用于阿尔茨海默病诊断的眼动行为识别
神经与进化计算
2018-01-16 v3 神经元与认知
摘要
在本工作中，我们开发了一种深度学习方法，用于在阅读明确句子的过程中区分神经退行性疾病患者与健康对照受试者的眼动行为。我们定义了在读取一组明确且先前已验证的句子（包括高、低可预测性句子和谚语）时，无疑似阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）与有疑似阿尔茨海默病的受试者的眼动追踪数据的信息压缩。利用该信息，我们训练了一组去噪稀疏自动编码器（denoising sparse-autoencoders），并以其和一个 softmax 分类器构建深度神经网络。我们的结果非常有前景，表明这些模型可能有助于理解眼动行为的动力学及其与潜在神经心理学相关量的关系。
引用
@article{arxiv.1702.00837,
title = {Eye-Movement behavior identification for AD diagnosis},
author = {Juan Biondi and Gerardo Fernandez and Silvia Castro and Osvaldo Agamennoni},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.00837},
year = {2018}
}