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J-GLOBAL ID：201702219138389614   整理番号：17A0373523

画像ベース診断推論過程における知覚技能を特性化するためのモデリング眼球運動パターン【Powered by NICT】

Modeling eye movement patterns to characterize perceptual skill in image-based diagnostic reasoning processes

著者 (5件)： Li Rui (Golisano College of Computing and Information Science, Rochester Institute of Technology, 1 Lomb Memorial Drive Rochester, NY 14623, USA) ,  Shi Pengcheng (Golisano College of Computing and Information Science, Rochester Institute of Technology, 1 Lomb Memorial Drive Rochester, NY 14623, USA) ,  Pelz Jeff (Golisano College of Computing and Information Science, Rochester Institute of Technology, 1 Lomb Memorial Drive Rochester, NY 14623, USA) ,  Alm Cecilia O. (Golisano College of Computing and Information Science, Rochester Institute of Technology, 1 Lomb Memorial Drive Rochester, NY 14623, USA) ,  Haake Anne R. (Golisano College of Computing and Information Science, Rochester Institute of Technology, 1 Lomb Memorial Drive Rochester, NY 14623, USA)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 151  ページ： 138-152  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 専門家は,位置,知覚的組織化,同定,専門知識のドメインに特異的な画像におけるオブジェクトの分類の顕著な能力を持っている。本論文では,専門知識特異的グループを示し典型的および特異的な観覧行動を発見するための階層的確率的フレームワークを提案した。これらパターン化眼球運動挙動を通して,著者らは,その眼球運動は医用画像の診断推論過程で記録した被験者からのドメイン固有知識と知覚技術を引き出すことができた。専門家の眼球運動パターンの解析複雑な認知推論タスクを解決するために生かす認知戦略への洞察を提供する。レベルが異なる被験者またはない訓練(十一がん皮膚科医,訓練および大学生十三名四皮膚科医)の三群からの眼球運動と言語叙述的データの両方を収集するために実施した実験は50写真皮膚画像を調べ,記述した。は各被験者の眼球運動配列内および三群間で複数の被験者による共有発見された眼球運動パターンを捕捉し識別する階層的確率過程を記述するために隠れMarkovモデルを使用した。転写された言語物語における思考の診断概念単位の独立した専門家の注釈は,発見された眼球運動パターンと時間整列したパターンの意味の解釈に役立った。思考単位への眼球運動パターンをマッピングすることにより,画像を解析しながら,それらの推論と知覚過程の視覚・言語要素間の関係を明らかにし,これらの被験者は彼らの挙動を変化させた方法を示した。も推定した眼球運動パターンは類似の時間的および空間的特性の基を特性化し,多重画像間で示した一般的に特徴的な眼球運動パターンのサブセットを特定することを示した。これら眼球運動パターンの発生の組合せに基づいて,著者らは専門家の観察戦略新しい方法での観点から画像を分類することができた。各カテゴリーにおいて,画像は同様の病変分布と構成を共有している。著者らの結果は,医師の診断観覧行動と思考過程の代表的な,マルチモーダルデータとモデリングである医師の認知戦略だけでなく,医用画像理解への洞察を得るために実現可能で有益なことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 大学生 ,  隠れMarkovモデル ,  医用画像 ,  *キャラクタリゼーション ,  確率モデル ,  パターン形成 ,  医師 ,  *モデリング ,  *眼球 ,  *画像 ,  *眼球運動 ,  モンテカルロ法
準シソーラス用語： *運動パターン ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 視覚的注意 ,  マルチモーダルデータ ,  診断推論 ,  確率論的モデル化 ,  ノンパラメトリックBayes法 ,  Markov鎖モンテカルロ法 ,  組合せ確率過程

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 診断推論 ,  過程 ,  知覚 ,  技能 ,  特性化 ,  モデリング ,  眼球運動