論文の概要: GenEyePose: Patient-Free, Knowledge-Based Saccadic Eye Movement Modeling for Digital Neurophysiologic Biomarker Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09681v2
• Date: Tue, 09 Jun 2026 14:23:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 13:21:50.904502
• Title: GenEyePose: Patient-Free, Knowledge-Based Saccadic Eye Movement Modeling for Digital Neurophysiologic Biomarker Development
• Title（参考訳）: GenEyePose:デジタル神経生理学的バイオマーカー開発のための患者フリー、知識ベースサッケード眼球運動モデリング
• Abstract要約: ササードを含む眼球運動は、神経生理学的状態の非常に敏感で客観的なバイオマーカーとして広く見なされている。 現在、プライバシー問題やデータセット不足による脳の異常のスクリーニング、トリアージ、ローカライズのための、堅牢なAI対応ビデオ電図ソリューションはありません。 全身性ササード解析のための完全合成, 患者なし, マルチモーダル眼球運動生成パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.941624546506009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Eye movements, including saccades, are widely regarded as highly sensitive and objective biomarkers of neurophysiologic states. Detecting saccadic signatures in neurologic diseases offers a rapid, portable alternative to brain imaging, avoiding access and cost barriers. Currently, there are no robust AI-enabled video-oculographic solutions (e.g., digital biomarkers) for screening, triaging, or localizing brain abnormalities due to privacy issues and scarce datasets. In this work, we propose the first fully synthetic, patient-free, multimodal eye movement generation pipeline for generalizable saccade analysis. Using this synthetic dataset, we trained a deep learning classifier to distinguish between normal and abnormal (hypometria and hypermetria) saccadic accuracies and evaluated its performance on real-world clinical data. The model achieved an AUROC of 0.76 and a sensitivity of 0.71, showing that the synthetic data has strong potential to generalize for clinical applications, including as a screening tool in at-home and emergency room settings or a tool for precise neuroanatomic localization.
• Abstract（参考訳）: ササードを含む眼球運動は、神経生理学的状態の非常に敏感で客観的なバイオマーカーとして広く見なされている。 神経疾患におけるサスカディックシグネチャの検出は、脳画像の高速でポータブルな代替手段となり、アクセスとコスト障壁を避けることができる。 現在、プライバシー問題やデータセット不足により脳の異常をスクリーニング、トリアージ、あるいはローカライズするための、堅牢なAI対応ビデオ画像ソリューション(例:デジタルバイオマーカー)は存在しない。 そこで本研究では, 全身性ササード解析のための, 完全合成, 患者自由, マルチモーダル眼球運動生成パイプラインを提案する。 この合成データセットを用いて,正常および異常(高メタメトリアと高メタメトリア)のサッカディックアキュラシーを識別する深層学習分類器を訓練し,実際の臨床データを用いてその性能を評価した。 このモデルはAUROCの0.76と感度0.71を達成し、自宅や救急室のスクリーニングツールや正確な神経解剖学的局所化のためのツールなど、臨床応用に強い可能性を示した。

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