PupilMetrics Research अकादमी

परिचय और सेटअप

ऐप क्या है

PupilMetrics Research दोनों आँखों का चित्र लेता है और स्थिर पुतली को परितारिका के सापेक्ष मापता है: पुतली–परितारिका अनुपात (P/I), पुतली का आकार और स्थिति, कॉलरेट (ANW) और स्वयं पुतली-किनारे का आकार। एक अलग PLR मोड प्रकाश की चमक पर पुतली की प्रतिक्रिया रिकॉर्ड करता है। हर परिणाम उपकरण पर सहेजा जाता है, ताकि अगली भेंट की तुलना इससे की जा सके।

यह चिकित्सकों के लिए एक शोध और शिक्षण औज़ार है। यह चिकित्सा-उपकरण नहीं है। इसके पास FDA स्वीकृति, CE चिह्न या कोई समकक्ष नहीं है, और यह जो कुछ बताता है उसमें से कुछ भी निदान नहीं है। अंकों की व्याख्या आप करते हैं; नैदानिक निर्णय आपके हैं।

लाइसेंस

लाइसेंस स्क्रीन पर मुफ्त परीक्षण शुरू करें पर क्लिक करें, या कुंजी चिपकाकर लाइसेंस सक्रिय करें पर क्लिक करें। सक्रियण एक बार licenses.cnri.edu से संपर्क करके कुंजी को कंप्यूटर से जोड़ता है, और उसके बाद ऐप ऑफ़लाइन चलता है। विफल कैप्चर 20 परीक्षण-विश्लेषणों में नहीं गिना जाता। iOS पर खरीदारी कुंजी से नहीं, ऐप के भीतर होती है।

स्कैन का क्रम

रोगी का फ़ॉर्म नाम, आयु और लिंग पूछता है। मुख्य शिकायतें और क्लिनिक का नाम वैकल्पिक हैं, और क्लिनिक का नाम सत्रों के बीच याद रखा जाता है। आयु ध्यान से दर्ज करें: वही तय करती है कि पुतली की तुलना किस आयु-वर्ग से होगी, और PLR में कौन-से संदर्भ-परिसर लागू होंगे।

डेस्कटॉप शॉर्टकट

शीर्षक-पट्टी में सेटिंग्स आइकन हर स्क्रीन पर उपलब्ध है। इसमें क्लिनिक का नाम, भाषा (20 स्थानीय सेटिंग्स) और कैमरा व PDF के विकल्प हैं।

उपयोगी चित्र लेना

लगभग हर संदिग्ध परिणाम की जड़ चित्र में होती है। धुँधला कैप्चर कोई खाली अंक नहीं देता। वह आत्मविश्वास से ग़लत अंक देता है, जो और बुरा है। कैप्चर पर दो मिनट अधिक लगाने से आप चमक, पलक के बाल या ग़लत वृत्त के माप की व्याख्या करने से बच जाते हैं।

कैप्चर का क्रम

ऐप पहले दाईं आँख (OD), फिर बाईं आँख (OS) कैप्चर करता है। विश्लेषण के लिए दोनों चाहिए।

कैमरा स्रोत

हर आँख के लिए स्रोत कैमरा मोड चयनकर्ता में चुना जाता है।

गुणवत्ता-द्वार

हर फ़्रेम एक साथ पाँच कसौटियों पर जाँचा जाता है। जो चित्र पास नहीं होता, वह विश्लेषण तक नहीं पहुँचता।

लाल कम से कम एक कसौटी विफल है, और लाइव संदेश उसका नाम बताता है। एम्बर सीमा पर: थोड़ा-सा समायोजन पर्याप्त है। हरा सभी कसौटियाँ पास हैं और फ़ोटो अपने आप लिया जाता है। कैप्चर के बाद हर मोड में, मैन्युअल सहित, एक अलग “आँख नहीं है” जाँच चलती है।

रोशनी, फ़्रेमिंग, स्थिरता

• रोशनी। फैली हुई और समान। आइरिस्कोप का अपना LED वलय आदर्श है। अतिरिक्त लैंप कॉर्निया पर प्रतिबिंब जोड़ते हैं।
• फ़्रेमिंग। परितारिका को फ़्रेम की चौड़ाई का कम से कम आधा भरने दें, बीच में। फ़्रेम के किनारे के पास की पुतली विकेंद्रण की सटीकता सीधे घटाती है।
• दूरी। Dino-Lite के साथ आँख से लगभग 2–3 cm। तब तक समायोजित करें जब तक पुतली-किनारा स्पष्ट न हो जाए, क्योंकि क्षेत्रीय निष्कर्ष और P/I अनुपात उसी किनारे से मापे जाते हैं।
• स्थिरता। अपना हाथ या उपकरण टिकाएँ, और रोगी से किसी दूर के बिंदु पर नज़र टिकाने को कहें। द्वार पलक झपकने वाले फ़्रेम अपने आप अस्वीकार कर देता है।

