld in g   with   q u an tific atio n   r ep r esen ts   n ew  p ar ad ig m   f o r   m o b ile   h ea lth   ap p licatio n s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.