2020年1月14日
本文介绍了一种基于随机点刺激的、以游戏化知觉学习软件来改善立体视锐度的实验方案。患者为无斜视的立体视功能缺陷受试者。该方案结合了视光中心的随访与家庭训练软件的使用。依从性及立体视锐度的变化数据将存储于云端。
这种创新的家庭治疗方案已被证实可有效恢复儿童的立体视锐度。该方案的依从性通过在线方式进行监测,而随机点视觉刺激使得训练过程中无法作弊。该技术专为有屈光参差性或斜视性弱视病史的年轻患者设计。
在无眼位偏斜的情况下,该视觉敏锐度值至少为0.8,并具有粗略的立体视。该方案是将知觉学习研究广泛应用于弱视治疗的一部分。在开始训练之前,需进行基线视光学评估,以确保所有相关的纳入和排除标准均已满足。
使用数字屏幕测量最佳矫正远视力的对数视力。为排除斜视,采用单眼遮盖/去遮盖试验,并以 20/30 的字母视力分数刺激调节,以确保患者在进行固视动作时使用中心凹注视字母。按照制造商说明书,使用随机点立体图测量整体立体视锐度。
根据制造商的说明,使用轮廓法进行文字圈测试,测量局部立体视锐度。然后按照儿科眼病研究组(Pediatric Eye Disease Investigator Group)的指南,通过睫状肌麻痹验光测量屈光不正。使用裂隙灯分别排除眼前段和眼后段的任何眼部病理改变。
在患者首次前往视光中心就诊时,于游戏界面应用程序中创建患者档案,并设置患者的瞳距。随后,在患者的个人笔记本电脑上安装该视频游戏。点击配置面板以对游戏进行设置,并设定患者电脑屏幕的物理尺寸。
然后让患者戴上红蓝立体眼镜,红色滤光片置于左眼前。为了使用计算机立体游戏测量患者的立体视基础敏锐度,请让患者坐在距离计算机屏幕80厘米的位置,并指导患者不要通过靠近屏幕来试图欺骗程序。家长应确保儿童不靠近屏幕,以免无意中使立体敏锐度测试变得更容易。
调暗房间灯光,以避免计算机屏幕产生反光。向患者说明该程序以视频游戏的形式呈现,其中随机点阵图像中隐藏着一个轮廓,只有佩戴红蓝立体眼镜才能以三维形式看到。指导患者使用鼠标点击屏幕底部四个选项中与所见轮廓匹配的图形,以表明轮廓的出现。若选择正确,软件将发出高音调提示音,并以全彩图像形式显示正确答案作为奖励。
如果答案错误,软件会发出低沉的声音,患者仍有两次机会寻找正确答案。如果连续三次回答错误,软件将显示正确答案。每次试验后,软件会生成一个新画面,其中包含随机分布的点阵图像,用以隐藏一个新的隐式轮廓。
当患者完成练习试验后,向其演示如何在家中访问练习内容以进行后续试验。解释患者必须遵循一个在家进行的训练课程,每周五天,使用计算机化的立体视觉游戏,共完成60次、每次八分钟的训练 session;研究团队将可通过云端访问其依从性及结果数据。在首次就诊后的三周内,每完成15次治疗 session 后,对患者进行一次随访检查。
并在游戏服务应用程序中查看患者档案中的依从性与立体视结果数据。提醒患者及其家长注意保持屏幕工作距离的重要性,并再次强调依从性的重要性。然后使用计算机化立体游戏来测量患者的立体视功能。
完成规定的60次治疗疗程后,进行首次治疗后视功能评估,并在研究结束六个月后安排并实施随访评估,以确认结果的稳定性。尽管受试者的视力在治疗期间及治疗后保持稳定,但在本项代表性分析中,大量受试者的立体视锐度有所改善。采用Mann-Whitney U检验对测试得分的均值、中位数以及最小值和最大值进行分析后,进一步确定治疗后立体视锐度显著提高。
为了获得较高的依从性,向患者说明活动数据会在云端实时记录,并且验光师可以追踪其活动情况,这一点非常重要。该程序代表了弱视治疗的最后阶段。我们面临的主要挑战,尤其是对于儿童而言,是依从性问题。
由于我们可以远程追踪参与者的活动,因此能够及早发现不依从性并及时纠正行为。将感知学习的基本机制应用于弱视治疗仍存在争议。我们创新性的方案采用随机点刺激来利用立体视觉。
本文介绍了一种利用游戏化知觉学习软件提高立体视缺陷儿童立体视锐度的方案。该疗法结合诊所治疗与家庭训练,通过云存储确保患者依从性并追踪治疗进展。
使用随机点视频游戏对立体视锐度改善进行定量评估,填补了儿童弱视患者功能性视觉恢复领域的一项关键空白。该方案通过整合基于云的依从性追踪和标准化视光学终点指标,提高了对治疗反应的预测可信度。这一方法能够在感知学习与转化视觉科学的交叉领域实现以数据为依据的决策。
该方案将感知学习机制的早期发现与功能视觉结果的后续验证相结合,支持从假设检验到小儿神经眼科学转化研究的连续进程。