Résumé machine à usage de nous apprendre côté français pour obtenir les informations de suivi pour analyser le mouvement des yeux pour détecter une déficience cognitive légère, le déclin cognitif associé tend à augmenter le risque de démence. Nous avons effectué deux séries de tests comparatifs (et la lecture en silence), alors que deux méthodes (par rapport associés à la fusion) des données expérimentales. De plus, on peut lire le mot est marqué sur les catégories de navigation de taux et de grammaire, et d'utiliser ces annotations pour générer de nouvelles fonctionnalités. En fin de compte, nous identifions la précision souffre d'une déficience cognitive légère pour atteindre 86%.
Avec l'intensification du phénomène mondial de vieillissement de la population, l'incidence de la démence augmente (Prince et al., 2013). Le terme « démence » fait référence à la pathologie atypique et le déclin cognitif, qui peut être causée par une variété de causes sous-jacentes. La détection précoce de l'incidence de la démence est importante notamment pour des raisons permettant aux patients reçoivent des médicaments en temps opportun et de la thérapie, afin d'améliorer la qualité de la vie quotidienne (comme le maintien de bonne nutrition et la santé), afin de réduire les seules actions de risque (comme la conduite d'une voiture), et aux particuliers, aux familles et soignants de fournir suffisamment de temps pour se préparer (Solomon et Murphy, 2005, Ashford et al, 2006 ;. Calza et al, 2015).
Dans cette étude, nous avons utilisé les données de l'oculométrie et l'apprentissage de la machine à explorer la possibilité de détection précoce des signes subtils de la déficience cognitive. trouble de feuille de calcul précédente peut amener les gens à suivre les mouvements oculaires changement (Lueck et al, 2000 ;. lecture Ferna Méndez et al, 2013 ;. Pereira et al, 2014 ;. Biondi et al, 2017. ). Cependant, les participants à l'étude ne sont pas un diagnostic de démence, mais a souffert de « déficience cognitive légère », ce qui signifie qu'ils ont commencé à apparaître les premiers signes de déclin cognitif, et le risque de développer la démence augmente. Nous avons comparé les avantages et les inconvénients des informations de test de mouvements oculaires se sont réunis à la lecture silencieuse et lecture à haute voix les deux états, et d'explorer l'idée de suivi des yeux fonctionnalités améliorées de l'information linguistique.
Nous présentons d'abord des informations générales sur le changement cognitif et langagier et de discuter des travaux antérieurs sur les méthodes et l'oculométrie traitement du langage naturel pour détecter le déclin cognitif. décrit ensuite notre dispositif expérimental, les processus d'extraction de caractéristiques et d'apprentissage de la machine. Nous étions la lecture silencieuse et lecture à haute voix sont deux moyens d'élargir l'expérience et de discuter de la signification globale et l'interprétation de nos résultats. Enfin, nous reconnaissons les limites des travaux en cours et de formuler des recommandations pour les domaines futurs de recherche.
Divisé en plusieurs différents types de démence, la maladie d'Alzheimer (AD) est le plus commun d'une. AD présentent généralement des symptômes associés à la mise en uvre de la fonction cognitive et la mémoire, mais incluent également les barrières linguistiques spécifiques associés au traitement sémantique. La déficience cognitive légère (MCI) du point de vue clinique peut être considérée comme une démence pré-stade, se produit généralement en quelques années avant la démence. Les personnes atteintes de MCI ont montré des symptômes dans plusieurs domaines cognitifs, où la capacité cognitive globale, la mémoire épisodique, la vitesse de perception, et les fonctions exécutives les plus affectées de manière significative. Cependant, les manifestations cliniques entre le groupe témoin de sujets sains et les patients atteints de MCI est un grand chevauchement, ce qui rend le diagnostic est devenu plus complexe et hétérogène.
Taler et Phillips (2008) ont examiné la littérature sur les barrières linguistiques dans MCI et la maladie d'Alzheimer, a constaté que les barrières linguistiques qu'observées dans la MA est également présent dans MCI, bien que moins. Le principal obstacle (comme le nom ou difficile de proposer des catégories sémantiques spécifiques de mots d'une photographie), mais il n'y a pas de preuve claire sur l'accord de syntaxe avec le problème se situe au niveau de la langue.
Les personnes atteintes de MCI sont habituellement dans la compréhension des phrases avec facultés affaiblies, mais il y a de grandes différences individuelles.
