Automated Analysis Pipeline For Extracting Saccade, Pupil, and Blink Parameters Using Video-Based Eye Tracking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tremendous increase of video-based eye tracking has made it possible to collect data from thousands of participants. Traditional manual detection and classification procedures for saccades and trial categorization is not viable for the large data sets being collected. Additionally, high-speed video-based eye trackers now allow for the novel analysis of pupil responses and blink behavior. Here we present a detailed description of our pipeline for collecting data, storing data, organizing participant codes, and cleaning data, which are fairly lab-specific but nonetheless important precursory steps in establishing standardized pipelines. More importantly, we also include descriptions of the automated detection and classification of saccades, blinks, ‘blincades’ (blinks occurring during saccades), and boomerang saccades (two saccades in opposite directions that occur almost simultaneously so that speed-based algorithms fail to split them), which are almost entirely task-agnostic and can be used on a wide variety of data. We additionally describe novel findings about post-saccadic oscillations, and provide a method to get more accurate estimates for end-points of saccades. Lastly, we describe the automated behavior classification for the Interleaved Pro- and Anti-Saccade Task (IPAST), a well-known task that probes voluntary and inhibitory control. This pipeline was evaluated using data collected from 592 human participants between 5 and 93 years of age, making it robust enough to handle large clinical patient data sets as well. In sum, this pipeline has been optimized to consistently handle large data sets obtained from diverse study cohorts (i.e., development, aging, clinical), and collected across multiple laboratory sites.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».