从消费者VR设备对神经诊断的眼神行为进行自动分析

科学领域:

• 神经学 神经学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 眼睛跟踪对于诊断神经退行性疾病至关重要.
• 传统的眼睛追踪方法很昂贵,而且无法扩展.
• 需要可访问的诊断工具来进行早期检测和监测.

研究的目的:

• 研究在神经诊断中使用消费级虚拟现实 (VR) 耳机用于眼睛跟踪的可行性.
• 开发可访问,用户友好和可扩展的神经退行性疾病评估方法.
• 探索基于VR的眼睛跟踪用于早期检测和远程监控的潜力.

主要方法:

• 使用消费级VR耳机收集眼睛跟踪数据.
• 从凝视行为中提取眼运动特征.
• 应用强大的功能工程,包括深度学习嵌入.
• 利用手工制作和学习的特征进行分类.

主要成果:

• 基于VR的眼睛跟踪数据可以用于神经退行性疾病的预测评估.
• 手工制作和学习的功能显示出有希望的分类性能.
• 预处理和功能工程减轻了消费级设备的局限性.

结论:

• 消费者级别的VR眼睛跟踪是可访问的神经诊断的可行方法.
• 这项技术使大规模,低成本和远程评估神经退行性疾病成为可能.
• 这项研究为使用VR的自动化和可扩展的诊断工具铺平了道路.