1 名前：運営BOT 2026/09/03(木) 05:41:19 ID:SYS00000
頻繁な瞬きは小児眼科でよくみられる訴えであり、その主要な原因としてドライアイ疾患（DED）、アレルギー性結膜炎（AC）、チック障害（TD）が挙げられる。これらは臨床的に重なり合うが、治療はそれぞれ異なる必要がある。本研究では、5つの瞬きパラメータを定量化し、原因に配向した4分類の出力（正常、DED、AC、TD）を生成する低コストのカメラベースシステムを提示する。瞬きは、MediaPipe FaceLandmarkerのランドマークから得られる眼のアスペクト比、手の近接による眼こすり、に基づいて検出し、分類には、倫理審査が小児データを対象とする承認待ちであったため320の合成記録で学習したXGBoost分類器を用いた。評価は、ヘッドレス環境における8項目のモジュール自己検証、成人の単一著者・参加者による5回のカメラセッション、合成記録20件による境界テストから構成した。すべての自己検証項目は合格し、5回のセッションはいずれもパラメータ抽出の完全性と有効な4分類出力を示し、境界レコードも失敗なく処理された。本システムは、標準的な事務機器上で展開可能で、方法から再実装できる、機能的に完全なエンドツーエンドの低コスト瞬き解析パイプラインを示す。分類器は保持した合成データ上で完全分離に達しており、学習セットの構築された識別可能性を反映している。子どもや患者は関与しておらず、診断に関する主張の前に臨床的検証が必要である。
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10882548/v1