Des études antérieures ont montré, les mesures d'analyse variable dans le temps (comme le temps de réaction) permettra d'améliorer la capacité de distinguer entre les contrôles MCI et en bonne santé, et d'enquêter sur les facteurs qui MCI convertiront la promotion de son aide (Taler et Phillips est converti en AD, 2008 ). Pour analyser les données linguistiques avec l'apprentissage de la machine pour détecter une déficience cognitive légère a démontré de plus en plus d'avantages. Roark et al. (2011) 37 ont mesuré les patients MCI et 37 témoins sains et de la complexité du retraitement histoire narrative du contenu de l'information. Et ces fonctionnalités peuvent être utilisées pour classer les AUC 0,73, ou par les informations de résultat de la détection et les scores cliniques obtenus en combinant 0,86. T'oth et al. (2015) en utilisant les caractéristiques acoustiques (y compris le taux de prononciation, le rythme, la longueur de la prononciation, la durée de pause et d'hésitation), le taux des pauses 32 patients MCI pour distinguer et 19 contrôles âgés en bonne santé, une meilleure précision il était de 80,4%.
D'autres études ont examiné le problème (Thomas et al distinguer étroitement liés aux patients atteints de démence et le groupe témoin par analyse automatisée de la production de la langue et la langue, 2005 ;. Pakhomov et al, 2010 ;. Guinn et Habash, 2012; Meila Netal, 2014 .; Jarroldetal, 2014 ;. Fraser et al, 2016 ;. Rentoumi et al, 2014 ;. Garrard et al, 2014 ;. Prud'hommeaux avec Roark, 2015; Yancheva et al, 2015) ..
En revanche, l'analyse permet de détecter le déclin cognitif dans le traitement et la compréhension linguistique que l'objectif est encore plus rare, probablement parce que l'automatique plus difficile à quantifier. étude classique de traitement du langage sur la démence ont une audition considérée (par exemple, Rochon et al., 1994; Kempler et al., 1998; Welland et al., 2002) et la lecture (par exemple, Patterson et al., 1994; Storandt et al., 1995), deux aspects; ici nous nous concentrons sur la lecture comme mode d'entrée. En lisant la compréhension, une meilleure méthode pour estimer le processus de lecture pour traiter les besoins du suivi de l'oeil humain. Il y a eu beaucoup de littérature pour décrire le processus de lecture de l'oculomètre, donc nous ne faisons pas une généralisation complète, mais seulement introduire quelques mots clés et les concepts de base.
En lecture, l'il continuera à faire campagne pour une série de textes et le regard regard. Quand les yeux se reposent sur un mot de comportement est appelé regard. Cette fois-ci est l'entrée information est traitée, et le temps prévu des mouvements oculaires. comportement Gaze dure habituellement environ 200-300ms, lecture à haute voix la moyenne regardé un peu plus dans la lecture silencieuse (Rayner, 1998). Entre regarder et regarder, les mouvements oculaires rapides appelés saccades. Vue d'ensemble peut comprendre en avant dans le texte (saccade avant) ou le mouvement inverse des yeux (un retour à la fantaisie ou régression simple). Panoramique généralement 6-8 en mots anglais (bien que cela dépende de la langue,. Par exemple, Liversedge et al (2016) ont constaté la plus grande capacité de balayage panoramique finlandaise, et la capacité d'au moins regard chinois), d'environ 10% à 15% est analysé rétrospectivement. Que ce soit la lecture de la force du peuple, il y aura rétrospectives (régressions) phénomène, mais une forte capacité à lire les gens semblent avoir la capacité de guider avec précision l'il au point de difficulté ou de confusion relative, et les lecteurs les plus faibles seront plus régression suivi (Murray et Kennedy, 1988).
Que ce soit un mot regarde, il regarde combien de temps sont affectés dans une certaine mesure, le niveau des mots et des facteurs contextuels. Risques de mots contenu (ou le contenu de mots) change aux yeux environ 85%, tandis que les mots de fonction (ou des mots de fonction) est seulement 35% (Rayner, 1998). Il semble que l'impact des types de mots peut être plus à grains fins, tels que Barrett et le travail des autres (2016) démontrent les possibilités basées sur des informations de balise de suivi des yeux de la parole. Regardez également affecté par le nombre et la durée de la fréquence des mots (Raney et Rayner, 1995), dans le cadre de la prévisibilité des mots (Kliegl et al., 2004), la position du mot dans une phrase (Rayner et al., 2000), le terme puissance émotionnelle (Scott et al., 2012) et la longueur des mots (Rayner, 1998) effets.
