ビデオベースアイトラッキングを用いたサッケード,瞳孔,および瞬目パラメータ抽出のための自動解析パイプライン【JST・京大機械翻訳】

Coe, B. C.; Huang, J.; Brien, D. C.; White, B. J.; Yep, R.; Munoz, D. P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210878863096 整理番号：22P0316121

ビデオベースアイトラッキングを用いたサッケード,瞳孔,および瞬目パラメータ抽出のための自動解析パイプライン【JST・京大機械翻訳】

Automated Analysis Pipeline for Extracting Saccade, Pupil, and Blink Parameters Using Video-Based Eye Tracking

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発行年： 2022年02月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月25日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ビデオベースの眼追跡の膨大な増加は,数千人の参加者からデータを収集することを可能にした。サッカードと試験分類のための従来の手動検出と分類手順は,収集される大きなデータセットに対して実行可能ではない。さらに,高速ビデオベース眼トラッカーは,現在,瞳応答と瞬目行動の新しい解析を可能にする。ここでは,データ,保存データ,組織化参加者コード,およびクリーニングデータを収集するための著者らのパイプラインの詳細な記述を示し,標準化パイプラインを確立する上でかなり実験室特異的であるが,無意味な重要な先駆段階である。より重要なことに,著者らはまた,サッカード,瞬目,ブリンカド(サッカード中に発生するブリンク),およびブームランサッカード(速度ベースアルゴリズムがそれらを分割できないような逆方向における2つのサッカード)の自動化検出および分類の記述も含め,それはほとんど完全にタスク診断であり,多様なデータで使用できる。さらに,サッカード後振動に関する新たな知見を記述し,サッカードのエンドポイントに対するより正確な推定を得るための方法を提供する。最後に,自発的および抑制的制御をプローブするよく知られたタスクである,インタリーブPro-and anti-Saccadeタスク(IPAST)の自動行動分類について述べた。このパイプラインは,5~93歳の592人のヒト参加者から収集したデータを用いて評価し,また,大きな臨床患者データセットを扱うのに十分なロバスト性を示した。まとめると,このパイプラインは,多様な研究コホート(すなわち,開発,加齢,臨床)から得られた大規模データセットを一貫して処理するために最適化され,複数の実験室サイトにわたって収集された。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 生体計測

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