2024 年 1 月 21 日
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重要なポイント:
- スマートフォン アプリは、脳卒中に伴う制御不能な急速な眼球運動のタイプを正確に識別しました。
- EyePhone アプリは、現在使用されている標準デバイスと同様の精度で実行されました。
研究者らは、新しいスマートフォンアプリが、健康なボランティアの眼球運動の追跡を通じて、現在の臨床標準機器と同様の精度で前庭脳卒中の症状を診断できることが示されたと報告した。
iPhone のフロントカメラに組み込まれた顔認識機能を利用するアプリ「EyePhone」は、現実世界の人々と緊急事態でテストする必要があります。 しかし、研究者らは、この概念実証研究は、この技術が病気の正確な診断に対する障壁を潜在的に減らすことができることを示していると述べた。 一般的な種類の脳卒中 それは誤解されやすいです。
スマートフォン アプリは、脳卒中に伴う制御不能な急速な眼球運動のタイプを正確に識別しました。
画像: Adobe Stock
「スマートフォンは目の動きを正確に記録でき、神経学的診断のための強力な mTech ツールとなり得ます。」 アリ・セイバー・テヘラーニ医師、 ジョンズ・ホプキンス大学医学部神経学の助教授はヘリオに語った。 「スマートフォンは、特にめまいやめまいを伴う患者の臨床評価に役立つツールです。 眼球運動の分析と解釈へのアクセスを可能にすることで、スマートフォンを使用してどこにいても高品質の治療にアクセスできるようになります。」
脳卒中とめまい
年間約500万件のうち、 めまいによる救急外来受診 米国では、前庭脳卒中は25万件以上の診断を占めている、とテヘラーニらは論文で書いている。 アメリカ心臓協会の雑誌。 前庭脳卒中と末梢性めまいを区別するために、臨床医は頭部衝撃、眼振、斜度検査 (HINTS) の眼科検査を使用します。 しかし、眼球運動の兆候は微妙であり、ED では慣れていないことが多く、異常な眼球運動の認識が困難であることがよくあります。
アリ・セイバー・テヘラニ
Tehraniらは、眼球運動が正常で前庭障害が知られていない健康なボランティア10人のデータを分析した。 参加者の平均年齢は30歳で、10％が女性でした。 研究者らは、EyePhone の精度を、眼振を定量化するための標準基準として使用されるビデオ眼球検査 (VOG) ゴーグルと比較しました。 研究チームは、すべての電話録音に EyePhone アプリがインストールされた iPhone 13 ProMax (Apple) を使用しました。 VOG トレースは、OtoSuite Vestibular ソフトウェアを使用して、ICS Impulse ゴーグル (Natus Medical Inc.) によって記録されました。
参加者は、眼振を誘発するように設計された、4 方向の速度増加 (1 秒あたり 2° ～ 12°) の視運動刺激を観察しました。
「この方法は、視野内のバーの動きによって誘発される健康な被験者の視運動学的反射に依存しており、その結果、中心窩に投影された画像のずれが生じます（たとえば、走行中の車の窓から木を見る）」と研究者らは述べています。書きました。 「視運動性眼振を誘発するために、移動する白黒の帯を表示する一連のビデオを使用し、視野の動きをシミュレートしました。 私たちは、速度を増加させながら (毎秒 2° から毎秒 12°まで) 4 方向 (右、左、上、下) に眼振を誘発することを目指しました。」
次に研究者は、EyePhone データから各方向の遅相速度を抽出し、それらをゴーグルによって取得された対応する遅相速度と比較しました。 影響が残る可能性を防ぐために、VOG と EyePhone の録音の間には少なくとも 10 分間の休憩がありました。 研究者らは、EyePhone による眼振検出のための受信者動作特性曲線下面積 (AUROC) を計算しました。
EyePhoneとゴーグルの相関性が高い
研究者らは、EyePhone が水平方向の遅い位相速度について VOG 録音と高い相関があることを発見しました (r = 0.98; 95% CI、0.97-0.99) および垂直緩徐相速度 (r = 0.94; 95% CI、0.92-0.96)。 キャリブレーションにより、水平および垂直の遅い位相速度の線形回帰の傾きが増加しました。
VOG データを使用して 2°/秒のしきい値で EyePhone のパフォーマンスを評価すると、水平および垂直眼振検出の AUROC は 0.87 でした。
研究者らは、平均キャリブレーション後の垂直眼振の検出におけるアプリのパフォーマンスがVOGと比較して低かったことを指摘し、水平方向と垂直方向の検出の不一致は、特に下視線の場合にまぶたが瞳孔の位置の正確な検出にどのような影響を与えるかによって潜在的に説明できると付け加えた。 このような問題は、VOG 記録では目に非常に近い画像を取得し、より高い空間解像度を提供し、瞳孔検出に赤外光を使用することによって軽減されます。
「これは対処する必要がある重要な注意事項ですが、垂直眼振の存在（速度ではなく）を検出するEyePhoneの性能が、最終的には脳卒中の診断に役立つことを考慮する必要があります」と研究者らは書いている。 「さらに、水平注視によって引き起こされる眼振の存在は、前庭脳卒中を診断する上でより価値があります。」
テヘラーニ氏はヘリオに対し、スマートフォンアプリケーションの診断精度を評価するには、現実世界の患者や緊急事態を対象とした研究が必要であると語った。
詳細については：
アリ・セイバー・テヘラニ医師、 でアクセスできます [email protected]。
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#EyePhoneアプリは目の動きを評価して前庭脳卒中を検出します
2024-01-21 13:01:50