Dans plusieurs partagent les mêmes caractéristiques, alors que la lecture silencieuse et la lecture à haute voix est considérée à certains égards, peut différer. La principale différence entre les deux lectures de voix du cerveau au sujet de la représentation sémantique et l'accès. Lors de la lecture en silence, si les informations de cartographie orthogonale décodé directement au sens sémantique, ou si l'alphabet phonémique est mis en correspondance et associé à la signification sémantique, il a été beaucoup de discussions. En utilisant la méthode de calcul des études précédentes sur la base de la lecture, Harm et Seidenberg (2004) ont étudié les deux parcours proposé, et présente un modèle combiné, dans lequel le trajet vocal et le trajet direct sont activés simultanément et systématiquement basés sur la fréquence de mot phonétique et d'autres facteurs se partagent la charge de travail. Discutez également et étudier un certain temps que l'activation de l'information sémantique pendant la lecture. Pensait, au cours de la lecture, des informations de niveau sémantique n'a pas besoin d'être activé, mais les lettres peuvent correspondre directement avec phonèmes, puis exprimé. Toutefois, le modèle de calcul (Coltheart et al, 2001) et les données d'IRMf, tels que (Graves et al., 2010) ont montré que le traitement sémantique et lu à haute voix, mais à des degrés divers.
Des travaux antérieurs ont identifié les différences entre le contrôle cognitif lié à la santé des troubles du mouvement des yeux. Lueck et al (2000) a rapporté que, les patients AD avec des mouvements irréguliers des yeux, le regard prolongé à la lecture plus bref examen. Fern'andez et al (2013) ont trouvé que l'augmentation du nombre de fixes et de régression chez les patients AD et les témoins sains que plusieurs mots omis. Pereira et al. (2014) ont introduit la littérature examinée dans le suivi de l'oeil liée MCI et AD et ont proposé de telles techniques peuvent être prédites à partir de MCI pour la conversion AD, en partie en raison du mouvement des yeux sensibles des changements précoces dans la mémoire, procédé visuelle et l'exécution de le sexe.
Plus tôt cette année, Biondi et al (2017) ont rapporté dans un article publié dans ArXiv pour distinguer les patients et les témoins sains Classifier par des mesures antidumping précision de suivi des mouvements oculaires était de 88,3%. Ils ont enregistré 40 et 20 patients âgés en bonne santé avec des mouvements oculaires AD, alors qu'ils lisent les 120 phrases. aspects Prévisibilité et la familiarité de ces différentes phrases (proverbe, les phrases sont par exemple connus). Chaque phrase est enregistrée comme des expériences distinctes. Après l'exclusion de 10% de l'essai comme une valeur anormale, les 90% restants de l'essai pour la profondeur clairsemée codeur de train automatique, retenu 10% des données de test. Certains supposent que les données de formation et des données de test à partir des mêmes participants.
Dans cet article, nous avons d'abord conçu pour reproduire l'apparence Biondi (2017), et al. Les expériences, bien qu'il existe quelques différences importantes. Notre recherche est menée en Suède au lieu de l'espagnol, dans chaque essai, les participants ont été invités à lire le paragraphe entier, au lieu de phrases distinctes, qui influencent le choix de notre calcul de fonction et classificateur. De plus, nous offrons deux est différente configuration expérimentale (vs lecture silencieuse à haute voix), et l'introduction de nouvelles fonctionnalités au niveau des mots, le mouvement et le langage il les informations de suivi est associé. De plus, d'un point de vue clinique, peut-être la plus grande différence essentielle est que nos participants aux étapes plus douces du déclin cognitif, et n'ont pas été diagnostiqués avec AD. Par conséquent, notre objectif était de déterminer si la première étape de cette méthode prometteuse peut être utilisée pour détecter une déficience cognitive.
participants à l'étude ont été recrutés de Göteborg MCI, qui est une étude longitudinale à grande échelle sur la déficience cognitive légère (Wallin et al., 2016). Göteborg MCI globale par l'approbation du comité d'examen du comité d'éthique de la recherche locale (Ref: L09199,1999; T479-11-11), et l'étude a décrit la décision approuvée par le comité d'éthique local 2016 n ° 206-16.
