学术研究
基于红外视频的扭转性眼震自动定位与定侧方法
该研究开发了一种可解释的极坐标光流分解框架,用于从临床红外Dix-Hallpike视频中自动识别后半规管BPPV患者的扭转性上跳眼震方向并精确定位异常事件时间点。研究采用YOLOv8n定位瞳孔、动态虹膜掩模和RAFT光流算法,将运动矢量投影至瞳孔中心极坐标系,提取切向与径向运动特征,再通过BiGRU-attention网络实现三分类判断。五折交叉验证段级准确率达94.19%,独立45例长视频测试中患者级准确率在30fps下达100%。
#BPPV#眼震分析#人工智能辅助诊断
PubMed Ophthalmology