Development of video analysis based artificial intelligence for hemifacial spasm care

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本研究の目的は、患者痙攣発作時の顔面のビデオ映像解析を行うことにより、片側顔面痙攣における複雑かつ多様な表情筋の動きを客観的かつ定量的に分析し、本疾患の診断補助や治療効果判定、治療最適化の一助に応用することである。令和４年度は、顔面表情筋の動き解析法の確立のための予備的研究を実施した。倫理委員会承認手続き後、患者の同意のもと、片側顔面痙攣患者30名(そのうち、微小血管減圧術後患者4例）、眼瞼痙攣患者２名の正面より撮影した痙攣時のビデオ映像記録を採取・取得した。22種類もの顔面表情筋の解析を行いうるマーカー設定部位に関し、映像を詳細に検討して適正化作業を実施し、手技の確立を得た。また、内眼角、外眼角、口角、鼻翼部などの顔面の特徴的な解剖学的部位に関しては、マーカーを用いない動作解析の予備的検証を行い、実現可能性が証明された。片側顔面痙攣症例のうち20例では筋電図上の痙攣波が確認されており、現在、動画解析ソフトウェアMove-tr/2D（Library社）を用い、筋電図波形と動画解析ソフトウェアを用いた顔面の各部位の動きの相関関係を調査中である。同時に、深層学習アルゴリズムDeepLabCutを用い、顔面の特徴部位やマーカー設置部位の静止画像の教師データを作成し、自動化された映像解析のための深層学習強化が進行中である。A型ボツリヌス毒素注射、微小血管減圧術や抗けいれん薬投与などの治療介入後の有害事象発生の要因検証や、治療効果判定への有用性の検証行うため、患者の臨床データを収集中である。