使用人工智能进行视频尼斯塔格摩拉的尼斯塔格姆抽取系统
Yerin Lee1, Sena Lee2, Junghun Han1
1Department of Biomedical Engineering, Yonsei University, Wonju, 26493, Republic of Korea.
Scientific reports
|July 24, 2023
概括
现在可以使用 ANyEye 系统自动诊断良性发性位置性 (BPPV). 这种人工智能工具可以从视频尼斯塔格图数据准确地检测尼斯塔格姆,从而提高了这种常见的前体障碍的诊断效率.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 医疗技术 医疗技术 医学技术
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 良性发性定位 (BPPV) 是最常见的前体障碍.
- 目前的BPPV诊断依赖于在位置变化期间手动观察阴囊.
- 越来越多的患者与专家比率需要自动化诊断解决方案.
研究的目的:
- 开发一个自动化系统来诊断BPPV使用视频-nystagmography (VNG) 数据.
- 通过人工智能提高BPPV诊断的准确性和效率.
主要方法:
- 提出 ANyEye,这是一个基于卷积神经网络 (CNN) 的系统,用于从 VNG 数据中提取 nystagmus.
- 实现了瞳孔细分和轨迹跟踪,用于精确的眼动分析.
- 开发了用于补偿瞳孔位置和移除因眼镜滑落而导致的运动工件的算法.
主要成果:
- ANyEye在5个像素的误差下实现了91.26%的检测率.
- 与现有的眼睛追踪方法相比,该系统表现出了卓越的性能.
- 成功应对现实世界VNG数据的挑战,包括运动工件.
结论:
- ANyEye系统为BPPV诊断提供了一个有前途的自动化方法.
- 使用人工智能对VNG数据的分析可以显著提高诊断准确性和可访问性.
- 这项技术有可能减轻专家的负担,改善患者护理.
