Cognitive impairment assessment using eye-tracking: multilevel saccade paradigms with differential analysis and attention-based neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective . The accurate assessment of cognitive impairment plays a vital role in more targeted treatments for Dementia. Eye movement analysis is a non-invasive and objective method that offers fine-grained insight into cognitive functioning, complementing conventional screening tools. However, single-task eye-tracking paradigms and simplistic analysis methods limit the potential for comprehensive and fine-grained assessment of cognitive impairment. To address this limitation, we propose a multilevel saccade paradigm combined with differential analysis and an attention-based neural network to enhance eye-tracking—based cognitive impairment assessment. Approach . Firstly, a set of saccade-based paradigms with graded difficulty levels is developed, including prosaccade, antisaccade, and random pro-/antisaccade paradigms. Each paradigm incorporates eye movement assessments in both horizontal and vertical directions. Secondly, we recruit 90 subjects for eye-tracking assessments to build a large-scale dataset. The subjects consisted of 36 healthy young controls, 15 healthy elderly controls, 23 individuals with mild cognitive impairment, and 16 individuals with dementia. Each subject completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Third, the Mann—Whitney U test is employed to identify eye movement features that show significant differences across the four groups. Correlation analysis with MoCA scores further validated the effectiveness of these eye movement features in distinguishing cognitive impairment. Finally, XGBoost is employed to perform classification and to validate the effectiveness of the eye movement feature selection scheme derived from the difficulty-graded saccade paradigms. An attention-based neural network is also integrated to enhance classification accuracy and improve feature selection by identifying the most informative eye movement features. Main results . The model achieved an area under the receiver operating characteristic curve of 0.94, a classification accuracy of 0.80, and a Matthews correlation coefficient of 0.73. Among all features extracted from the different saccade paradigms, the time to first correct AOI and saccade latency parameters from the random pro-antisaccade paradigm demonstrate the highest contribution to classification performance. Significance . By integrating graded saccade paradigms with statistical analysis and attention neural network, this study enhances the granularity and accuracy of eye-tracking—based cognitive assessment, offering a scalable and non-invasive tool for early detection and monitoring of cognitive decline.
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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 | 0,001 |
| 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 ».