眼震

摘要： 近日,家住长沙市开福区的刘女士因当日清早起床后头晕眼花、站立不稳、耳鸣不止,被朋友送到长沙市第一医院眩晕专科门诊就诊。眩晕中心副主任医师余孝君为她做体查时发现,刘女士存在明显的左边听力下降,伴有水平向右眼震,并且向右注视时眼震增强,向左注视时眼震减弱,但方向仍旧向右的现象。最终刘女士被诊断为“突发性耳聋”。

摘要： 目的观察水平半规管良性阵发性位置性眩晕(benign paroxysmal positional vertigo,BPPV)患者位置试验中反转相眼震的发生率和特征,探讨反转相眼震对于手法复位疗效的影响。方法回顾性分析2019年1月~2020年10月收治的76例水平半规管BPPV患者的临床资料,分析滚转试验时眼震的方向、潜伏期、持续时间、眼震强度,根据是否有反转相眼震分为有反转相眼震组和无反转相眼震组,对比两组患者的眼震参数和眼震特征;并比较两组行手法复位后的疗效,评价反转相眼震对疗效的影响。结果76例水平半规管BPPV患者中,6例为水平半规管嵴帽结石症,均未观察到反转相眼震,余70例水平半规管管石症患者中,51例(72.86%,51/70)出现反转相眼震,占67.11%(51/76),其中16例双侧均有反转相眼震,35例仅单侧出现反转相眼震。产生反转相眼震可能与患者的年龄、性别、病程、罹患半规管的侧别无关(均为P>0.05)。所有产生反转相眼震的患者眼震强度明显大于无反转相眼震患者(P<0.01),仅单侧出现反转相眼震的患者,反转相眼震总是出现在眼震较强的一侧(即患侧),且强度显著小于第一相眼震强度(P<0.01),但持续时间较长(P<0.01),绝大多数患者反转相眼震的持续时间超过1分钟,部分患者持续时间大于3分钟,显示为持续性眼震。经手法复位治疗后,反转相眼震组即时评估的总有效率为90.20%,无反转相眼震组总有效率为89.47%,两组疗效无统计学差异(χ^(2)=0.051,P=0.975)。结论在水平半规管BPPV患者中,反转相眼震的发生率高,第一相眼震强度大的患者易出现反转相眼震,且反转相眼震持续时间较长;反转相眼震可能不影响手法复位的疗效。

摘要： 目的定量分析帕金森病(PD)患者眼球运动的特点,为评价PD患者眼球运动功能及PD的早期诊断提供依据。方法选择陕西省人民医院神经内科收治的39例PD患者(PD组)作为病例组,同期健康体检者40例作为对照组。对全部受试者进行眼震视图检查。比较两组间扫视速度、潜伏期、准确度,平滑跟踪(SP)速度、增益值以及视动眼震速度及增益值。结果与对照组相比,PD组扫视潜伏期延长、准确度下降,SP增益值降低。结论PD患者眼球运动存在异常,主要表现为扫视潜伏期延长、准确度下降,SP增益降低。

摘要： 本刊经国家新闻出版署批准(ISSN 1672-0458,CN 13-1327/R),1994年创刊以来向国内外公开发行,旨在普及和提高电生理学的知识和理论,报道和交流本学科的临床、实验研究和仪器研制等实践经验和科学研究成果,推进本学科提高和发展。报道内容为:脑电图、肌电图、心电图、脑磁图、脑电监护、心电监护、心向量图、心室晚电位、诱发电位及诱发电位地形图、事件相关电位及事件相关电位地形图、耳蜗电流图、视网膜电流图、眼震电流图、颜面神经测试、神经传导速度和电生理学检测的其他新技术等的临床应用、基础研究、仪器研制、技术革新等方面的有关内容。

摘要： 1案例详情男,13岁,自诉:自幼双眼眼球震颤,视物时需要将头偏向左侧(代偿头位)。经检查发现:患者向前方视物时,需要将头位向左侧偏斜(见图1)。双眼不自主、水平向右侧往返摆动。双眼前、后段无特殊。验光结果:OD:-1.00DS=1.0 OS:-0.75DC×180=1.02眼球震颤2.1基本概念眼球震颤(nystagmus),简称“眼震”,是一种不自主、有节律性、往返摆动的眼球运动。

