Eye-tracking in Mixed Reality for Diagnosis of Neurodegenerative Diseases

要約

パーキンソン病は、世界で 2 番目に蔓延している神経変性疾患としてランクされています。
この研究は、目の動きを追跡および評価するための複合現実機能を活用するシステムを開発することを目的としています。
この論文では、医療シナリオを提示し、神経変性疾患の評価のために複合現実技術を通じて視線追跡信号を捕捉するように設計されたアプリケーションの開発の概要を説明します。
さらに、視線分析から臨床的に関連する特徴を抽出するためのパイプラインを紹介し、提案されたシステムの機能を医学的観点から説明します。
この研究には、健康な対照者とパーキンソン病に苦しむ患者のコホートが含まれ、神経変性疾患の診断のための眼球運動パターンの非侵入的モニタリングのための提案された技術の実現可能性と可能性を示しました。
臨床的関連性 – パーキンソン病の発症を正確に検出するには、パーキンソン病の非侵襲性バイオマーカーの開発が緊急に必要です。
これにより、初期段階での神経保護治療のタイムリーな導入が可能になり、介入結果の継続的なモニタリングが可能になります。
目の動きの微妙な変化を検出できるため、早期診断が可能になり、より顕著な症状が現れる前に介入するための重要な機会が提供されます。
アイトラッキングは客観的で定量化可能なバイオマーカーを提供し、疾患の進行と認知機能の信頼できる評価を保証します。
Mixed Reality メガネを使用した視線分析はワイヤレスで行われるため、家庭と病院の両方の環境での便利な評価が容易になります。
このアプローチには、追加の特殊な付属品を必要としないハードウェアを利用できるという利点があり、個人の眼鏡を介した検査が可能になります。

要約(オリジナル)

Parkinson’s disease ranks as the second most prevalent neurodegenerative disorder globally. This research aims to develop a system leveraging Mixed Reality capabilities for tracking and assessing eye movements. In this paper, we present a medical scenario and outline the development of an application designed to capture eye-tracking signals through Mixed Reality technology for the evaluation of neurodegenerative diseases. Additionally, we introduce a pipeline for extracting clinically relevant features from eye-gaze analysis, describing the capabilities of the proposed system from a medical perspective. The study involved a cohort of healthy control individuals and patients suffering from Parkinson’s disease, showcasing the feasibility and potential of the proposed technology for non-intrusive monitoring of eye movement patterns for the diagnosis of neurodegenerative diseases. Clinical relevance – Developing a non-invasive biomarker for Parkinson’s disease is urgently needed to accurately detect the disease’s onset. This would allow for the timely introduction of neuroprotective treatment at the earliest stage and enable the continuous monitoring of intervention outcomes. The ability to detect subtle changes in eye movements allows for early diagnosis, offering a critical window for intervention before more pronounced symptoms emerge. Eye tracking provides objective and quantifiable biomarkers, ensuring reliable assessments of disease progression and cognitive function. The eye gaze analysis using Mixed Reality glasses is wireless, facilitating convenient assessments in both home and hospital settings. The approach offers the advantage of utilizing hardware that requires no additional specialized attachments, enabling examinations through personal eyewear.

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