Ont été inclus dans les participants à l'étude doivent répondre à certains critères d'inclusion et d'exclusion: Les participants doivent être des locuteurs natifs du suédois, doit être en mesure de lire et de comprendre l'information sur le projet, et la capacité de consentement. Les participants ne peuvent pas avoir la dyslexie n'a rien à voir avec la déficience cognitive actuelle ou d'autres difficultés de lecture. Nous excluons également la profondeur de la souffrance de la dépression, la poursuite de la toxicomanie, les patients pauvres ne peuvent pas être corrigées avec des lunettes ou des lentilles de contact et de la vue des yeux sont diagnostiqués avec d'autres maladies mentales graves, les maladies neurologiques ou liées au cerveau telles que la maladie de Parkinson, sclérose latérale amyotrophique, l'AVC ou les participants tumeur au cerveau. Trois groupes de participants ont pris part à l'étude: les patients ayant une déficience cognitive légère (MCI), la déficience cognitive subjective (SCI) et des contrôles sains (HC). Les participants sont soumis à une série de tests pour évaluer l'IRM, des tests sanguins et une ponction lombaire d'un examen neuropsychologique dans la structure. L'analyse et la comparaison est ici un groupe de groupe et le contrôle MCI. Cinq et six participants de contrôle participants MCI exclus de la présente analyse.
MCI (n = 27) HC (n = 30) Âge (années) 70,3 (5,8) 68,0 (7,5) Éducation (années) 14,2 (3,6) 13,3 (3,7) genre 13/14 9/21 MMSE 28,2 (1,3) 29,6 (0,6) Tableau 1 déficience cognitive légère (MCI) et des contrôles sains (HC) des participants, l'âge, l'éducation et Mini Mental Score State Examination (MMSE) sont données dans le format suivant: la moyenne (écart-type). MMSE teste un léger état du général, score le plus élevé 30.Les participants résumés dans le tableau 1 de chaque groupe d'âge et le niveau d'instruction avait pas de différence significative. Le contrôle a eu un important examen de l'état mini-mental supérieur (MMSE) score, moyenne (p < 0,0001). Nous notons, cependant, notre score MMSE moyenne des participants MCI était 28,2 (sur 30), qui est considéré comme "normal" (Grut et al., 1993). participants à l'étude AD nous Biondi et al. (2017) en comparaison, le score moyen MMSE était 24,2. En fait, les témoins en bonne santé moyenne MMSE participants à l'étude était de 27,8, et notre groupe est très similaire à MCI. Cela indique que la nature délicate des défauts dans la catégorie MCI.
3.2 expérience de suivi de l'oeilexpériences oculométrie ont été menées dans un environnement de laboratoire silencieux. Nous utilisons Eyelink 1000 sécurité portable en tête tracker vision monoculaire et utiliser l'appui-tête tête était stable. la stabilité de la tête peut améliorer les performances de suivi des yeux. Le taux d'échantillonnage est réglé à 1000 Hz.
Les participants ont lu deux essais, répondre à cinq questions sur le texte après avoir lu. Le premier texte est la lecture silencieuse, et le second texte est lu à haute voix. Les deux textes sont du texte de vitesse internationale pour la lecture (IREST), qui est de 17 types de textes dans différentes langues collection. Ils sont à 146 mots en suédois, a été mis au point pour l'outil d'évaluation (Trauzettel-Klosinski, etc., 2012) utilisés pour évaluer ou troubles de lecture. Nous vous proposons une sélection complète des paragraphes (plutôt que des phrases individuelles) pour simuler une des tâches de lecture plus naturelles, les exigences des paragraphes de la fin de l'intégration des informations et des souvenirs.
Dans le texte, nous définissons la zone d'intérêt (AOI), chaque mot est marqué comme une AOI séparée. Ensuite, par rapport à un calcul des mouvements oculaires de AOI prédéfinis, par exemple, sauter et panoramique. Sans tenir compte de regard se produisant en dehors des heures de AOI dans cette analyse.
procédure d'étalonnage 9 points à l'aide du oculomètre d'étalonnage pour chaque participant, et la dérive correction entre les tests 1 et 2. Cependant, l'inspection visuelle des données a montré une tendance à la baisse la dérive, en particulier au second test. Ceci est la mesure de deux auteurs (K.C.F. et K.L.F.) convenus corrigé manuellement.
