スコトピック条件における瞳孔サイズ変動解析のための1D畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Zanca Dario; Rufa Alessandra

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212281724012 整理番号：22P0108787

スコトピック条件における瞳孔サイズ変動解析のための1D畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

1-D Convlutional Neural Networks for the Analysis of Pupil Size Variations in Scotopic Conditions

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発行年： 2020年02月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月19日
JST資料番号： O7000B 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)

アイトラックにより記録された瞳孔サイズ変動の系統的解析は,被験者の覚醒と認知状態に関する情報の豊富な情報源であることはよく知られている。生徒解析に対する現在の方法は記述統計学に限られ,広い被験者間変動を扱うことにおいて,また,長い一連の前処理信号操作と結合しなければならない。本論文では,1-D畳込みニューラルネットワークが生瞳サイズデータに直接適用されるデータ駆動手法を提示した。その有効性を試験するために,2つの異なるグループの被験者:パーキンソン病(PD)を有する高齢患者のグループ,瞳孔異常が広範に報告されている条件,および健康な成人被験者(HC)のグループ,の2つのグループ分類タスクに著者らの方法を適用した。瞳孔サイズの長範囲登録(10分)を,スコトピック条件(完全暗,0lux)で集めた。1D畳込みニューラルネットワークモデルを,短範囲シーケンス(登録の10から60秒)の分類のために訓練した。モデルは,保持試験セットに関して高い平均精度を有する予測を提供した。データセットとコードを再現性とベンチマーク目的のために解放した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

中枢神経系 , 医用画像処理 , 生体計測 , 視覚

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