A novel tablet-based software for the acquisition and analysis of gaze and eye movement parameters: a preliminary validation study in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The idea that eye movements can reflect certain aspects of brain function and inform on the presence of neurodegeneration is not a new one. Indeed, a growing body of research has shown that several neurodegenerative disorders, such as Alzheimer's and Parkinson's Disease, present characteristic eye movement anomalies and that specific gaze and eye movement parameters correlate with disease severity. The use of detailed eye movement recordings in research and clinical settings, however, has been limited due to the expensive nature and limited scalability of the required equipment. Here we test a novel technology that can track and measure eye movement parameters using the embedded camera of a mobile tablet. We show that using this technology can replicate several well-known findings regarding oculomotor anomalies in Parkinson's disease (PD), and furthermore show that several parameters significantly correlate with disease severity as assessed with the MDS-UPDRS motor subscale. A logistic regression classifier was able to accurately distinguish PD patients from healthy controls on the basis of six eye movement parameters with a sensitivity of 0.93 and specificity of 0.86. This tablet-based tool has the potential to accelerate eye movement research via affordable and scalable eye-tracking and aid with the identification of disease status and monitoring of disease progression in clinical settings.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».