摘要： 目的分析水平半规管良性阵发性位置性眩晕(HC-BPPV)与前庭性偏头痛(VM)患者眼震特点及听-前庭功能的差异。方法回顾性分析西宁市第一人民医院2018-01—2020-12收治的52例HC-BPPV与58例VM患者的临床资料,比较2组患者眼震视图各参数、异常率,对比2组患者听-前庭功能检查结果,包括纯音测试、眼震检查、冷热试验、前庭诱发的肌源性电位(VEMP)、听觉脑干反应(ABR)检查。结果HC-BPPV组患者平卧位(6.23±3.10)s、左侧卧位(8.55±3.36)s、右侧卧位(4.12±2.04)s的眼震潜伏期均明显高于VM组[(4.91±1.60)s、(5.65±1.29)s、(2.53±1.09)s],眼震持续时间[(35.69±5.60)s、(20.20±10.03)s、(45.38±11.58)s]及慢向速度[(12.35±6.13)°/s、(10.57±5.26)°/s、(17.66±6.50)°/s]均明显低于VM组[(60.28±11.05)s、(65.58±7.31)s、(90.61±8.26)s;(22.04±1.90)°/s、(25.38±11.71)°/s、(40.27±5.33)°/s](P<0.05)。HC-BPPV组患者凝视试验(1.92%)、扫视跟踪试验(0)、平稳跟踪试验(0)、视动性眼震检查(3.85%)、自发眼震试验(0)异常发生率均明显低于VM组(22.41%、31.03%、13.79%、29.31%、20.69%,P<0.05)。HC-BPPV组患者中枢性眼动(26.92%)、VEMP(13.46%)异常率明显低于VM组(50.00%、51.72%),冷热试验异常率(80.77%)明显高于VM组(20.69%,P<0.05)。结论眼震视图及听-前庭功能均能有效区别HC-BPPV与VM患者,与VM患者比较,HC-BPPV患者眼震潜伏期长,持续时间短,慢向速度低,眼震视图检查、中枢性眼动及VEMP异常发生率低,冷热试验异常发生率高,能够为临床诊治提供有效依据。

摘要： 重症肌无力(myasthenia gravis,MG)是一种由细胞免疫依赖、抗体介导、补体参与、累及神经肌肉接头突触后膜、引起神经-肌肉接头传递障碍的自身免疫性疾病。临床上主要表现为骨骼肌病态易疲劳,常见症状为上睑下垂、视物双影、构音障碍、吞咽困难、咀嚼无力、四肢无力,眼震及肌肉萎缩症状少见。现将我院1例MG合并假性核间性眼肌麻痹及肌肉萎缩的病例进行报道并复习相关文献。

摘要： 帕金森病(PD)是一类主要累及基底神经节的一种神经退行性疾病,其典型的临床表现有静止性震颤、运动迟缓、肌强直.多系统萎缩(MSA)的临床表现主要是帕金森症状、共济失调及自主神经症状的结合.由于临床表现重叠性强、缺乏具有特异性的检查手段及生物学标志物,PD与MSA患者在早期鉴别诊断非常困难,但如果存在眼球运动异常,它们可能有助于鉴别诊断.眼球运动检查包括床边评估和实验室记录眼球错位、不自主眼球运动,包括眼球震颤和扫视侵入、视振荡、诱发性眼球震颤、扫视、平滑跟踪和前庭眼反射.眼球运动的控制主要依赖于基底节的功能,现有研究认为PD和MSA患者均有眼球运动异常.近年来,越来越多的研究发现眼球运动异常在PD及MSA的诊断及鉴别中有重要意义.本文综述近些年来国内外学者对PD和MSA中眼球运动异常的相关研究,旨在为早期PD和MSA的鉴别提供参考.

摘要： 目的:分析视频眼震电图(VNG)在良性阵发性位置性眩晕(BPPV)临床诊断中的应用.方法:选取本院2019-01～2020-10收治的110例BPPV患者行Dix-hallpike试验与滚转试验(Roll Test),通过VNG与裸眼检查观察患者的眼震特征,并对两种检查方式的诊断结果进行对比分析.结果:110例BPPV患者中,后半规管BPPV(PSC-BPPV) 81例,占比73.64％(81/110),VNG与裸眼检出率分别为93.83％ (76/81)、71.60％ (58/81),差异有统计学意义(x2=13.989,P=0.000);前半规管BPPV(ASC-BPPV)4例,占比3.64％ (4/110),VNG与裸眼检出率分别为100.00％ (4/4)、50.00％ (2/4),差异无统计学意义(x2=2.667,P=0.102);水平半规管BPPV(HSC-BPPV) 20例,占比18.18％ (20/110),VNG与裸眼检出率分别为95.00％ (19/20)、65.00％ (13/20),差异有统计学意义(x2=5.625,P=0.018);混合型半规管5例,占比4.55％ (5/110),VNG与裸眼检出率分别为100.00％ (5/5)、40.00％(2/5),差异有统计学意义(x2=4.286,P=0.038).结论:VNG可以反映BPPV患者的眼震状况,有助于提高眼震的检出率.

