論文の概要: Clinically-Validated Innovative Mobile Application for Assessing Blinking and Eyelid Movements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14361v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 11:07:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.069583
• Title: Clinically-Validated Innovative Mobile Application for Assessing Blinking and Eyelid Movements
• Title（参考訳）: 点眼・点眼運動評価のための臨床応用型イノベーティブ・モバイル・アプリケーション
• Authors: Gustavo Adolpho Bonesso, Carlos Marcelo Gurjão de Godoy, Tammy Hentona Osaki, Midori Hentona Osaki, Bárbara Moreira Ribeiro Trindade dos Santos, Regina Célia Coelho,
• Abstract要約: BappはFlutterフレームワークを使用して開発され、Google ML Kitに統合されたモバイルアプリケーションである。 Bappのパフォーマンスは、Precision、Recall、F1-Scoreなどの標準メトリクスを使用して評価され、その結果は98.4%の精度、96.9%のリコール、全体の精度は98.3%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blinking is a vital physiological process that protects and maintains the health of the ocular surface. Objective assessment of eyelid movements remains challenging due to the complexity, cost, and limited clinical applicability of existing tools. This study presents the clinical validation of Bapp (Blink Application), a mobile application developed using the Flutter framework and integrated with Google ML Kit for on-device, real-time analysis of eyelid movements. The validation occurred using 45 videos from real patients, whose blinks were manually annotated by ophthalmology specialists from the Paulista School of Medicine of the Federal University of Sao Paulo (EPM-UNIFESP) to serve as the ground truth. Bapp's performance was evaluated using standard metrics, including Precision, Recall, and F1-Score, with results demonstrating 98.4% precision, 96.9% recall, and an overall accuracy of 98.3%. These outcomes confirm the reliability of Bapp as a portable, accessible, and objective tool for monitoring both normal and abnormal eyelid movements. The application offers a promising alternative to traditional manual blink counting, supporting continuous ocular health monitoring and postoperative evaluation in clinical environments.
• Abstract（参考訳）: 点滅は眼表面の健康を保護し維持する重要な生理的過程である。 眼球運動の客観的評価は、既存のツールの複雑さ、コスト、限られた臨床応用性のために依然として困難である。 本研究では、Flutterフレームワークを用いて開発され、Google ML Kitと統合されたモバイルアプリケーションであるBapp(Blink Application)の臨床的検討を行い、眼球運動のオンデバイスリアルタイム解析を行った。 この検査は実際の患者45人のビデオを用いて行われ、その点滅は、サンパウロ連邦大学パウリスタ医学部(EPM-UNIFESP)の眼科専門医によって手動で注釈付けされた。 Bappのパフォーマンスは、Precision、Recall、F1-Scoreなどの標準メトリクスを使用して評価され、その結果は98.4%の精度、96.9%のリコール、全体の精度は98.3%であった。 これらの結果は,正常眼球運動と異常眼球運動の両方を監視するための,ポータブルでアクセシブルで客観的なツールとしてのBappの信頼性を確認した。 このアプリケーションは、従来の手指の点滅カウントに代わる有望な代替手段を提供し、継続的な眼球健康モニタリングと臨床環境での術後評価をサポートする。

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