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Bioengineering

इंस्ट्रूमेंटेशन और विश्लेषण टूलबॉक्स के माध्यम से ओकुलोमोटर प्रतिक्रियाओं और आवास का परिमाणीकरण

Published: March 3, 2023 doi: 10.3791/64808
Automatic Translation
1, 1,2, 1, 1, 1,3, 1
1Department of Biomedical Engineering, New Jersey Institute of Technology, 2Neural Automations Ltd., 3School of Applied Engineering and Technology, New Jersey Institute of Technology

Summary

VisualEyes2020 (VE2020) एक कस्टम स्क्रिप्टिंग भाषा है जो दृश्य आंख आंदोलन उत्तेजनाओं को प्रस्तुत, रिकॉर्ड और सिंक्रनाइज़ करती है। वीई 2020 संयुग्म आंख आंदोलनों (लेंस और चिकनी खोज), डिस्कोजुगेट आई मूवमेंट (वर्जेन्स), आवास और प्रत्येक के संयोजन के लिए उत्तेजना प्रदान करता है। दो विश्लेषण कार्यक्रम आंख ट्रैकिंग और आवास रिकॉर्डिंग सिस्टम से डेटा प्रोसेसिंग को एकजुट करते हैं।

Abstract

आंखों के आंदोलनों की उद्देश्यपूर्ण उत्तेजना और रिकॉर्डिंग के माध्यम से, आंखों के आंदोलनों के अंतर्निहित तंत्रिका तंत्र की मौलिक विशेषताओं को देखा जा सकता है। VisualEyes2020 (VE2020) शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध अनुकूलन योग्य सॉफ्टवेयर-आधारित दृश्य उत्तेजना की कमी के आधार पर विकसित किया गया था जो पारंपरिक हैप्लोस्कोप के भीतर मोटर्स या एक्ट्यूएटर पर भरोसा नहीं करता है। इस नए उपकरण और पद्धति को आंखों की ट्रैकिंग और ऑटोरेफ्रैक्टर सिस्टम दोनों का उपयोग करके एक नए हैप्लोस्कोप कॉन्फ़िगरेशन के लिए विकसित किया गया है। विश्लेषण सॉफ्टवेयर जो आंखों के आंदोलन और उदार प्रतिक्रियाओं के सिंक्रनाइज़ विश्लेषण को सक्षम बनाता है, दृष्टि शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य वातावरण और साझा करने योग्य उपकरण प्रदान करता है। विजन एंड न्यूरल इंजीनियरिंग लेबोरेटरी (वीएनईएल) आई मूवमेंट एनालिसिस प्रोग्राम (वीईएमएपी) को वीई 2020 के आई ट्रैकर्स द्वारा उत्पादित रिकॉर्डिंग को संसाधित करने के लिए स्थापित किया गया था, जबकि इसी ऑटोरेफ्रेक्टर सिस्टम से रिकॉर्डिंग आउटपुट को संसाधित करने के लिए एकोमोडेटिव मूवमेंट एनालिसिस प्रोग्राम (एएमएपी) बनाया गया था। वीएनईएल तीन प्राथमिक उत्तेजनाओं का अध्ययन करता है: आवास (इंट्राओकुलर लेंस की उत्तलता में धुंधला-संचालित परिवर्तन), वर्जेंस (आंतरिक, अभिसरण रोटेशन और आंखों का बाहरी, विचलन घूर्णन), और लेंस (संयुग्म आंख आंदोलनों)। वीईएमएपी और एएमएपी समान डेटा प्रवाह प्रक्रियाओं, मैनुअल ऑपरेटर इंटरैक्शन और जहां आवश्यक हो वहां हस्तक्षेप का उपयोग करते हैं; हालांकि, ये विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म एक उद्देश्य सॉफ्टवेयर सूट की स्थापना को आगे बढ़ाते हैं जो ऑपरेटर निर्भरता को कम करता है। एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस की उपयोगिता और इसके संबंधित एल्गोरिदम अपने ऑपरेटर (ओं) से न्यूनतम आवश्यक पूर्व कोडिंग अनुभव के साथ दृश्य प्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला आयोजित करने की अनुमति देते हैं।

