| Title | An analysis of eye-movements during reading for the detection of mild cognitive impairment
| | Authors | K.C. Fraser, K.L. Fors, D. Kokkinakis, A. Nordlund
| | Journal | Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Copenhagen, Denmark, September 7–11. - 2017. - P.1016–1026. http://dx.doi.org/10.18653/v1/D17-1107
| | Year of publishing | 2017
| | Abstract | We present a machine learning analysis of eye-tracking data for the detection of mild cognitive impairment, a decline in cognitive abilities that is associated with an increased risk of developing dementia. We compare two experimental configurations (reading aloud versus reading silently), as well as two methods of combining information from the two trials (concatenation and merging). Additionally, we annotate the words being read with information about their frequency and syntactic category, and use these annotations to generate new features. Ultimately, we are able to distinguish between participants with and without cognitive impairment with up to 86% accuracy.
Мы представляем анализ данных окуломоторной активности, выполненный при помощи машинного обучения для выявления умеренного когнитивного нарушения, снижения когнитивных способностей, которое связано с повышенным риском развития деменции. Мы сравниваем две экспериментальные конфигурации (чтение вслух и чтение про себя), а также два метода объединения информации из двух испытаний (конкатенация и слияние). Кроме того, мы аннотируем читаемые слова информацией об их частоте и синтаксической категории и используем эти аннотации для создания новых функций. В конечном итоге мы смогли различить участников с когнитивными нарушениями и без них с точностью до 86%.
| | Download - 2028 KB[Download count:731]
Translate en-ru
| |
| |
| |
|
|