CN110267583A - 刺激和眼睛跟踪系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于刺激和眼睛跟踪的系统和方法，其适用于确定通常用于评估视敏度的视动性眼球震颤(OKN)的存在或强度，所述系统和方法包括：提供能有效地引发OKN的新颖视觉刺激，其包含使视觉刺激元素的可见度变化；或显示一系列视觉刺激元素，使得稍后显示的元素相对于早先显示的元素具有不同可见度。视觉刺激元素可以通过缩减或增加所述元素或元素边界的强度、对比度、大小和/或宽度而消失或出现。视觉刺激元素包括比背景暗的周边和比所述背景亮的中心，和/或比背景亮的周边和比所述背景暗的中心。

Description

刺激和眼睛跟踪系统
技术领域
本发明大体上涉及一种用于刺激和眼睛跟踪的系统和方法，其特别但非排它地用于确定视动性眼球震颤的存在或强度。
背景技术
对幼儿视觉功能的准确评估尤其具有挑战性。很少有方法可用于直接评估例如视敏度、运动感知和立体视觉的视力感知方面，和/或特别适合于供未接受过儿科眼科、视力测定和/或视觉电生理学的广泛培训的医疗保健提供者使用。
视动性眼球震颤(optokinetic nystagmus，OKN)是由连续移动的图案或刺激触发的非自主眼睛移动的现象，且可以用以评估视觉功能。OKN是进行眼睛移动以流畅地追寻视觉刺激中的特征且接着进行复位事件(眼跳动)的重复，在所述复位事件(眼跳动)中，眼睛固定于刺激的新特征上。图1(b)示出随时间推移的眼睛位移的图形，其示出了是OKN眼睛移动的特性的锯齿形OKN剖面。OKN的存在或不存在是视觉性能的目标指示，且还可以适用于评估神经疾病。众所周知，早期检测到人生活中的视力问题会显著地改善进行治疗的结果。OKN的强度也可以被评估为视觉功能障碍的有用指标，即，OKN存在但微弱。
在使用视频眼动技术进行眼睛跟踪和OKN确定时，会向受试者显示视觉刺激，且对受试者的(两只)眼睛的视频进行图像处理以检测OKN。国际专利申请公开WO2014/168492公开了一种使用光流算法从视频提取眼睛速度信息的方法。用以引发OKN的显示视觉刺激可以由具有可修改性质的高对比度漂移图案组成，所述可修改性质包含对比度、频率或相干性。操控这些参数会允许测量不再存在OKN或OKN下降到低于OKN强度的预定阈值的阈值。此阈值是视觉性能的量度。由实心随机和相干移动点的混合物组成的随机点运动图已用于基于OKN响应的全局运动感知评估。
发明内容
在一个广泛方面中，本发明在于一种用于刺激和眼睛跟踪的方法，其适用于确定视动性眼球震颤(OKN)的存在或强度，所述方法包括：
·通过以下操作来提供能有效地在受试者的(两只)眼睛前方引发OKN的视觉刺激：
○在显示器上显示至少一个视觉刺激元素并使其可见度变化(如由所述受试者所感知)，或
○显示一系列至少一个视觉刺激元素，使得稍后显示的元素相对于早先显示的元素具有不同可见度(如由所述受试者所感知)，
·记录所述(两只)受试者眼睛查看所述刺激的视频，以及
·对所述视频进行图像处理以检测OKN。
在一个广泛方面中，本发明在于一种眼睛跟踪系统，其包括：
·显示器，其被布置成显示至少一个视觉刺激元素或一系列至少一个视觉刺激元素并使其可见度变化(如由受试者所感知)，使得稍后显示的元素相对于早先显示的元素具有不同可见度(如由所述受试者所感知)，
·相机，其被布置成记录(两只)受试者眼睛查看刺激的视频，以及
·图像处理系统，其被布置成对所述视频进行图像处理以检测OKN的存在或强度。
在至少一些实施例中，使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化包括致使所述(多个)视觉刺激元素消失(如由所述受试者所感知)。
在至少一些实施例中，至少一个视觉刺激元素在所述显示器上渐进地消失(如由所述受试者所感知)，或稍后显示的元素相对于早先显示的元素渐进地消失(如由所述受试者所感知)。在其它实施例中，使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化包括致使所述(多个)视觉刺激元素增加可见度或出现(如由所述受试者所感知)。在至少一些实施例中，至少一个视觉刺激元素在所述显示器上渐进地出现(如由所述受试者所感知)，或稍后显示的元素相对于早先显示的元素渐进地出现(如由所述受试者所感知)。
举例来说，使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化或致使所述(多个)视觉刺激元素消失可以包括缩减或增加所述(多个)视觉刺激元素或视觉刺激元素边界的强度(任选地包含发光强度)、对比度(任选地包含亮度对比度、色度对比度、运动对比度或定向对比度)、大小和/或宽度(空间频率)。
在至少一些实施例中，使所述视觉刺激的所述刺激(如果不以旋转方式对称)的空间内容、速度、时间频率(闪烁)、色度性质(颜色)、视差(3D深度)和旋转或转速变化。
在至少一些实施例中，所述视觉刺激元素或多个视觉刺激元素包括比背景暗的周边和比所述背景亮的中心，和/或比背景亮的周边和比所述背景暗的中心。在至少一些实施例中，所述视觉刺激元素或多个视觉刺激元素包括：
·具有比背景暗的周边边界的周边和具有比所述背景亮的中心边界的中心，和/或
·具有比背景亮的周边边界的周边和具有比所述背景暗的中心边界的中心。
在这些实施例中，当无法分辨边界线时，所述边界线合并在一起并变得不可与所述背景区分开。所述视觉刺激元素由所述受试者感知为消失或不见。替代地，所述边界线浮现并变得可与所述背景区分开。所述视觉刺激元素由所述受试者感知为出现。
在至少一些实施例中，所述视觉刺激元素包括(多个)圆和/或(多个)椭圆。
