【摘 要】
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临床诊断中耳鼻咽喉科、神经内科、急诊科、康复科、骨科以及精神科都会接诊出现眩晕症状的患者,然而由于眩晕疾病发病机理复杂,目前对其进行精准诊断依然是一大医学难题。随着眩晕认知的不断深入,临床发现大部分眩晕症患者往往都伴随有眼球不由自主且快慢交替颤动的情况,临床称为眼震。早期临床医生多凭肉眼观察得到眼震情况直接判断眩晕疾病,随着软硬件技术的不断发展,越来越多的医生借助辅助器械可以完整地记录眼球运动视频
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临床诊断中耳鼻咽喉科、神经内科、急诊科、康复科、骨科以及精神科都会接诊出现眩晕症状的患者,然而由于眩晕疾病发病机理复杂,目前对其进行精准诊断依然是一大医学难题。随着眩晕认知的不断深入,临床发现大部分眩晕症患者往往都伴随有眼球不由自主且快慢交替颤动的情况,临床称为眼震。早期临床医生多凭肉眼观察得到眼震情况直接判断眩晕疾病,随着软硬件技术的不断发展,越来越多的医生借助辅助器械可以完整地记录眼球运动视频,并通过观察视频等数据信息对疾病做出分析。虽然分析手段有了一定进步,但人工观察视频等数据时总会受到经验、精神状况等因素的干扰,导致判别结果不确定性增大。因此采用计算机方法对视频中眼部瞳孔目标进行追踪,并分析其水平、垂直方向位移引起的慢相眼震,可以为临床辅助诊断提供可靠的数据指标,减少无关信息干扰,最终达到提升临床诊断效率和准确率的目的。本文工作主要围绕三个方面展开:第一视频瞳孔位置追踪,第二慢相眼震波形识别,第三自发性眼震疾病识别。（1）针对眼动视频中存在睫毛、眼睑遮挡等情况,对视频中瞳孔位置追踪算法进行研究,以求在尽可能少丢失目标的情况下对完整瞳孔位置进行预测。本文介绍了国内外主流目标追踪算法,将相关滤波法中KCF与ECO算法应用于瞳孔位置追踪,并验证了上述方法的有效性。（2）针对上述算法所得视频瞳孔位置数据,对其变换获得对应轨迹,同时结合眼动问题特异性,本文使用位置编码等信息设计了一种结合长短时记忆网络与注意力机制的双通道网络模型对慢相眼震波形进行识别,并分别在测试集与真实数据进行实验验证,结果显示在准确率、精确率、召回率、F1指数以及波形识别误差等指标上均有较好表现。（3）采用上述慢相眼震波形模型尝试对自发性眼震疾病进行识别。首先对数据样本中慢相眼震进行提取,接着对不同受试者慢相眼震数量进行统计分析后发现,自发性眼震患者与正常人眼动视频中慢相眼震数量存在显著差异。在本数据集中,自发性眼震患者眼动视频中慢相眼震数量占总帧数比值高于1%,而正常人占比小于1%,该发现为临床快速准确判定自发性眼震眩晕患者提供了可能的诊断依据。
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