基于计算机视觉的帕金森病早期诊断新突破：自动眼睑运动分析揭示多巴胺能系统损伤

本研究针对帕金森病（PD）早期诊断缺乏客观生物标志物的难题，开发了基于单目摄像头的自动眼睑运动分析系统。通过分析120例初诊PD患者和55例健康对照的14项眼睑运动指标，发现38%PD患者存在眨眼频率降低（p<0.001）、睑裂僵硬度增加（p<0.001）等特征，其分类模型在盲测集AUC达0.81。该技术首次证实眨眼行为与纹状体多巴胺转运体（DAT-SPECT）结合率显著相关（r=0.35），为PD早期筛查提供了可量化、低成本的新型工具。

　　

帕金森病（Parkinson's disease, PD）作为第二大神经退行性疾病，其早期诊断始终面临重大挑战。传统诊断依赖主观的临床评估，而特征性运动症状出现时，患者黑质多巴胺能神经元往往已丧失60%以上。其中，眼睑运动异常——包括眨眼频率下降、睑裂僵直等表现——虽早在19世纪就被James Parkinson描述为"面具脸"的核心特征，但长期以来缺乏客观量化手段。现有眼电图（EOG）等检测方法需复杂设备且侵入性强，临床普及困难。更关键的是，眼睑运动涉及基底神经节-皮质-脑干多重神经环路，其与多巴胺能系统损伤的具体关联机制尚未明确，这极大限制了其作为生物标志物的应用价值。

捷克布拉格总医院神经科联合多学科团队在《npj Parkinson's Disease》发表的研究，首次将计算机视觉技术与深度学习相结合，开发出基于普通摄像头的自动化眼睑运动分析系统。研究纳入120例未用药的初诊PD患者和55例健康对照，通过30fps单目摄像头采集自发语言时的眼睑运动数据，采用Mediapipe FaceMesh算法提取478个面部特征点，创新性地构建了14项量化指标，涵盖眨眼时序特征（如眨眼频率、间隔变异度）、眼睑运动学（如睑裂刚度、振幅变异性）及对称性评估三大维度。所有患者均接受统一帕金森病评定量表（MDS-UPDRS III）临床评估和多巴胺转运体单光子发射计算机断层扫描（DAT-SPECT）成像。

主要技术方法包括：1）基于面部标志点追踪的眨眼检测算法，通过眼宽高比（EAR）动态变化识别眨眼事件；2）非参数统计方法计算14项眼睑运动标记物；3）逻辑回归模型构建PD分类器；4）DAT-SPECT半定量分析纹状体特定结合率（SBR）。

【Participants】
队列特征显示PD组平均MDS-UPDRS III评分29.0±11.8，蒙特利尔认知评估（MoCA）24.9±3.8，显著差于对照组（p<0.01）。DAT-SPECT显示患者后壳核平均SBR仅1.02±0.30，提示明显多巴胺能神经元缺失。

【Intra-individual variability】
30秒视频片段的重测分析显示，除相对眨眼间隔变异度外，所有标记物均保持高度一致性（p<0.001），证实方法可靠性。

【Between-group differences】
关键发现包括：PD组眨眼频率降低5.21个标准差（z=-5.21），眨眼间隔延长4.46个标准差（z=4.46），睑裂刚度增加4.91个标准差（z=-4.91）。值得注意的是，3.3%PD患者反而表现异常高眨眼频率，提示疾病异质性。

【PD diagnostic sensitivity】
五指标组合模型（眨眼间隔、持续时间变异度、振幅变异度及双侧不对称性）在训练集AUC达0.79，盲测集提升至0.81，特异性高达90.9%。自动分析识别出38.1%PD患者存在异常眨眼行为，与临床评估的眨眼频率计数高度相关（r=0.95）。

【Relation to clinical parameters】
眨眼频率与MDS-UPDRS III总分（r=-0.37）、面部表情项目3.2分（r=-0.40）显著负相关。更突破性的发现是，眨眼频率与后壳核DAT-SPECT结合率呈正相关（r=0.35），睑裂刚度与整体壳核SBR相关性达0.30，首次建立眼睑运动参数与多巴胺能损伤的定量关系。

这项研究的意义在于三方面突破：技术上，将复杂神经功能评估转化为30美元摄像头即可实现的自动化检测；临床上，证实眼睑运动标记物对早期PD具有72.9%的识别准确率；机制上，揭示眨眼异常与壳核（特别是后部）多巴胺能缺失的特异性关联。研究者特别指出，睑裂刚度这一新指标可能反映PD特有的"上游面部运动减少"现象，为理解面部运动障碍（hypomimia）提供了新视角。

局限性包括样本限于高加索人群，且未纳入其他基底 ganglia 疾病对照。未来研究可拓展至进行性核上性麻痹（PSP）等多系统萎缩疾病鉴别诊断。该成果为开发PD数字化生物标志物工具箱提供了关键组件，其技术框架也可迁移至其他运动障碍疾病的评估中。正如作者强调，这种"无接触神经检查"范式，或将重塑神经退行性疾病的早期筛查模式。