A large portion of today's world population suffer from vision impairments and wear prescription eyeglasses. However, eyeglasses causes additional bulk and discomfort when used with augmented and virtual reality headsets, thereby negatively impacting the viewer's visual experience. In this work, we remedy the usage of prescription eyeglasses in Virtual Reality (VR) headsets by shifting the optical complexity completely into software and propose a prescription-aware rendering approach for providing sharper and immersive VR imagery. To this end, we develop a differentiable display and visual perception model encapsulating display-specific parameters, color and visual acuity of human visual system and the user-specific refractive errors. Using this differentiable visual perception model, we optimize the rendered imagery in the display using stochastic gradient-descent solvers. This way, we provide prescription glasses-free sharper images for a person with vision impairments. We evaluate our approach on various displays, including desktops and VR headsets, and show significant quality and contrast improvements for users with vision impairments.

近年来，深入学习已成功应用于自动化各种诊断组织病理学的任务。然而，小规模地区的快速可靠的本地化（ROI）仍然是一个关键挑战，因为鉴别性形态特征通常只占据一小部分的千兆像素级全幻灯片（WSI）。在本文中，我们提出了一种稀疏的WSI分析方法，用于快速识别WSI级分类的高功率ROI。我们开发由早期分类文献的评估框架，以量化稀疏分析方法的诊断性能和推理时间之间的权衡。我们在病理学中的常见但耗时的任务中测试了我们的方法 - 从内镜活检标本诊断血液杂志和曙红（H＆E） - 染色的载玻片上诊断胃肠元（GIM）。 Gim是沿着胃癌发展途径的着名前体病变。我们对我们的方法的性能和推理时间进行了彻底的评估，我们在GIM阳性和GIM负面WSI上的测试集中，发现我们的方法在所有正面WSI中成功地检测到GIM，接收器下的WSI级分类区域操作特性曲线（AUC）为0.98和0.95的平均精度（AP）。此外，我们表明我们的方法可以在标准CPU上达到一分钟内的这些指标。我们的结果适用于开发神经网络的目的，可以轻松地部署在临床环境中，以支持病理学家在快速定位和诊断WSI中的小规模形态特征。