Introduction

ठोस दूरबीन समन्वय और दृश्य उत्तेजनाओं के लिए उपयुक्त समायोजन और ओकुलोमोटर प्रतिक्रियाएं दैनिक जीवन के महत्वपूर्ण पहलू हैं। जब किसी व्यक्ति ने अभिसरण आंख आंदोलन प्रतिक्रिया गति को कम कर दिया है, तो आंख आंदोलन रिकॉर्डिंग के माध्यम से मात्रा निर्धारित की जाती है, दोहरी दृष्टि (डिप्लोपिया) को 1,2 माना जा सकता है। इसके अलावा, एक कोक्रेन साहित्य मेटा-विश्लेषण ने बताया कि सामान्य दूरबीन दृष्टि को बनाए रखने का प्रयास करने वाले ओकुलोमोटर डिसफंक्शन वाले रोगी आमतौर पर साझा दृश्य लक्षणों का अनुभव करते हैं, जिसमें धुंधली / दोहरी दृष्टि, सिरदर्द, आंखों का तनाव / तनाव और आराम से पढ़ने में कठिनाई शामिलहै। तेजी से संयुग्म आंख आंदोलनों (संयुग्म) की कमी, जब कमी होती है, तो दृश्य लक्ष्यों के लिए कम-प्रतिक्रिया या अति-प्रतिक्रिया दे सकती है, इस प्रकार इसका अर्थ है किइस त्रुटि को ठीक करने के लिए आगे अनुक्रमिक आंदोलनों की आवश्यकता होती है। इन ओकुलोमोटर प्रतिक्रियाओं को समायोजन प्रणाली द्वारा भी भ्रमित किया जा सकता है, जिसमें लेंस से प्रकाश का अनुचित ध्यान केंद्रित करने से धुंधलापनपैदा होता है।

इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों पर पढ़ने या काम करने जैसे कार्य ओकुलोमोटर और समायोजन प्रणालियों के समन्वय की मांग करते हैं। दूरबीन आंख आंदोलन या समायोजन शिथिलता वाले व्यक्तियों के लिए, दूरबीन संलयन (एकल) और तीव्र (स्पष्ट) दृष्टि को बनाए रखने में असमर्थता उनके जीवन की गुणवत्ता और समग्र उत्पादकता को कम कर देती है। दोहराए जाने योग्य इंस्ट्रूमेंटेशन कॉन्फ़िगरेशन और उद्देश्य विश्लेषण के माध्यम से इन प्रणालियों को स्वतंत्र रूप से और ठोस रूप से रिकॉर्ड करने के लिए एक प्रक्रियात्मक पद्धति स्थापित करके, विशिष्ट कमियों के अनुकूलन के बारे में विशेषताओं को समझा जा सकता है। आंखों के आंदोलनों के मात्रात्मक माप पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक व्यापक निदान6 का कारण बन सकते हैं, जिसमें चिकित्सीय हस्तक्षेप के माध्यम से उपचार की संभावना की भविष्यवाणी करने की क्षमता होती है। यह इंस्ट्रूमेंटेशन और डेटा विश्लेषण सूट देखभाल के वर्तमान मानकों के पीछे तंत्र को समझने की दिशा में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जैसे कि दृष्टि चिकित्सा, और रोगियों पर दीर्घकालिक चिकित्सीय हस्तक्षेप (ओं) का प्रभाव हो सकता है। सामान्य दूरबीन दृष्टि के साथ और बिना व्यक्तियों के बीच इन मात्रात्मक अंतरों को स्थापित करना नवीन व्यक्तिगत चिकित्सीय रणनीतियां प्रदान कर सकता है और उद्देश्य परिणाम माप के आधार पर उपचार प्रभावशीलता को बढ़ा सकता है।