在至少一些实施例中，所述(多个)视觉刺激元素可以跨越所述显示器移动并随着它们跨越所述显示器移动而渐进地消失。在其它实施例中，所述(多个)视觉刺激元素可以跨越所述显示器移动并随着它们跨越所述显示器移动而渐进地出现。
在提供所述视觉刺激包括显示一系列至少一个视觉刺激元素使得稍后显示的元素相对于早先显示的元素渐进地消失(如由所述受试者所感知)的实施例中，所述(多个)视觉刺激元素同样可以跨越所述显示器移动并也可以随着它们跨越所述显示器移动而渐进地消失。在提供所述视觉刺激包括显示一系列至少一个视觉刺激元素使得稍后显示的元素相对于早先显示的元素渐进地出现(如由所述受试者所感知)的实施例中，所述(多个)视觉刺激元素同样可以跨越所述显示器移动并也可以随着它们跨越所述显示器移动而渐进地出现。
在至少一些实施例中，所述(多个)视觉刺激元素包括一系列多个视觉刺激元素。
在至少一些实施例中，所述(多个)视觉刺激元素包括上部和下部视觉刺激元素。
在至少一些实施例中，多个视觉刺激元素以相同或不同速度跨越所述显示器移动。
在至少一些实施例中，视觉刺激元素在不同方向上跨越所述显示器移动。
在至少一些实施例中，一个或多个视觉刺激元素的视觉特性变更，而一个或多个其它视觉刺激元素的视觉特性不变更。
如本文中所使用，术语“和/或”意指“和”或“或”或两者。
如本文中所使用，名词前面的“(多个)”意指所述名词的复数和/或单数形式。
如本说明书中所使用的术语“包括”意指“至少部分地由……组成”。当解释本说明书中包含所述术语的语句时，在每个语句或权利要求中由所述术语引出的特征都需要存在，但其它特征也可以存在。应以相同方式解释例如“包括(comprise和comprised)”的相关术语。
附图说明
现在将作为实例并参考附图来描述本发明，在附图中：
图1示出眼睛的图片；图1(a)绘示通常被监测位移改变的眼睛区域；图1(b)示出随时间推移的眼睛位移的图形，其展现了健康眼睛移动的锯齿形剖面特性。图1(c)示出从眼睛位移信号导出的眼睛速度的图形。
图2示出连续图像帧被变换成像素速度的估计的实例；图2(a)是从相机接收的眼睛实例图像；图2(b)示出由光流算法提供的像素速度向量的实例；图2(c)是光流速度向量的区域性速度平均值的图形的实例。
图3(a)示出本发明的实施例的单个圆或椭圆刺激，且图3(b)示出视觉刺激的实施例，所述视觉刺激包括从左到右或从右到左串联地跨越显示器并在上部和下部行中移动的多个圆和/或椭圆。
图4绘示被示出为强度剖面的消失圆或椭圆刺激的实施例；在右边示出了消失视标在其出现于屏幕的局部化部分中时的外观。
图5示出视觉刺激的实施例，所述视觉刺激包括在三个冲程宽度刺激电平下在三个行中从左到右串联地跨越显示器移动的多个圆盘视觉刺激元素，其中冲程宽度从高到低减小。
图6示出具有屈光不正的观察者对图5的刺激的预期感知。
图7示出包含相机、屏幕和计算装置的系统的组件的概观。
图8是呈一种形式的OKN检测或评估的视频处理中的步骤的流程图。
图9是呈另一种形式的OKN检测或评估的视频处理中的步骤的流程图。
图10(a)和10(b)是实验工作的后续描述中所提到的Bland-Altman绘图。
图11在实验工作的后续描述中被提到，且示出使用最高准则ETDRS图表测量的视敏度与针对未佩戴常见光学矫正件(此后被称作未矫正)的试验参与者而由OKN确定的视敏度之间获得的相关性。已应用OKN数据的重新按比例缩放。
图12在实验工作的后续描述中被提到，且示出与如由OKN(纵轴)和用于模糊两个试验参与者的ETDRS图表(横轴)确定的视敏度的相关性。在此状况下尚未应用OKN的重新按比例缩放。
图13在实验工作的后续描述中被提到，且示出与如由OKN(纵轴)和用于使用较大的α参数模糊两个参与者的ETDRS图表(横轴)确定的视敏度的相关性。在此状况下尚未应用OKN的重新按比例缩放。
具体实施方式
刺激和眼睛跟踪
如本发明的方法中所陈述，通过OKN，使视觉刺激的可见度变化以使能够评估视觉功能或进行如随后所提到的(多个)其它评估。通过例如刺激的可见度在数次试验内逐渐地降低直到OKN停止或下降到低于OKN强度准则(下降限度方法)为止，可以使刺激的可见度变化。刺激的可见度可以从不可见等级(即，刺激对于观察者来说处于‘消失’状态)逐渐地增加到OKN开始或强度增大到高于强度准则(增加限度方法)的点。刺激的可见度可以在自适应楼梯间算法之后变化，所述算法根据患者的OKN响应而使刺激的可见度在一系列试验内变化并提供刺激可见度的估计阈值电平(楼梯间方法)。可以以预定伪随机化或随机化次序在可见度范围下多次呈现刺激。可以接着使适当的函数拟合于使能够计算阈值可见度的所得数据(恒定刺激方法)。测试者可以使用例如标度盘或触摸板来直接调整刺激可见度，直到观察者的OKN停止或下降到低于强度准则为止(测试者控制式调整方法)。
(多个)视觉刺激元素可以在显示器上移动，且其可见度随着它们移动而变化，或可以随着它们消失而在显示器上静止。在至少一些实施例中，视觉刺激元素包括(多个)圆和/或(多个)椭圆。移动视觉刺激元素可以从左到右、从上到下跨越显示器或对角地跨越显示器移动。移动视觉刺激元素可以以相同或不同速度移动。
单个静止或移动视觉刺激元素或一系列多个视觉刺激元素可以被显示并在可见度方面变化。(多个)视觉刺激元素可以被显示为例如单行或列的静态或移动视觉刺激元素，或上部和下部行或更多行或两个或更多个邻近列的视觉刺激元素。
(多个)视觉刺激元素可以通过缩减刺激元素边界的强度(任选地包含发光强度)、对比度(任选地包含亮度对比度、色度对比度、运动对比度或定向对比度)、大小和/或宽度(空间频率)而在可见度方面变化或消失。在至少一些实施例中，一个或多个视觉刺激元素的视觉特性变更，而一个或多个其它视觉刺激元素的视觉特性不变更。