Windows पर, पहली बार Dino-Lite जोड़ने से पहले DNVideoX ड्राइवर स्थापित करें। सेटिंग्स में पूर्ण सेंसर रिज़ॉल्यूशन कैमरे के अधिकतम (Dino-Lite Premier पर 1280×1024) पर कैप्चर करता है, कैमरा अगली बार खुलने से।

पुतली के पास प्रतिबिंब

जब कोई प्रतिबिंब पुतली-किनारे से पुतली की त्रिज्या के 20% से कम दूरी पर हो, तो ऐप परिणाम-कार्ड पर, PDF में और सहेजे गए स्कैन पर चेतावनी दिखाता है। विश्लेषण फिर भी चलता है और कुछ रोका नहीं जाता, पर उस आँख का कोई किनारा-निष्कर्ष परितारिका के बजाय रोशनी से बना हो सकता है। चेतावनी जोखिम वाले चित्रों को चिह्नित करती है। वह हर प्रभावित चित्र को नहीं पकड़ती।

फ़ोन और आयातित फ़ोटो

फ़ोन सीधा पकड़ें और आँख को फ़्रेम भरने दें। हर कैप्चर-मार्ग, आयात सहित, एक 4:3 क्रॉप चरण पर समाप्त होता है। आयातित फ़ोटो के लिए यह जितना दिखता है उससे अधिक मायने रखता है: डिटेक्टर परितारिका का किनारा फ़्रेम की चौड़ाई के निश्चित भागों पर खोजता है, इसलिए हाथ-भर दूरी से ली गई फ़ोटो, जिसके बीच में छोटी परितारिका हो, उस किनारे को खोज से बाहर कर देती है। आँख के चारों ओर क्रॉप करने से वह फिर दायरे में आ जाता है। चित्र बड़ा करने से नहीं, क्योंकि भाग वही रहता है। आप दोनों आँखें एक ही क्रिया में आयात कर सकते हैं: ऐप पहले दाईं आँख माँगता है, फिर बाईं।

स्थिर मापों को पढ़ना

दो प्रणालियाँ, जान-बूझकर

हर चित्र दो स्वतंत्र विश्लेषणों से गुज़रता है। पारंपरिक कंप्यूटर-दृष्टि वाला चरण पूर्ण रिज़ॉल्यूशन के पिक्सेल पर काम करता है और पुतली व परितारिका की सीमाएँ खोजता है। ML मॉडल परितारिका पर केंद्रित 224×224 का टुकड़ा देखता है और केवल P/I अनुपात का अनुमान लगाता है, एक अंशांकित रैखिक फ़िट (R² = 0.856) के माध्यम से। परिणाम-कार्ड बताता है कि आप जो P/I पढ़ रहे हैं वह दोनों में से किसने दिया। जहाँ दोनों असहमत होते हैं, विश्वास-अंक गिरता है, और यह असहमति अपने आप में उपयोगी जानकारी है।

P/I अनुपात (पुतली ÷ परितारिका × 100)

मिलीमीटर का अंक एक रूपांतरण है

ऐप एक अनुपात मापता है। चित्र में कोई पैमाना-संदर्भ नहीं होता, इसलिए ऐप सीधे मिलीमीटर नहीं माप सकता। हर मिलीमीटर-अंक अनुपात को मानी गई परितारिका-व्यास से गुणा करके बनता है: वयस्कों और किशोरों के लिए 12.0 mm, छोटे बच्चों के लिए कम। वास्तविक वयस्क परितारिका लगभग 10.2 से 13.0 mm की होती है। मिलीमीटर वाले स्तंभ को एक परिपाटी मानें जो परिसरों को तुलनीय बनाती है, और अनुपात को ही माप।

आयु के साथ पुतली छोटी होती जाती है, इसलिए परिणाम की तुलना एक आयु-वर्ग से भी की जाती है:

शिशुओं को छोटी मानी गई परितारिका के सापेक्ष मापा जाता है, क्योंकि नवजात की परितारिका लगभग 10 mm होती है, 12 नहीं। वयस्क मान के साथ हर शिशु की पुतली लगभग 20% बड़ी आती थी, और सामान्य शिशु अपने परिसर से ऊपर दर्ज होते थे।

