Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura
- Autores
- Meo, Marcos Miguel
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis doctoral
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Gasaneo, Gustavo
Bouzat, Sebastián - Descripción
- En esta tesis se presenta un análisis exhaustivo de los movimientos oculares median- te el uso de eye tracking, con enfoque en modelado, análisis estadístico y aplicaciones en diferentes poblaciones. Este trabajo se centra en el estudio de los movimientos ocula- res, especialmente durante la lectura, utilizando herramientas de la física, la estadística, la neurociencia y el aprendizaje automático. El objetivo principal es describir y dife- renciar las propiedades dinámicas de las series temporales asociadas a los movimien- tos oculares, con el fin de caracterizar las estructuras fractales e identificar propiedades que permitan distinguir comportamientos en diferentes poblaciones. La investigación se enfoca en el estudio de individuos con dislexia y nistagmo infantil, condiciones que presentan comportamientos atípicos en los movimientos oculares durante la lectura. Para ello, en primer lugar, se presenta un modelo mecánico detallado de la dinámica del movimiento ocular y la pupila, explicando las oscilaciones postsacádicas. También se introduce un modelo simplificado para analizar secuencias de movimientos sacádicos y un modelo estocástico para representar los movimientos oculares durante la lectura, considerando las amplitudes de las sacadas y los tiempos entre ellas. En segundo lugar, se introduce el análisis "multifractal detrended fluctuation analysis"(MF-DFA) para es- timar el espectro multifractal de series temporales biomédicas, aplicándolo al análisis de señales de eye tracking. Se definen parámetros que caracterizan la dinámica de las series temporales y se estudia cómo se modifican en función de las características de las señales. En tercer lugar, se analizan las propiedades fractales de los movimientos ocu- lares durante la lectura en niños con y sin dislexia. Los resultados revelan diferencias significativas en las características fractales, con una estructura fractal menos comple- ja en niños con dislexia. Los parámetros definidos caracterizan la complejidad de los movimientos oculares durante la lectura, identificando diferencias entre niños con y sin dislexia. Finalmente, se estudian los movimientos oculares de niños con nistagmo in- fantil en dos tareas diferentes: lectura y seguimiento de trayectorias. Se analizan los mo- vimientos oculares en términos de propiedades multifractales, encontrando diferencias significativas entre niños con y sin nistagmo. Se aplican algoritmos de agrupamiento y clasificación basados en propiedades multifractales para diferenciar a los sujetos. Esta tesis destaca la importancia de considerar la estructura fractal de las señales de eye trac- king como un indicador clave de la función visual y cognitiva. Los resultados demues- tran la robustez del uso de características multifractales como potenciales biomarcado- res para el diagnóstico y monitoreo de diversos trastornos o patologías. Estos hallazgos contribuyen a una comprensión más profunda de los mecanismos que regulan el movi- miento ocular y su relación con distintas condiciones fisiológicas y patológicas.
This thesis presents a comprehensive analysis of eye movements using eye tracking, with a focus on modelling, statistical analysis, and applications in different populations. This work focuses on the study of eye movements, particularly during reading, using tools from physics, statistics, neuroscience, and machine learning. The main objective is to describe and differentiate the dynamic properties of time series associated with eye movements, in order to characterize fractal structures and identify properties that help distinguishing behaviours in different populations. The research focuses on studying in- dividuals with dyslexia and infantile nystagmus, conditions that exhibit atypical eye mo- vement behaviours during reading. To achieve this, first, a detailed mechanical model of the dynamics of eye and pupil movement is presented, explaining postsaccadic osci- llations. A simplified model is also introduced to analyse sequences of saccadic move- ments, along with a stochastic model to represent eye movements during reading, con- sidering saccade amplitudes and the time intervals between them. Secondly, MF-DFA (multifractal detrended fluctuation analysis) is introduced to estimate the multifractal spectrum of biomedical time series, applying it to the analysis of eye tracking signals. Parameters characterizing the dynamics of time series are defined, and their variations are studied based on the characteristics of the signals. Thirdly, the fractal properties of eye movements during reading in children with and without dyslexia are analysed. The results reveal significant differences in fractal characteristics, with a less complex frac- tal structure in children with dyslexia. The defined parameters characterize the com- plexity of eye movements during reading, identifying differences between children with and without dyslexia. Finally, the eye movements of children with infantile nystagmus are studied in two different tasks: reading and trajectory tracking. Eye movements are analysed in terms of multifractal properties, revealing significant differences between children with and without nystagmus. Clustering and classification algorithms based on multifractal properties are applied to differentiate subjects. This thesis highlights the importance of considering the fractal structure of eye tracking signals as a key indicator of visual and cognitive function. The results demonstrate the robustness of using mul- tifractal characteristics as potential biomarkers for diagnosing and monitoring various disorders or pathologies. These findings contribute to a deeper understanding of the mechanisms regulating eye movement and their relationship with different physiologi- cal and pathological conditions.