3.3 caractéristiquesComme notre indice de référence, nous considérons les 13 longs métrages Biondi (2017) et d'autres faits, et sont résumés dans le tableau 2. Avant de calculer la moyenne et l'écart-type, la durée et l'amplitude des caractéristiques de conversion logarithmique (Wotschack, 2009). Chaque test est tombé pour la première fois observé, analysé depuis le début de la deuxième montre (Holmqvist et al, 2011). . Comme Biondi et al (2017), nous examinerons en quatre catégories:. Première lecture pour la première fois à regarder, à lire à nouveau pour la première fois à regarder (Biondi et al (2017) appelle ces « unique » fixe, mais le le terme peut être ambigu, donc ici nous l'évitaient.), en regardant multiples (multi-fixation) et re-regard (refixations). Ces définitions sont données dans le tableau 2, mais par souci de clarté, nous offrons aussi une simple table de vérité, le tableau 3 résume les quatre types d'attention.
Gaze durée durée Gaze (écart moyen et standard): Testez tous les mots moyenne et écart-type de la moyenne, pour une durée déterminée sur le mot. Saccade saccade amplitude (moyenne et écart-type): Test tout l'écart moyen et standard de l'amplitude de saccade vue moyenne. Gaze quantité totale de fixations (écart moyen et standard): nombre total de regard. Première lecture la première fixation totale totale de premier passage premières fixations (écart moyen et standard): le nombre total de la première fixation se produit dans le premier test de passage. En d'autres termes, lorsque vous regarder dans le mot donné, pour la première fois à regarder la première fois, et tout mot qui se produisent plus tard dans le texte ne sont pas à la recherche. En relisant la première fixation totale totale plus tard, le premier passage de déviation (fixation moyenne et standard): Le nombre total de la première fixation se produit en dehors du premier test de passage. C'est, quand il est pour la première fois sur le mot d'ordre donné par le premier regard se passer plus tard, mais les mots qui se produisent plus tard dans le texte ont regardé. Total à plusieurs reprises regardé au total multi-fixations (écart moyen et standard): première lecture du nombre total de mots regard, sans compter le premier regard. C'est, lorsque le début du fonctionnement de la première montre le mot d'ordre plusieurs fois, ce qui provoque le regard multiple. En regardant de nouveau le total re-total (de fixation moyenne et l'écart type): Le nombre total regard sur un mot au-delà de la première lecture, ne comprenant pas le premier coup d'oeil. Première lecture pour la première fois en regardant le temps: premier passage première durée de fixation (écart moyen et standard): la première moyenne de fixation et écart-type de durée. Relisez la première durée de fixation: plus tard intercommunication première durée fixation de (écart moyen et standard): Encore une fois, lisez la première fois regardé écart moyen et standard. mouvements oculaires caractérisés dans le tableau 2Nous utilisons ensuite ces mots dans le texte, qui est, leur fréquence des mots et des types d'information pour augmenter ces points de repère caractéristiques. Nous avons d'abord utiliser les outils d'annotation Sparv (https://spraakbanken.gu.se/eng/research/infrastructure/sparv) (Borin et al., 2016) des deux analyse syntaxique et morphologique texte de base. Plus précisément, chaque mot est écrit, et marqué par sa partie du discours (POS).
Y at-il un suivi des mots parcour?
Non Oui
Ce mot n'a pas été consultée
Frist-pass première fixation
Pour la première fois votre première fois à regarder
Plus tard, passer la première fixation
Parcourir à nouveau pour la première fois regardé
Ce mot a été vue
Multi-fixation
Multi-observation
Re-fixation
l'observation de poids
Le tableau 3 quatre types contemplent typesSelon notre section de langue « moderne » Korp fichier de langue suédoise (https://spraakbanken.gu.se/eng/korp-info), en fonction du pourcentage de la valeur de la distribution de fréquence de chaque lemme de mot par million de mots (par million mot), qui contient 10,7 milliards mot temps d'écriture de marque (Borin et al., 2012). Ces valeurs de fréquence sont POS homonymie. Nous avons ensuite divisé en valeur haute et basse fréquence, la valeur seuil est de 20 fois par million de mots. sélectionner manuellement la distribution de seuil en observant deux la fréquence des mots de texte. Nous allons également l'étiquette de point de vente divisé en deux catégories: les mots de contenu et des mots de fonction. Notionnels comme noms, verbes, adjectifs et adverbes, tous les autres mots sont considérés comme un mot de fonction.
