據麥姆斯咨詢報道，近期，美國加州大學圣地亞哥分校（UCSD）的一個研究項目開發(fā)出一種智能手機配件，可以對人眼的瞳孔進行成像，以篩查各種神經系統疾病。這項研究成果以“Racially fair pupillometry measurements for RGB smartphone cameras using the far red spectrum”為題發(fā)表在Scientific Reports期刊上。

跟蹤人眼瞳孔大小在某些特定期間的變化可以表明受試者的神經系統功能，但眾所周知，對于眼睛顏色和膚色較深的人來說，跟蹤瞳孔大小的變化會更加困難，因為傳統的彩色（RGB）相機很難將瞳孔與周圍的深色虹膜區(qū)分開來。并且，普通的瞳孔計（pupillometers）也非常昂貴。

加州大學圣地亞哥分校研發(fā)的新裝置實現了無論眼睛顏色和膚色如何都可以有效地工作，并且適合與智能手機攝像頭一起使用，有可能顯著擴大用于健康篩查的人眼瞳孔測量設備的用戶范圍。

研究人員在其論文中評論道：“準確瞳孔測量的關鍵是捕獲可以清楚地區(qū)分瞳孔與虹膜的圖像。然而，在可見光下區(qū)分瞳孔和虹膜很困難，特別是對于虹膜較深的人來說。”

近紅外相機可以進行瞳孔測量，但在除高端機型之外的智能手機上很少見，而大多數手機都內置濾光片，去除可見光譜以外的光線，以提高攝影的圖像質量。加州大學圣地亞哥分校的解決方案是使用可見光譜內經過過濾的遠紅光（far red）波長，即使使用智能手機內置的RGB攝像頭，也能顯著區(qū)分瞳孔和虹膜。

加州大學圣地亞哥分校數字健康技術實驗室Edward Wang表示：“瞳孔測量設備設計存在一個很大的問題，它依賴于可見光測量，最終只適用于膚色和眼睛顏色較淺的人群。我們通過專注于如何讓這項醫(yī)療檢測服務惠及所有人，同時保持解決方案簡單且成本低廉，最終目標是為未來公平獲得遠程、負擔得起的醫(yī)療保健服務鋪平道路。”

該原型裝置包含LED和長波通（longpass filter）濾光片，以確保圖像僅包含630至700納米的目標光譜，并通過機器學習模型分析圖像數據來評估瞳孔大小的相對變化和縮小百分比。這項研究對12名具有不同眼睛顏色的志愿者進行的試驗，并對比了原型裝置與標準臨床瞳孔計的實驗結果。

加州大學圣地亞哥分校的下一步研究工作將包括添加眼球追蹤功能來記錄和解釋眼球運動，并實現在家庭環(huán)境中進行大規(guī)模神經系統篩查。Billion Labs是加州大學圣地亞哥分校的一家孵化公司，致力于開發(fā)圍繞智能手機的傳感器配件和健康監(jiān)測解決方案，Billion Labs將完善上述原型裝置并將其商業(yè)化。

Billion Labs聯合創(chuàng)始人兼首席技術官（CTO）、加州大學圣地亞哥分校Colin Barry評論道：“我們實現了一種廉價的瞳孔測量解決方案，可以提供相關的神經系統篩查功能，無論智能手機的價格、品牌或型號如何都可以采用該方案。”

審核編輯：黃飛