[論文レビュー] PUPILS pipeline: A flexible Matlab toolbox for eyetracking and pupillometry data processing

Helia Relaño-Iborra, Per Bækgaard|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2020

Gaze Tracking and Assistive Technology参考文献 6被引用数 6

ひとこと要約

PUPILSパイプラインは、眼動追跡および瞳孔計測データの前処理を自動化する、柔軟で使いやすいMATLABツールボックスです。ブルームやサッカードを検出するとともに、カスタマイズ可能なパラメータを用いて欠損データの補間とノイズ除去を実行し、ユーザー入力はサンプリング周波数と単位以外は最小限に抑えられた、クリーンでアノテーション済みのデータを提供します。

ABSTRACT

With the development of widely available commercial eye trackers, the use of eye tracking and pupillometry have become prevalent tools in cognitive research, both in industry and academia. However, dealing with pupil recordings often proves challenging, as the raw data produced by the eye tracker is subject to noise and artifacts. With the PUPILS toolbox the authors wish to simplify the processing of pupil data for researchers. The toolbox receives the raw data extracted from the eye tracker output files and provides an analysis of the relevant pupillary events (e.g., blinks and saccades), interpolates missing data and denoises the recorded traces. The final output of the toolbox is a cleaned up recording that can be easily exported for use in further analysis.

研究の動機と目的

• 商業用眼動追跡装置から得られるノイズが多くアーティファクトを含む瞳孔追跡データの前処理を簡素化すること。
• 認知神経科学の研究において、手作業によるデータクリーニング作業を削減できる即席のソリューションを研究者に提供すること。
• カスタマイズ可能なアルゴリズムを用いて、ブルーム、サッカード、固定視点といった重要な瞳孔反応の正確な検出を可能にすること。
• 処理パラメータのカスタマイズと処理ステージのモジュラル拡張を可能にすることで、多様な実験設計をサポートすること。
• さまざまな眼動追跡装置と、60 Hzから500 Hzまでの多様なサンプリング周波数に対応する互換性を確保すること。

提案手法

• パイプラインは、モジュラーな手順に従って生の眼動追跡データを処理する：ブルーム検出、サッカード検出、データ補間、信号スムージング。
• ブルーム検出は、瞳孔サイズが平均値より3標準偏差以上低下する領域を特定することで、既存の基準に従う。
• サッカード検出は、5サンプル間隔での視線位置ベクトルの角速度を用い、デフォルトのしきい値は30°/sである。
• 角速度は、頭部中心を基準とした連続する視線ベクトル間のドット積の逆余弦関数を用いて計算される。
• 欠損データおよびブルーム影響領域は線形補間され、カスタマイズ可能な前後時間窓（デフォルト：ブルーム前50 ms、後150 ms）が設定可能である。
• 最終的な信号は、デフォルトのカットオフ周波数10 Hzでローパスフィルタリングされノイズを低減するが、ユーザーがフィルターパラメータを指定可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 研究者が広範な手作業を伴わず、ノイズが多くアーティファクトを含む瞳孔計測データをどのように効率的に前処理できるか。
• RQ2 多様な眼動追跡データセットにおいて、ブルームおよびサッカードを検出するための最適でカスタマイズ可能なパラメータは何か。
• RQ3 モジュラーかつ拡張可能なパイプラインは、瞳孔計測データ解析における再現性と柔軟性をどの程度向上できるか。
• RQ4 パイプラインは、さまざまなサンプリングレートおよびトラッカー種別において、データ品質をどのように維持しているか。

主な発見

• PUPILSパイプラインは、低周波（60 Hz）および高周波（500 Hz）のトラッカーからの生の眼動追跡データを一貫した性能で処理できた。
• 3標準偏差のしきい値を用いたブルーム検出は、偽陽性を最小限に抑えつつ、遮蔽イベントを信頼性高く特定できた。
• 30°/sの速度しきい値を用いたサッカード検出は、急速な眼動を効果的に捉えており、特殊用途向けにユーザーがしきい値を調整可能である。
• ブルーム前の後続時間窓を拡張した線形補間により、エッジアーティファクトが低減され、信号の連続性が向上した。
• 10 Hzでローパスフィルタリングを実行することで、高周波数ノイズが効果的に低減されつつ、生体的に意味のある瞳孔動態が保持された。
• ツールボックスは、元の信号、補間済み信号、ノイズ除去済み信号を含む完全にアノテーションされたデータフレームを出力し、統計解析および時系列解析への直接利用を可能にした。