本文描述了一种基于运动的新型视敏度检测方法，可用于评估低视力和正常视力个体的中心及周边视觉处理功能，同时介绍了一种与磁共振成像（MRI）协议兼容、可限制周边视野的护目镜。该方法为视觉系统的功能性损伤和功能障碍提供了全面的视力评估手段。
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摘要
摘要
标准的视力测量依赖于静态刺激，例如字母（Snellen视力表）、垂直线（视锐度）或光栅图，这些刺激由视觉系统中对静态刺激最敏感的区域处理，并接收来自视野中央区域的视觉输入。本文提出一种基于简单形状辨别能力的视力测量方法，这些形状由随机点运动图（RDK）中点的运动所定义，由对运动刺激敏感的视觉区域处理，并同时接收来自周边视野的输入。在运动视锐度测试中，受试者需要区分由RDK构成、面积相等的圆形与椭圆形，这些图形通过点的运动一致性、方向或速度与背景RDK相分离。视锐度测量基于对椭圆的识别：每次正确响应后，椭圆逐渐变得更接近圆形，直至达到视锐度阈值。运动视锐度测试可采用负对比度（白背景上的黑点）或正对比度（黑背景上的白点）呈现。由运动定义的形状位于中心视野8个视觉度范围内，并被RDK背景包围。为了检验周边视觉对中心视锐度测量的影响，本文建议使用带有中央孔洞的不透明护目镜，将视野机械性地限制在10度范围内。这种简单且可重复的视野缩小系统适用于MRI实验流程，有助于进一步研究周边视觉输入的功能。本文提出了一种同时评估形状与运动感知的简易测量方法。这一直接的测试能够根据中央和周边视野输入来评估视觉功能损伤情况。所提出的 运动视锐度测试拓展了传统视力检测的能力，可揭示视觉系统受损患者中尚存甚至增强的视觉功能，而这些功能在此前一直未能被发现。
引言
大多数现有的视觉测试主要针对由中央视觉处理的特征进行检查，依赖于来自中央视网膜的输入1。中央视网膜拥有最密集的视锥感光细胞群，以实现最高的视觉敏锐度，并且缺乏视杆感光细胞，而视杆细胞在周边视网膜中占主导地位2。感光细胞的高度密集排列也反映在神经节细胞密度的增加上，这意味着有更多轴突投射至视神经，并最终传达到视觉皮层。在中央凹以外向周边区域，视杆细胞的数量超过视锥细胞3。由于视杆细胞具有更宽的细胞体以及感光细胞排列较为稀疏，周边视网膜主要对暗光视觉和运动感知敏感4。
传统上认为，视觉处理依赖于视野中心区域的刺激，主要用于对静止物体进行精细分析，而其周边部分则专门用于检测运动，并将物体引导至中心凹视觉进行进一步分析5,6。然而，目前我们已有越来越多的证据表明，在皮层水平上，静止物体处理通路的精细分析并未完全与运动敏感通路分离6,7,8。传统上，同时测试形状和运动感知的方法包括使用移动光栅9、玻璃图案10以及同心环运动11。我们的目标是引入一种更贴近视觉障碍患者日常生活的测试方法，以降低他们的挫败感，并通过明确展示其视觉处理中某些功能可能仍然保留甚至增强，给予他们希望。所提出的基于随机点运动图（RDKs）的运动视锐度测试，结合了运动与形状感知分析，可同时评估运动和形状感知功能。在该运动视锐度测试中，存在多种可测试的心理物理学特征，例如RDK的不同速度、方向和对比度。通过改变参数，我们可以调控刺激强度，使其特异性地作用于中心或周边视觉处理。例如，检测快速移动物体是周边视觉处理的一个明确特征12，而亮背景上的暗刺激则优先由中心视觉处理13。该测试最初应用于光感受器发生视网膜变性的患者，其病变可特异性地位于视网膜中央或周边区域14。视网膜色素变性（RP）表现为周边损伤，在全球患者中的患病率约为1/500015。Stargardt病（STGD）的患病率约为1/10000，是青少年黄斑变性（MD）最常见的病因16。黄斑变性导致的中央视网膜光感受器损伤，或视网膜色素变性导致的周边视网膜损伤，均会引起相应的视野缺损。这些视野缺损反映为特定视觉系统区域相关功能特征的受损17。重要的是，接受来自未受损视网膜区域输入的视觉系统区域也会受到影响。先前在黄斑变性的动物模型中已证实18，双眼中央视网膜损伤后，不仅视锐度恶化，而且作为周边处理特征的运动感知能力反而增强。本文所述的运动视锐度测试为规划视觉康复程序提供了重要见解。全面了解视野中心与周边部分之间的相互作用，对于理解视觉系统中剩余部分如何代偿丧失的功能，以及如何通过视觉训练康复程序支持这一过程具有关键作用。然而，关于区域性视网膜变性如何影响视觉处理，尤其是超出其直接受损区域的影响，目前仍不完全清楚。现有的光学测试主要基于对静止形状特征的测量。例如，视锐度测量依赖于静止刺激，如字母（Snellen视力表）、光栅图或游标视锐度图。
