RESPONSE ESTIMATION TO EFFICIENTLY CAPTURE DYNAMIC RESPONSE GAIN CHANGES IN MULTIFOCAL RESPONSES

Systems and methods are disclosed for estimating the responses of multiple parts of the visual fields of one or both eyes from records of the responses of one or both pupils to concurrently presented multifocal stimuli to the multiple parts of those visual fields. The collections of multifocal stimuli are controlled by separate pseudo-random sequences, one sequence for each stimulated visual field region. Given the pseudo-random nature of the stimuli the density of stimuli fluctuates over time. The systems and methods include the step of estimating both temporal impulse responses for each component part of the field, i.e. for each sequence, and gain-kernels characterising dynamic changes in the pupil responses driven by short-term fluctuations in overall stimulus density. While gain-kernels for each stimulus region could be estimated it is demonstrated that many fewer kernels can be estimated by grouping the stimuli into symbolic stimulus groups and only estimating gain-kernels for each group. Particular symbolic stimulus groups are shown to be highly efficient, notably those that capture the switch eyes configuration. The ability to estimate more reliable responses with relatively few extra gain-kernel coefficients means less data is required to be collected thus reducing test duration or responses can be more accurately estimated in a fixed time. L'invention concerne des systèmes et des procédés pour estimer les réponses de plusieurs parties des champs visuels d'un ou des deux yeux à partir des enregistrements des réponses d'une ou des deux pupilles à des stimuli multifocaux présentés simultanément aux multiples parties de ces champs visuels. Les collections de stimuli multifocaux sont commandées par des séquences pseudo-aléatoires distinctes, une séquence pour chaque région du champ visuel stimulée. Compte tenu de la nature pseudo-aléatoire des stimuli, la densité des stimuli fluctue dans le temps. Les systèmes et les procédés comprennent l'étape d'estimation des réponses impulsionnelles temporelles pour chaque composante du champ, c'est-à-dire pour chaque séquence, et des noyaux de gain caractérisant les changements dynamiques dans les réponses de la pupille entraînés par les fluctuations à court terme de la densité globale du stimulus. Bien qu'il soit possible d'estimer les noyaux de gain pour chaque région du stimulus, il est démontré qu'il est possible d'estimer beaucoup moins de noyaux en regroupant les stimuli en groupes symboliques et en n'estima