क्षेत्रीय निष्कर्ष: चपटापन और उभार

पुतली-किनारे की तुलना, क्षेत्र-दर-क्षेत्र, उसकी अपनी माध्यिका त्रिज्या से की जाती है। चपटापन का अर्थ है कि उस क्षेत्र में किनारा भीतर खिंचा है। उभार का अर्थ है कि वह बाहर की ओर फूलता है। हर आँख हर प्रकार के अधिकतम चार दर्ज करती है।

हर निष्कर्ष अपना क्षेत्र, अपना घड़ी-परिसर और अपना विचलन बताता है, फिर उस क्षेत्र से जोड़ा गया संबंध, इसी क्रम में: माप व्याख्या से पहले आता है। ये संबंध ऐतिहासिक साहित्य से लिए गए शोध-आधारित सैद्धांतिक ढाँचे हैं। उभार किनारे का मापा गया विचलन है; उसका अर्थ एक परिकल्पना है।

कॉलरेट (ANW) अनुपात

दोनों आँखों के ANW अनुपातों में 10% तक का अंतर सामान्य माना जाता है। जब एक आँख स्पास्टिक और दूसरी एटोनिक हो, तो ऐप कार्यात्मक कुंठा पैटर्न चिह्नित करता है।

आकार, स्थिति और समरूपता

पुतली-विषमता की श्रेणी रूपांतरित मिलीमीटर-अंतर पर तय होती है: प्रतिशत-अंकों में P/I अंतर × 12.0 mm ÷ 100। यह केवल समान की तुलना समान से करती है। अगर एक आँख का P/I ML मॉडल से आया और दूसरी का पारंपरिक चरण से, तो तुलना दोनों के लिए पारंपरिक मान लेती है, क्योंकि मिश्रित जोड़ी दो पुतलियों के बजाय दो विधियों के बीच का अंतर मापेगी।

संकर विश्वास और श्रेणी

एक अंक कैप्चर-गुणवत्ता (20%), पारंपरिक विश्वास (35%), ML संभाव्यता (20%) और दोनों P/I मानों की सहमति (25%) को जोड़ता है। श्रेणी उसी से निकलती है: A 85% से, B 70% से, C 55% से, D उससे नीचे। तीन सीमाएँ एक अच्छे औसत को कमज़ोर हिस्सा छिपाने से रोकती हैं: कमज़ोर पारंपरिक पहचान अंक को 40% पर, ख़राब कैप्चर-गुणवत्ता 50% पर, और दोनों P/I मानों की तीव्र असहमति 35% पर रोक देती है।

पुतली का प्रकाश-प्रतिवर्त

स्थिर चित्र पुतली को एक क्षण में दिखाता है। प्रकाश-प्रतिवर्त दिखाता है कि वह कैसे प्रतिक्रिया करती है: कितनी जल्दी सिकुड़ना शुरू करती है, कितना और कितनी तेज़ी से, और कितनी जल्दी लौटती है। PLR परिणाम अपनी अलग स्क्रीन पर और इतिहास के अपने अलग टैब में दिखते हैं। उन्हें स्थिर परितारिका-विश्लेषण में नहीं मिलाया जाता, क्योंकि वे अलग माप हैं।

स्रोत

रिकॉर्डिंग

पहले कमरे में अँधेरा करें। हर रिकॉर्डिंग लगभग तीन सेकंड के अँधेरे से शुरू होती है, ताकि पुतली अँधेरे के अनुकूल आकार तक पहुँचे, फिर चमक होती है। आँख को बीच में और स्थिर रखें, और दोहराने से पहले रोगी को आराम करने दें, ताकि पुतली फिर से अनुकूलित हो सके।

हर प्राचल को अपना निर्णय मिलता है

विलंब, संकुचन, अधिकतम संकुचन-वेग और T75 पुनर्प्राप्ति, प्रत्येक की तुलना रोगी के आयु-वर्ग (18–40, 41–60, 61 और अधिक) के संदर्भ-परिसर से होती है और उसे सामान्य, सीमांत या असामान्य चिह्नित किया जाता है:

• सामान्य: संदर्भ-सीमाओं के भीतर (माध्य ± 2 SD)।
• सीमांत: उनसे बाहर, पर माध्य से 3 SD के भीतर।
• असामान्य: 3 SD से आगे।

