Diagnosing Prosopagnosia: The Utility of Visual Noise in the Cambridge Face Recognition Test
Notice bibliographique
Résumé
Adding visual noise to facial images has been used to increase reliance on configural processing. Whether this enhances the ability of tests to diagnose prosopagnosia is not known. We examined 15 subjects with developmental prosopagnosia, 13 subjects with acquired prosopagnosia, and 38 control subjects with the Cambridge Face Memory Test. We compared their performance on the second phase, without visual noise, and on the third phase, which adds visual noise. We analyzed the results with signal detection theory methods. The performance of controls worsened more than did that of prosopagnosic subjects when noise was added. The second phase showed better ability to discriminate between prosopagnosic and control subjects than did the third phase. For developmental prosopagnosia, a test using only the 48 trials of the first and second phases yielded sensitivity of 88% and specificity of 91% with a criterion of 33/48 correct, performance characteristics that are similar for a criterion of 43/72 for the whole test. We conclude that a shortened Cambridge Face Memory Test without the noisy images may be a quicker yet equally effective instrument for diagnosing prosopagnosia. The theoretical advantage of noisy images is outweighed by the poorer performance of control subjects with visual noise.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».