ハイライト
本研究は、高解像度の3D顔面形状と高度な機械学習アルゴリズムを用いて、顔面神経麻痺（facial nerve palsy, FNP）の重症度を客観的に定量化する、拡張性の高いスマートフォンベース手法を提示し、病側を考慮したHouse-Brackmann（HB）分類の高精度判定と最先端の臨床スクリーニングを実現した。
変位、速度、加速度、ならびに非対称性の特徴量を用いた連続的HBスコア予測は、高い相関（Spearmanのρ＝0.935）と低い誤差率を示し、人手による評価の分解能を上回るとともに、軽微な残存非対称性も検出した。