Fil: Meo, Marcos Miguel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Física; Argentina - Materia
-
Física
Neurociencias
Movimientos oculares
Lectura
Eye tracking
Análisis multifractal - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Universidad Nacional del Sur
- OAI Identificador
- oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/7484
Ver los metadatos del registro completo
| id |
RID-UNS_752d72147be42a44d2b34d535d08739f |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/7484 |
| network_acronym_str |
RID-UNS |
| repository_id_str |
|
| network_name_str |
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) |
| spelling |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lecturaMeo, Marcos MiguelFísicaNeurocienciasMovimientos ocularesLecturaEye trackingAnálisis multifractalEn esta tesis se presenta un análisis exhaustivo de los movimientos oculares median- te el uso de eye tracking, con enfoque en modelado, análisis estadístico y aplicaciones en diferentes poblaciones. Este trabajo se centra en el estudio de los movimientos ocula- res, especialmente durante la lectura, utilizando herramientas de la física, la estadística, la neurociencia y el aprendizaje automático. El objetivo principal es describir y dife- renciar las propiedades dinámicas de las series temporales asociadas a los movimien- tos oculares, con el fin de caracterizar las estructuras fractales e identificar propiedades que permitan distinguir comportamientos en diferentes poblaciones. La investigación se enfoca en el estudio de individuos con dislexia y nistagmo infantil, condiciones que presentan comportamientos atípicos en los movimientos oculares durante la lectura. Para ello, en primer lugar, se presenta un modelo mecánico detallado de la dinámica del movimiento ocular y la pupila, explicando las oscilaciones postsacádicas. También se introduce un modelo simplificado para analizar secuencias de movimientos sacádicos y un modelo estocástico para representar los movimientos oculares durante la lectura, considerando las amplitudes de las sacadas y los tiempos entre ellas. En segundo lugar, se introduce el análisis "multifractal detrended fluctuation analysis"(MF-DFA) para es- timar el espectro multifractal de series temporales biomédicas, aplicándolo al análisis de señales de eye tracking. Se definen parámetros que caracterizan la dinámica de las series temporales y se estudia cómo se modifican en función de las características de las señales. En tercer lugar, se analizan las propiedades fractales de los movimientos ocu- lares durante la lectura en niños con y sin dislexia. Los resultados revelan diferencias significativas en las características fractales, con una estructura fractal menos comple- ja en niños con dislexia. Los parámetros definidos caracterizan la complejidad de los movimientos oculares durante la lectura, identificando diferencias entre niños con y sin dislexia. Finalmente, se estudian los movimientos oculares de niños con nistagmo in- fantil en dos tareas diferentes: lectura y seguimiento de trayectorias. Se analizan los mo- vimientos oculares en términos de propiedades multifractales, encontrando diferencias significativas entre niños con y sin nistagmo. Se aplican algoritmos de agrupamiento y clasificación basados en propiedades multifractales para diferenciar a los sujetos. Esta tesis destaca la importancia de considerar la estructura fractal de las señales de eye trac- king como un indicador clave de la función visual y cognitiva. Los resultados demues- tran la robustez del uso de características multifractales como potenciales biomarcado- res para el diagnóstico y monitoreo de diversos trastornos o patologías. Estos hallazgos contribuyen a una comprensión más profunda de los mecanismos que regulan el movi- miento ocular y su relación con distintas condiciones fisiológicas y patológicas.This thesis presents a comprehensive analysis of eye movements using eye tracking, with a focus on modelling, statistical analysis, and applications in different populations. This work focuses on the study of eye movements, particularly during reading, using tools from physics, statistics, neuroscience, and machine learning. The main objective is to describe and differentiate the dynamic properties of time series associated with eye movements, in order to characterize fractal structures and identify properties that help distinguishing behaviours in different populations. The research focuses on studying in- dividuals with dyslexia and infantile nystagmus, conditions that exhibit atypical eye mo- vement behaviours during reading. To