脑震荡是大脑损伤的一种，人们在体育比赛和日常活动中，都可能在不慎受伤的情况下引发脑震荡。以往，大脑损伤的筛查和诊断需要在专业的医疗机构进行鉴定，在过程中会耗费很多的时间。
华盛顿大学（University of Washington）的研究人员正在开发首款能够客观检测出脑震荡的智能手机应用程序，这款应用也可以筛查其他创伤性脑损伤。研究人员期待这款应用能够给需要的人第一时间带来帮助，例如在一场体育比赛的间隙，在战场上，或者在那些容易跌倒的老年人的家中。
智能手机 app 如何帮助检测脑震荡和其他脑损伤呢？
它运用的科学基础是一种叫做瞳孔对光反射（PLR）的原理。长期以来，瞳孔对光的反射可以用来评估患者是否有严重的创伤性大脑损伤。临床上，这是可以作为量化脑损伤的为数不多的方法之一。临床上低成本的 PLR 检测是使用像钢笔大小的手电筒进行测量的。由临床医生用手电筒在眼睛的周围进行靠近和拉远的检测，观察受试者瞳孔的变化。由于这样的检测是由临床医生通过观察进行评估的，数据读取时缺乏更好的精确性。研究人员发现，在这样的测量中数据结果平均误差在 0.5mm，相比于瞳孔本身的直径变化范围，这是一个非常大的数字。
这无疑是现有医疗条件中需要改善的一项，有没有办法能够使得这项检测能够更好的量化，更便捷的进行呢？
于是，研究人员想到了智能手机，是否可以通过智能手机的应用解决这一问题呢？
这款名为 PupilScreen 的 APP 诞生了。PupilScreen 可以通过智能手机的摄像头来观察瞳孔对光的响应。APP 不但调用了摄像头，而且结合了时下最先进的深度学习工具——这是人工智能的一种类型。深度学习可以量化人类瞳孔的细微改变。app 使用智能手机的闪光灯来刺激患者的眼睛，并用摄像头记录一个三秒钟的视频。
这个视频是用深度学习算法处理的，它可以确定每个视频帧中哪个像素属于瞳孔，并测量这些帧中瞳孔大小的变化。在一项小规模的试点研究中，覆盖了 48 个来自于创伤性脑损伤患者和健康人的案例，临床医生在应用程序帮助下，诊断出几乎完全准确的脑损伤。
正如在 2017 年 9 月 13 日在 Ubicomp 发布的论文中所描述的那样，PupilScreen 可以评估患者的瞳孔光反射，几乎和瞳孔测量仪相媲美。瞳孔测量仪是一种昂贵且很少使用的机器，只能在医院里找到。
美国疾病控制与预防中心 (U.S. Centers for Disease Control and Prevention) 估计，在美国每年 380 万次脑震荡中，有一半的脑震荡仍未被诊断出来，数百万年轻球员和成年人面临着未来头部受伤和永久性认知缺陷的风险。
PupilScreen 可以在受伤的现场立刻帮助他们对脑损伤进行筛查，以便这些运动员或者其他需要的人能够在第一时间得到正确的诊断，后续能够得到及时有效的治疗。很多时候，在急诊室里，医生仍是依靠肉眼的观察来判断脑损伤是否发生，轻度的脑震荡只有微小的瞳孔变化是难以用肉眼进行准确衡量的。现在，有了 PupilScreen，那么智能手机就可以用来检测轻度的脑震荡，这开启了一个脑震荡筛查的全新思路。
参考资料
[1]PupilScreen aims to allowparents， coaches， medics to detect concussion， brain injuries with a smartphone
华盛顿大学（University of Washington）的研究人员正在开发首款能够客观检测出脑震荡的智能手机应用程序，这款应用也可以筛查其他创伤性脑损伤。研究人员期待这款应用能够给需要的人第一时间带来帮助，例如在一场体育比赛的间隙，在战场上，或者在那些容易跌倒的老年人的家中。
智能手机 app 如何帮助检测脑震荡和其他脑损伤呢？
它运用的科学基础是一种叫做瞳孔对光反射（PLR）的原理。长期以来，瞳孔对光的反射可以用来评估患者是否有严重的创伤性大脑损伤。临床上，这是可以作为量化脑损伤的为数不多的方法之一。临床上低成本的 PLR 检测是使用像钢笔大小的手电筒进行测量的。由临床医生用手电筒在眼睛的周围进行靠近和拉远的检测，观察受试者瞳孔的变化。由于这样的检测是由临床医生通过观察进行评估的，数据读取时缺乏更好的精确性。研究人员发现，在这样的测量中数据结果平均误差在 0.5mm，相比于瞳孔本身的直径变化范围，这是一个非常大的数字。
这无疑是现有医疗条件中需要改善的一项，有没有办法能够使得这项检测能够更好的量化，更便捷的进行呢？
于是，研究人员想到了智能手机，是否可以通过智能手机的应用解决这一问题呢？
这款名为 PupilScreen 的 APP 诞生了。PupilScreen 可以通过智能手机的摄像头来观察瞳孔对光的响应。APP 不但调用了摄像头，而且结合了时下最先进的深度学习工具——这是人工智能的一种类型。深度学习可以量化人类瞳孔的细微改变。app 使用智能手机的闪光灯来刺激患者的眼睛，并用摄像头记录一个三秒钟的视频。
这个视频是用深度学习算法处理的，它可以确定每个视频帧中哪个像素属于瞳孔，并测量这些帧中瞳孔大小的变化。在一项小规模的试点研究中，覆盖了 48 个来自于创伤性脑损伤患者和健康人的案例，临床医生在应用程序帮助下，诊断出几乎完全准确的脑损伤。
正如在 2017 年 9 月 13 日在 Ubicomp 发布的论文中所描述的那样，PupilScreen 可以评估患者的瞳孔光反射，几乎和瞳孔测量仪相媲美。瞳孔测量仪是一种昂贵且很少使用的机器，只能在医院里找到。
美国疾病控制与预防中心 (U.S. Centers for Disease Control and Prevention) 估计，在美国每年 380 万次脑震荡中，有一半的脑震荡仍未被诊断出来，数百万年轻球员和成年人面临着未来头部受伤和永久性认知缺陷的风险。
PupilScreen 可以在受伤的现场立刻帮助他们对脑损伤进行筛查，以便这些运动员或者其他需要的人能够在第一时间得到正确的诊断，后续能够得到及时有效的治疗。很多时候，在急诊室里，医生仍是依靠肉眼的观察来判断脑损伤是否发生，轻度的脑震荡只有微小的瞳孔变化是难以用肉眼进行准确衡量的。现在，有了 PupilScreen，那么智能手机就可以用来检测轻度的脑震荡，这开启了一个脑震荡筛查的全新思路。
参考资料
[1]PupilScreen aims to allowparents， coaches， medics to detect concussion， brain injuries with a smartphone
[2]PupilScreen： Using Smartphonesto Assess Traumatic Brain Injury
来源：康健新视野
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