आज तक, एक भी व्यावसायिक रूप से उपलब्ध मंच नहीं है जो एक साथ संबंधित समायोजन स्थितिगत और वेग प्रतिक्रियाओं के साथ आंख आंदोलन डेटा को उत्तेजित और मात्रात्मक रूप से रिकॉर्ड कर सकता है जिसे आगे अलग (आंख आंदोलन और उदार) डेटा धाराओं के रूप में संसाधित किया जा सकता है। समायोजन और ओकुलोमोटर स्थितिगत और वेग प्रतिक्रियाओं के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग विश्लेषण ने क्रमशः लगभग 10 हर्ट्ज7 की न्यूनतम नमूना आवश्यकताओं और सैकेडिक आंख आंदोलनों के लिए 240 हर्ट्ज और 250 हर्ट्ज के बीच एक सुझाई गई नमूना दर 8,9 स्थापित की है। हालांकि, वर्जेंस आई मूवमेंट के लिए न्यक्विस्ट दर अभी तक स्थापित नहीं की गई है, हालांकि वर्जेंस सैकेडिक आंख आंदोलनों की तुलना में चरम वेग में कम परिमाण का क्रम है। बहरहाल, आंख आंदोलन रिकॉर्डिंग और ऑटो-अपवर्तक इंस्ट्रूमेंटेशन प्लेटफॉर्म एकीकरण के बारे में वर्तमान साहित्य में एक अंतर है। इसके अलावा, तुल्यकालिक आवास प्रतिक्रियाओं के साथ उद्देश्य आंख आंदोलन प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करने की क्षमता अभी तक ओपन-सोर्स नहीं की गई है। इसलिए, विजन एंड न्यूरल इंजीनियरिंग लेबोरेटरी (वीएनईएल) ने वीई 2020 के निर्माण के माध्यम से सिंक्रनाइज़ इंस्ट्रूमेंटेशन और विश्लेषण की आवश्यकता को संबोधित किया और आंखों के आंदोलनों और समायोजन प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करने के लिए दो ऑफ़लाइन सिग्नल प्रोसेसिंग प्रोग्राम सूट किए। वीई 2020 को बुनियादी विज्ञान से नैदानिक तक विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के अनुकूलन के लिए अंशांकन प्रक्रियाओं और उत्तेजना प्रोटोकॉल के माध्यम से अनुकूलित किया जा सकता है, जिसमें अभिसरण अपर्याप्तता / अधिकता, विचलन अपर्याप्तता / अधिकता, समायोजन अपर्याप्तता / अधिकता, कनकशन-संबंधित दूरबीन शिथिलता, स्ट्रैबिस्मस, एम्ब्लोपिया और निस्टागमस पर दूरबीन दृष्टि अनुसंधान परियोजनाएं शामिल हैं। वीई 2020 को वीईएमएपी और एएमएपी द्वारा पूरक किया गया है, जो बाद में इन उत्तेजित आंखों और उदार आंदोलनों के लिए डेटा विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करते हैं।

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Protocol

अध्ययन, जिसके लिए इस इंस्ट्रूमेंटेशन और डेटा विश्लेषण सूट को बनाया गया था और सफलतापूर्वक लागू किया गया था, न्यू जर्सी इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी इंस्टीट्यूशन रिव्यू बोर्ड एचएचएस एफडब्ल्यूए 00003246 अनुमोदन एफ 182-13 द्वारा अनुमोदित किया गया था और ClinicalTrials.gov पहचानकर्ता पर पोस्ट किए गए यादृच्छिक नैदानिक परीक्षण के रूप में अनुमोदित किया गया था: एनसीटी03593031 एनआईएच ईवाई 023261 के माध्यम से वित्त पोषित। सभी प्रतिभागियों ने विश्वविद्यालय के संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित एक सूचित सहमति फॉर्म पढ़ा और हस्ताक्षर किए।

