This study aims to investigate whether or not it is possible to use a machine learning algorithm on eye-tracking data in order to detect early signs of Alzheimer’s disease, which is a type of dementia. Early signs of Alzheimer’s are characterized by mild cognitive impairment. In addition to this, patients with mild cognitive impairment fixate more when reading. The eye-tracking data is gathered in trials, conducted by specialist doctors at a hospital, where 24 patients read a text. Furthermore, the data is pre-processed by extracting different features, such as fixations and difficulty levels of the specific passage in the text. Thenceforth, the features are applied in a naïve Bayes machine learning algorithm, implementing so called leave-one-out cross validation, under two separate conditions; using both fixation features and features related to the difficulty of the text and in addition to this, only using fixation features. Finally, the two conditions achieved the same results - with an accuracy of 64%. Thereby, the conclusion was drawn that even though the amount of data samples (patients) was small, the machine learning algorithm could somewhat predict if a patient was at an early stage of Alzheimer’s disease or not, based on eye-tracking data. Additionally, the implementation is further analyzed through the use of a stakeholder analysis, a SWOT-analysis and from an innovation perspective. / Denna studie syftar till att undersöka huruvida det är möjligt att använda en maskininlärningsalgoritm på eye-tracking data för att upptäcka tidiga tecken på Alzheimer’s sjukdom, vilket är en typ av demens. Tidiga tecken på Alzheimer’s karaktäriseras av mild kognitiv nedsättning. Vidare fixerar patienter med en mild kognitiv nedsättning mer när de läser. Eye-tracking data samlas in i undersökningar genomförda av specialistläkare på ett sjukhus, där 24 patienter läser en text. Därefter förbehandlas datan genom att extrahera olika features, såsom fixeringar och svårighetsnivåer på specifika avsnitt i texten. Efter detta appliceras features i en naïve Bayes maskininlärningsalgoritm som implementerar så kallad leave-one- out cross validation under två separata fall; användande av enbart fixerings features samt användandet av både fixerings features och features för svårighetsgrad för olika avsnitt i texten. Slutligen erhölls samma resultat i båda fallen – med en accuracy på 64%. Därav drogs slutsatsen att även om mängden data (antalet patienter) var liten, kunde maskininlärningsalgoritmen till viss del förutse om en patient var i ett tidigt stadie av Alzheimer’s sjukdom eller inte, baserat på eye-tracking data. Dessutom analyseras implementationen vidare med användning av en intressentanalys, en SWOT-analys och från ett innovationsperspektiv.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-281298 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Lindberg, Jennifer, Siren, Henrik |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2020:507 |
Page generated in 0.0026 seconds