为了加深对健康眼以及中心/周边视觉功能受损眼的中心与周边视觉动态关系的理解，引入了一种基于运动的视锐度测试方法，可同时测量形状感知与运动感知。该运动视锐度测试基于对位于中央视野、呈负或正对比度（暗点或亮点）的形状的检测，这些形状为面积相等的椭圆和圆形，由随机点运动图（RDK）构成，并通过速度、相干性或运动方向与相同RDK背景相分离。视锐度以受试者可感知的圆形与椭圆尺寸之间的最小差异来衡量，结果以受试者无法再分辨该差异时所对应的视觉角度表示。此外，为检验亮度对比度是否影响所测得的运动视锐度，刺激可呈现为负对比度（白背景上的黑点）或正对比度（黑背景上的白点）。目前关于视觉系统中正对比度（ON型）和负对比度（OFF型）处理的所有信息均来源于对中心视野的静态刺激研究19,20。然而，周边视觉对运动信号的处理如何依赖于对比度仍知之甚少14,21。仅有的发现是，对高速运动的敏感性为周边处理所特有，而中心运动处理则在正对比度（ON型）下对较高空间频率的慢速运动更为敏感12。运动视锐度刺激的正、负对比度版本，以及调节点阵运动速度、相干性或方向的能力，对于全面描述整个视野功能至关重要。此外，建议使用特制护目镜（镜片被替换为中央带孔的不透明片）将视野机械性地限制在中央10度范围内。这一易于复制的视野缩小系统适用于fMRI和TMS实验方案，有助于进一步研究周边视觉输入的功能，以及周边视野如何影响中心视锐度的测量结果。类似系统已在先前研究中得到初步验证14，研究发现，在负对比度和快速运动条件下强烈激活视觉周边区域的运动视锐度测试对所有受试者而言最具挑战性，而Stargardt病患者则完全无法完成。重要的是，通过降低RDK点阵的运动速度以减弱周边视觉刺激，可改善所有受试者的视锐度阈值。综上所述，我们提出一种基于简单形状辨别任务的运动视锐度测量方法，其结果直观明确，患者及其照护人员亦易于理解。本文介绍的运动视锐度测试也适用于学术界以外的使用者，任务本身易于向不同年龄层及各类患者群体进行说明。
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方案
所有操作均遵循相关指南和法规，并经华沙医科大学伦理委员会（KB/157/2017）批准。已从所有参与者处获得书面知情同意，确保其了解实验的总体目标以及其数据将被用于统计分析的目的。所有呈现的视觉刺激均使用基于 Java 的桌面应用程序（Viscacha2）生成，该程序是为本实验专门开发的。
1. 设置
- 准备一间安静且光线较暗的房间。搭建实验装置，包括一台计算机、一个键盘、一个平面显示器、一个眼动仪（可选，视具体研究问题和目标而定；参见材料表）、一张桌子、一个下颌托架和一把椅子。布置设备时，应确保受试者能够坐在下颌托架上，双眼正对显示器上半部分的中心位置，双手可触及键盘上的方向键。显示器与眼睛之间的水平距离应为 85 cm。
注意：尽管受试者在实验过程中会接受训练，并被明确要求始终注视中央的注视十字，但使用眼动仪进行测试可在数据分析阶段额外控制并筛选出那些注视波动过多的受试者。此外，根据研究目的的不同，眼动仪数据还可能为不同受试者群体的注视模式、瞳孔大小或兴趣区域提供有价值的见解。 - 访问 https://github.com/grimwj/Viscacha2，点击Code按钮下载 ZIP 文件。解压缩该文件并将其保存至工作目录中。
- 按照 README.txt 文件中的说明完成软件安装。若使用眼动仪进行测试，请同时遵循眼动仪的软件安装步骤，并根据说明书安装眼动仪硬件。
- 为进行初步检查，可通过双击 Viscacha2.jar 文件运行程序。初始界面显示后，按键盘上的ESC键退出程序。
- 浏览新创建的文件夹——experiment_data、TestPatient、Shape_Brt。使用电子表格编辑器打开 .csv 文件（设置分号为字段分隔符），核对屏幕尺寸和受试者与屏幕距离等参数是否正确。
注意：此后本实验方案均基于以下假设：使用分辨率为 1920 x 1080、尺寸为 31.5 英寸的显示器，且受试者与屏幕之间的距离为 85 cm。这意味着屏幕在水平方向上占据 44.6° 的视觉空间。若无法满足上述参数，可参考第 5 步重新配置程序。