图3(a)示出本发明的实施例的单个圆或椭圆刺激，且图3(b)示出视觉刺激的实施例，所述视觉刺激包括从左到右或从右到左串联地跨越显示器并在上部和下部行中移动的多个圆和/或椭圆(视觉刺激元素)。上部和下部行(或在多于两个行的情况下为所有行)中的所有刺激元素可以以相同或不同速度在相同方向上，例如从左到右，跨越显示器移动。替代地,刺激元素可以在不同方向上移动，且举例来说，在相同或不同速度下，上部行中的刺激元素可以在一个方向上跨越显示器移动，而例如下部行的另一行中的刺激元素可以在相对方向上跨越显示器移动。刺激元素可以在显示器上从上到下移动，或反之亦然。刺激元素可以跨越显示器对角地移动。
在优选形式中，消失视标刺激(视觉刺激元素)包括比背景暗的周边和比背景亮的中心，和/或比背景亮的周边和比背景暗的中心。在至少一些实施例中，周边具有外径或横向尺寸OD＝αSW和厚度SW(1-α)/2，其中SW是中心的直径或横向尺寸且α在1到5或更优选地为1到3的范围内。
单个消失圆盘刺激元素单独地示出于图4(a)中，且作为阵列的部分示出于图3(b)中，其中所述消失圆盘刺激元素已上覆于背景上。图3在右侧示出了消失刺激元素——随着它消失而从3.0缩减到0。图4在右侧示出了消失刺激元素，其中α最初＝3.0，且接着还为α＝2.0和α＝1.4。
直径或横向尺寸(刺激元素可能并非圆形)SW可以被视为刺激元素的冲程宽度，以logMAR予以指定。此中心由可以具有恒定厚度SW(1-α)/2的周边或环带包围，所陈述的公式是由于将中心圆盘(宽度直径SW)视作上覆于具有直径OD＝αSW的周围外部圆盘而产生。向观察者示出的刺激可以是覆盖屏幕的此类消失圆盘的阵列。水平和/或竖直中心到中心间距DS可以例如在刺激元素的直径或横向尺寸SW的1到10倍或更优选地为2到6倍的范围内，且在整个呈现持续时间内，整个阵列以恒定角速度跨越屏幕向左或向右漂移。
在图4所示出的实例中，中心的初始或开始强度SI低于周边的初始或开始强度PI。背景强度BI介于周边的背景强度与中心的背景强度之间。举例来说，BI可以最初是PI的约一半。图4中示出了另一可能强度剖面。如所陈述，在图4的右侧的三个特定实例中，α＝1.4，α＝2.0且α＝3.0。在每个状况下，SI＝1.0，PI＝0.45，且BI＝0.5。当周边比中心暗时，则PI例如可以介于最大强度的0到0.5之间，SI可以介于最大强度的0.5到1.0之间，且BI可以介于最大强度的0.4到0.6之间且通常是最大强度的约0.5。SI/PI/BI的实例比率为0.9/0.45/0.5和0.75/0.45/0.5。
替代地，代替缩减或增加强度或发光强度，随着(多个)圆和/或(多个)椭圆跨越显示器移动，对比周边可以缩减大小和/或消失，或增加大小并出现(如由受试者所感知)。中心可以保持基本上恒定。图4A示出本发明的实施例的单个圆或椭圆刺激，且图4B示出视觉刺激的实施例，所述视觉刺激包括从左到右或从右到左串联地跨越显示器并在上部和下部行中移动的多个圆和/或椭圆(视觉刺激元素)。在一个选项中，可以致使例如一个行中的刺激元素的一些刺激元素随着它们移动而消失或出现，而例如另一行中的刺激元素的刺激元素不会随着它们移动而消失或出现。这可以使能够评估OKN进入的方向，此评估可以允许评估可见刺激之间的区别——被称为最小可觉差。
图5示出视觉刺激的实施例，所述视觉刺激包括在三个冲程宽度刺激电平下在三个行中从左到右串联地跨越显示器移动的多个圆盘视觉刺激元素，其中冲程宽度从高到低减小(从左到右行进)。视敏度测试的目的是确定观察者无法检测到呈现场的存在的冲程宽度值。
图6示出具有屈光不正的观察者的预期感知。在此状况下，图5中所呈现的刺激的感知现在在所有状况下降低。观察者的感知是，圆盘是可见的，但随着冲程宽度参数缩减而渐进地更难以被检测到。在此实例中看出，圆盘的场已在最小冲程宽度参数设定下完全消失(图5的最右部分)。已通过了可检测性的阈值，且受试者的OKN响应已不见(如图6的最右部分上的“OKN不存在”所指示)。在两个图中，应注意，圆盘的场将以被设计成在存在可检测刺激图案的情况下引发稳健的OKN响应的方式(例如，向左或向右连续地漂移)移动。
另外，视觉刺激的刺激(如果不以旋转方式对称)的空间内容、速度、时间频率(闪烁)、色度性质(颜色)、视差(3D深度)和旋转或转速可能会随着(多个)圆和/或(多个)椭圆跨越显示器移动而变化。
用以引发OKN的视觉刺激可以显示于具有任何合适大小和分辨率的VDU上，例如LED或LCD显示器上。显示器可以例如与受试者的眼睛相隔大致约0.5到6m的距离而放置。使用优选地位于显示器附近以呈现清晰视距以查看眼睛的数码相机(RBG或红外)来收集视频连续镜头。
为了改善年轻测试受试者的注意力，视觉刺激视频可以穿插有吸引儿童的视频片段，例如卡通片。在足以获取OKN数据的时间段内显示视觉刺激视频之前，在足以引起年轻受试者注意的时间段内显示卡通片或其它种类的动画视频。当注意力减弱时，或替代地当OKN视频已结束时，可以显示卡通片。可以由控制装置自动地或由操作者手动地将卡通片切换到显示器或从显示器切换。
视频图像处理用以检测刺激是否已在受试者的眼睛中引起OKN或OKN的强度。OKN不再被检测到或OKN下降到低于特定强度的阈值下的刺激参数提供视觉性能的指示。临床医生可以审阅从眼睛移动确定的信息。替代地，统计分析过程可以应用于所提取的信息以确定OKN的存在或不存在。
用以检测OKN的视频处理可以是所记录的视频连续镜头或实时的。
一些实施例进一步包括布置于眼睛前方的视觉刺激，所述刺激可操作以引发视动性眼球震颤。
一些实施例进一步包括比较平均速度信息与已知视动性眼球震颤速度信息，以响应于刺激而确定眼睛的健康状况。
