Dilation can minimize pupil-induced fixational drift.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Gaze-dependent patterns of binocular misalignment are used to diagnose extraocular muscle pareses; however, utilizing video-based eye trackers for this analysis is challenging because erroneous patterns may arise when an observer’s pupil changes size during the experiment. This can introduce bias across time (i.e., the pupil-size artifact) and/or gaze positions (e.g., variable pupil foreshortening errors). The goal of our experiment was to quantify the influence of both phenomena on the repeatability of gaze-estimates and to determine whether pharmacological dilation could reduce any biases present. Methods. The Eyelink 1000 Plus (Tower Mount) was used in conjunction with a bite-bar apparatus to measure the eye position and pupil size of twenty-eight observers. Measurements were repeated at twenty-five gaze positions (10° x 10° grid) across twenty two-minute blocks. Eye positions and pupil sizes were referenced to the first block and then averaged across gaze-positions (for each block) and across blocks (for each gaze position) to determine whether spatiotemporal associations between changes in eye position and changes in pupil size existed. The same analysis was then performed for two observers with dilated pupils. Results. Progressive pupillary constrictions were associated with progressive rightward and leftward drifts in position for the left- and right-eyes, respectively. A progressive upward drift in both eyes was also associated with a sequential reduction in pupil size. On the other hand, the continuous miosis was not associated with any gaze-dependent shifts in eye position. Dilation prevented any sequential change in pupil size from occurring and thus improved the repeatability of gaze-estimates across time. Conclusions. Fluctuations in pupil size contribute to fixational drift; however, this can be minimized by pharmacological dilation which maintains the validity of the initial calibration across time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».