[A web-based Colour Vision Test as a Tool for Qualitative Evaluation of Pseudoisochromatic Pflüger Trident Colour Plates]

Klin Monbl Augenheilkd. 2018 Nov;235(11):1285-1291. doi: 10.1055/a-0603-4012. Epub 2018 May 22.
[Article in German]

Abstract

Background: Pseudoisochromatic colour plates are constructed according to specific principles. They can be very different in quality. To check the diagnostic quality, they have to be tested on a large number of subjects, but this procedure is can be tedious and expensive. Therefore, the use of a standardised web-based test is recommended.

Methods: Eight Pflüger trident colour plates (including 1 demo plate) according to the Velhagen edition of 1980 were digitised and inserted into a web-based colour vision test (www.color-vision-test.info). After visual display calibration and 2 demonstrations of the demo plate (#1) to introduce the test procedure, 7 red-green colour plates (#3, 4, 10, 11, 12, 13, 16) were presented in a randomised order in 3 different randomised positions each for 10 seconds. The user had to specify the opening of the Pflüger trident by a mouse click or arrow keys.

Results: 6360 evaluations of all plates from 2120 randomised subjects were included. Without error, the detection rates of the plates were between 72.2% (plate #3) and 90.7% (plate #16; n = 6360). With an error number of 7 errors per test, the detection rates of the plates were between 21.6% (plate #3) and 67.7% (plate #16; n = 1556). If an error number of 14 errors was used, the detection rates of the plates were between 10.9% (plate #11) and 40.1% (plate #16; n = 606). Plate #16 showed the highest detection rate - at zero error number as well as at the 7 and 14 error limit. The diagnostic quality of this plate was low. The colourimetric data were improved. The detection rate was then significantly lower.

Conclusions: The differences in quality of pseudoisochromatic Pflüger trident colour plates can be tested without great effort using a web-based test. Optimisation of a poor quality colour plate can then be carried out.

Einleitung: Pseudoisochromatische Farbtafeln werden nach bestimmten Prinzipien konstruiert und können von der Qualität sehr unterschiedlich sein. Um die diagnostische Qualität zu prüfen, müssen sie an einer größeren Anzahl von Probanden getestet werden, was jedoch mit großem Zeit- und Kostenaufwand verbunden ist. Hier bietet sich der Einsatz eines standardisierten webbasierten Tests an.

Methodik: Es wurden 8 Pflüger-Haken-Farbtafeln (inkl. 1 Demotafel) nach Velhagen aus der Auflage von 1980 digitalisiert und in einen webbasierten Farbsehtest (www.farbsehtest.de) eingefügt. Nach visueller Bildschirmkalibrierung und 2-maliger Präsentation der Demotafel (Nr. 1) zur Prüfung des Verständnisses des Testablaufes wurden 7 Rot-Grün-Tafeln (Nr. 3, 4, 10, 11, 12, 13, 16) in randomisierter Reihenfolge in 3 verschiedenen randomisierten Positionen für je 10 s präsentiert. Der Benutzer musste die Öffnung des Pflüger-Hakens per Mausklick oder Pfeiltasten angeben.

Ergebnisse: In die Auswertung wurden so 6360 Bewertungen von allen Tafeln von 2120 zufällig ausgewählten Probanden einbezogen. Ohne Fehler lagen die Erkennungsraten der Tafeln zwischen 72,2% (Tafel 1) und 90,7% (Tafel 7; n = 6360). Bei einer Fehleranzahl von 7 Fehlern pro Test lagen die Erkennungsraten der Tafeln zwischen 21,6% (Tafel 1) und 67,7% (Tafel 7; n = 1556). Wird eine Fehleranzahl von 14 Fehlern zugrunde gelegt, lagen die Erkennungsraten der Tafeln zwischen 10,9% (Tafel 4) und 40,1% (Tafel 7; n = 606). Die Tafel Nr. 16 zeigte bei null Fehler die höchste Erkennungsrate, bei der Fehleranzahl von 7 und 14 ebenfalls, sodass die Qualität dieser Tafel am geringsten einzustufen ist und eine Verbesserung der kolorimetrischen Daten vorgenommen wurde. Danach lag die Erkennungsrate in einem deutlich niedrigeren Bereich.

Zusammenfassung: Die unterschiedliche Qualität von pseudoisochromatischen Pflüger-Haken-Farbtafeln kann per webbasierten Test ohne großen Aufwand getestet werden, sodass eine Optimierung einer qualitativ weniger guten Tafel anschließend erfolgen konnte.

MeSH terms

  • Color
  • Color Perception Tests / methods*
  • Color Vision Defects* / diagnosis
  • Color Vision*
  • Diagnosis, Computer-Assisted / methods*
  • Humans
  • Internet