系统可以被实施为具有相机和计算能力两者的便携式或手持式装置中的专用仪器，例如智能手机、平板电脑或笔记本电脑装置。图5示出包含用于记录眼睛连续镜头的相机60、用于显示刺激的屏幕70和计算装置80的系统的组件的概观。
图像处理和OKN检测
OKN检测或评估的视频处理可以包括使用例如光流算法或点跟踪算法从视频提取眼睛速度和/或位移信息。视频连续镜头用以随着受试者观看视觉刺激而估计眼睛的速度和/或位移，例如通过应用被称为光流和/或点跟踪的图像处理算法来确定眼睛的角膜缘区域和/或瞳孔区域的粗略确定内部的像素的速度和/或位移估计。在优选实施例中，可以使用Lucas-Kanade光流算法和/或Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)或其它点跟踪算法。由光流和/或点跟踪算法提供的速度和/或位移估计是粗略确定的角膜缘和/或瞳孔区域中的像素速度和/或位移的平均值。可以将启发式分析和/或模板匹配算法应用于位移和/或速度估计以确定OKN的存在和方向。还可以手动地比较速度和/或位移估计信息与健康眼睛速度和/或位移信息，且尤其是不再存在OKN或OKN下降到低于OKN强度的预定阈值的阈值，以比较性地判断眼睛的功能和/或视觉通路。速度和/或位移估计还可以用以跟踪人的凝视方向。凝视方向可以用以判断人的行为特性，包含例如视觉刺激引起人的注意的信息。在一些实施例中，应用光流和/或KLT算法以确定对应于若干复位事件的一段视频连续镜头的连续帧之间的像素速度和/或位移信息。
根据以下步骤进行根据各种实施例的确定OKN的方法。在眼睛观看刺激时记录含有眼睛的连续镜头的视频序列。在一些实施例中，视频连续镜头缩减到灰度级以缩减计算复杂度。光流和/或点跟踪图像处理算法应用于视频连续镜头以从顺序帧确定像素速度和/或位移信息。从眼睛的有限区域确定速度和/或位移信息，且所述区域是眼睛的角膜缘和/或瞳孔和/或角膜缘边缘部分。所述区域是由边缘检测和/或阈值处理算法确定的眼睛的角膜缘和/或瞳孔区域的粗略估计。遍及视频连续镜头的两个连续帧，图像处理算法输出在眼睛的所确定的角膜缘和/或瞳孔区域中由像素速度和/或位移信息表示的光流和/或点跟踪信息。可以直接评估像素速度和/或位移信息，包含速度、位移和方向，以确定OKN的存在和方向。
图8中示出了所述过程的步骤的一个实例，其中示出了将两个连续图像帧变换成像素速度的估计。在第一步骤10中，从高清彩色视频连续镜头取得连续视频帧I(t)和I(t+1)，并将所述连续视频帧缩减到灰度级。在第二步骤20中，由应用于视频连续镜头以确定边缘映图的边缘检测过程确定眼睛的角膜缘区域的粗略确定。边缘映图表示眼睛的角膜缘部分的位置的确定，且因此表示将从中确定光流信息的视频连续镜头的区。不需要针对光流信息将边缘映图精确地确定为是有用的。所述过程对于在视频连续镜头的整个帧中获得的角膜缘边缘映图的变化是稳健的。理想地通过应用具有滞后阈值处理的Prewitt算子来执行边缘检测。然而，所属领域技术人员将认识到，其它边缘检测策略或算子可以用以确定角膜缘区域。移除某一权重下的连接区域和连接到图像边界的区域。在可以并行地或在第二步骤20之前处理的第三步骤30中，光流估计过程从像素强度的空间和时间改变来确定像素速度信息。如图1(c)所示出，角膜缘区域应在眼睛的快速复位事件(眼跳动)期间展现速度尖峰，并在正观察刺激的其它时段期间展现平滑或恒定速度改变。
图2更详细地示出了光流过程。图2(a)示出一段示出眼睛的视频连续镜头的图像或单个帧。图2(b)示出指示连续帧之间的像素行进量值和方向的数个向量。图2(c)是在数个连续帧内图2(b)的像素向量的平均速度的图形。
在图8的第四步骤40中，将由边缘检测过程20提供的角膜缘区域信息与由光流过程30提供的像素速度信息组合以产生掩蔽速度场。掩蔽速度场表示仅在检测到的角膜缘区域内的速度信息。在第五步骤50中，求来自掩蔽速度场的速度信息的平均值以产生视频连续镜头中给定的一对连续帧的速度值。对视频连续镜头中与期望的一样多的连续帧执行图6的过程，使得依据时间而提供速度的图形。可以接着分析图形以确定OKN信息。
国际专利申请公开WO2014/168492中给出了其它信息，所述专利申请公开的全部内容以引用的方式并入本文中。
图9中示出了所述过程的步骤的另一实例，其中示出了将两个连续图像帧变换成像素位移和速度的估计。在第一步骤10中，从高清彩色和或红外视频连续镜头取得连续视频帧I(t)和I(t+1)，并将所述连续视频帧缩减到灰度级。在第二步骤20中，由应用于视频帧的阈值处理算法和形态运算确定眼睛的瞳孔区域和瞳孔中心的粗略确定。KLT算法基于像素强度的改变而估计视频帧I(t+1)中的瞳孔中心的新位置。通过在两个连续帧中提取瞳孔中心，可以确定瞳孔/眼睛的位移和速度信号。
这些技术针对见于正常成人注视、眨眼、反射和其它误差引发因素中的头部移动引发的误差是基本上稳健的。另外，这些技术可以与用于与幼儿或将不忍受头戴式设备的受试者一起使用的头部稳定组合。这些技术因此是易于适用于原本将不能够被评估的婴儿或幼儿的视频眼动技术。可以用标准“现成”视频设备实施这些技术，由此避免需要昂贵的支持硬件。由于上述技术而产生的速度和位移信息图形可以直接由受过训练的临床专业人员分析和/或由现在将描述的OKN检测过程进一步处理。
可以如下确定OKN强度。举例来说，通过比较不指示OKN的峰值与阈值并舍弃低于所述阈值的那些峰值来拒绝不指示OKN的峰值。确定继续存在的峰值的高度的平均值并将其按比例缩放适当的归一化值如果峰值微弱或在正与负之间同等地分布，那么将会产生低值。相反地，如果峰值一致地为正或负，那么量度将随着平均高度而按比例缩放，且正负号将与复位事件的方向相关。