2. 确定测试的初始难度
- 打开 config.txt 文件，找到包含 patient_name=TestPatient 的行。将 TestPatient 替换为用于标识受试者的文本。
- 在 config.txt 文件中，找到 filename=Shape_Brt.txt 这一行。确保该行不以井号符号 # 开头（即该行为未注释状态）。
- 让受试者坐在显示器前方，下巴置于下颌托上，双眼正对显示器上半部分的中心位置。确认受试者与屏幕之间的距离正确，并确保键盘按键便于受试者操作。
- 进入 Viscacha2.jar 所在目录并运行程序。指导受试者在整个实验过程中始终将视线聚焦于屏幕中央的注视十字。
- 屏幕两侧会分别呈现一个圆形或椭圆形，两者与中央注视十字的距离相等。任务是使用键盘上的左、右箭头键选择圆形而非椭圆形。向受试者解释任务内容，当其准备就绪后，按下 s 键开始实验。实验将持续进行，直到受试者按下其中一个箭头键为止。
- 当出现四次反转或达到最大试验次数时，程序结束。
注意：这是一种阶梯式程序。每次正确响应后，下一次试验难度增加；每次错误响应后，难度则降低。图1 展示了一位代表性受试者在多次试验中阶梯水平的变化情况。 - 记录任务结束时的四次反转点，此时已确定检测阈值。打开相应的 .csv 结果文件，查找位于文件末尾附近的 THRESHOLD 列，使用该列中的数值来计算后续任务的初始难度。
注意：该测试也可采用恒定范式进行，即难度水平保持不变。方法是在 init.txt 文件中将 Experiment_Type=Constant 这一行前的井号符号移除，同时在 Experiment_Type=Staircase 这一行前添加井号符号以注释该行。
图1：Shape_Brt实验过程中（后续试验）阶梯水平的变化。 红色曲线表示阶梯水平，对应S-（椭圆）的长宽比。当出现4次反转（蓝色条）后，受试者的检测阈值即已确定，任务结束。 请点击此处查看该图的放大版本。
- 将新获得的阈值作为下一次刺激呈现的基线（步骤 2.3–2.5）。要将新阈值替换到所有刺激定义文件中，请使用 replacer 文件夹内的 Python 脚本，并按照屏幕上的说明操作。
3. 刺激程序
注意：共进行10次实验：5次使用黑色背景上的白色圆点，5次使用白色背景上的黑色圆点。
- 相干性任务
- 当受试者准备就绪后，打开 config.txt 文件，注释（即插入井号符号）行 filename=Shape_Brt.txt，并取消注释下一行，包括 shape_dotsB_C.txt 任务。在此任务中，圆形和椭圆形由以 10°/s 速度随机运动的点组成。背景由以与圆形和椭圆形中相同的速度一致向上运动的点构成。
注意：通过编辑每个任务定义文件中的 Direction 参数，可以设定背景点的不同运动方向。 - 运行 Viscacha2.jar。用简单的语言向受试者说明任务内容，例如：“请始终指向圆形。”当参与者准备就绪后，按下 s 键以开始实验。等待实验完成。
- 打开 config.txt 文件，注释行 filename=shape_dotsB_C.txt，并取消注释下一行，包括 shape_dotsW_C.txt 任务。重复步骤 3.1.2。
- 当受试者准备就绪后，打开 config.txt 文件，注释（即插入井号符号）行 filename=Shape_Brt.txt，并取消注释下一行，包括 shape_dotsB_C.txt 任务。在此任务中，圆形和椭圆形由以 10°/s 速度随机运动的点组成。背景由以与圆形和椭圆形中相同的速度一致向上运动的点构成。
- 方向任务
- 当受试者准备就绪后，打开 config.txt 文件，注释先前选定的文件名。取消注释包含 filename=shape_dotsB_D.txt 任务的行。在此任务中，圆形和椭圆形由以 10°/s 速度一致向上运动的点组成。背景由以与圆形和椭圆形中相同速度一致向左运动的点组成。
- 运行 Viscacha2.jar。向受试者说明任务内容。当参与者准备就绪后，按下 s 键以开始实验。等待实验完成。
- 打开 config.txt 文件，注释行 filename=shape_dotsB_D.txt，并取消注释下一行，包括 shape_dotsW_D.txt 任务。重复步骤 3.2.2。
- 速度任务