Ensuite, nous définissons un ensemble de fonctionnalités améliorées après le caractère Biondi +, en tenant compte du niveau commente ces mots. Plus précisément, nous créons chaque nouvelle fonctionnalité de référence du microprogramme de fonction correspondante. (Ensemble de caractéristiques d'origine comprend en outre une saccade, calcule relié à aucun mot particulier). Lorsque les caractéristiques originales relatives déviation moyenne et standard, on calcule le bas: les mots de haute fréquence et un rapport de ces valeurs calculées sur les mots réels de fonction. À titre d'exemple, pour la « durée du regard moyen, » nous avons calculé les mots basse fréquence moyenne pour regarder le temps que les mots à haute fréquence, des mots de fonction et des mots contenu du rapport de la durée du regard. Lorsque la fonction d'origine est les données d'origine, on calcule un rapport. Ainsi, pour un « temps de l'écoute totale », on calcule au bas mot se produit des fréquences contemplent proportion du total, et la proportion totale de regarder qui se produisent sur les mots de contenu. De cette façon, nous définissons 22 nouvelles fonctionnalités pour augmenter l'ensemble Biondi d'origine.
De toute évidence, nous nous attendons à ces nouvelles fonctionnalités peuvent être liés les uns aux autres, parce que les mots de fonction aussi des mots à haute fréquence. Cependant, dans notre méthode, beaucoup de mots contenus sont également marqués comme haute fréquence, comme bil (en anglais: voiture) et potatis (Anglais: pomme de terre)
3.4 Cadre de classificationNous considérons trois algorithmes de classification mis en uvre dans la version 3.9.1 WEKA (Hall et al, 2009.) Dans: Naive Bayes (NB), machine à vecteur de support (SVM) et la régression logistique (LR). Compte tenu de la petite taille de notre ensemble de données, nous donnons et à utiliser les paramètres d'optimisation des paramètres par défaut, à savoir pour LR, on utilise des paramètres de régression de crête 10-8, pour le SVM, nous utilisons un noyau polynôme du premier degré et de la complexité des paramètres 1.0. Pour la sélection des fonctionnalités, nous utilisons la méthode d'emballage classificateur NB. Nous utilisons la validation croisée pour évaluer l'analyse de classification, dans lequel, à chaque itération, le point de données comme une évaluation des données de test, les autres données restantes pour la fonction sélection et la formation de classificateur. Nous rapportons la précision de la classification moyenne. Pour notre ensemble de données, la plupart de l'indice de classe est de 52,6%.
4 résultats
4.1 expérience uniqueNous avons d'abord considéré séparément pour chaque test, nous attendons, dans la lecture silencieuse (expérience 1) et la lecture (test 2) peut avoir une trajectoire différente de mouvement des yeux. Chaque classificateur et les résultats du premier essai de chaque ensemble de fonctionnalités est montré dans le tableau 4 (a). Utilisation de l'ensemble de fonctionnalités améliorées saperait la précision de la classification dans chaque cas, et le classificateur de Bayes naïfs en utilisant l'ensemble des fonctionnalités et Biondi peuvent obtenir la meilleure précision de 75,4%.
Lorsque classificateur Bayes à l'aide du groupe de test 2 (tableau 4 (b)) des données, ensemble de fonctionnalités améliorées dans tous les cas conduit à une précision encore plus faible, les meilleurs résultats de 66,7% et ayant une fonction MVB mis en uvre Biondi . Dans tous les cas, nous avons observé par rapport à l'essai 1, Test 2, la même précision de classification ou pire. Autrement dit, lorsque les participants ont lu à haute voix, nous l'extraction d'informations de diagnostic moins utiles que la lecture silencieuse. Cela est logique, parce que la lecture à haute voix est une tâche plus restreint: le lecteur doit continuer à aller de l'avant avec une vitesse raisonnable, afin d'éviter la destruction de l'histoire narrative. Cela limite les possibilités de libre circulation des yeux autour du texte. En outre, dans l'état de la lecture, l'expérimentateur lorsque les participants atteignent la fin du texte mis en avant pour comprendre le problème, mais en mode lecture silencieuse, les joueurs choisissent de faire face au problème dans son propre prêt avant.
expérience 4.2 combinaisonNous vérifions maintenant si vous pouvez combiner des informations de deux essais pour améliorer la précision de la classification. Nous considérons deux façons différentes de combiner les données: (1) connecté à chaque test caractéristique de vecteur, (2) calculer les caractéristiques des deux tests, si elles ne sont que deux moitiés d'essai. Avantage de la première méthode est que conserve de différence significative entre deux quelconques paradigme expérimental (par exemple, un procédé de la présente caractéristique de corrélation seulement en silence, ce signal sera bien retenu dans les données). Avantage de la deuxième méthode (que nous appellerons mix) pour chaque fonction est l'utilisation des données calculées est fortement doublé, il peut conduire à des estimations plus précises.
