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。
関連論文リスト
- EchoBench: Benchmarking Sycophancy in Medical Large Vision-Language Models [82.43729208063468]
医療用LVLM(Large Vision-Language Models)の最近のベンチマークでは、信頼性と安全性を見越して、リーダボードの精度を強調している。
ユーザが提供した情報を非批判的に反響させる傾向のモデルについて検討する。
医療用LVLMの梅毒を系統的に評価するベンチマークであるEchoBenchを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-24T14:09:55Z) - Portable Biomechanics Laboratory: Clinically Accessible Movement Analysis from a Handheld Smartphone [1.3060095849496556]
人の動きは、神経学的および筋骨格の健康を直接反映したものだが、臨床実践において最も利用されていない重要な兆候の1つである。
データ収集のためのセキュアでクラウド対応のスマートフォンアプリと、このデータにバイオメカニクスモデルを適用するための新しいアルゴリズムを含む、ポータブルバイオメカニクス研究所(PBL)を紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-11T02:29:26Z) - Evaluating Large Language Models for Multimodal Simulated Ophthalmic Decision-Making in Diabetic Retinopathy and Glaucoma Screening [37.69303106863453]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のプロンプトに基づいて臨床推論をシミュレートすることができるが、眼科におけるそれらの有用性はほとんど解明されていない。
本研究は,GPT-4による網膜底写真の構造的記述の解釈能力について検討した。
300点の注釈付き眼底画像を用いた振り返り診断検査を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-02T01:35:59Z) - Generalised Label-free Artefact Cleaning for Real-time Medical Pulsatile Time Series [3.8195510803972454]
アーティファクトは、医療時系列の使用において臨床上の意思決定を損なう。
我々は,リアルタイムなアーティファクト検出のための一般化されたラベルフリーフレームワークGenCleanを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-29T22:28:06Z) - Validation of Human Pose Estimation and Human Mesh Recovery for Extracting Clinically Relevant Motion Data from Videos [79.62407455005561]
人間のポーズ推定を用いたマーカーレスモーションキャプチャは、IMUとMoCapのキネマティクスの結果とインラインで結果を生成する。
生成するデータの品質に関してはまだ改善の余地がありますが、この妥協はエラーの部屋にあると考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-18T22:18:33Z) - Quantifying the Reasoning Abilities of LLMs on Real-world Clinical Cases [48.87360916431396]
MedR-Benchは1,453例の構造化患者のベンチマークデータセットで、推論基準を付した注釈付きである。
本稿では,3つの批判的診察勧告,診断決定,治療計画を含む枠組みを提案し,患者のケアジャーニー全体をシミュレートする。
このベンチマークを用いて、DeepSeek-R1、OpenAI-o3-mini、Gemini-2.0-Flash Thinkingなど、最先端の5つのLCMを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-06T18:35:39Z) - Data-Centric Learning Framework for Real-Time Detection of Aiming Beam in Fluorescence Lifetime Imaging Guided Surgery [3.8261910636994925]
本研究では,FLImを用いたリアルタイム手術指導のための新しいデータ中心アプローチを提案する。
第一の課題は,特に経口ロボット手術(TORS)における手術環境における複雑で変動的な状態から生じる。
ラベルノイズの最小化と検出ロバスト性の向上により精度を向上させるデータ中心のトレーニング戦略を用いて,インスタンスセグメンテーションモデルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-11T22:04:32Z) - Next-generation Surgical Navigation: Marker-less Multi-view 6DoF Pose Estimation of Surgical Instruments [64.59698930334012]
静止カメラとヘッドマウントカメラを組み合わせたマルチカメラ・キャプチャー・セットアップを提案する。
第2に,手術用ウェットラボと実際の手術用劇場で撮影された元脊椎手術のマルチビューRGB-Dビデオデータセットを公表した。
第3に,手術器具の6DoFポーズ推定の課題に対して,最先端のシングルビューとマルチビューの3つの手法を評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-05T13:42:19Z) - A marker-less human motion analysis system for motion-based biomarker
discovery in knee disorders [60.99112047564336]
NHSは低リスクの全ての患者に会うのが難しくなっているが、これはOA患者に限らない。
膝関節疾患の診断と治療経過のモニタリングのためのバイオマーカー自動同定法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-26T16:47:42Z) - KIDS: kinematics-based (in)activity detection and segmentation in a
sleep case study [5.707737640557724]
睡眠行動とベッド内の運動は、人々の神経生理学的健康に関する豊富な情報を含んでいる。
本稿では,臨床的に有意な関節キネマティクスに基づく客観的(in)アクティビティ検出とセグメンテーションのためのオンラインベイズ確率的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T16:24:01Z) - One-shot action recognition towards novel assistive therapies [63.23654147345168]
この作業は、アクション模倣ゲームを含む医療療法の自動分析によって動機づけられます。
提案手法は、異種運動データ条件を標準化する前処理ステップを組み込んだものである。
自閉症者に対するセラピー支援のための自動ビデオ分析の実際の利用事例について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-17T19:41:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。