वेग तभी चिह्नित होता है जब वह बहुत कम हो, और T75 तभी जब पुनर्प्राप्ति में बहुत समय लगे। अगर आयु दर्ज नहीं की गई, तो परिसर 18–40 वयस्क वर्ग पर लौट आते हैं, और परिणाम चुपचाप मान लेने के बजाय यह स्पष्ट बताता है। 18–40 वर्ष के वयस्कों के लिए सीमाएँ ये हैं:

रिपोर्ट में हर परिसर पर एक प्रमाण-लेबल होता है: प्रकाशित (समकक्ष-समीक्षित अध्ययन से, Bitsios et al. 1996), प्रक्षेपित (41–60 वर्ग, दो प्रकाशित वर्गों के बीच) या अनुमानित (सभी वेग और PIPR परिसर)। अनुमानित परिसर पर सीमांत या असामान्य चिह्न को परिकल्पना मानें।

mm/s में वेग हर मिलीमीटर-अंक की तरह मानी गई परितारिका-व्यास पर निर्भर है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से 11.5 mm है। विलंब, संकुचन-प्रतिशत और T75 समय या अनुपात हैं, इसलिए इस मान्यता का उन पर असर नहीं पड़ता।

फ़्रेम-दर मापी जाती है, मानी नहीं जाती

रिपोर्ट वास्तव में प्राप्त फ़्रेम-दर बताती है। जो कैमरा 30 fps का वादा करके 15 देता है, वह हर समय-आधारित माप को दोगुना बिगाड़ देता है, इसलिए ऐप वही बताता है जो उसने मापा। 30 fps पर एक फ़्रेम लगभग 33 ms का होता है, यानी एक-दो फ़्रेम से कम का विलंब-अंतर सार्थक नहीं है। विलंब-संवेदी कार्य के लिए 60–120 fps चाहिए।

श्रेणी

हर रिकॉर्डिंग को प्रतिक्रिया की शक्ति और संकेत की गुणवत्ता के आधार पर एक अक्षर-श्रेणी मिलती है। अगर 30% या अधिक फ़्रेम गुणवत्ता के कारण अस्वीकार हुए, तो श्रेणी एक अक्षर घट जाती है। D या उससे नीची श्रेणी किसी निष्कर्ष की नहीं, कैप्चर की समस्या की ओर इशारा करती है: कमरे में अँधेरा करें, अँधेरी आधार-रेखा की प्रतीक्षा करें, आँख को बीच में लाएँ, और आराम के बाद फिर रिकॉर्ड करें।

दृश्य औज़ार

परिणाम-स्क्रीन के चिप कैप्चर की गई परितारिका पर परतें चालू और बंद करते हैं। इनमें से कोई भी किसी माप को नहीं बदलता: हर माप और हर निर्यात मूल कैप्चर से गिना जाता है।

दृश्य तुलना

दृश्य तुलना दोनों परितारिकाओं को ज़ूम योग्य पैनलों में दिखाती है, नीचे द्विपक्षीय मापों के साथ। OD मिरर दाईं आँख को पलटता है ताकि दोनों नासिका-पक्ष भीतर की ओर करके दिखें, जो सामान्य द्विपक्षीय दिशा है। सिंक पैनलों को जोड़ता है, ताकि आप हर आँख का वही क्षेत्र देखें। हर पैनल उस आँख का विश्वास दिखाता है, इसलिए एक कमज़ोर कैप्चर से बनी विषमता एक कमज़ोर कैप्चर के रूप में ही दिखती है।

Research टैब

Research टैब अधिक विशिष्ट उपकरणों को पूर्ण-स्क्रीन कार्यक्षेत्र में इकट्ठा करता है, तुलनात्मक केस-अध्ययनों और शिक्षण के लिए। नियमित उपयोग में इसकी ज़रूरत नहीं पड़ती। इसकी स्वचालित पहचानें (क्रिप्ट, संकुचन-खाँचे, विषमवर्णता के खंड) सुझाव हैं: लिखने से पहले हर एक की आँख से पुष्टि करें।

इतिहास, समयरेखा और निर्यात

एक स्कैन एक डेटा-बिंदु है

हर पूरा विश्लेषण परिणाम-स्क्रीन के लोड होते ही स्थानीय डेटाबेस में लिख दिया जाता है। भूलने लायक कोई सहेजने का चरण नहीं है। स्कैन इतिहास डेस्कटॉप पर Ctrl + H से या परिणाम-स्क्रीन के बटन से खोलें। स्थिर स्कैन और PLR रिकॉर्डिंग अलग-अलग टैब में रखे जाते हैं, और कोई भी रिकॉर्ड अपने पूरे परिणाम के साथ फिर खुलता है।