1. इंस्ट्रूमेंटेशन सेटअप

  1. कनेक्शन और हार्डवेयर की निगरानी
    1. वीई 2020 प्रणाली मॉनिटर को स्थानिक रूप से घड़ी के क्रम में प्रदान करती है। जाँचें कि प्राथमिक नियंत्रण मॉनिटर को 0 के रूप में अनुक्रमित किया गया है और सभी क्रमिक मॉनिटर 1 से अनुक्रमित हैं। सुनिश्चित करें कि सभी मॉनिटर एक ही कंप्यूटर द्वारा प्रबंधित किए जाते हैं ( सामग्री की तालिका देखें)।
    2. उत्तेजना मॉनिटर के उचित स्थानिक विन्यास सुनिश्चित करें। नियंत्रक डेस्कटॉप होम स्क्रीन से, नियंत्रक मॉनिटर पर राइट-क्लिक करें, प्रदर्शन सेटिंग्स का चयन करें, और स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन पर नेविगेट करें। पहचान का चयन करें; यह नियंत्रण कंप्यूटर से जुड़े प्रत्येक उत्तेजना प्रदर्शन के लिए असाइन किए गए मॉनिटर इंडेक्स का विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करेगा (चित्रा 1)।
  2. भौतिक उपकरण विन्यास
    1. सुनिश्चित करें कि आंख-ट्रैकिंग सिस्टम 38 सेमी की न्यूनतम कैमरा दूरी के साथ ऑप्टिकल मिडलाइन पर है। जांचें कि ऑटोरिफ्रैक्टर सिस्टम ऑप्टिकल मिडलाइन पर है और आंखों से 1 मीटर ± 0.05 मीटर है।
    2. चित्रा 1 के भीतर आयामों को संदर्भित करके हार्डवेयर और उपकरण के कॉन्फ़िगरेशन को मान्य करें।
  3. नेत्र ट्रैकिंग प्रणाली
    1. सुनिश्चित करें कि डेस्कटॉप और संबंधित आंख-ट्रैकिंग हार्डवेयर निर्माता के निर्देशों के अनुसार कॉन्फ़िगर और कैलिब्रेट किए गए हैं ( सामग्री की तालिका देखें)।
    2. एनालॉग ब्रेकआउट टर्मिनल बॉक्स (एनआई 2090 ए) के माध्यम से डेटा अधिग्रहण (डीएक्यू) बोर्ड में डेस्कटॉप के एनालॉग आउटपुट से बीएनसी केबल वायरिंग स्थापित करें। VE2020 के लिए डिफ़ॉल्ट BNC पोर्ट कॉन्फ़िगरेशन के लिए तालिका 1 देखें।
      नोट: डिफ़ॉल्ट वायरिंग से विचलन के लिए Acquire.vi और/या TriggerListen.vi फ़ाइलों में वर्णित असाइन किए गए पोर्ट के संशोधन या मानक.txt फ़ाइल में डिफ़ॉल्ट हेडर क्रम के संपादन की आवश्यकता होती है.
    3. एकल-अंत/विभेदक (एसई/डीआईएफएफ) स्विच की पहचान करके एनालॉग टर्मिनल ब्रेकआउट बॉक्स संदर्भ स्विच कॉन्फ़िगर करें ( चित्र 2 देखें), और स्विच को एसई पर सेट करें। फिर, ग्राउंड चयन (आरएसई / एनआरएसई) स्विच की पहचान करें ( चित्रा 2 देखें), और संदर्भित सिंगल-एंडेड (आरएसई) के लिए ग्राउंड संदर्भ सेट करें।
  4. उदार प्रतिक्रिया अधिग्रहण
    1. निर्माता की सिफारिशों के अनुसार ऑटोरेफ्रेक्टर ( सामग्री की तालिका देखें) का अभिविन्यास करें। सीधे संरेखण में ऑटोरेफ्रैक्टर को कॉन्फ़िगर करें, और ऑटोरिफ्रैक्टर रिकॉर्डिंग डेटा को स्टोर करने के लिए ऑटोरेफ्रैक्टर के मैनुअल ऑपरेटर-आधारित ट्रिगरिंग करें।
    2. सुनिश्चित करें कि ऑटोरिफ्रैक्टर डेटा को बचाने के लिए एक बाहरी हटाने योग्य भंडारण डिवाइस का उपयोग किया जाता है। ऑटोरेफ्रैक्टर सॉफ़्टवेयर प्रारंभ करने से पहले बाहरी ड्राइव को निकालें, और सॉफ़्टवेयर चलने के बाद ड्राइव को पुन: सम्मिलित करें। प्रतिभागी प्रोफाइल, सत्र समय और उत्तेजनाओं की पहचान करने के लिए संबंधित संग्रहण डिवाइस के भीतर एक फ़ोल्डर निर्देशिका बनाएँ। प्रत्येक प्रयोगात्मक रिकॉर्डिंग सत्र के लिए इस अभ्यास का पालन करें।
    3. ऑटोरिफ्रैक्टर सॉफ़्टवेयर सक्रियण और बाहरी स्टोरेज डिवाइस के सम्मिलन के बाद, ऑटोरेफ्रेक्टर का अंशांकन शुरू करें।
    4. मोनोकुलर रूप से एक इन्फ्रारेड ट्रांसमिशन फिल्टर (आईआर टीएक्स फिल्टर) 10 के साथ प्रतिभागी की बाईं आंख को अवरुद्ध करें। आईआर टीएक्स फ़िल्टर के सामने एक उत्तल-क्षेत्र परीक्षण लेंस रखें ( सामग्री की तालिका देखें)।
    5. दूरबीन शारीरिक रूप से निकट उत्तेजना मॉनिटर से एक उच्च तीक्ष्णता 4 ° उत्तेजना प्रस्तुत करता है।
      नोट: एक बार जब प्रतिभागी उत्तेजना को नेत्रहीन एकल और स्पष्ट (तीव्र) के रूप में रिपोर्ट करता है, तो प्रतिभागी को अंशांकन के साथ प्रगति करने के लिए हैंडहेल्ड ट्रिगर का उपयोग करना चाहिए।
    6. दूरबीन शारीरिक रूप से निकट उत्तेजना मॉनिटर से एक उच्च तीक्ष्णता 16 ° उत्तेजना प्रस्तुत करता है।
      नोट: एक बार जब प्रतिभागी उत्तेजना को नेत्रहीन एकल और स्पष्ट (तीव्र) के रूप में रिपोर्ट करता है, तो प्रतिभागी को प्रगति के लिए हैंडहेल्ड ट्रिगर का उपयोग करना चाहिए।
    7. प्रत्येक उत्तल-क्षेत्र लेंस के लिए इन अंशांकन प्रक्रियाओं (चरण 1.4.4-1.4.6) को निम्नानुसार दोहराएं (डायप्टर्स में): −4, -3, -2, -1, +1, +2, +3, और +4।

