Quantifying Perceptual Uncertainty through Non-Invasive Kinematic Tracking: A Convolutional Neural Network-Based Approach for Digital Biomarker Development

Abstract

The analysis of human motor function is considered fundamental in the biomedical and clinical fields, as it allows us to understand how sensory information is transformed into motor responses. In this study, we proposed an analytical design that combined a visual discrimination task with non-invasive tracking of hand trajectories, using convolutional neural networks (CNNs) applied to video analysis. Five young adults (aged 24 to 34) participated in a perceptual task in which they had to decide whether a pattern of static black bars was regular or irregular. The difficulty of the task was controlled by spatial variation, defined as controlled variations in the spacing between the bars. Behavioral variables, such as accuracy and reaction time, were recorded, along with kinematic parameters such as path length, linearity index, maximum velocity, and variability. The results showed that irregular stimuli were associated with lower accuracy, longer reaction times, and greater variability in motor performance compared to regular stimuli. These findings indicate that perceptual difficulty is reflected not only in behavioral performance but also in the fine structure of motor execution. This work highlights the potential of non-invasive tracking and computer vision for the development of kinematic biomarkers of confidence in decision-making, with applications in the early detection and monitoring of motor and chronic-degenerative disorders.

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Título en español:
Cuantificación de la incertidumbre perceptiva mediante seguimiento cinemático no invasivo: un enfoque basado en redes neuronales convolucionales para el desarrollo de biomarcadores digitales

Resumen:
El análisis de la función motora humana se considera fundamental en los ámbitos biomédico y clínico, ya que permite comprender cómo la información sensorial se transforma en respuestas motoras. En este estudio se propuso un diseño analítico que combinó una tarea de discriminación visual con el seguimiento no invasivo de las trayectorias de la mano, mediante redes neuronales convolucionales (CNN) aplicadas al análisis de vídeo.

Participaron cinco adultos jóvenes, con edades comprendidas entre 24 y 34 años, en una tarea perceptiva en la que debían decidir si un patrón de barras negras estáticas era regular o irregular. La dificultad de la tarea se controló mediante variación espacial, definida como modificaciones controladas en el espaciado entre las barras.

Se registraron variables conductuales, como la exactitud y el tiempo de reacción, junto con parámetros cinemáticos como la longitud de la trayectoria, el índice de linealidad, la velocidad máxima y la variabilidad. Los resultados mostraron que los estímulos irregulares se asociaron con una menor exactitud, tiempos de reacción más prolongados y una mayor variabilidad en el rendimiento motor en comparación con los estímulos regulares.

Estos hallazgos indican que la dificultad perceptiva se refleja no solo en el rendimiento conductual, sino también en la estructura fina de la ejecución motora. Este trabajo pone de manifiesto el potencial del seguimiento no invasivo y de la visión por computador para el desarrollo de biomarcadores cinemáticos de la confianza en la toma de decisiones, con aplicaciones en la detección temprana y el seguimiento de trastornos motores y crónico-degenerativos.

Palabras Claves:
visión por computador, análisis de vídeo, parámetros cinemáticos, función motora humana, dificultad perceptiva

Smart citations:

SciteAI. 
Dimensions.
Open Alex.