PupilMetrics Research 아카데미

소개와 설정

앱 소개

PupilMetrics Research는 두 눈을 촬영하고 정지 상태의 동공을 홍채와 비교해 측정합니다. 동공–홍채 비(P/I), 동공의 모양과 위치, 자율신경환(ANW), 그리고 동공연 자체의 모양입니다. 별도의 PLR 모드는 빛의 섬광에 대한 동공 반응을 기록합니다. 모든 결과는 기기에 저장되므로 다음 방문 때 이번 결과와 비교할 수 있습니다.

이 앱은 임상가를 위한 연구·교육 도구입니다. 의료기기가 아닙니다. FDA 승인이나 CE 마크 또는 그에 준하는 인증이 없으며, 앱이 보여 주는 어떤 내용도 진단이 아닙니다. 수치는 사용자가 해석하고, 임상 판단도 사용자가 내립니다.

라이선스

라이선스 화면에서 무료 체험 시작을 클릭하거나, 키를 붙여 넣고 라이선스 활성화를 클릭하십시오. 활성화할 때 licenses.cnri.edu에 한 번 접속해 키를 이 컴퓨터에 묶고, 그 뒤로는 오프라인으로 작동합니다. 실패한 촬영은 체험 분석 20회에 포함되지 않습니다. iOS에서는 키가 아니라 앱 안에서 구매합니다.

스캔 흐름

환자 양식에는 이름, 나이, 성별을 입력합니다. 주 증상과 기관 이름은 선택 사항이며, 기관 이름은 세션 사이에 기억됩니다. 나이는 신중하게 입력하십시오. 동공을 비교할 연령대와 PLR의 기준 범위가 나이로 정해지기 때문입니다.

데스크톱 단축키

제목 표시줄의 설정 아이콘은 모든 화면에서 쓸 수 있습니다. 기관 이름, 언어(20개 로캘), 카메라와 PDF 옵션이 들어 있습니다.

쓸 만한 영상 얻기

미심쩍은 결과는 거의 모두 영상에서 비롯됩니다. 흔들린 촬영은 빈 수치를 내놓지 않습니다. 그럴듯하지만 틀린 수치를 내놓으니 더 나쁩니다. 촬영에 2분을 더 쓰면 반사, 속눈썹, 엉뚱한 원을 잰 값을 해석하는 일을 피할 수 있습니다.

촬영 순서

앱은 우안(OD)을 먼저, 이어서 좌안(OS)을 촬영합니다. 분석에는 두 눈이 모두 필요합니다.

카메라 촬영원

소스는 카메라 모드 선택에서 눈마다 고릅니다.

품질 관문

모든 프레임은 다섯 기준으로 동시에 검사됩니다. 통과하지 못한 영상은 분석으로 넘어가지 않습니다.

빨강 기준 중 하나 이상을 통과하지 못했으며, 실시간 메시지가 그 기준을 알려 줍니다. 호박색 경계선입니다. 조금만 조정하면 됩니다. 초록 모든 기준을 통과했고 사진이 자동으로 촬영됩니다. 촬영 후에는 수동을 포함한 모든 모드에서 별도의 “눈이 아님” 검사가 실행됩니다.

조명, 구도, 안정

• 조명. 확산되고 고른 빛. 홍채경 자체의 LED 링이 이상적입니다. 조명을 더하면 각막 반사가 늘어납니다.
• 구도. 홍채가 프레임 너비의 절반 이상을 차지하고 가운데 오게 하십시오. 프레임 가장자리에 가까운 동공은 편심 정확도를 곧바로 떨어뜨립니다.
• 거리. Dino-Lite로는 눈에서 약 2–3 cm. 동공연이 선명해질 때까지 조정하십시오. 구역 소견과 P/I 비가 바로 이 가장자리에서 측정되기 때문입니다.
• 안정. 손이나 기기를 받치고, 환자에게 먼 한 점을 바라보게 하십시오. 깜박인 프레임은 관문이 스스로 거부합니다.

Windows에서는 Dino-Lite를 처음 연결하기 전에 DNVideoX 드라이버를 설치하십시오. 설정의 전체 센서 해상도는 다음에 카메라를 열 때부터 카메라의 최대 해상도(Dino-Lite Premier에서는 1280×1024)로 촬영합니다.