Figure 1
चित्रा 1: हैप्लोस्कोप नियंत्रण और रिकॉर्डिंग उपकरण विन्यास। क्लॉकवाइज मॉनिटर ऑर्डरिंग और डाइमेंशन के लिए वीई 2020 के डिस्प्ले इंडेक्सिंग का उदाहरण। यहां, 1 नियंत्रण मॉनिटर है, 2 निकट-बाएं डिस्प्ले मॉनिटर है, 3 दूर-बाएं डिस्प्ले मॉनिटर है, 6 अंशांकन बोर्ड (कैलबोर्ड) है, 4 दूर-दाएं डिस्प्ले मॉनिटर है, और 5 निकट-दाएं डिस्प्ले मॉनिटर है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

तालिका 1: बीएनसी पोर्ट मानचित्र। बीएनसी कनेक्शन के लिए सम्मेलन। कृपया इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।

Figure 2
चित्र 2: ब्रेकआउट बॉक्स स्विच संदर्भ। उचित एनआई 2090 ए स्विच पदों का प्रदर्शन। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

2. वीई 2020 दृश्य डिस्प्ले और वीई 2020 एलईडी लक्ष्यों का उपयोग करके दृश्य उत्तेजना

  1. VisualEyes2020 स्टिमुलस डिस्प्ले (ओं) के अंशांकन शुरू करें।
    1. Pix2Deg2020.vi नाम की वर्चुअल इंस्ट्रूमेंट (VI) फ़ाइल खोलें। खिंचाव मोड आईडी इनपुट फ़ील्ड और मॉनिटर के संबंधित प्रदर्शन सूचकांक (चित्रा 3) का उपयोग करके कैलिब्रेट किए जाने वाले मॉनिटर का चयन करें।
    2. लाइन इनपुट फ़ील्ड में स्टिमुलस फ़ाइल नाम टाइप करके एक स्टिमुलस छवि (जैसे, रेडलाइन.bmp) का चयन करें।
      नोट: यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि Pix2Deg2020.vi .bmp फ़ाइलों का उपयोग करता है, न कि .dds फ़ाइलों का।
    3. Pix2Deg2020.vi चलाएं, और उत्तेजना की स्थिति को समायोजित करें जब तक कि यह एक मापा भौतिक लक्ष्य पर सुपरइम्पोज न हो जाए।
    4. एक बार जब आभासी छवि शारीरिक रूप से मापा लक्ष्य के साथ संरेखित हो जाती है, तो दिए गए डिग्री मान के लिए ऑन-स्क्रीन पिक्सेल मान रिकॉर्ड करें। अलग-अलग उत्तेजित डिग्री मांगों और उनके संबंधित पिक्सेल मूल्यों के साथ न्यूनतम तीन अंशांकन बिंदु रिकॉर्ड करें।
    5. सुनिश्चित करें कि प्रत्येक अंशांकन बिंदु को रिकॉर्ड करने के बाद, वीई 2020 कैल्स.xls नामक एक आउटपुट फ़ाइल का उत्पादन करता है। कैल .xls में अंशांकन बिंदुओं का उपयोग करते हुए, प्रयोगात्मक रूप से आवश्यक आंख आंदोलन उत्तेजना मांगों को मैप करने के लिए सबसे उपयुक्त रैखिक प्रतिगमन लागू करें, रोटेशन की डिग्री में, पिक्सेल में। रिकॉर्ड किए गए पिक्सेल अंशांकन के लिए एक उदाहरण पांच-बिंदु डिग्री चित्रा 4 में दिखाया गया है।
  2. विभिन्न उत्तेजना छवियों (यानी, पृष्ठभूमि या दूसरी दृश्य उत्तेजना, आवश्यकतानुसार) और प्रत्येक उत्तेजना मॉनिटर के लिए इस प्रक्रिया को दोहराएं, जिसका उपयोग किए जाने की उम्मीद है।