achieve this, first, a detailed mechanical model of the dynamics of eye and pupil movement is presented, explaining postsaccadic osci- llations. A simplified model is also introduced to analyse sequences of saccadic move- ments, along with a stochastic model to represent eye movements during reading, con- sidering saccade amplitudes and the time intervals between them. Secondly, MF-DFA (multifractal detrended fluctuation analysis) is introduced to estimate the multifractal spectrum of biomedical time series, applying it to the analysis of eye tracking signals. Parameters characterizing the dynamics of time series are defined, and their variations are studied based on the characteristics of the signals. Thirdly, the fractal properties of eye movements during reading in children with and without dyslexia are analysed. The results reveal significant differences in fractal characteristics, with a less complex frac- tal structure in children with dyslexia. The defined parameters characterize the com- plexity of eye movements during reading, identifying differences between children with and without dyslexia. Finally, the eye movements of children with infantile nystagmus are studied in two different tasks: reading and trajectory tracking. Eye movements are analysed in terms of multifractal properties, revealing significant differences between children with and without nystagmus. Clustering and classification algorithms based on multifractal properties are applied to differentiate subjects. This thesis highlights the importance of considering the fractal structure of eye tracking signals as a key indicator of visual and cognitive function. The results demonstrate the robustness of using mul- tifractal characteristics as potential biomarkers for diagnosing and monitoring various disorders or pathologies. These findings contribute to a deeper understanding of the mechanisms regulating eye movement and their relationship with different physiologi- cal and pathological conditions.Fil: Meo, Marcos Miguel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Física; ArgentinaGasaneo, GustavoBouzat, Sebastián2025-07-08info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttps://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/7484spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/reponame:Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)instname:Universidad Nacional del Sur2026-04-16T09:47:40Zoai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/7484instacron:UNSInstitucionalhttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/oaimesnaola@uns.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:2026-04-16 09:47:41.435Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) - Universidad Nacional del Surfalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura |
| title |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura |
| spellingShingle |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura Meo, Marcos Miguel Física Neurociencias Movimientos oculares Lectura Eye tracking Análisis multifractal |
| title_short |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura |
| title_full |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura |
| title_fullStr |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura |
| title_full_unstemmed |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura |
| title_sort |
Modelado y análisis de movimientos oculares : aplicación al estudio del proceso de lectura |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Meo, Marcos Miguel |
| author |
Meo, Marcos Miguel |
| author_facet |
Meo, Marcos Miguel |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Gasaneo, Gustavo Bouzat, Sebastián |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Física Neurociencias Movimientos oculares Lectura Eye tracking Análisis multifractal |
| topic |
Física Neurociencias Movimientos oculares Lectura Eye tracking Análisis multifractal |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