Les résultats obtenus pour chaque composition sont donnés dans le tableau 5. Dans la plupart des cas, la fonction utilisée seule Biondi ensemble qui fournit la meilleure précision. Cependant, la plus grande précision a été de 86,0%, ce qui a eu lieu dans le cas d'utilisation d'une configuration hybride ayant Biondi + classificateur Bayes naïf ensemble de traits de caractère. Dans chaque cas, le mélange peut être réalisé par les données de plus grande précision.
4.3 Résumé ClassificationLa figure 1 montre les résultats de chaque test et l'ensemble des fonctions, en moyenne plus de trois classificateurs. En général, l'expérience 2, classificateur formé est pire que l'effet de la formation du classificateur dans le test 1. Par rapport au vecteur caractéristique combinant deux tests, un test séparé en utilisant une deuxième donnée de précision supérieure, mais précise que les données de test 1 seul un peu plus mauvais. En fusionnant les deux tests de données, et nous avons obtenu les meilleurs résultats. ensemble de fonctionnalités Biondi en utilisant les trois premiers cas mieux que l'ensemble de fonctionnalités améliorées, mais Biondi set + caractéristique de caractère un peu plus de précision les résultats dans une configuration combinée.
SVM
NB
LR
Biondi
64,9
73,7
68,4
mot Biondi +
63,2
73,7
66,7
(A) la chaîne expérimentaleSVM
NB
LR
Biondi
84,2
82,5
78,9
mot Biondi +
84,2
86,0
77,2
(B) Unite Tableau 5 différents classificateurs de précision expérimentale
Cependant, les tendances observées ont tous une signification particulière. L'analyse a révélé un effet significatif du test (p = 5,010-7), mais ne dispose pas de deux ANOVA précise sur le plan de classification. Tukey test post-hoc pour déterminer la précision de l'essai combiné était supérieur à tester 1 (p = 6,810 à 4), Test 2 (p = 5,010 à 7) et le test lié (p = 1,210 à 5). Cependant, aucune différence significative entre les expériences 1 et 2, et qui est entre les expériences de mélange sans relation significative.
4.4 Analyse de fonctionAfin de déterminer les caractéristiques contribuent à la différence entre la zone de paquets, toutes les caractéristiques de nos deux tailed test t Hétéroscédasticité à deux queues hétéroscédastiques test t, et la comparaison est répétée par la correction Bon-Ferroni. Pour cette analyse, nous considérons les données d'essais combinés, car ils ont la meilleure précision. Trouvé seulement entre les deux groupes corrigées caractéristiques distinctes, celles-ci sont donnés dans le tableau 6. Conformément au résultat de la classification, dans laquelle aucune fréquence ou la police est importante. Le nombre total dans le groupe témoin pour la première fois en regardant la première lecture pour la première fois (premier passage première fixation) était significativement plus élevé, mais le groupe MCI lu à nouveau la première fixation nombre plus élevé (passer plus tard, première fixation). Cela indique que le groupe témoin avait une tendance plus à lire le texte du début à la fin, et les patients MCI sont plus susceptibles de sauter le mot, puis revenir examen. La figure 2 est un exemple de ces différents modes de lecture. Bien que ce chiffre ne montre que les données de deux participants, mais il convient de noter que, des expériences en mode silencieux (Figure 2 (a) et 2 (c)) et la lecture de l'expérience (fig. 2 (b) et 2 (d)) il a une nette différence.
