論文の概要: Evaluating Deep Human-in-the-Loop Optimization for Retinal Implants Using Sighted Participants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00177v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 21:41:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:05.343453
• Title: Evaluating Deep Human-in-the-Loop Optimization for Retinal Implants Using Sighted Participants
• Title（参考訳）: 目視による網膜インプラントの深部ヒューマン・イン・ザ・ループ最適化の評価
• Authors: Eirini Schoinas, Adyah Rastogi, Anissa Carter, Jacob Granley, Michael Beyeler,
• Abstract要約: ヒューマン・イン・ザ・ループ最適化(HILO)は,ユーザのフィードバックに基づいて刺激パラメータを反復的に精製することで視覚補綴をパーソナライズするための有望なアプローチである。 従来の研究はHILOのシミュレーション効果を示したが、ヒトの被験者に対する効果は検証されていない。 そこで本研究では,実環境下での刺激戦略の最適化能力を評価するために,人工視覚を視認する視力を用いたHILOの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3301643766310374
• License:
• Abstract: Human-in-the-loop optimization (HILO) is a promising approach for personalizing visual prostheses by iteratively refining stimulus parameters based on user feedback. Previous work demonstrated HILO's efficacy in simulation, but its performance with human participants remains untested. Here we evaluate HILO using sighted participants viewing simulated prosthetic vision to assess its ability to optimize stimulation strategies under realistic conditions. Participants selected between phosphenes generated by competing encoders to iteratively refine a deep stimulus encoder (DSE). We tested HILO in three conditions: standard optimization, threshold misspecifications, and out-of-distribution parameter sampling. Participants consistently preferred HILO-generated stimuli over both a na\"ive encoder and the DSE alone, with log odds favoring HILO across all conditions. We also observed key differences between human and simulated decision-making, highlighting the importance of validating optimization strategies with human participants. These findings support HILO as a viable approach for adapting visual prostheses to individuals.
• Abstract（参考訳）: ヒューマン・イン・ザ・ループ最適化(HILO)は,ユーザのフィードバックに基づいて刺激パラメータを反復的に精製することで視覚補綴をパーソナライズするための有望なアプローチである。 以前の研究はHILOのシミュレーション効果を示したが、ヒトの被験者に対する効果は検証されていない。 そこで本研究では,実環境下での刺激戦略の最適化能力を評価するために,人工視覚を視認する視力を用いたHILOの評価を行った。 競合するエンコーダが生成するホスフェイン間で選択された参加者は、ディープ刺激エンコーダ(DSE)を反復的に精製する。 HILOは, 標準最適化, しきい値の不特定, 分布外パラメータサンプリングの3つの条件で試験した。 参加者は、すべての条件でHILOを好んで、na\型エンコーダとDSEのみよりもHILO生成刺激を常に好んだ。 また、人間とシミュレートされた意思決定の主な違いを観察し、人間の参加者との最適化戦略を検証することの重要性を強調した。 これらの知見は人体に視覚補綴を適応するための有効なアプローチとしてHILOを支持する。

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