Analyse conjointe de traces oculométriques et d'EEG à l'aide de modèles de Markov cachés couplés ; Joint analysis of eye movements and EEGs using coupled hidden Markov
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Media type:
E-Book;
Electronic Thesis;
Text
Title:
Analyse conjointe de traces oculométriques et d'EEG à l'aide de modèles de Markov cachés couplés ; Joint analysis of eye movements and EEGs using coupled hidden Markov
Footnote:
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Description:
Cette thèse consiste à analyser conjointement des signaux de mouvement des yeux et d’électroencéphalogrammes (EEG) multicanaux acquis simultanément avec des participants effectuant une tâche de lecture de recueil d'informations afin de prendre une décision binaire - le texte est-il lié à un sujet ou non? La recherche d'informations textuelles n'est pas un processus homogène dans le temps - ni d'un point de vue cognitif, ni en termes de mouvement des yeux. Au contraire, ce processus implique plusieurs étapes ou phases, telles que la lecture normale, le balayage, la lecture attentive - en termes d'oculométrie - et la création et le rejet d'hypothèses, la confirmation et la décision - en termes cognitifs.Dans une première contribution, nous discutons d'une méthode d'analyse basée sur des chaînes semi-markoviennes cachées sur les signaux de mouvement des yeux afin de mettre en évidence quatre phases interprétables en termes de stratégie d'acquisition d'informations: lecture normale, lecture rapide, lecture attentive et prise de décision.Dans une deuxième contribution, nous lions ces phases aux changements caractéristiques des signaux EEG et des informations textuelles. En utilisant une représentation en ondelettes des EEG, cette analyse révèle des changements de variance et de corrélation des coefficients inter-canaux, en fonction des phases et de la largeur de bande. En utilisant des méthodes de plongement des mots, nous relions l’évolution de la similarité sémantique au sujet tout au long du texte avec les changements de stratégie.Dans une troisième contribution, nous présentons un nouveau modèle dans lequel les EEG sont directement intégrés en tant que variables de sortie afin de réduire l’incertitude des états. Cette nouvelle approche prend également en compte les aspects asynchrones et hétérogènes des données. ; This PhD thesis consists in jointly analyzing eye-tracking signals and multi-channel electroencephalograms (EEGs) acquired concomitantly on participants doing an information collection reading task in ...