Figure 3
चित्रा 3: पिक्सेल की निगरानी के लिए उत्तेजित डिग्री। वीई 2020 को कैलिब्रेट करने के लिए ऑपरेटर दृश्य का चित्रण। बाएं से दाएं, ज्ञात डिग्री मान के अनुरूप रिकॉर्ड किए गए पिक्सेल के लिए मानों की एक तालिका एक निश्चित पहलू अनुपात के साथ दिए गए स्टिमुलस मॉनिटर चयन (स्ट्रेच मोड आईडी) के लिए प्रदान की जाती है, जिसमें फ़ाइल नाम, पृष्ठभूमि उत्तेजना (बीजी), और अग्रभूमि उत्तेजना (लाइन) दी जाती है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 4
चित्र 4: पिक्सेल से डिग्री अंशांकन ढलान। ज्ञात डिग्री मानों और मापा पिक्सेल मानों के लिए मोनोओकुलर अंशांकन वक्र। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

3. एलईडी अंशांकन

  1. ऊर्ध्वाधर या क्षैतिज विमानों में त्रिकोणमितीय पहचान का उपयोग करके रोटेशन की प्रयोगात्मक डिग्री निर्धारित करें (चित्रा 5)। एलईडी नंबर के फ़ंक्शन के रूप में रोटेशन की डिग्री को प्लॉट करें।
  2. घूर्णन की डिग्री के एक फ़ंक्शन के रूप में एलईडी नंबर को रैखिक रूप से वापस लाएं। प्रारंभिक और अंतिम एलईडी संख्याओं की गणना करने के लिए प्राप्त संबंध का उपयोग करें, जिसका उपयोग प्रयोग के दौरान दृश्य उत्तेजनाओं के रूप में किया जाएगा।

Figure 5
चित्रा 5: रोटेशन की गणना की डिग्री। लक्ष्य (एक्स) और अंतर-फुफ्फुसीय दूरी (आईपीडी) की ज्ञात दूरी के साथ सैकेडिक आंख आंदोलनों और वर्जेंस आंदोलनों दोनों के लिए कोणीय विस्थापन की गणना करने की विधि। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

4. सॉफ्टवेयर प्रोग्रामिंग

  1. VisualEyes डिस्प्ले इनपुट फ़ाइल को परिभाषित करें, और इसे निम्नानुसार स्टिमुलस लाइब्रेरी में सहेजें।
    1. प्रत्येक उत्तेजना को परिभाषित करने के लिए, प्रयोग से पहले एक नया पाठ (.txt) फ़ाइल खोलें। इस पाठ फ़ाइल की पहली पंक्ति पर, चार आवश्यक टैब-सीमांकित मापदंडों की उपस्थिति की पुष्टि करें: उत्तेजना समय (एस); एक्स-स्थिति (पिक्सेल); वाई-स्थिति (पिक्सेल); और रोटेशन (डिग्री)। इसके अतिरिक्त, दो वैकल्पिक क्रमिक मापदंडों की उपस्थिति की पुष्टि करें: स्केलिंग एक्स (क्षैतिज स्केलिंग); और स्केलिंग वाई (ऊर्ध्वाधर स्केलिंग)।
    2. अंशांकन से प्राप्त रैखिक प्रतिगमन समीकरण का उपयोग करके प्रत्येक वांछित उत्तेजना डिग्री के लिए पिक्सेल मान की गणना करें (चरण 2.1.5 देखें)।
    3. पाठ फ़ाइल की अगली पंक्ति के भीतर पुष्टि करें कि लंबाई (ओं) जिसके लिए उत्तेजना को इसकी प्रारंभिक स्थिति और बाद की अंतिम स्थिति में प्रस्तुत किया गया है, मौजूद हैं और टैब-सीमांकित हैं।
    4. निर्देशिका में उत्तेजना फ़ाइल को एक सूचनात्मक फ़ाइल नाम (जैसे, stimulus_name_movement_size.vei) के साथ VisualEyes इनपुट (VEI) फ़ाइल के रूप में सहेजें।
      नोट: प्रत्येक उत्तेजना फ़ाइल को मोनोकुलर रूप से तैनात किया जाता है, इसलिए दूरबीन आंदोलन को उत्पन्न करने के लिए पूरक आंख के लिए एक अलग फ़ाइल उत्पन्न की जानी चाहिए।
  2. प्रत्येक वांछित प्रयोगात्मक उत्तेजना, संबंधित आंदोलन प्रकार, आंदोलन परिमाण और आंख के लिए इन प्रक्रियाओं को उचित रूप से दोहराएं।