摘要： 肥大性下橄榄核变性(hypertrophic inferior olivary degeneration,HOD)是一种继发于齿状核-红核-下橄榄核环路(Guillian-Mollaret三角)病变的特殊跨突触变性[1]。临床特点为患者在原发病变稳定后出现头晕、视物不清、眼震、腭肌震颤、肢体震颤、共济失调等以及磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查显示局限于下橄榄核的长T2信号[2]。

摘要： 本发明专利涉及一种基于眼震影像的水平性眼震、垂直性眼震和旋转性眼震信号的提取和分析方法，包含的步骤是：解码和归一化；检测和补偿反光点；虹膜区域粗定位；计算亮度梯度分布矩阵；构建梭形三叉树；计算最优路径；检测瞳孔边界和虹膜边界；提取水平及垂直眼震信号；提取虹膜特征并编码及提取旋转眼震信号。本发明以眼震影像为处理对象，通过视频分析和数字图像处理技术，提取其眼震信号，并以曲线图的方式直观地展现在计算机屏幕上，提供医学上有益的参考信息。

摘要： 本发明提供一种在明视野或者暗视野条件下都能够直接采集眼震运动影像并能够对眼震进行实时观查，以便实时记录并分析眼震在水平、垂直和旋转方向生理参数的视频眼震电图仪，包括红外视频眼震图像采集装置，眼球运动跟踪系统，计算机分析处理系统和眼震监视器，所述红外视频眼震图像采集装置以视频信号连接于所述眼球运动跟踪系统，所述眼球运动跟踪系统电连接于所述计算机分析处理系统，所述计算机分析处理系统以视频信号连接于所述眼震监视器。本发明还提供一种通过实时记录并分析眼震在水平、垂直和旋转方向生理参数，从而能够有效缩短临床检测时间的视频眼震电图的自动生成方法。

摘要： 本发明涉及一种基于眼震影像的水平性眼震、垂直性眼震和旋转性眼震信号的提取和分析方法，包含的步骤是：解码和归一化；检测和补偿反光点；虹膜区域粗定位；计算亮度梯度分布矩阵；构建梭形三叉树；计算最优路径；检测瞳孔边界和虹膜边界；提取水平及垂直眼震信号；提取虹膜特征并编码及提取旋转眼震信号。本发明以眼震影像为处理对象，通过视频分析和数字图像处理技术，提取其眼震信号，并以曲线图的方式直观地展现在计算机屏幕上，提供医学上有益的参考信息。

摘要： 本发明提供一种在明视野或者暗视野条件下都能够直接采集眼震运动影像并能够对眼震进行实时观查，以便实时记录并分析眼震在水平、垂直和旋转方向生理参数的视频眼震电图仪，包括红外视频眼震图像采集装置，眼球运动跟踪系统，计算机分析处理系统和眼震监视器，所述红外视频眼震图像采集装置以视频信号连接于所述眼球运动跟踪系统，所述眼球运动跟踪系统电连接于所述计算机分析处理系统，所述计算机分析处理系统以视频信号连接于所述眼震监视器。本发明还提供一种通过实时记录并分析眼震在水平、垂直和旋转方向生理参数，从而能够有效缩短临床检测时间的视频眼震电图的自动生成方法。

摘要： 本发明涉及一种BPPV眼震信号的标注方法，包括以下步骤：专家依据临床诊断经验，对部分挑选的高质量视频样本进行打标签；根据专家已打标签的数据，采用数据增强、正样本扩充等数据处理方案，将样本量进行扩充获得充足的样本数量，训练一个基础的深度学习模型，作为Teacher Model；将未标注数据作为测试集，使用Teacher Model对未标注数据进行预测，给出对应的伪标签效果；对于伪标签显示阴性、低置信度阳性的样本、独立存在的阳性样本，选择舍弃；对于连续的阳性样本，其中高置信度的样本标注为阳性，作为新的训练样本；本发明利用有限的标注数据集训练深度学习模型，并对新的病患样本进行自动标注，降低标注成本。

