NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Mobil göz-izleyiciler şu anda gerçek dünya görevleri sırasında (örneğin yürüyüş) özellikle yaşlanma ve Parkinson hastalığında (PD) görsel ve bilişsel süreçleri izlemek için kullanılmaktadır. Ancak, bu tür görevler sırasında fiksasyon konumlarını içeren bağlamsal analiz, karmaşıklığı nedeniyle nadiren gerçekleştirilir. Bu çalışma onaylanmış bir algoritmayı uyarladı ve mobil göz izleme verilerinin bağlamsal analizini yarı otomatik hale getirmek için bir sınıflandırma yöntemi geliştirdi. Önerilen sınıflandırma yönteminin inter-rater güvenilirliğini daha da değerlendirdik. Bir mobil göz izleme cihazı, beş sağlıklı yaşlı yetişkin kontrolünde (HC) ve beş PD'li insanda yürürken göz hareketlerini kaydetti. Sabitlemeler, sabitleme konumlarının hareketsiz görüntülerini sağlamak için uyarlanmış daha önce onaylanmış bir algoritma kullanılarak tanımlandı (n = 116). Sabitleme konumu, konumları sınıflandıran iki oranlayıcı (DH, JN) tarafından manuel olarak tanımlandı. Cohen'in kappa korelasyon katsayıları ara rater güvenilirliğini belirledi. Algoritma, her bir fiksasyon için manuel bağlamsal analizin yapılmasına izin veren hareketsiz görüntüler sağladı. Sabitleme konumunu sınıflandırmak için ara rater güvenilirliği, hem PD (kappa = 0.80,% 95 anlaşması) hem de güvenilir bir sınıflandırma yöntemi belirten HC grupları (kappa = 0.80,% 91) için yüksekti. Bu çalışma, HC ve PD'deki yürüyüş çalışmaları için güvenilir bir yarı otomatik bağlamsal analiz yöntemi geliştirdi. Gelecekteki çalışmalar, bu metodolojiyi çeşitli yürüyüşle ilgili göz izleme çalışmaları için uyarlayabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Mobile eye-trackers are currently used during real-world tasks (e.g. gait) to monitor visual and cognitive processes, particularly in ageing and Parkinson's disease (PD). However, contextual analysis involving fixation locations during such tasks is rarely performed due to its complexity. This study adapted a validated algorithm and developed a classification method to semi-automate contextual analysis of mobile eye-tracking data. We further assessed inter-rater reliability of the proposed classification method. A mobile eye-tracker recorded eye-movements during walking in five healthy older adult controls (HC) and five people with PD. Fixations were identified using a previously validated algorithm, which was adapted to provide still images of fixation locations (n = 116). The fixation location was manually identified by two raters (DH, JN), who classified the locations. Cohen's kappa correlation coefficients determined the inter-rater reliability. The algorithm successfully provided still images for each fixation, allowing manual contextual analysis to be performed. The inter-rater reliability for classifying the fixation location was high for both PD (kappa = 0.80, 95% agreement) and HC groups (kappa = 0.80, 91% agreement), which indicated a reliable classification method. This study developed a reliable semi-automated contextual analysis method for gait studies in HC and PD. Future studies could adapt this methodology for various gait-related eye-tracking studies.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.