MCGRATH, Lynn, B.,LAW, Anthony,BLY, Randall,PATEL, Shwetak, N.,MARIAKAKIS, Alex, T.,BAUDIN, Jacob
申请号：
USUS2018/035432
公开号：
WO2018/222897A1
申请日:
2018.05.31
申请国别(地区):
US
年份:
2018
代理人:
摘要：
In some embodiments, techniques for using machine learning to enable visible light pupilometry are provided. In some embodiments, a smartphone may be used to create a visible light video recording of a pupillary light reflex (PLR). A machine learning model may be used to detect a size of a pupil in the video recording over time, and the size over time may be presented to a clinician. In some embodiments, a system that includes a smartphone and a box that holds the smartphone in a predetermined relationship to a subject's face is provided. In some embodiments, a sequential convolutional neural network architecture is used. In some embodiments, a fully convolutional neural network architecture is used.La présente invention concerne, dans certains modes de réalisation, des techniques d'utilisation d'apprentissage automatique pour permettre une pupillométrie de lumière visible. Dans certains modes de réalisation, un téléphone intelligent peut être utilisé pour créer un enregistrement vidéo de lumière visible d'un réflexe de lumière pupillaire (PLR). Un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour détecter une taille d'une pupille dans l'enregistrement vidéo au fil du temps, et la taille au fil du temps peut être présentée à un clinicien. Dans certains modes de réalisation, l'invention concerne un système qui comprend un téléphone intelligent et une boîte qui maintient le téléphone intelligent dans une relation préétablie par rapport au visage d'un sujet. Dans certains modes de réalisation, une architecture de réseau neuronal convolutif séquentiel est utilisée. Dans certains modes de réalisation, une architecture de réseau neuronal pleinement convolutif est utilisée.