- 当受试者准备就绪后，打开 config.txt 文件，注释先前选定的文件名。取消注释包含 filename=shape_dotsB_V10_20.txt 任务的行。该任务包含三种条件。圆形、椭圆形和背景均由一致向上运动的点构成，且圆形和椭圆形内的点始终比背景点运动得更慢：i) 10°/s 对比 20°/s；ii) 5°/s 对比 10°/s；iii) 1°/s 对比 2°/s。
- 运行 Viscacha2.jar。向受试者说明任务内容。当参与者准备就绪后，按下 s 键以开始实验。等待实验完成。
- 打开 config.txt 文件，注释行 shape_dotsB_V10_20.txt，并取消注释下一行，包括 shape_dotsW_V10_20.txt 任务。重复步骤 3.2.2。
- 重复步骤 3.3.1 至 3.3.3 两次，分别用于任务 shape_dotsB_V5_10.txt 和 shape_dotsW_V5_10.txt，以及 shape_dotsB_V1_2.txt 和 shape_dotsW_V1_2.txt。
- 为避免每次任务完成后手动更改文件名，可使用 sweep_file 选项。在 config.txt 文件中，将 sweep_files 字段设置为 0，以在每个任务过程结束后终止程序。
- 使用此设置运行 Shape_Brt.txt 任务，以确定初始基线阈值。一旦设定基线，在连续运行多个任务时，将 sweep_file 设置为 1 至 9 之间的整数。该整数决定连续任务之间的切换次数（例如，若设置为 1 且 shape_dotsB_D.txt 被取消注释，则程序将运行此任务及其下一个任务；若设置为 9，则将运行所有任务）。在内部，每次实验完成后会自动生成一个新的配置文件，先前选定的文件名将被注释，而下一个文件名将被选中用于下一次实验。
4. 限制视野的护目镜
- 为了暂时去除周边视野，可使用游泳镜（图2），将透明镜片替换为不透明的白色镜片。镜片中央设有直径为1.4 mm的孔径，将视野限制在中心10°范围内。为了使游泳镜适用于每位受试者，并尽可能适应个体间自然的瞳距差异，制作14副游泳镜，其镜片孔距从58 mm至72 mm不等（每副之间间隔1 mm）。
图 2：窄孔泳镜。 中央孔径直径为 1.4 mm。我们共有 14 副泳镜，孔间距范围为 58 mm 至 72 mm。请点击此处查看此图的放大版本。
- 使用直尺测量受试者双眼之间的距离。将直尺置于双眼上方，与眉毛对齐，使“0”刻度对准一只眼睛的中心。通过查看第二只眼睛上方对应的刻度值，计算第二只瞳孔的距离（单位为 mm）。在操作过程中，要求受试者尽可能保持目光稳定。
- 选定最合适的镜片组合后，给予 15 分钟的休息时间。在此期间，让受试者在房间内自由活动、使用手机或阅读，以帮助眼睛适应新的视觉条件。
- 从第 3 步重新开始实验流程。
5. 重构
- 屏幕尺寸与距离校准
- 若使用不同的显示器，请将屏幕参数（分辨率和对角线尺寸）输入配置文件（resolution_v 表示垂直分辨率，resolution_h 表示水平分辨率，diagonal_inch 表示屏幕对角线尺寸，单位为英寸）。
- 运行 Viscacha2.jar。初始屏幕显示后，按 ESC 键终止程序。打开包含结果的 .csv 文件。
- 查找包含 Distance mm 字样的行，并记录该数值。
- 重新调整实验装置，使受试者能够坐在新计算出的距离位置。计算该距离，使屏幕宽度在水平方向上占据 44.6° 的视觉空间。此角度由 full_angle_h 参数定义，也可在 config.txt 文件中修改。
注意：也可使用 full_angle_v 参数对屏幕高度进行校准。请注意，这两个参数只能设置其中一个，另一个必须以 # 开头注释掉。
- 刺激定义
- 在单独的文件中定义刺激参数（例如 shape_dotsB_C.txt）。某些值（如 S- 的尺寸 Ellipse_X、Ellipse_Y）以像素为单位。若需将像素转换为视觉角度，请将该值乘以从结果 .csv 文件中提取的“像素到角度”乘数。
注意：刺激参数（如点的相干性）已预先定义，并可针对每一层（背景、形状 S+、形状 S-、噪声）进行调整。例如，在相干性任务中，圆形和椭圆形由以 10°/s 速度随机移动的点构成（coherence = 0.0）；背景则由以相同速度一致向上移动的点构成（coherence = 1.0）。Viscacha2 目前尚无正式的用户手册。有关刺激定义的更多信息，请参阅 Viscacha2 仓库中的 stimuli_description.ods 文件。
