Multi-input GNL-HybELS: An automated tool for the analysis of oculomotor dynamics during visual-vestibular interactions
Notice bibliographique
Résumé
The eyes play a major role in our everyday activities. Eye movements are controlled by the oculomotor system, which enables us to stay focused on visual targets, switch visual attention, and compensate for external perturbations. This system's response to isolated visual or vestibular stimuli has been studied for decades, but what seems to be more critical is to know how it would respond to a combination of these stimuli, because in most natural situations, multiple stimuli are present. It is now believed that sensory fusion does not affect the dynamics of oculomotor modalities, despite studies suggesting otherwise. However, these interactions have not been studied in mathematical detail due to the lack of proper analysis tools and poor stimulus conditions. Here we propose an automated tool to analyze oculomotor responses without a-priori classification of nystagmus segments, where visual and vestibular stimuli are uncorrelated. Our method simultaneously classifies and identifies the responses of a multi-input multi-mode system. We validated our method on simulations, estimating sensory delays, semicircular canal time constant, and dynamics in both slow and fast phases of the response. Using this method, we can now investigate the effect of sensory fusion on the dynamics of oculomotor subsystems. With the analysis power of our new method, clinical protocols can now be improved to test these subsystems more efficiently and objectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».