国际专利申请公开WO2014/168492中给出了用于从所获得的速度信息检测OKN的过程步骤的更详细的阐释。
此外，模板匹配算法用以从位移信号确定OKN的存在和方向。动态时间规整(dynamic time warping，dtw)算法用以找到位移信号中的锯齿形图案。应用两个锯齿形模板来检测左和右方向OKN两者。
任选地，通过使头部轨迹信息相对于眼睛跟踪信息偏移以基本上移除由头部移动引起的眼睛速度和/或位移信息，头部轨迹信息用以改善眼睛速度和/或位移信息。举例来说，与头部移动的速度和/或位移相关的数据可以相对于与眼睛移动相关的数据偏移，因此由非零头部速度和/或位移引起的误差会基本上缩减或从眼睛速度和/或位移信息被移除。
如所陈述，本发明的系统和方法适用于评估视动性眼球震颤的存在或强度，视动性眼球震颤的存在或不存在是视觉性能的目标指示且还可以适用于评估神经疾病。本发明可能还适用于评估以下各项中的任何一个或多个：色盲的存在或不存在或质量、深度感知(立体视觉)、运动感知、外伤性脑损伤、诵读困难、脑震荡、对比敏感度、ADHD、头晕/平衡、疲劳、认知功能、神经疾病、多发性硬化症、儿童发育障碍，干扰大脑视觉通路的任何东西、精神健康障碍、焦虑、抑郁、感官处理障碍，或例如帕金森氏症和/或阿尔茨海默病的神经退行性疾病。
实验
我们测试了进行基于消失圆盘的刺激来估计如由ETDRS视敏度图表所确定的视敏度的能力。我们发现，基于OKN的测试的测试-重新测试可靠性好于视敏度图表的测试-重新测试可靠性。我们发现，在一组具有未矫正屈光不正(仅在右眼)的成人内，ETDRS与OKN视敏度数据之间存在稳健的相关性(R2＝0.9)。再校准之后的最佳拟合线得到了为-0.01logMAR的测试的“拟合”最小敏感度(c)，而与视敏度的一致性(m)按照OKN方法为1.04logMAR/按照VA图表为logMAR。进行第二实验，其中模糊用以测试0.0到0.5logMAR的范围。鉴于分别为R2＝0.76和0.86的良好线性拟合结果，测试两个刺激参数设定。拟合线系数为(m＝0.62，c＝0.05)和(m＝0.50，c＝0.21)。较淡的刺激具有最佳拟合最小敏感度，并总体上改善了与视敏度图表的一致性，而较浓的刺激总体上具有最差敏感度(c＝0.21)和最低一致性(m＝0.50)。总的来说，我们使用OKN和ETDRS发现了视敏度之间的线性关系，且此外，我们能够仅通过调整α参数来操控视动性响应。
实验1：屈光不正的视敏度测试
方法
参与者：健康的参与者(N＝18，平均年龄＝29±6岁)是通过验光与视力科学系招聘。
ETDRS VA图表的基线视敏度：因为预期到特定个体的眼睛性能将相关，所以仅包含右眼的数据以供在此实验中分析。指示参与者与ETDRS型VA图表(AT-20P Medmont敏锐度测试器，Medmont Pty Ltd，澳大利亚)相隔3米而站立，并以0.1 logMAR减量(每logMAR等级5个字母)从较高logMAR等级(最大大小logMAR 1.3)的较大字母开始阅读字母，直到较低logMAR等级(最小大小logMAR-0.3)的较小字母。通过首先记录最小的完整线阅读，接着从较小的部分阅读线正确地阅读的每个字母中扣除额外的0.02 logMAR，来完成计分。较小的logMAR得分对应于较小的可分辨细节和较好的VA。ETDRS图表的VA测量的持续时间是每参与者每测试会话大致15分钟。
OKN数据的数据收集和分析：消失圆盘刺激阵列(□＝2，SI＝0.75，PI＝0.45)用于此实验。跨5秒试验示出阵列图案，在此期间，阵列图案在随机确定的方向上漂移(向左或向右，以5度/秒的恒定速度)。冲程宽度(SW)参数在1.0到0.0 logMAR的范围内以0.1 logMAR的步长变化，其中刺激具有根据标准ETDRS视敏度(VA)图表的设计而设定的冲程宽度。以降序测试总共11个等级(1.0到0.0 logMAR，步长是0.1 logMAR)。每个logMAR等级被呈现五次以匹配ETDRS图表的每条线上的字母数目。此后，OKN‘线’是指具有相同logMAR值的五次试验。这允许ETDRS图表与OKN量度之间的共用术语。每个OKN刺激呈现被随机化以向右或向左漂移。总实验因此由55次试验组成，每次试验持续5秒。以ETDRS图表和OKN刺激测试所有参与者，且接着在另一天进行重新测试。
OKN的VA计分：经验丰富的观察者通过主观观察来执行以下步骤以确定最佳OKN。从具有最大圆盘刺激(logMAR 1.0)的视频开始，观察者审阅视频，以便找到参与者在所有五个视频中获得OKN的最低线(对于特定的logMAR)。这定义了初始基线。对于每个视频，在初始基线视频(以下降logMAR继续)之后，如果判断已在其中观察到OKN，那么将基线logMAR缩减0.02 logMAR。出于实际目的，这会继续直到属于线的所有五次试验中没有观察到OKN为止(由此定义了“底线”)。所报告的最终VA是示出OKN的所有视频减去0.02的基线。
OKN的VA再校准：校准OKN视敏度数据以评估特定OKN logMAR的阈值是否可以匹配ETDRS图表等效物。从原始实验数据导出的线性拟合(ETDRS图表的VA对比OKN的VA)用以由OKN数据重新按比例缩放视敏度。这涉及由图表值将特定VA处的拟合线与所需线(通过原点的斜率1的线)之间的差与OKN的原始VA相加。
结果
