Trabajo de Fin de Grado Realizado por FRANCISCO LUNA PEREJON Dirigido por OCTAVIO RIVERA ROMERO MIRA: Elaboración de herramientas para la experimentación.

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1 Trabajo de Fin de Grado Realizado por FRANCISCO LUNA PEREJON Dirigido por OCTAVIO RIVERA ROMERO MIRA: Elaboración de herramientas para la experimentación y estudio de los movimientos microsacádicos.

2 Índice Contexto Movimientos microsacádicos Prueba de experimentación Sistema de adquisición Herramienta de detección y clasificación Herramienta de representación de la mirada Ejemplo ilustrativo Conclusiones 2

3 Contexto Miembros de Biología (Departamento de Fisiología) – Estudia movimientos oculares – Necesidad de apoyo informático para proyecto de investigación – Objetivo: elaboración de herramientas software para el estudio de los movimientos microsacádicos 3

4 Contexto 4

5 Movimientos microsacádicos -El ojo es sensible al cambio de luz -A más conos, mayor retención de la vista -Necesidad de movimiento durante la fijación para no perder la visión 5 Movimientos muy bruscos y pequeños del ojo ¿Función de los microsacádicos?

6 Se mostraban figuras geométricas sencillas El sujeto mantenía la vista fijada en el centro Se hacían preguntas al sujeto 6 Prueba de experimentación

7 Implementación de la prueba La implementación fue hecha con un software propietario: Eevoke – Desarrollado en Microsoft Excel – Bondades: comunicación con sistema de adquisición para recogida de datos con fuertes restricciones temporales 7

8 Sistema de adquisición Método de adquisición: infrarrojos – Casco ajustable que incorpora LEDs infrarrojos, sistema de reflexión y cámaras infrarrojas 8

9 Sistema de adquisición Resultado: registros oculares – Cuatro canales: Eje horizontal y vertical para ojo izquierdo y derecho 9

10 Herramienta de detección y clasificación Fases 10

11 Herramienta de detección y clasificación Fase de recalibrado 11

12 12 Herramienta de detección y clasificación Fase de recalibrado

13 Herramienta de detección y clasificación Fase de procesamiento 13

14 Herramienta de detección y clasificación Fase de detección – Candidatos por velocidad – Filtrado posterior por duración 14

15 Herramienta de detección y clasificación Fase de clasificación – Clasificación en función de la amplitud, duración y velocidad pico de los movimientos detectados. – Microsacádicos (rojos), sacádicos(verdes) y parpadeos(amarillos) 15

16 Herramienta de representación de la mirada Modelo matemático: 16

17 Herramienta de representación de la mirada Pruebas y limitaciones – Porcentaje de precisión por distancias de puntos al centro 17

18 Herramienta de representación de la mirada Resultados – Limitaciones como herramienta de precisión para representación de la mirada. Influencia de los registros (muchas pérdidas) Posible Influencia del sistema de adquisición – Válido como herramienta de detección de errores en las pruebas de fijación. Cumple en la posición central del ojo 18

19 Ejemplo ilustrativo Realización de la prueba 19

20 Ejemplo ilustrativo Análisis de fragmento de registro 20

21 Ejemplo ilustrativo Análisis de fragmento de registro 21

22 Ejemplo ilustrativo Video de la representación 22

23 Conclusiones Se ha empleado un software cerrado para implementar los experimentos. Desarrollo de herramientas de procesado. Estudio de errores. Definido un modelo matemático. Experiencia profesional formativa. Aprendizaje software cerrado. Aprendizaje sobre protocolos de investigación y experimentación de otra disciplina. Adquisición de capacidades de comunicación con expertos de otras disciplinas. 23

24 Preguntas GRACIAS 24

25 Movimientos microsacádicos Movimientos muy bruscos y pequeños del ojo ¿Cómo se mueve el ojo? Una serie de músculos agarrados a la superficie estiran de él 25

26 Movimientos microsacádicos

27 Prueba de experimentación Resumen de la experimentación – Sujeto con la mirada fija al centro de la pantalla – Van mostrándose bloques de imágenes con distintas propiedades 27

28 28

29 29

30 30

31 31

32 Herramienta de detección y clasificación Fase de procesamiento: pruebas 32

33 Herramienta de detección y clasificación Fase de filtrado – Filtro personalizado: elimina “picos” en la señal de cierta amplitud por debajo de un umbral. – Se respetan velocidades mejor que los filtros básicos 33

34 Herramienta de detección y clasificación Fase de filtrado: eficiencia 34

35 Herramienta de detección y clasificación Fase de detección: pruebas – Microsacádicos detectados incorrectamente 35

36 Herramienta de detección y clasificación Fase de detección: pruebas – Duración real y calculada de un microsacádico 36

37 Herramienta de detección y clasificación Fase de detección: pruebas – Mejora en la usabilidad: facilidad en la determinación de una velocidad umbral

38 Herramienta de detección y clasificación Fase de clasificación: pruebas – Microsacádicos reales y clasificados por el algoritmo 38

39 Herramienta de detección y clasificación Fase de clasificación: pruebas – Porcentaje de error en microsacádicos 39

40 Herramienta de detección y clasificación Fase de clasificación: pruebas – Estudio de errores en la clasificación de microsacádicos 40

41 Herramienta de detección y clasificación Fase de clasificación: pruebas – Porcentaje de error en sacádicos a causa de parpadeos 41

42 Herramienta de detección y clasificación Fase de clasificación: pruebas – Porcentaje de acierto de parpadeos 42