[发明专利]神经疾病的检测、预测和监测方法

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收微扫视和漂移测量值；和

基于所述微扫视和漂移测量值，使用神经疾病模型确定神经疾病诊断指标的值的估计值，所述神经疾病模型将微扫视测量值与神经疾病诊断指标的值相关联。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用与对象的神经疾病诊断指标的值配对的所述对象的微扫视和漂移测量值来训练神经疾病模型的参数。

3.根据权利要求1和2中任一项所述的方法，其中微扫视测量值包括以下一项或多项：

在一时间间隔内的微扫视的数量、

在一时间间隔内的微扫视的平均数量、

在一时间间隔内的微扫视的峰值数量、

在所述时间间隔内的微扫视的原始或平均幅度、

在所述时间间隔内的微扫视的峰值幅度、

在所述时间间隔内的微扫视的速度、

在所述时间间隔内的微扫视的平均速度、

在所述时间间隔内的微扫视的峰值速度、

在所述时间间隔内的微扫视的持续时间、

在所述时间间隔内的微扫视的平均持续时间、

在所述时间间隔内的微扫视的峰值持续时间、

在所述时间间隔内的微扫视的加速度、

在所述时间间隔内的微扫视的平均加速度、

在所述时间间隔内的微扫视的峰值加速度、

原始漂移幅度、

平均漂移幅度、

峰值漂移幅度、

漂移持续时间、

垂直方向的加速度、

垂直方向的速度、

垂直方向的大小，以及

眼睛之间的上述任何动作的脱节。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述神经疾病包括以下项中的一种或多种：多发性硬化症(MS)、帕金森氏病、阿尔茨海默氏病、路易体痴呆、额颞痴呆、克雅氏病、血管性痴呆、Wernicke-Korsakoff综合征、肌萎缩性侧索硬化症(ALS)、神经精神疾病、亨廷顿氏病、脑损伤、创伤性脑损伤、轻度脑外伤、脑震荡、痉挛失序症、小脑性共济失调、癫痫、周围神经病、运动障碍、脱髓鞘疾病、脑部感染、中风，以及脑肿瘤和脊髓肿瘤。

5.根据权利要求1所述的方法，其中诊断指标的值对应于以下至少一项的值：扩展的残疾状况量表(EDSS)分数、多发性硬化症功能综合(MSFC)分数、原始符号数字模态测试(SDMT)分数、SDMT平均分数、原始九孔柱测试优势分数、九孔柱测试优势平均分数、原始九孔柱测试非优势分数、九孔柱测试非优势平均分数、疲劳调查分数、总体疲劳指数(GFI)分数、功能系统分数(FSS)、节奏听觉序列加法测试(PASAT)分数、病灶数、病变部位、病灶负荷、用户大脑萎缩的百分比、用户脊髓萎缩的百分比、完成25英尺步行的时间分数、血清衍生的炎症标记物分数、血液衍生的炎症标记物、步数、光学相干断层扫描(OCT)视网膜层厚度和血管造影信息、视觉诱发电位(VEP)时间/潜伏期、认知分数、情绪测试分数、脑震荡后立即评估和认知测试(ImPACT)分数、运动脑震荡评估工具(SCAT)分数，以及前庭眼运动筛查(VOMS)分数。

6.根据权利要求1所述的方法，其中接收多个微扫视测量值，所述方法进一步包括：

确定在多个微扫视测量值中是否存在模式。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述模式是方波急跳模式、方波急跳训练模式、眼球震颤、眼扑模式、眼震颤模式和核间眼肌麻痹模式中的至少一种。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，神经疾病诊断指标的值的确定还基于所确定的模式。

9.根据权利要求6或7所述的方法，其中，神经疾病诊断指标的值的确定基于所确定的模式和神经疾病模型，所述神经疾病模型将模式与神经疾病诊断指标的值相关联。