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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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High-precision eye-tracking in nonvisual settings

Description du projet

Surveillance des mouvements oculaires assistée par l’IA pendant le sommeil

L’analyse des mouvements oculaires peut fournir des informations précieuses sur les états cognitifs et mentaux. Alors que les technologies traditionnelles de suivi reposent sur des yeux ouverts et des données visuelles, elles échouent dans des contextes tels que le sommeil ou la méditation. L’électro-oculographie (EOG), qui mesure l’activité électrique autour des yeux, offre une alternative prometteuse. Pour éliminer le besoin de suivi visuel tout en cartographiant des mouvements oculaires précis, le projet DEEP-EOG financé par le CER propose de combiner les signaux EOG avec l’apprentissage profond. Pour entraîner les réseaux neuronaux, les chercheurs utiliseront des données EOG et de suivi des yeux dans divers scénarios. Cette approche permet un suivi précis et non invasif des mouvements oculaires, avec des implications significatives pour la recherche sur le sommeil.

Objectif

In the rapidly evolving landscape of cognitive neuroscience, a significant surge in research has highlighted eye movements as a critical yet previously underestimated window into neuro-cognitive processes. Our project is at the forefront of this paradigm shift, proposing an innovative machine learning-based approach to decode eye movements with high precision using electrooculography (EOG) channels alone. This method is set to revolutionize eye-tracking technologies, particularly in non-visual contexts such as closed eyes or during sleep, where traditional methods are ineffective.

The initial phase of our research involves the extensive collection of simultaneous eye-tracking and EOG data under various conditions, including simulated sleep patterns. Using state-of-the-art deep neural networks to map high-precision eye-tracking data onto the simultaneously collected EOG signal, we aim to achieve a level of EOG electrode precision that has previously been unattainable. A key focus of our deep-learning model is its ability to generalize, thereby minimizing the need for extensive individual calibration.

In practical terms, our project holds transformative potential across multiple domains. In the scientific field, it enables the exploration of eye movements with closed eyes, which is necessary for mind-reading research and mental states like meditation, providing new insights into the human mind. In medical monitoring, it opens avenues for non-invasive sleep analysis and the diagnosis of sleep-related disorders, previously hindered by the low precision of current gaze-tracking technology. The most groundbreaking application lies in developing a wearable device that enables widespread, effortless tracking and analysis of eye movements during sleep, thus democratizing the use of advanced cognitive monitoring tools to offer insights into sleep patterns and build a healthy sleep routine.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-POC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TRENTO
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 150 000,00
Adresse
VIA CALEPINA 14
38122 TRENTO
Italie

Voir sur la carte

Région
Nord-Est Provincia Autonoma di Trento Trento
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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