सीरियल स्कैन टाइमलाइन

इतिहास के किसी रिकॉर्ड से सीरियल स्कैन टाइमलाइन उस रोगी के लिए सभी सहेजे गए स्कैनों पर छह तक शृंखलाएँ बनाती है: हर आँख के लिए P/I, दीर्घवृत्तता और संकर विश्वास। हर शृंखला चालू और बंद की जा सकती है।

असली बात थंबनेल-पट्टी है। प्रवृत्ति-रेखा में उछाल उसे बनाने वाले चित्र से बस एक क्लिक दूर है, इसलिए आप किसी कृत्रिमता को बदलाव लिखने के बजाय कृत्रिमता के रूप में पहचान लेते हैं। विश्वास को मापों के बगल में इसी कारण दिखाया जाता है: जो शृंखला अपना विश्वास गिरते हुए भी बदलती है, वह रोगी नहीं, कैप्चर के बारे में बता रही है।

निर्यात

PDF स्वतः-सहेजें डिफ़ॉल्ट रूप से बंद है। इसे सेटिंग्स में चालू करें, तो हर विश्लेषण के अंत में एक रिपोर्ट लिखी जाती है। सब कुछ स्थानीय रूप से लिखा जाता है। कुछ भी सिंक नहीं होता, इसलिए किसी रोगी के रिकॉर्ड दूसरे कंप्यूटर पर ले जाने का अर्थ है फ़ाइलें स्वयं ले जाना।

अच्छी आदतें, सीमाएँ और समस्या-निवारण

हर स्कैन के लिए एक दिनचर्या

1. नाम के साथ आयु भी दर्ज करें। वही आयु-वर्ग और PLR संदर्भ-परिसर तय करती है।
2. कमरा तैयार करें: छत की बत्तियों की चमक न हो, और रोगी के देखने के लिए एक दूर का बिंदु हो।
3. OD, फिर OS एक ही तरह कैप्चर करें: वही उपकरण, दूरी और ज़ूम।
4. सबसे पहले विश्वास-श्रेणी पढ़ें। D हो तो फिर से कैप्चर करें।
5. क्षेत्रीय निष्कर्ष पढ़ने से पहले देखें कि प्रतिबिंब-चेतावनी तो नहीं है।
6. PDF निर्यात करें और JSON उसके साथ रखें। इतिहास-रिकॉर्ड पहले से सहेजा हुआ है।

यह सॉफ़्टवेयर क्या नहीं है

• चिकित्सा-उपकरण नहीं। हर माप, चिह्न और रिपोर्ट अवलोकनात्मक और शैक्षिक है, नैदानिक निष्कर्ष नहीं।
• किसी संदर्भ-उपकरण के विरुद्ध मान्य नहीं। अभी कोई विधि-तुलना अध्ययन नहीं, कोई परीक्षण–पुनर्परीक्षण पुनरावर्तनीयता का अंक नहीं, और किसी मानक के विरुद्ध कोई संवेदनशीलता या विशिष्टता नहीं है।
• मिलीमीटर रूपांतरित होते हैं, मापे नहीं जाते। माप तो अनुपात है।
• क्षेत्र-संबंध एक सैद्धांतिक ढाँचा हैं। विचलन मापा जाता है। उसका अर्थ एक परिकल्पना है।
• बनावट-माप उपकरण-सापेक्ष हैं, और स्वचालित पहचानें आँख से पुष्टि करने लायक सुझाव हैं।

समस्या-निवारण

अभ्यास से सुझाव

• जो निष्कर्ष आपकी देखी बात से मेल न खाए, उस पर सवाल करें। किसी पर भी भरोसा करने से पहले कैप्चर और फ़िट की गई सीमाएँ देखें।
• समयरेखा को डेटा की तरह लें। वह उतनी ही भरोसेमंद है जितनी आपकी भेंट-दर-भेंट की एकरूपता।
• दोनों आँखों की समरूपता जल्दी जाँचने के लिए दृश्य तुलना में OD मिरर को सिंक के साथ उपयोग करें।
• निर्यात से पहले नोट करें। घेरा लगाए क्षेत्र वाला सहेजा PNG किसी निष्कर्ष को एक अनुच्छेद से जल्दी समझाता है।
• पहले बेहतर बनाएं, फिर हीटमैप। CLAHE संरचना दिखाता है, और हीटमैप उसके ऊपर रंजक।