Differentiating Patients from Controls by Gazing Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Dysfunction in inhibitory control of attention was shown in children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD), and elderly with Parkinson's Disease (PD). Previous studies explored the deficits in top-down (goal oriented) and bottom-up (stimulus driven) attention with a series of visual tasks. This study investigates the difference in attentional selection mechanism while patients freely viewed natural scene videos without performing specific tasks, and the difference is utilized to develop classifiers to differentiate patients from controls. These specially designed videos are composed of short (2–4 seconds), unrelated clips to reduce top-down expectation and emphasize the difference in gaze allocation at every scene change. Gaze of six groups of observers (control children, ADHD children, FASD children, control young adults, control elderly, and PD elderly) were tracked while they watched the videos. A computational saliency model computed bottom-up saliency maps for each video frame. Correlation between salience and gaze of each population was computed and served as features for classifiers. Leave-one-out was used to train and test the classifiers. With eye traces of less than 4 minutes of videos, the classifier differentiates ADHD, FASD, and control children with 84% accuracy; another classifier differentiates PD and control elderly with 97% accuracy. A feature selection method was also used to identify the features that differentiate the populations the most. Moreover, videos with higher inter-observer variability in gaze were more useful in differentiating populations. This study demonstrates attentional selection mechanisms are influenced by PD, ADHD, and FASD, and the behavioral difference is captured by the correlation between salience and gaze. Furthermore, this task-free method shows promise toward future screening tools.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».