동공 근처의 반사

반사가 동공연에서 동공 반지름의 20%보다 가까이 있으면, 앱은 결과 카드, PDF, 저장된 스캔에 경고를 표시합니다. 분석은 그대로 진행되고 아무것도 숨겨지지 않지만, 그 눈의 가장자리 소견은 홍채가 아니라 빛 때문에 생겼을 수 있습니다. 경고는 위험이 있는 영상에 표시를 할 뿐, 영향을 받은 영상을 모두 잡아내지는 못합니다.

휴대전화와 가져온 사진

휴대전화는 세로로 들고 눈이 프레임을 채우게 하십시오. 가져오기를 포함한 모든 촬영 경로는 4:3 자르기 단계로 끝납니다. 가져온 사진에서는 이것이 보기보다 중요합니다. 검출기는 프레임 너비의 정해진 비율 위치에서 홍채 가장자리를 찾기 때문에, 팔을 뻗어 찍은 사진처럼 가운데에 작은 홍채가 있으면 그 가장자리가 탐색 범위 밖으로 나갑니다. 눈 주위를 자르면 범위 안으로 돌아옵니다. 영상을 확대하면 비율이 그대로이므로 돌아오지 않습니다. 두 눈을 한 번에 가져올 수 있습니다. 앱이 우안, 이어서 좌안을 요청합니다.

정적 측정값 읽기

두 파이프라인, 의도적으로

모든 영상은 두 가지 독립적인 분석을 거칩니다. 고전적 컴퓨터 비전 과정은 전체 해상도의 픽셀로 동공과 홍채의 경계를 찾습니다. ML 모델은 홍채를 중심으로 한 224×224 조각을 보고, 보정된 선형 적합(R² = 0.856)을 통해 P/I 비만 예측합니다. 지금 읽는 P/I가 둘 중 어디에서 나왔는지는 결과 카드에 표시됩니다. 둘이 어긋나면 신뢰도가 떨어지며, 그 불일치 자체가 쓸모 있는 정보입니다.

P/I 비(동공 ÷ 홍채 × 100)

밀리미터 값은 환산값입니다

앱이 측정하는 것은 비입니다. 영상에는 축척 기준이 없으므로 앱은 밀리미터를 직접 측정할 수 없습니다. 밀리미터 수치는 모두 비에 가정한 홍채 지름을 곱한 값입니다. 성인과 10대는 12.0 mm, 어린 아이는 그보다 작습니다. 실제 성인의 홍채는 약 10.2~13.0 mm입니다. 밀리미터 열은 구간을 비교할 수 있게 해 주는 약속으로 보고, 측정값은 비라고 생각하십시오.

동공은 나이가 들수록 작아지므로, 결과는 연령대와도 비교됩니다.

영아는 더 작게 가정한 홍채로 측정합니다. 신생아의 홍채는 12 mm가 아니라 약 10 mm이기 때문입니다. 성인 값을 쓰면 영아의 동공이 모두 약 20% 크게 나와, 정상 영아가 구간보다 높게 보고되었습니다.

구역 소견: 편평화와 돌출

동공연은 구역마다 자신의 중앙값 반지름과 비교됩니다. 편평화는 그 구역에서 동공연이 안쪽으로 당겨져 있다는 뜻입니다. 돌출은 바깥쪽으로 부풀어 있다는 뜻입니다. 각 눈은 종류별로 최대 네 개까지 보고합니다.

각 소견은 구역, 시계 방향 범위, 편차를 먼저 밝히고, 그다음에 그 구역에 붙은 연관성을 밝힙니다. 이 순서에는 의미가 있습니다. 측정이 해석보다 먼저입니다. 연관성은 역사적 문헌에서 나온 연구 기반의 이론적 틀입니다. 돌출은 동공연의 측정된 편차이며, 그 의미는 가설입니다.

자율신경환(ANW) 비

두 눈의 ANW 비 차이가 10%까지면 정상으로 봅니다. 한쪽 눈이 경련성이고 다른 쪽이 이완성이면, 앱은 기능적 좌절 패턴을 표시합니다.

모양, 위치, 대칭

동공부동은 환산한 밀리미터 차이로 등급을 매깁니다. 퍼센트포인트 단위의 P/I 차이 × 12.0 mm ÷ 100입니다. 같은 것끼리만 비교합니다. 한쪽 눈의 P/I는 ML 모델에서, 다른 쪽은 고전적 과정에서 나왔다면, 비교에는 두 눈 모두 고전적 값을 씁니다. 섞인 쌍은 두 동공이 아니라 두 방법의 차이를 재게 되기 때문입니다.

