Improving Synchronization of Eye Fixation and Saccade Measurements with Speech Recognition for Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The escalating prevalence of cognitive disorders, notably Alzheimer's disease (AD), necessitates the development of accessible and cost-effective diagnostic tools for early detection. Changes in both eye movements and speech patterns have been associated with cognitive decline, and combining eye-tracking and speech analysis technologies may have advantages in detecting cognitive decline. While traditional lab-grade eye tracking systems are effective, their widespread adoption is hindered by cost and accessibility. Recent advancements have explored the feasibility of low-cost webcam-based systems, yet challenges persist in accurately classifying eye movements due to noise and lower precision. Our study evaluates a proposed system for cognitive assessment that combines fixation and saccade measurements from webcam-based eye-tracking data with synchronized speech data obtained during cognitive tasks. We extend a previously proposed algorithm to seamlessly combine synchronized eye tracking and speech data streams for comprehensive analysis. The presented results demonstrate promising accuracy for the proposed methods in identifying fixations, saccades, and oral identification respective speech, with minor variations compared to manual annotations. Specifically, the comparison between predicted and actual onset times for fixations and saccades reveals minimal discrepancies, suggesting the algorithm has needed performance. Moreover, the assessment of oral identification onset relative to fixations provides valuable insights into cognitive processing and response times for subject to name the object that they have just fixated on. Our study contributes to advancing AD research and offers potential for developing innovative diagnostic 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».