图11针对示出测试和重新测试结果的测试会话和重新测试会话而含有如由OKN确定的ETDRS视敏度图表和视敏度的Bland-Altman绘图。ETDRS图表的平均差为0.059且一致性限度分别为0.12和0.24(1.96σ＝0.18)。基于OKN的图表的平均差为0.056且一致性限度为-0.036-0.15(1.96σ＝0.09)。结果相比于所述图表指示基于OKN的方法的较好的测试-重新测试性能。图12示出一个ETDRS图表获得的视敏度图表与由未矫正参与者(应用于右眼，汇集在测试和重新测试数据上)针对OKN确定的视敏度之间获得相关性。结果指示两个VA量度之间的良好一致性(0.90的高R平方系数)和与最佳相关性线的一致性，其中估计斜率为1.04且y截距c＝-0.01。
实验2：额外模糊协议
在实验1中针对ETDRS图表发现的未矫正的视敏度的范围为0.32到1.40(中值＝0.88，IQR＝[0.61,1.18])。然而，由于其临床有效性，我们有兴趣评估logMAR 0.0到0.3的较低范围的性能。因此，对于被有意模糊以产生包含此范围的视敏度的观察者，我们试图重复实验1中所描述的协议。我们还测试了改变参数的效果，因此针对α＝2和α＝3重复实验。
方法
参与者：为所参与的研究小组的部分的健康参与者(N＝2，平均年龄＝30)。通过主观验光确定基线屈光矫正。接着以+0.25D步长在两个观察者中通过将加动力试验镜片添加到基线矫正同时覆盖未被测试的眼睛，模拟右眼中的视敏度不足(模糊)。模糊端点是将视敏度缩减到≥logMAR 0.6所需的加镜片的最高屈光度。通过如实验1中所描述的ETDRS VA图表(AT-20P Medmont敏锐度测试器，Medmont Pty Ltd，澳大利亚)测量每个模糊步骤时的视敏度。
此处重复由实验1描述的协议，但例外是，除了视标(□＝2，SI＝0.75，PI＝0.45)以外，我们还测试了第二视标(□＝3，SI＝0.75，PI＝0.45)。这在图形中已被表示为淡和浓，但将来会重新命名。此外，不存在如在来自实验1的数据呈现中所执行的再校准。
结果
图12和13中示出了OKN的VA与α＝2和α＝3的刺激图表的VA的相关性。未如实验1中那样应用校准，因此可以跨越两者进行比较。然而，原始(未校准)线性拟合结果良好(分别为R2＝0.76和0.86)。拟合线的斜率是可比较的(对于α＝2，m＝0.62，相比之下，对于α＝3，m＝0.50)，其中差相当于在图表的VA中的1 logMAR的整个改变内的OKN的VA的0.12 logMAR差。主要差异是，较浓刺激结果沿纵轴竖直地移位，最小敏感度是c＝0.21 logMAR(相比之下，对于α＝2，c＝0.05 logMAR)。结果，观察到拟合线被移位，且因此数据被移位，以便按图表阈值以较高的VA穿过最佳相关线(即，与VA图表发生最佳一致性的位置)。在图11中，这在0.12 logMAR下发生，而在图12中，这在0.41 logMAR下发生。此观察表明，刺激具有可以通过适当地选择α参数而修改的“最佳”操作点。
实验3：成人临床试验
目的：本研究的目的是评估目标敏锐度OKN系统和刺激相较于一组成人中的单眼视敏度的标准字母图表测量之间的一致性等级。在没有屈光矫正和完全矫正屈光不正的情况下进行测量。使用自动化ETDRS视敏度图表和OKN视敏度系统来进行这些测量。
受试者：招聘了93名参与者，临床地点是美国·孟菲斯，南方视光学院。
刺激：在远离受试者3米放置的27英寸DELL S2716DG LED监测器上呈现移动刺激以引发OKN。刺激是由亮的内圆和较暗的外环组成的图案化圆盘形圆。其它受控参数包含圆盘大小、空间和移动速度。下表阐释了每个等级下的每个刺激的特性：
测试过程：OKN测试：对于试验的OKN部分，参与者离3.0m查看11个不同等级的刺激。使用每个刺激等级的五次试验，每个刺激持续6秒。每个刺激等级表示logMAR等级。所测试的logMAR等级为1到0 logMAR。使用分辨率为1280×1024像素的IDS UI-3140CP红外相机来记录成人眼睛移动。有100名参与者正常戴着眼镜或隐形眼镜。这些参与者在没有戴眼镜的情况下接受测试。有视力正常且不戴眼镜的30名参与者接受了测试。
ETDRS视敏度图表：成人视敏度由合格验光师用与自动化ETDRS视敏度图表相隔3米的距离进行测试。与OKN分离地收集ETDRS结果，以确保从ETDRS结果掩蔽OKN分析。独立的统计学家分析所述数据。
数据分析：使用自动化头部和眼睛跟踪算法来离线分析每个视频以提取眼睛移动数据。使用OKN检测算法来确定每个试验中的OKN的存在或不存在，其中存在指示阳性结果。
用以检测视敏度的方法是：
步骤1：寻找具有至少三个OKN的最低线作为初始基线。接着寻找具有至少两个OKN的最低线作为底线。如果初始基线和底线在两条线内，那么初始基线＝最终基线。如果差异超过三条线，那么继续寻找至少具有两个OKN的最低线作为基线。
步骤2：视敏度得分＝最终基线-N x 0.02，N＝最终基线下方的OKN的数目。
结果：
在用OKN视敏度系统进行的测量与用ETDRS图表进行的测量之间存在显著的正相关性(皮尔逊相关性系数0.787，p<0.0001)。这指示基于OKN的量度与ETDRS量度很好地相关，且OKN视觉敏锐度系统可以有效地评估视敏度。
实验4：儿童临床试验：
受试者：年龄介于3到7岁之间的儿童，从四个临床地点(奥克兰奥克兰大学、新西兰，美国·德克萨斯州和澳大利亚·墨尔本)招聘。
刺激：在远离儿童1.5米放置的27英寸DELL S2716DG LED监测器上呈现移动刺激以引发OKN。刺激是由亮的内圆和较暗的外环组成的图案化圆盘形圆。其它受控参数包含圆盘大小、空间和移动速度。下表阐释了每个年龄组下的每个刺激的特性：
3到4岁
4到5岁
5到7岁