하이브리드 신뢰도와 등급

하나의 점수가 촬영 품질(20%), 고전적 신뢰도(35%), ML 타당성(20%), 두 P/I 값의 일치도(25%)를 합칩니다. 등급은 여기서 정해집니다. A는 85% 이상, B는 70% 이상, C는 55% 이상, D는 그 미만입니다. 세 가지 상한이 있어, 평균이 좋아도 약한 부분이 가려지지 않습니다. 고전적 검출이 약하면 점수는 40%, 촬영 품질이 나쁘면 50%, 두 P/I 값이 크게 어긋나면 35%로 제한됩니다.

동공 대광반사

정지 영상은 한순간의 동공만 보여 줍니다. 대광반사는 동공이 어떻게 반응하는지 보여 줍니다. 얼마나 빨리 수축하기 시작하는지, 얼마나 크게 얼마나 빨리 수축하는지, 얼마나 빨리 회복하는지입니다. PLR 결과는 전용 화면과 기록의 전용 탭에 표시됩니다. 서로 다른 측정이므로 정적 홍채 분석과 합쳐지지 않습니다.

소스

기록

먼저 방을 어둡게 하십시오. 각 기록은 약 3초간의 어둠으로 시작해, 동공이 암순응한 크기에 이른 뒤 섬광이 터집니다. 눈을 가운데에 두고 움직이지 않게 하며, 반복하기 전에 환자가 쉬도록 해 동공이 다시 순응하게 하십시오.

매개변수마다 따로 내리는 판정

잠복기, 수축률, 최대 수축 속도, T75 회복은 각각 환자 연령대(18–40, 41–60, 61세 이상)의 기준 범위와 비교되어 정상, 경계, 비정상 중 하나로 표시됩니다.

• 정상: 기준 범위 안(평균 ± 2 SD).
• 경계: 범위 밖이지만 평균에서 3 SD 이내.
• 비정상: 3 SD를 넘음.

속도는 너무 느릴 때만, T75는 회복이 너무 오래 걸릴 때만 표시됩니다. 나이를 입력하지 않으면 범위는 18–40 성인 구간으로 돌아가며, 조용히 기본값을 쓰는 대신 결과에 그 사실을 밝힙니다. 18–40세 성인의 범위는 다음과 같습니다.

각 범위에는 보고서에서 근거 표시가 붙습니다. 발표(동료 심사 연구 Bitsios et al. 1996에서 가져옴), 보간(발표된 두 구간 사이의 41–60 구간), 추정(속도와 PIPR의 모든 범위)입니다. 추정 범위에 붙은 경계나 비정상 표시는 가설로 다루십시오.

mm/s 단위의 속도는 모든 밀리미터 수치와 마찬가지로 가정한 홍채 지름에 달려 있으며, 기본값은 11.5 mm입니다. 잠복기, 수축률, T75는 시간이나 비이므로 이 가정의 영향을 받지 않습니다.

프레임 속도는 가정하지 않고 측정합니다

보고서에는 실제로 달성한 프레임 속도가 적힙니다. 30 fps를 내세우면서 15밖에 내지 못하는 카메라는 시간 기반 지표를 모두 두 배로 어긋나게 하므로, 앱은 측정한 값을 보고합니다. 30 fps에서 프레임 하나는 약 33 ms이므로, 한두 프레임보다 작은 잠복기 차이는 의미가 없습니다. 잠복기에 민감한 작업에는 60–120 fps가 필요합니다.

등급

각 기록에는 반응의 세기와 신호 품질에 따라 문자 등급이 붙습니다. 프레임의 30% 이상이 품질 문제로 제외되면 등급이 한 단계 내려갑니다. D 이하의 등급은 소견이 아니라 촬영 문제를 가리킵니다. 방을 어둡게 하고, 어둠 속 기준선을 기다리고, 눈을 가운데에 맞춘 뒤, 쉬었다가 다시 기록하십시오.

시각 도구

결과 화면의 칩은 촬영한 홍채 위의 오버레이를 켜고 끕니다. 어느 칩도 측정값을 바꾸지 않습니다. 모든 지표와 내보내기는 원본 촬영에서 계산됩니다.

시각적 비교

시각적 비교는 두 홍채를 확대 가능한 패널에 나란히 놓고, 아래에 양안 지표를 보여 줍니다. OD 미러는 우안을 좌우 반전해 두 눈이 모두 코 쪽을 안쪽으로 향하게 하며, 이것이 양안 비교의 일반적인 방향입니다. 동기화는 두 패널을 연동해 각 눈의 같은 영역을 보게 합니다. 패널마다 그 눈의 신뢰도가 표시되므로, 질 낮은 촬영 한 장 때문에 생긴 비대칭은 질 낮은 촬영 한 장으로 드러납니다.

