客观的基于计算机化视频的眼睑痉挛严重程
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目的：使用现代面部表情软件，比较眼睑痉挛严重程度与从患者视频中自动测量的非自愿闭眼的临床评分量表。
方法：我们评估了肌张力障碍联盟自然史和生物储存库研究中50名眼睑痉挛患者的标准化临床检查的视频记录。眼睛闭合是用称为计算机表情识别工具箱（CERT）的软件逐帧测量的。将闭上眼时间的比例与3种常用的临床评分量表进行了比较：Burke-Fahn-Marsden肌张力障碍评分量表，全球肌张力障碍评分量表和Jankovic评分量表。
结果：CERT能够可靠地找到面部，并且其闭眼测量与所有临床严重程度评分相关（Burke-FahnMarsdenDystoniaRatingScale，GlobalDystoniaRatingScale和JankovicRatingScale分别为Spearmanr50.56，0.52和0.56，均为p＜0.）。
结论：结果表明，CERT与传统临床评分量表具有收敛有效性，可以与视频记录一起使用，以自动客观地测量眼睑痉挛症状的严重程度。与肌电图和运动学不同，CERT只需要传统的视频记录，因此可以更容易地用于临床。
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霍华德休斯医学研究所，索尔克生物研究所，加利福尼亚大学，伦敦大学学院，圣路易斯华盛顿大学医学院，埃默里大学，NIH
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