Návrh a implementace aplikace pro optimalizaci klinického hodnocení výsledků měření prostřednictvím pupilometru

Abstract

Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací desktopové aplikace pro správu a opakovaný přístup k retrospektivním datům získaným z měření pomocí pupilometru NPi-200 od firmy NeurOptics. Tento přístroj se využívá v rámci standardních postupů na Klinice anesteziologie, resuscitace a intenzivní medicíny 1. LF UK a ÚVN, kde umožňuje klinickým lékařům měřit velikost a reaktivitu zornic u hospitalizovaných pacientů, u nichž je indikace k provedení neurologického vyšetření zornic. Jedná se o neinvazivní vyšetření, při kterém se využívá infračervené záření k objektivnímu a přesnému měření řady dynamických pupilárních proměnných (včetně procenta zúžení zornice, latence, rychlosti konstrikce a rychlosti dilatace), které lze následně integrovat do algoritmu pro výpočet neurologického pupilárního indexu (NPi). Výsledná aplikace umožňuje lékařskému personálu import těchto číselných dat z pupilometru do počítače, jejich export, vizualizaci a také anotaci. Aplikace také poskytuje statistické údaje s grafickou vizualizací a umožňuje uživateli vytvořit databázi z importovaných dat pacientů. Všechna poskytnutá retrospektivní data pacientů jsou anonymizována a rodná čísla pacientů, která slouží jako ID měřícího nástavce, jsou nahrazena novým unikátním ID. Zatímco klinické hodnocení pupilárního světelného reflexu může být ovlivněno sedací, analgetiky a dalšími fyziologickými proměnnými, automatická pupilometrie byla vyvinuta pro lepší kvantifikaci zornicové funkce a poskytuje cenné prognostické informace. Tato práce si klade za cíl pomoci s lepší validací a interpretací získaných dat, což by mohlo přispět k rozvoji nástrojů pro efektivní a přesnou analýzu zornicových reakcí. To může výrazně přispět ke zlepšení diagnostických a léčebných postupů v neurologii a intenzivní medicíně.

The thesis deals with the design and implementation of a desktop application for the management of and repeated access to the retrospective data obtained from the pupillometer NPi-200 from NeurOptics. This device is used as part of standard procedures at the Department of Anesthesiology, Resuscitation and Intensive Care Medicine of the First Faculty of Medicine of the Charles University and the Central Military Hospital, where it allows clinicians to measure pupil size and reactivity in hospitalized patients with indications to perform a neurological examination of the pupils. It is a non-invasive examination that uses infrared radiation to objectively and accurately measure a number of dynamic pupillary variables (including percentage pupil constriction, latency, constriction rate and dilation rate), which can then be integrated into an algorithm for calculating the neurological pupillary index (NPi). The resulting application allows medical staff to load this numerical data from the pupillometer to a computer, export, visualize and annotate them. The application also provides statistical data with graphical visualization and allows the user to create a database from the imported patient data. All provided retrospective patient data is anonymized and the patients' birth numbers, which serve as the ID of the measuring attachment, are replaced by a new unique ID. While clinical assessment of pupillary light reflex may be influenced by sedation, analgesia, and other physiological variables, automated pupillometry was developed to better quantify pupillary function and provide valuable prognostic information. This work aims to help with better validation and interpretation of the obtained data, which could contribute to the development of tools for efficient and accurate analysis of pupillary responses. This may contribute significantly to the improvement of diagnostic and therapeutic procedures in neurology and intensive care medicine.