Ferna ndez et al. (2013) ont trouvé que les patients atteints de MA totaux de fixation (fixations) nombre, un regard de lecture (fixations de premier passage) et une fixation de lecture secondaire (deuxième fixations-pass) augmente. Toutefois, ils ont noté que le second regard de lecture (deuxième passage des fixations) que la première lecture (en regardant la première passe fixations) plus prononcées. Nos résultats avec une augmentation significative de la deuxième lecture (contemplent seconde passe-fixation) est le même, mais l'augmentation ne se conforme pas aux rapports premier regard de lecture. Une raison possible de cette différence réside peut-être dans la « première lecture en regardant les premières fixations de passe » tel que défini dans Ferna Méndez et al (2013) ont été donné « première lecture » du sens, y compris tous hâte d'un mot tandis que le second est défini est défini comme « Relire », dans ce cadre, on peut lire à nouveau la première fois que notre regard se définit comme le premier regard de lecture. Néanmoins, Fernandez et nos résultats actuels de recherche indiquent que dans le groupe témoin n'a pas vu les données et inverse passer le mode de recherche.
Dans cette étude, comme de nombreuses études portant sur des données cliniques, comme notre échantillon est assez faible. De plus, ces deux textes ne sont pas particulièrement difficiles à lire, ne contenait pas de patients spécifiques MCI sont difficiles à lire le texte (par exemple, Patterson et al., 1994, a résumé la prononciation non formelle à basse fréquence des mots). De plus, certaines données doivent être ajustées ou, dans certains cas, étant donné que la qualité de l'étalonnage est totalement exclue.
Dans cette analyse, nous avons constaté que nous pouvons utiliser les informations de suivi de l'oeil pour distinguer les patients MCI et le groupe témoin en bonne santé, plus de 80% de précision, dans la meilleure précision de cas jusqu'à 86%. Comme on s'y attendait, ce (2017) de distinction entre le groupe témoin et la précision du patient AD indiquée est inférieure à une partie de Biondi et al. Cependant, ce qui suggère que le suivi des yeux pourrait être une méthode prometteuse pour détecter les premiers stades d'une récession.
Nous avons également constaté que le suivi des mouvements oculaires, les participants en silence fournit des informations de diagnostic que la lecture. Par rapport à ces deux tests seulement, les données combinées de deux conditions expérimentales conduisent à une augmentation significative de la précision de la classification. Dans l'ensemble de données issue de la fusion, observée pour la première fois entre la première lecture pour la première fois un groupe spécifique par le nombre de fixations (premier passage premières fixations) (plus élevé dans le groupe témoin) et relisez la première fixation (haute groupe MCI), il est recommandé dans le texte il y a un peu de bruit et le chemin non linéaire.
Tout en regardant la fréquence et les catégories grammaticales marquées en effet fournir la précision de la classification la plus élevée, mais cela ne suffit pas d'améliorer de manière significative la signification statistique, et aucune des caractéristiques augmentée démontrent la différence entre MCI et HC foule de gens. Peut-être que ces joueurs sont au début de l'automne de la pathologie (et le texte est trop simple langue) conduit ne voient pas de progrès significatifs. Ou ces variables ne saisissent pas les informations de langue la plus pertinente. En particulier, ces caractéristiques sont très rugueux, mais la haute fréquence / basse fréquence des mots et des mots / fonction fictive effectuées ou non se distingue. Les recherches futures doivent être adressées à concevoir une combinaison plus sophistiquée de l'information linguistique dans le modèle d'oculométrie, en particulier, de prendre en compte le contexte de l'écho plutôt que dans une seule opération littéralement.
Une autre source d'information n'a pas encore été mis au point un signal sonore traiter modérément. Les mouvements oculaires et ensemble d'informations acoustiques, telles que la pause, filtration, erreurs d'hésitation ou mot sont susceptibles de fournir un processus de lecture plus complète du traitement cognitif. En outre, d'autres fonctionnalités incluses dans les études de suivi des yeux Biondi peuvent se révéler plus sensible au début de la déficience cognitive.
Dans les travaux futurs, nous prévoyons d'explorer le lien entre les mouvements oculaires et la compréhension de la lecture. Chaque participant à cette étude a également répondu à la question avec leurs passages de compréhension de lecture connexes. Analyser les relations entre les différentes caractéristiques de mouvement de la réponse de l'oeil et la précision peut nous aider à mieux comprendre les stratégies de lecture et la santé cognitive impairment utilisés par les lecteurs.
Enfin, les travaux futurs comprendra une déficience cognitive subjective (SCI) dans l'analyse du groupe expérimental. Ces personnes score dans les tests normaux de la fonction nerveuse. Par conséquent, avant que les symptômes cliniques apparaissent, il est sain de séparer la zone de contrôle peut aider à fournir une méthode fiable des systèmes d'alerte précoce.
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