- 在单独的文件中定义刺激参数（例如 shape_dotsB_C.txt）。某些值（如 S- 的尺寸 Ellipse_X、Ellipse_Y）以像素为单位。若需将像素转换为视觉角度，请将该值乘以从结果 .csv 文件中提取的“像素到角度”乘数。
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结果
运动视敏度任务会为每位参与者针对每种刺激程序生成一个结果文件。在文档文件夹内的代码仓库中，已包含一名测试参与者的示例日志文件。第1行至第31行报告了多种设置信息，例如受试者姓名和配置参数。任务区块从第34行开始，记录了进一步分析所需的重要信息：事件时间、事件类型、试验编号、持续时间、选择、正确性、成功与否、实验者、外部刺激、反转次数以及阶梯层级。需要特别注意的是，“选择”和“成功”两列不应为空；若为空，则可能表明响应工具（键盘或反应板）出现故障。从第170行起，阈值结果在“threshold”列中报告。请注意，步骤1.2中提到的关联代码仓库包含一个用于清理日志文件的日志预处理脚本。该日志文件可用于分析响应准确性，方法是比较“selection”列与“correct”列，或直接查看名为“success”的列。另一个有用的报告值是持续时间，可用于反应时间的分析。
而对于关于运动视敏度阈值的研究，关键变量则是低于列阈值的数值。每位参与者在每次刺激呈现时都会有一个阈值，可以比较来自不同对比度和/或不同任务的阈值。
在
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讨论
本文介绍了一种基于随机点运动图的新方法，用于测量视觉运动视敏度。结果以圆与椭圆之间的最小可感知差异表示，可用来判断受试者何时开始无法区分不同形状。差异越小，视敏度越高：这意味着即使圆与椭圆几乎完全相同，受试者仍能辨别出圆的位置。本文所呈现的运动视敏度测试结果以视觉角度表示，可与基于识别视敏度的常规临床测量进行关联，后者需要识别不同大小的高对比度字母22。
实验装置的准备至关重要。如步骤1.1所述，光线较暗的房间是进行该操作的最佳选择。必须遮蔽所有额外的光源（例如显示器、反应盒、眼动仪或房间内其他设备上的指示灯）。同样，建议在声学隔离的房间内进行操作，以避免任何可能的干扰。由于点阵的生成依赖于显示器的距离和尺寸，因此必须明确定义被试与显示器之间的距离以及显示器的大小。
此外，如步骤1.1的注释中所述，强烈建议使用眼动仪来监测受试者的注视情况。在实验过程中，受试者在接受指导后独自坐在一个小房间内，而实验人员则坐在实验室外的相邻空间，通过眼动仪摄像头监测其注视方向和头部运动...
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
该实验方案在波兰华沙实验生物学尼恩基研究所脑成像实验室进行，并由波兰国家科学中心授予K.B.和J.S.的资助项目（编号2018/29/B/NZ4/02435）提供支持。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 颏托 | 定制 | ||
| 计算机 | Windows 10 或更高版本 | ||
| 显示器 | 1920 × 1080，31 英寸 | ||
| EyeLink 1000 Plus | SR Research | 桌面安装 | |
| USB 键盘 | |||
| USB 鼠标 |
参考文献
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重印与许可
勘误
Formal Correction: Erratum: Motion-Acuity Test for Visual Field Acuity Measurement with Motion-Defined Shapes
Posted by JoVE Editors on 4/01/2024. Citeable Link.
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