Development of video analysis based artificial intelligence for hemifacial spasm care

基于视频分析的人工智能开发用于面肌痉挛护理

• 批准号: 21K16623
• 负责人: 伊藤 康裕
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K16623/
• 关键词: hemifacial spasm; artificial intelligence; motion analysis; deep learning

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。

这项研究的目的是通过对患者癫痫发作期间的面部进行视频分析，客观和定量地分析纯视频癫痫发作过程中复杂而多样的面部肌肉运动，并应用它们来帮助诊断这种疾病，确定治疗的有效性，并优化治疗。在2022年，我们进行了一项初步研究，以建立一种分析面部面部肌肉运动的方法。在伦理委员会批准程序后，在患者同意下，从30例单侧面部痉挛的患者（其中4例微血管减压手术后的4例患者）和两名流向脑休眠的患者收集并获得了两名患者。关于可以分析22种面部面部肌肉的标记设置站点，仔细检查并优化了该视频，并确定了该技术。此外，对无标记的运动分析进行初步验证，以证明面部特征的可行性，例如内角，外角，嘴角和鼻腔侧翼。在纯痉挛病例中，已在20例病例中确认了EMG抽搐，目前使用视频分析软件Move-TR/2D（库），正在研究使用视频分析软件的肌动图波形与面部每个部分运动之间的相关性。同时，深度学习算法DeepLabcut被用于创建面部特征区域和安装标记的站点的静止图像，并且目前正在进行自动化视频分析的深度学习增强。目前正在收集患者临床数据，以验证治疗干预措施（如肉毒杆菌毒素注射，微血管减压和抗惊厥药）后发生的不良事件的原因，并验证其在确定治疗效果方面的有用性。