En esta tesis se presenta un análisis exhaustivo de los movimientos oculares median- te el uso de eye tracking, con enfoque en modelado, análisis estadístico y aplicaciones en diferentes poblaciones. Este trabajo se centra en el estudio de los movimientos ocula- res, especialmente durante la lectura, utilizando herramientas de la física, la estadística, la neurociencia y el aprendizaje automático. El objetivo principal es describir y dife- renciar las propiedades dinámicas de las series temporales asociadas a los movimien- tos oculares, con el fin de caracterizar las estructuras fractales e identificar propiedades que permitan distinguir comportamientos en diferentes poblaciones. La investigación se enfoca en el estudio de individuos con dislexia y nistagmo infantil, condiciones que presentan comportamientos atípicos en los movimientos oculares durante la lectura. Para ello, en primer lugar, se presenta un modelo mecánico detallado de la dinámica del movimiento ocular y la pupila, explicando las oscilaciones postsacádicas. También se introduce un modelo simplificado para analizar secuencias de movimientos sacádicos y un modelo estocástico para representar los movimientos oculares durante la lectura, considerando las amplitudes de las sacadas y los tiempos entre ellas. En segundo lugar, se introduce el análisis "multifractal detrended fluctuation analysis"(MF-DFA) para es- timar el espectro multifractal de series temporales biomédicas, aplicándolo al análisis de señales de eye tracking. Se definen parámetros que caracterizan la dinámica de las series temporales y se estudia cómo se modifican en función de las características de las señales. En tercer lugar, se analizan las propiedades fractales de los movimientos ocu- lares durante la lectura en niños con y sin dislexia. Los resultados revelan diferencias significativas en las características fractales, con una estructura fractal menos comple- ja en niños con dislexia. Los parámetros definidos caracterizan la complejidad de los movimientos oculares durante la lectura, identificando diferencias entre niños con y sin dislexia. Finalmente, se estudian los movimientos oculares de niños con nistagmo in- fantil en dos tareas diferentes: lectura y seguimiento de trayectorias. Se analizan los mo- vimientos oculares en términos de propiedades multifractales, encontrando diferencias significativas entre niños con y sin nistagmo. Se aplican algoritmos de agrupamiento y clasificación basados en propiedades multifractales para diferenciar a los sujetos. Esta tesis destaca la importancia de considerar la estructura fractal de las señales de eye trac- king como un indicador clave de la función visual y cognitiva. Los resultados demues- tran la robustez del uso de características multifractales como potenciales biomarcado- res para el diagnóstico y monitoreo de diversos trastornos o patologías. Estos hallazgos contribuyen a una comprensión más profunda de los mecanismos que regulan el movi- miento ocular y su relación con distintas condiciones fisiológicas y patológicas. This thesis presents a comprehensive analysis of eye movements using eye tracking, with a focus on modelling, statistical analysis, and applications in different populations. This work focuses on the study of eye movements, particularly during reading, using tools from physics, statistics, neuroscience, and machine learning. The main objective is to describe and differentiate the dynamic properties of time series associated with eye movements, in order to characterize fractal structures and identify properties that help distinguishing behaviours in different populations. The research focuses on studying in- dividuals with dyslexia and infantile nystagmus, conditions that exhibit atypical eye mo- vement behaviours during reading. To achieve this, first, a detailed mechanical model of the dynamics of eye and pupil movement is presented, explaining postsaccadic osci- llations. A simplified model is also introduced to analyse sequences of saccadic move- ments, along with a stochastic model to represent eye movements during reading, con- sidering saccade amplitudes and the time intervals between them. Secondly, MF-DFA (multifractal detrended fluctuation analysis) is introduced to estimate the multifractal spectrum of biomedical time series, applying it to the analysis of eye tracking signals. Parameters characterizing the dynamics of time series are defined, and their variations are studied based on the characteristics of the signals. Thirdly, the fractal properties of eye movements during reading in children with and without dyslexia are analysed. The results reveal significant differences in fractal characteristics, with a less complex frac- tal structure in children with dyslexia. The defined parameters characterize the com- plexity of eye movements during reading, identifying differences between children with and without dyslexia. Finally, the eye movements of children with infantile nystagmus are studied in two different tasks: reading and trajectory tracking. Eye movements are analysed in terms of multifractal properties, revealing significant differences between children with and without nystagmus. Clustering