使用显示H、O、T和V视标的临床试验标准电子视敏度系统来评估基于图表的视敏度。在3米处用拥挤条个别地呈现视标，且视标大小由楼梯间算法控制(参见Moke PS、Turpin AH、Beck RW等人《计算机化视敏度测试方法：适应弱视治疗研究视敏度测试协议(Computeried method of visual acuity testing:Adaptation of the amblyopiatreatment study visual acuity testing protocol)》。Am J Ophthalmol.2001；132:903-9)。
测试过程：每只眼睛观察四个年龄特定OKN刺激呈现/试验和两个0.7 logMAR试验，所述呈现/试验测试了由美国儿科眼科和斜视协会提供的视力筛选的转诊的界限logMAR视敏度(3到4岁儿童观察0.4 logMAR；4到5岁儿童观察0.3 logMAR；且5到7岁儿童观察0.2 logMAR)。每次试验持续7秒，加速2秒且均匀运动5秒。为了更好地注意，刺激被整合到儿童选择的动画中。当从业者判断孩子正在看屏幕时，从业者触发每个刺激的呈现。两次连续试验之间的持续时间是4到10秒。参与者交替地被分配给HOTV优先流或OKN优先流。对于HOTV优先流，首先测试右眼，而对于OKN优先流，首先测试左眼。
数据分析：使用分辨率是1280×1024像素的IDS UI-3140CP红外相机来记录眼睛移动。首先使用眼睛跟踪软件来客观地分析每个视频，从而产生客观的速度/位移信号。然后，受过训练的观察者离线观看视频，并对每个视频进行主观评分。客观和主观分析的组合使能够将每次试验指定为OKN存在或OKN不存在。如果任何年龄特定OKN试验产生了OKN存在结果，那么所述儿童通过了筛选。否则，试验失败。对于HOTV测试，如果儿童达到年龄特定视敏度敏锐度界限，那么儿童通过，否则失败。参考由合格临床医生进行的最高准则儿科眼科检查计算每次测试的敏感度和特异性，所述检查确定儿童是否有视力问题。
结果：
对23名参与者(46只眼睛)进行分析。OKN视敏度系统针对检测视力问题具有83.33％和62.5％的特异性和敏感度。这与HOTV测试相比是有利的，HOTV测试具有100％的特异性和31.25％的敏感度。这些结果指示，对于学龄前和学龄儿童的视力问题筛选，OKN视敏度系统的表现与当前最高准则HOTV测试一样或比其更好。

Claims (38)

1.一种用于刺激和眼睛跟踪的方法，其适用于确定视动性眼球震颤(OKN)的存在或强度，所述方法包括：
通过以下操作来提供能有效地在受试者的(两只)眼睛前方引发OKN的视觉刺激：
在显示器上显示至少一个视觉刺激元素并使其可见度变化(如由所述受试者所感知)，或
显示一系列至少一个视觉刺激元素，使得稍后显示的元素相对于早先显示的元素具有不同可见度(如由所述受试者所感知)，
记录所述(两只)受试者眼睛查看所述刺激的视频，以及
对所述视频进行图像处理以检测OKN。
2.根据权利要求1所述的方法，其中使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化包括致使所述(多个)视觉刺激元素消失或出现(如由所述受试者所感知)。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化或致使所述(多个)视觉刺激元素消失或出现包括缩减或增加所述(多个)视觉刺激元素或视觉刺激元素边界的强度、对比度、大小和/或宽度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述视觉刺激元素或多个视觉刺激元素包括比背景暗的周边和比所述背景亮的中心，和/或比背景亮的周边和比所述背景暗的中心。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述视觉刺激元素或多个视觉刺激元素包括：
具有比背景暗的周边边界的周边和具有比所述背景亮的中心边界的中心，和/或
具有比背景亮的周边边界的周边和具有比所述背景暗的中心边界的中心。
6.根据权利要求4或权利要求5所述的方法，其中所述周边具有外径或横向尺寸OD＝αSW和厚度SW(1-α)/2，其中其中SW是所述中心的直径或横向尺寸且α在1到5的范围内。
7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化包括相对于所述(多个)视觉刺激元素的所述中心缩减或增加所述周边的强度、对比度或大小和/或宽度，或相对于背景缩减或增加所述周边的强度、对比度或大小和/或宽度。
8.根据权利要求7所述的方法，其中使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化包括相对于所述(多个)视觉刺激元素的所述中心的强度SI缩减或增加所述周边的强度PI，或相对于背景强度BI缩减或增加所述周边的强度PI。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中所述视觉刺激的所述刺激(如果不以旋转方式对称)的空间内容、速度、时间频率、色度性质、视差和旋转或转速变化。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中所述视觉刺激元素包括(多个)圆和/或(多个)椭圆。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中所述(多个)视觉刺激元素随着它们跨越所述显示器移动而以变化的可见度跨越所述显示器移动。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中跨越所述显示器移动的稍后显示的元素相对于跨越所述显示器移动的早先显示的元素具有较低或较高的可见度。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法或系统，其中所述(多个)视觉刺激元素包括一系列多个视觉刺激元素。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其中所述(多个)视觉刺激元素包括上部和下部视觉刺激元素。