5. डीसी फाइलें

  1. प्रत्येक उत्तेजना मॉनिटर के लिए एक उत्तेजना पुस्तकालय बनाएं। dc_7.txt के माध्यम से dc_1.txt के रूप में इन पुस्तकालयों का नाम दें। dc_1.txt और dc_2.txt फ़ाइलों में निहित सेटिंग्स के लिए, तालिका 2 देखें।
    1. प्रदर्शन > स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन > पहचान पर क्लिक करके प्रत्येक उत्तेजना मॉनिटर के लिए संख्यात्मक आईडी को मान्य करें। सुनिश्चित करें कि डिवाइस ID प्राथमिक GPU (प्रारंभिक अनुक्रमणिका 0) है और विंडो मोड 1 है.
    2. सत्यापित करें कि बाईं ओर स्क्रीन की बाईं सीमा (पिक्सेल में) को परिभाषित करता है, शीर्ष स्क्रीन की शीर्ष सीमा (पिक्सेल में) को परिभाषित करता है, चौड़ाई स्क्रीन की अनुदैर्ध्य चौड़ाई (पिक्सेल में) है, और ऊंचाई स्क्रीन की ऊर्ध्वाधर ऊंचाई (पिक्सेल में) है।
    3. स्टिमुलस नंबर (Stim#) स्थापित करें, जो स्टिमुलस फ़ाइल नाम और स्थान (.dds) को जोड़ता है और, बशर्ते कि nostimulus.vei फ़ाइल स्टिमुलस नंबर शून्य हो, उन्हें स्टिमुलस इंडेक्स नंबर से जोड़ता है। बाद के stimulus_name.vei के लिए, विभिन्न उत्तेजना फ़ाइलों को सूचीबद्ध करें जो प्रयोगात्मक सत्र के भीतर उपयोग किए जाने में सक्षम हैं।
      नोट: नोस्टिमुलस डॉट वेई फ़ाइल एक्सट्रायल का उपयोग करते समय फायदेमंद होती है क्योंकि नोस्टिमुलस डॉट वेई एक उत्तेजना (रिक्त स्क्रीन) पेश नहीं करता है।

तालिका 2: DC फ़ाइल कॉन्फ़िगरेशन। तालिका DC पाठ फ़ाइल स्वरूप का अवलोकन प्रदान करती है। कृपया इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।

6. एलईडी इनपुट फ़ाइल परिभाषा और उत्तेजना पुस्तकालय भंडारण

  1. एक नई पाठ (.txt) फ़ाइल खोलें, और फ़ाइल के भीतर, टैब परिसीमन का उपयोग करें. पाठ फ़ाइल के भीतर प्रत्येक पंक्ति को दो टैब-सीमांकित शून्य के साथ समाप्त करें।
  2. पहली पंक्ति में, प्रारंभिक समय (ओं) और एलईडी (स्थिति) मानों को परिभाषित करें। दूसरी पंक्ति में, अंतिम समय (ओं) और अंतिम एलईडी स्थिति मूल्यों को परिभाषित करें। निर्देशिका में stimulus_name.vei फ़ाइल सहेजें, और सभी उत्तेजनाओं के लिए इन चरणों को दोहराएँ।
  3. एक बार पूरा होने के बाद, सभी उत्तेजना फ़ाइल (ओं) को स्टिमुलस लाइब्रेरी, array_config.txt में सहेजें।
  4. सुनिश्चित करें कि array_config.txt फ़ाइल में पहली पंक्ति संचार (COM) पोर्ट है जिसका उपयोग VisualEyes डिफ़ॉल्ट इनपुट मान COM1 के साथ लचीले दृश्य उत्तेजक के साथ संवाद करने के लिए करता है; दूसरी पंक्ति 9,600 के रूप में डिफ़ॉल्ट इनपुट मान के साथ बॉड दर है; तीसरी पंक्ति 8 बिट्स के रूप में डिफ़ॉल्ट इनपुट मान के साथ डेटा बिट क्षमता है; और चौथी पंक्ति 0 के रूप में डिफ़ॉल्ट इनपुट मान के साथ डेटा समता सूचकांक है। फ़ाइल में सफल पंक्तियों में लचीले दृश्य उत्तेजक (चित्रा 6) की उत्तेजना फ़ाइल होती है।
  5. प्रोफ़ाइल संख्या की जाँच करें, जैसा कि चित्र 6 में देखा गया है; यह किसी भी दिए गए स्टिमुलस फ़ाइल नाम के संबंधित पंक्ति सूचकांक को संदर्भित करता है, जो सूचकांक शून्य से शुरू होता है।

