Qasim Ali disputerer

Synet vårt spiller en viktig rolle i daglige aktiviteter og for samhandling med verden rundt oss. Oculomotor Dysfunction (OMD) refererer til problemer med å koordinere øyebevegelser og kan forekomme hos mange mennesker. De vanligste problemene forbundet med OMD er lese- og lærevansker, hodepine og dårlig hånd-øye-koordinasjon. OMD kan vanskeliggjøre daglige oppgaver som lesing, skriving, fokusering, men også enkle aktiviteter som å følge bevegelige objekter eller følge instruksjoner. Identifiseringen av OMD byr på utfordringer på grunn av behovet for spesialiserte verktøy og metoder i kliniske og ikke-kliniske omgivelser, og utføres i dag hovedsakelig av synseksperter.

Øyesporingsteknologi til screening og trening

Tradisjonelle screeningmetoder er basert på å at en synsekspert observerer øyebevegelser for å identifisere eventuelle OMD-problemer. Mange OMD-problemer kan bedres ved å definere spesifikke treningsprogrammer for rehabilitering. Det finnes studier som argumenterer for behovet for mer støtte til OMD og for mulighetene som ET kan tilby for screening og rehabilitering, kombinert med spesialtilpassede dataprogrammer. Det er også flere utfordringer med å beregne relevante øyebevegelser og oppnå gyldige og pålitelige målinger ut fra rå ET-data og stimulusdata. ET fungerer ved å oppdage og registrere hvor blikkpunktet er på et bestemt tidspunkt.

Dette forskningsarbeidet anvender state-of-the-art øyesporing, spillteknologi samt virtual reality-hjelmer med integrert ET til å illustrere OMD-problemer og dermed undersøke mulighetene for å støtte synseksperter med OMD-screening og trening. Brukernes holdninger og erfaringer til denne tilnærmingen blir utforsket og målt. Siden det finnes en rekke verktøy og metoder som kan støtte håndtering av OMD-data, kan det være krevende å ha oversikt over dem, spesielt for ikke-synseksperter. Dette forskningsarbeidet som mål å utvikle et ET-analyserammeverk som kan forenkle arbeide med ET-data for OMD, fra dataforberedelse til dokumentering av resultater for å utfylle synseksperters arbeid.

Målet med avhandlingen er å undersøke hvordan bruk av øyesporingsteknologi (eye-tracking, ET technology) kan være til hjelp ved screening og trening av OMD.

Tre sentrale spørsmål

Tre hovedforskningsspørsmål styrer denne oppgaven. For å svare på det første spørsmålet, "Hvordan kan synscreening støttes av øyesporings-teknologier?" undersøkes eksisterende kunnskap om ET-bruk og metoder for datainnsamling. Spørsmålet besvares ved å beskrive state-of-art gjennom litteraturgjennomganger.

Det andre spørsmålet, ''Hvordan kan øyesporing og seriøse spill støtte synsterapi?” undersøker mulighetene til seriøse spill for a styrke opplevelsen under trening. Spørsmålet besvares ved å utvikle og evaluere seriøse spill som inkluderer ET for forbedret brukeropplevelse for synsterapi. Ved å undersøke mulighetene for å støtte OMD med state-of-the-art teknologier, brukte oppgaven forskjellige øyesporere, virtual reality (VR) hjelmer med integrert ET, og seriøse spill for å illustrere problemene bedre eller måle opplevelsen for sluttbruker.

For å besvare det tredje spørsmålet, ''Hvordan kan øyesporingsdataanalyse støtte funksjonell synsscreening med fokus på OMD?” utvikles et rammeverk for bedre å forstå og utføre nødvendige faser for håndtering av øyesporingsdata. Dette gjøres i dag ved å kombinere data fra stimuli, ET og programvaren som brukes til screening. Rammeverket gjør det mulig å relatere og kombinere data innhentet fra forskjellige programvarer til hverandre og bidra til analyseresultat for å arbeide med ET-data for OMD for synsscreening. De ulike stegene for dataforberedelse frem til dokumentasjon er beskrevet, noe som bidrar til at denne kunnskapen kan utfylle synsekspertenes arbeid.

Målet er nådd, og forskningsspørsmålene besvares gjennom syv vitenskapelige artikler som fremhever bidragene og resultatene for teknologier som støtter OMD-screening og trening med utforskning av litteratur og eksperimentelle studier. Disse resultatene har praktiske implikasjoner for å videreutvikle teknologier, ikke bare for kliniske, men også for ikke-kliniske anvendelser, for eksempel å tillate synsscreening for barn i skoler eller støtte hjemmebaserte treningsprogrammer.

Personalia

Qasim Ali (f. 1991) er forsker med bachelor- og mastergrad i informatikk. I 2020 begynte han på en doktorgrad ved Høgskulen på Vestlandet (HVL). Forskningen hans fokuserer på bruk av øyesporingsteknologi, virtuell virkelighet og seriøse spill for funksjonell synsscreening. Han har arbeidet med utvikling og brukervennlighet av teknologistøttede løsninger for OMD-screening og terapi. Qasim har deltatt på flere internasjonale workshops og konferanser hvor han har presentert forskningsarbeidet sitt.  

Prøveforelesning

Tid: 7. mai 2026, klokka 10.00
Sted: HVL, campus Bergen, K2, rom M004
Tema for prøveforelesning: Blir annonsert

Disputas

Tid: 7. mai 2026, klokka 13.15
Sted: HVL, campus Bergen, K2, rom M004

Disputasleder

TBA

Veiledere

• Professor Ilona Heldal, HVL (hovedveileder)
• Associate Professor Carsten Gunnar Helgesen, HVL (biveileder)
• Professor Gunta Krumina, University of Latvia, (biveileder)

Bedømmelseskomité

• Førsteamanuensis Violet Ka I Pun, HVL (komitéleder)
• Førsteamanuensis Sampath Jayarathna, Old Dominion University, USA (førsteopponent)
• Førsteamanuensis Cecilia Sik-Lányi, University of Pannonia, Hungary (andreopponent)