15.根据权利要求14或权利要求14所述的方法，其中一系列多个视觉刺激元素中的视觉刺激元素之间和/或上部和下部视觉刺激元素之间的间距介于所述刺激元素的直径或横向尺寸SW的1到10倍之间。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其中多个视觉刺激元素以相同或不同速度跨越所述显示器移动。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中视觉刺激元素在不同方向上跨越所述显示器移动。
18.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中一个或多个视觉刺激元素的视觉特性变更，而一个或多个其它视觉刺激元素的视觉特性不变更。
19.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其中对所述视频进行图像处理以检测OKN包括用光流和/点跟踪算法从视频提取眼睛速度和/或位移信息。
20.一种眼睛跟踪系统，包括：
显示器，其被布置成显示：
至少一个视觉刺激元素，并使其可见度变化(如由受试者所感知)，或
一系列至少一个视觉刺激元素，使得稍后显示的元素相对于早先显示的元素具有不同可见度(如由所述受试者所感知)，
相机，其被布置成记录(两只)受试者眼睛查看刺激的视频，以及
图像处理系统，其被布置成对所述视频进行图像处理以检测OKN的存在或强度。
21.根据权利要求20所述的系统，其被布置成通过致使所述(多个)视觉刺激元素消失或出现(如由所述受试者所感知)而使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化。
22.根据权利要求20或权利要求21所述的系统，其被布置成通过缩减或增加所述(多个)视觉刺激元素或视觉刺激元素边界的强度、对比度、大小和/或宽度而使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化或致使所述(多个)视觉刺激元素消失或出现。
23.根据权利要求20至22中任一项所述的系统，其中所述视觉刺激元素或多个视觉刺激元素包括比背景暗的周边和比所述背景亮的中心，和/或比背景亮的周边和比所述背景暗的中心。
24.根据权利要求23所述的系统，其中所述视觉刺激元素或多个视觉刺激元素包括：
具有比背景暗的周边边界的周边和具有比所述背景亮的中心边界的中心，和/或
具有比背景亮的周边边界的周边和具有比所述背景暗的中心边界的中心。
25.根据权利要求23或权利要求24所述的系统，其中所述周边具有外径或横向尺寸OD＝αSW和厚度SW(1-α)/2，其中其中SW是所述中心的直径或横向尺寸且α在1到5的范围内。
26.根据权利要求23至25中任一项所述的系统，其被布置成通过相对于所述(多个)视觉刺激元素的所述中心缩减或增加所述周边的强度、对比度或大小和/或宽度，或相对于背景缩减或增加所述周边的强度、对比度或大小和/或宽度，而使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化。
27.根据权利要求26所述的系统，其被布置成通过相对于所述(多个)视觉刺激元素的所述中心的强度SI缩减或增加所述周边的强度PI，或相对于背景强度BI缩减或增加所述周边的强度PI，而使所述(多个)视觉刺激元素的所述可见度变化。
28.根据权利要求20至27中任一项所述的系统，其被布置成使所述视觉刺激的所述刺激的空间内容、速度、时间频率、色度性质、视差和旋转或转速变化。
29.根据权利要求20至28中任一项所述的系统，其中所述视觉刺激元素包括(多个)圆和/或(多个)椭圆。
30.根据权利要求20至29中任一项所述的系统，其被布置成使所述(多个)视觉刺激元素随着它们跨越所述显示器移动而以变化的可见度跨越所述显示器移动。
31.根据权利要求20至30中任一项所述的系统，其被布置成使跨越所述显示器移动的稍后显示的元素相对于跨越所述显示器移动的早先显示的元素以较低或较高的可见度移动。
32.根据权利要求20至31中任一项所述的系统，其中所述(多个)视觉刺激元素包括一系列多个视觉刺激元素。
33.根据权利要求20至32中任一项所述的系统，其中所述(多个)视觉刺激元素包括上部和下部视觉刺激元素。
34.根据权利要求32或权利要求33所述的系统，其中一系列多个视觉刺激元素中的视觉刺激元素之间和/或上部和下部视觉刺激元素之间的间距介于所述刺激元素的直径或横向尺寸SW的1到10倍之间。
35.根据权利要求20至34中任一项所述的系统，其被配置成使多个视觉刺激元素以相同或不同速度跨越所述显示器移动。
36.根据权利要求20至35中任一项所述的系统，其被配置成使视觉刺激元素在不同方向上跨越所述显示器移动。
37.根据权利要求20至36中任一项所述的系统，其被布置成使一个或多个视觉刺激元素的视觉特性变更，而不使一个或多个其它视觉刺激元素的视觉特性变更。
38.根据权利要求20至37中任一项所述的系统，其被配置成通过用光流和/点跟踪算法从视频提取眼睛速度和/或位移信息而对所述视频进行图像处理以检测OKN。
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