Cuantificación del grado de parálisis facial mediante algoritmos basados en tracking facial

Abstract

La parálisis facial afecta entre 15 a 40 casos por cada 100.000 personas en la población mundial. De estos, el 50% corresponde a parálisis de Bell. Esta patología es un tipo de parálisis de origen desconocido (parálisis idiopática) con posibilidad de rehabilitación. Este tipo de parálisis es la causa más frecuente de la parálisis facial parcial. En la actualidad existen métodos clínicos de graduación del nivel de parálisis facial que tienen la desventaja de ser subjetivos, ambiguos y ofrecer una graduación discreta. Se han hecho trabajos para objetivar la graduación con el apoyo computacional constituyendo métodos de graduación no clínicos, que resultan más objetivos y precisos, pero con la desventaja de que requieren marcadores visuales, mucho tiempo de preparación o son de difícil uso, lo que limita su aplicación en entornos clínicos. Esta tesis busca proponer un nuevo método de graduación de la parálisis facial parcial basado en un algoritmo de tracking facial automático sin marcadores ni preparación previa y validarlo computacionalmente.Se propone un nuevo método de graduación no clínica que detecta expresiones faciales asimétricas utilizando un modelo paramétrico tridimensional modificado para dar soporte a las expresiones faciales asimétricas. Este se basa en un algoritmo diseñado para realizar tracking facial que detecta expresiones faciales simétricas, sin la ayuda de marcadores, basado en un modelo tridimensional paramétrico que codifica rostros y expresiones faciales simétricas. El algoritmo de tracking facial del método propuesto es comparado con el algoritmo original, presentando un tracking de calidad similar. También es comparado con un sistema de seguimiento cinemático con marcadores ópticos pasivos, con una diferencia promedio entre un marcador pasivo y un punto del modelo de 1,03 mm (d.s. 0,91 mm). El método propuesto es validado utilizando vídeos de personas con graduación de parálisis facial en escala de House-Brackmann (una persona por cada grado de parálisis, la escala cuenta con seis grados), proponiendo una equivalencia entre el resultado del tracking facial y la escala House-Brackmann. Finalmente, el método propuesto se evalúa de manera preliminar con tres pacientes chilenos con parálisis facial parcial con graduación desconocida, determinando un grado de parálisis coherente con la literatura. Si bien esta última evaluación no es concluyente estadísticamente, deja abierta la posibilidad de un futuro desarrollo de software y a una validación clínica del algoritmo propuesto.

Facial paralysis affects between 15 and 40 cases per 100,000 people in the world population. Of these, 50% corresponds to Bell's palsy. This pathology is a type of paralysis of unknown origin (idiopathic paralysis) with the possibility of rehabilitation. This is the most common cause of unilateral facial paralysis. Currently, there are clinical graduation methods of the level of facial paralysis that have the disadvantages of: being subjective, ambiguous and to deliver a discrete graduation. Previous work has been done to make graduation objective using computer algorithms, the so-called non-clinical graduation methods, which are more objective and precise. Non-clinical methods have the disadvantage that they require visual markers, extensive preparation time, and are difficult to use, all of which limits their application in clinical environments. This thesis aims to propose a new method of graduation of partial facial paralysis based on an automatic facial tracking algorithm without markers or previous preparation and computationally validate it. A new non-clinical graduation method is proposed. This method modifies an existing previous algorithm designed to perform facial tracking that detects symmetrical facial expressions, without the help of markers, based on a parametric three-dimensional model that encodes faces and symmetrical facial expressions. The proposed method detects asymmetric facial expressions using a modified three-dimensional parametric model to support asymmetric facial expressions. The facial tracking algorithm of the proposed method is compared with the original algorithm, presenting similar tracking quality, and compared to a cinematic tracking system with passive markers, showing an average difference of 1.03 mm (d.s.0.91 mm) between one passive marker and one point of the model. A validation using videos of people with graduation of facial paralysis in House-Brackmann scale is presented (one person for each degree of paralysis, the scale has six degrees), proposing an equivalence of facial tracking with House-Brackmann scale. Finally, the proposed algorithm is preliminarily evaluated with three Chilean patients with partial facial paralysis presenting an unknown graduation, determining a degree of paralysis consistent with the literature. Although the presented evaluations are not statistically conclusive in a clinical context, it leaves open the possibility of future software development and a clinical validation of the proposed algorithm.