and classification algorithms based on multifractal properties are applied to differentiate subjects. This thesis highlights the importance of considering the fractal structure of eye tracking signals as a key indicator of visual and cognitive function. The results demonstrate the robustness of using mul- tifractal characteristics as potential biomarkers for diagnosing and monitoring various disorders or pathologies. These findings contribute to a deeper understanding of the mechanisms regulating eye movement and their relationship with different physiologi- cal and pathological conditions. Fil: Meo, Marcos Miguel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Física; Argentina |
| description |
En esta tesis se presenta un análisis exhaustivo de los movimientos oculares median- te el uso de eye tracking, con enfoque en modelado, análisis estadístico y aplicaciones en diferentes poblaciones. Este trabajo se centra en el estudio de los movimientos ocula- res, especialmente durante la lectura, utilizando herramientas de la física, la estadística, la neurociencia y el aprendizaje automático. El objetivo principal es describir y dife- renciar las propiedades dinámicas de las series temporales asociadas a los movimien- tos oculares, con el fin de caracterizar las estructuras fractales e identificar propiedades que permitan distinguir comportamientos en diferentes poblaciones. La investigación se enfoca en el estudio de individuos con dislexia y nistagmo infantil, condiciones que presentan comportamientos atípicos en los movimientos oculares durante la lectura. Para ello, en primer lugar, se presenta un modelo mecánico detallado de la dinámica del movimiento ocular y la pupila, explicando las oscilaciones postsacádicas. También se introduce un modelo simplificado para analizar secuencias de movimientos sacádicos y un modelo estocástico para representar los movimientos oculares durante la lectura, considerando las amplitudes de las sacadas y los tiempos entre ellas. En segundo lugar, se introduce el análisis "multifractal detrended fluctuation analysis"(MF-DFA) para es- timar el espectro multifractal de series temporales biomédicas, aplicándolo al análisis de señales de eye tracking. Se definen parámetros que caracterizan la dinámica de las series temporales y se estudia cómo se modifican en función de las características de las señales. En tercer lugar, se analizan las propiedades fractales de los movimientos ocu- lares durante la lectura en niños con y sin dislexia. Los resultados revelan diferencias significativas en las características fractales, con una estructura fractal menos comple- ja en niños con dislexia. Los parámetros definidos caracterizan la complejidad de los movimientos oculares durante la lectura, identificando diferencias entre niños con y sin dislexia. Finalmente, se estudian los movimientos oculares de niños con nistagmo in- fantil en dos tareas diferentes: lectura y seguimiento de trayectorias. Se analizan los mo- vimientos oculares en términos de propiedades multifractales, encontrando diferencias significativas entre niños con y sin nistagmo. Se aplican algoritmos de agrupamiento y clasificación basados en propiedades multifractales para diferenciar a los sujetos. Esta tesis destaca la importancia de considerar la estructura fractal de las señales de eye trac- king como un indicador clave de la función visual y cognitiva. Los resultados demues- tran la robustez del uso de características multifractales como potenciales biomarcado- res para el diagnóstico y monitoreo de diversos trastornos o patologías. Estos hallazgos contribuyen a una comprensión más profunda de los mecanismos que regulan el movi- miento ocular y su relación con distintas condiciones fisiológicas y patológicas. |
| publishDate |
2025 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2025-07-08 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 info:ar-repo/semantics/tesisDoctoral |
| format |
doctoralThesis |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/7484 |
| url |
https://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/7484 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) instname:Universidad Nacional del Sur |
| reponame_str |
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) |
| collection |
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) |
| instname_str |
Universidad Nacional del Sur |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) - Universidad Nacional del Sur |
| repository.mail.fl_str_mv |
mesnaola@uns.edu.ar |
| _version_ |
1862635409910005760 |
| score |
13.203462 |