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Enregistrement W2008463461 · doi:10.1167/10.7.507

Infrared Tracking of the Near Triad

2010· article· en· W2008463461 sur OpenAlexaff
Н.М. Богдан, Robert S. Allison, Rajaraman Suryakumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPupilComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceEntrance pupilOpticsBrightnessPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oculomotor response when viewing a near target is characterized by ‘the near triad’: pupil miosis (constriction), binocular convergence and increased accommodation. Most existing eye-tracking systems lack the ability to measure all three of these parameters and are usually specialized to handle only one. Systems that can measure the complete near triad suffer from slow measurement rates, off-line analysis or are cumbersome and inconvenient to use. Singular specialized systems are usually combined ad-hoc but such systems are often complex in architecture and suffer severe limitations in runtime. We describe a video-based eye tracking system based on eccentric photorefraction that allows for remote, high-speed measurement of all three components of the near triad. This provides for precise, simultaneous measurement of oculomotor dynamics as well as having the benefit of being safe and non-intrusive. An extended infrared source illuminated the subject's eye. The corneal reflex and ‘bright pupil’ reflections of this source were imaged by an infrared sensitive camera and used to track gaze direction and pupil diameter. Such eccentric illumination combined with a knife-edge camera aperture allowed the accommodative state of the eye to be estimated from measurements of the gradient of image intensity across the pupil. Real-time measurements are facilitated by detection of Purkinje images to define areas of interest for each pupil followed by pupil edge detection and fitting to an ellipse model. Once the pupils are located, data about the brightness profile, diameter, corneal reflex and pupil center are extracted and processed to calculate the near triad. The system will be used in ongoing experiments assessing the role of oculomotor cues in perception of motion in depth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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