基于眼动轨迹分析的BPPV诊断算法研究

LIU Jinming,CAI Yuexin, ZENG Junbo,TANG Xiaowu,OU Yongkang, YE Weijie, YE Hongsheng,XIONG Binbin,HUANG Dong

Computer and Digital Engineering（2023）

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摘要

近年来,以机器学习模型辅助临床诊断已成为智慧医疗领域的一大研究热点.在良性阵发性位置性眩晕(Be?nign Paroxysmal Positional Vertigo,BPPV)的临床诊断上,眼动视频的解释往往是由医生观测得出的,但直接观测诊断的局限性在于难以捕捉细微的眼动特性而容易导致误诊.对此,论文提出了一种基于时序轨迹的BPPV诊断模型,将基于深度学习的目标检测器和基于时序数据分析的分类器相结合以实现BPPV诊断.具体地,该模型对眼动视频进行眼球目标检测,以提取眼球运动的时序轨迹,并结合数据增强对训练样本进行扩充,以准确分类并得到更好的诊断结果.实验结果表明,论文提出的模型可有效提取眼动时序轨迹,并在BPPV诊断上取得良好性能.

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关键词

object detection,time series data,eye movement trajectory,data augmentation,BPPV

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