Research 탭

Research 탭은 비교 사례 연구와 교육을 위한 더 전문적인 도구를 전체 화면 작업 공간에 모아 둡니다. 일상적인 사용에는 필요하지 않습니다. 자동 검출(음와, 수축 고랑, 홍채 이색 부채꼴)은 후보일 뿐입니다. 기록하기 전에 하나하나 눈으로 확인하십시오.

기록, 타임라인, 내보내기

스캔 한 번은 데이터 점 하나

완료된 분석은 결과 화면의 로딩이 끝나는 즉시 로컬 데이터베이스에 기록됩니다. 잊어버릴 저장 단계가 없습니다. 스캔 기록은 데스크톱에서 Ctrl + H로, 또는 결과 화면의 버튼으로 엽니다. 정적 스캔과 PLR 기록은 별도의 탭에 보관되며, 어떤 기록이든 전체 결과와 함께 다시 열립니다.

연속 스캔 타임라인

기록에서 여는 연속 스캔 타임라인은 그 환자의 저장된 모든 스캔에 걸쳐 최대 여섯 계열을 그립니다. 각 눈의 P/I, 타원도, 하이브리드 신뢰도입니다. 계열마다 켜고 끌 수 있습니다.

핵심은 썸네일 띠입니다. 추세선의 급등은 그것을 만든 영상에서 클릭 한 번 거리에 있으므로, 변화로 적기 전에 인공물을 인공물로 알아볼 수 있습니다. 신뢰도를 지표 옆에 그리는 이유도 같습니다. 신뢰도가 떨어지는 동안 움직이는 계열은 환자가 아니라 촬영에 대해 말하고 있습니다.

내보내기

PDF 자동 저장은 기본적으로 꺼져 있습니다. 설정에서 켜면 분석이 끝날 때마다 보고서가 기록됩니다. 모든 것은 로컬에 기록됩니다. 아무것도 동기화되지 않으므로, 환자 기록을 다른 컴퓨터로 옮기려면 파일을 직접 옮겨야 합니다.

좋은 습관, 한계, 문제 해결

스캔마다 지키는 순서

1. 이름과 함께 나이도 입력하십시오. 연령대와 PLR 기준 범위가 나이로 정해집니다.
2. 방을 준비하십시오. 천장 조명의 눈부심을 없애고, 환자가 바라볼 먼 한 점을 마련합니다.
3. OD, 이어서 OS를 같은 방식으로 촬영하십시오. 같은 기기, 같은 거리, 같은 확대 배율입니다.
4. 신뢰도 등급부터 읽으십시오. D면 다시 촬영합니다.
5. 구역 소견을 읽기 전에 반사 경고가 있는지 확인하십시오.
6. PDF를 내보내고 JSON을 함께 보관하십시오. 기록 항목은 이미 저장되어 있습니다.

이 소프트웨어가 아닌 것

• 의료기기가 아닙니다. 모든 측정, 플래그, 보고서는 관찰과 교육을 위한 것이며 진단적 결론이 아닙니다.
• 기준 기기에 대해 검증되지 않았습니다. 방법 비교 연구, 검사–재검사 반복성 수치, 기준 표준에 대한 민감도나 특이도가 아직 없습니다.
• 밀리미터는 측정이 아니라 환산입니다. 측정값은 비입니다.
• 구역 연관성은 이론적 틀입니다. 편차는 측정되지만, 그 의미는 가설입니다.
• 질감 지표는 기기에 따라 달라지며, 자동 검출은 눈으로 확인해야 할 제안입니다.

문제 해결

현장의 팁

• 눈으로 본 것과 어긋나는 소견은 의심하십시오. 어느 쪽을 믿기 전에 촬영 영상과 맞춘 경계를 확인하십시오.
• 타임라인을 데이터로 다루십시오. 그 신뢰성은 방문마다 얼마나 일관되게 촬영하느냐에 달려 있습니다.
• OD 미러와 동기화를 함께 쓰면 시각적 비교에서 두 눈의 대칭을 빠르게 살필 수 있습니다.
• 내보내기 전에 주석을 다십시오. 영역에 동그라미를 친 PNG는 한 문단보다 빨리 소견을 설명합니다.
• 대비 향상 다음에 열지도. CLAHE는 구조를 보여 주고, 열지도는 그 위의 색소를 보여 줍니다.