摘要： 本发明涉及一种BPPV眼震信号检测算法，包括以下步骤：1)使用瞳孔中心定位算法，获得每一个医疗视频的瞳孔定位信息，并从中获取瞳孔水平、竖直、旋转方向上的速度曲线；2)选择400帧作为统一的长度标准，将视频进行滚动切分，切分后的部分子样本不包含眼震信号，将其标注为负样本；3)对数据进行翻转、反转、加噪声操作，将数据量扩充为至少原先的8倍，以提升模型效果；4)采用SMOTE算法进行过采样，以扩充数据样本，并减少数据不平衡；5)使用一维卷积神经网络结构作为基础网络框架捕捉眼震信号；本发明通过搭建基于一维卷积神经网络的深度学习模型，实现对于眼震信号的自动识别，为医学上提供了有益的参考信息。

摘要： 本发明提供了一种用于头晕眩晕诊疗的眼震检查设备，包括：暗盒，暗盒前端上部开设有左右贯穿连通且具有坡度的流道，流道的坡度自中向左右两端逐渐递减，流道朝暗盒内开设有若干个出口；暗盒的前内壁活动安装有若干个可以及时处理患者汗液的汗液处理组件，汗液处理组件包括有：处理壳、可以引导汗液收集的导汗组件和可以提升患者头皮舒适感的降温组件，暗盒的前内壁贴合安装有若干个处理壳。该种用于头晕眩晕诊疗的眼震检查设备，可以起到当使用者在夏季使用时，即便因紧张或生理不适而出现流汗等现象，汗液直接流至暗盒上，也能及时对汗液进行吸收处理，保证了设备对患者眼球运动轨迹的准确记录和对头晕眩晕的安全诊疗的作用。

摘要： 本发明公开了一种基于无线眼震采集系统的眼动轨迹获取方法，其中所述无线眼震采集系统包括眼震记录仪、应用服务器和无线传输设备，所述方法包括：应用服务器根据医生选择的试验项目生成一个携带有试验执行信息和监测管理信息的试验数据包；眼震记录仪根据试验执行信息引导医生对患者执行试验项目，同时采集患者的头部偏转状态数据和眼震视频数据；眼震记录仪根据监测管理信息判断头部偏转状态数据符合试验项目的规定要求后，将眼震视频数据传输至应用服务器；应用服务器对眼震视频数据进行有效性检验，在判断眼震视频数据符合规定的采集完整性标准后，从眼震视频数据中提取患者的真实眼动轨迹。本发明可以提高对患者眼动轨迹的提取精度。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于光流法的眼震类型识别方法，包括：步骤1：通过红外摄像头采集患者的眼震视频；步骤2：每隔1帧提取眼震视频的视频帧；步骤3：去除其中的闭眼帧；步骤4：采用迁移学习方法分割出保留的视频帧的虹膜部分；步骤5：计算连续的视频帧的光流，裁剪得到光流图；步骤6：将得到的光流图按顺序输入到训练好的ResNet+LSTM网络模型，通过网络模型自动识别眼震类型。本发明结合光流法和深度学习识别眼震类型，可以有效、准确地识别旋转性眼震。

摘要： 本发明公开一种基于视频图像的眼震类型分类方法，包括以下步骤：读取眼震视频的一帧图像，结合U‑net神经网络和阈值分割方法实现图像中瞳孔的分割；对分割后的瞳孔图像进行圆拟合得到瞳孔边界，确定瞳孔中心和半径；提取瞳孔边界向外的部分虹膜图像；重复上述步骤对视频的每一帧图像进行处理，将每一帧图像提取的瞳孔中心和半径分别构成序列；以第一帧图像提取的虹膜图像作为参考模板，计算每一帧图像提取的虹膜图像与参考模板的余弦相似度值，并构成余弦相似度序列；将瞳孔中心序列、瞳孔半径序列、余弦相似度序列作为特征向量输入到分类网络中获得眼震类型。本发明基于视频图像实现眼震类型的自动分类，能够辅助医生对眩晕症等疾病进行辅助诊断。