Figure 6
चित्र 6: स्टिमुलस लाइब्रेरी। टेक्स्ट-एडिटिंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हुए, पोर्ट संचार, बॉड दर, डेटा आकार और समता की पहचान करने के लिए दिखाया गया प्रारूप, साथ ही स्टिमुलस फ़ाइलों (.vei) की लाइब्रेरी, VE2020 को सफलतापूर्वक चलाने के लिए आवश्यक कॉन्फ़िगरेशन और स्टिमुलस फ़ाइल नामों के साथ प्रदान करता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

7. प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल के लिए स्क्रिप्ट निर्माण

  1. VE2020 को पढ़ने और निष्पादित करने के लिए प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल आदेशों को स्क्रिप्ट करने के लिए एक नया पाठ (.txt) फ़ाइल खोलें। प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल आदेशों और प्रलेखन के लिए उचित सिंटैक्स की जाँच करें। तालिका 3 वीई 2020 सिंटैक्स सम्मेलनों का अवलोकन प्रदान करती है।
    नोट: VE2020 इन आदेशों को क्रमिक रूप से पढ़ेगा।
  2. पाठ फ़ाइल को निर्देशिका में VisualEyes स्क्रिप्ट (VES), जैसे script_name.ves के रूप में सहेजें। पिछले VisualEyes संस्करण मैनुअल11 से, सॉफ़्टवेयर फ़ंक्शंस की एक तालिका की जांच करें जिसमें इनपुट और आउटपुट क्षमताएं हैं। तालिका 3 तीन नए लागू किए गए अद्यतन कार्यों को प्रदर्शित करती है।

तालिका 3: वीई 2020 फ़ंक्शन सिंटैक्स। वीई 2020 में विशिष्ट वाक्यविन्यास है, जैसा कि एम्बेडेड फ़ंक्शंस को कॉल करने और टिप्पणी करने के लिए तालिका में दिखाया गया है। कृपया इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।

8. प्रतिभागी तैयारी और प्रयोग दीक्षा

  1. सहमति और पात्रता प्राप्त करना
    1. निम्नलिखित सामान्य प्रतिभागी पात्रता मानदंडों का उपयोग करें: 18-35 वर्ष की आयु, 20/25 (या अधिक) सही मोनोकुलर दृश्य तीक्ष्णता, आर्क के 500 एस (या बेहतर) की स्टीरियो तीक्ष्णता, और उचित अपवर्तक सुधार का उपयोग करने के 2 सप्ताह (या अधिक)।
    2. स्थापित प्रथाओं का पालन करते हुए निम्नलिखित अभिसरण अपर्याप्तता (सीआई) प्रतिभागी पात्रता मानदंड ों का उपयोग करें12: अभिसरण अपर्याप्तता लक्षण सर्वेक्षण (सीआईएसएस) 13 स्कोर 21 या उससे अधिक, स्हर्ड के मानदंड 14, 6 सेमी (या अधिक, ब्रेक पर) अभिसरण बिंदु (एनपीसी) की विफलता, और 4 (या अधिक) एक्सोडेविएशन (दूर की तुलना में)।
    3. निम्नलिखित नियंत्रण प्रतिभागी पात्रता मानदंड ों का उपयोग करें: सीआईएसएस स्कोर 21 से कम, निकट और दूर के फोरिया के बीच 6 से कम अंतर, 6 सेमी से कम (ब्रेक पर) एनपीसी, स्हर्ड के मानदंड को पार करना, और आवास का पर्याप्त न्यूनतम आयाम जैसा कि हॉफस्टेटर के सूत्र15 द्वारा परिभाषित किया गया है।
    4. निम्नलिखित सामान्य प्रतिभागी पात्रता मानदंडों का उपयोग करें: निरंतर स्ट्रैबिस्मस, पूर्व स्ट्रैबिस्मस, या अपवर्तक सर्जरी, निष्क्रिय या प्रकट निस्टागमस, एन्सेफैलोपैथी, रोग जो समायोजन, वर्जेन्स, या ओकुलर गतिशीलता को खराब करते हैं, 2 (या अधिक) ऊर्ध्वाधर हेटरोफोरिया, और अध्ययन से संबंधित परीक्षणों को करने या समझने में असमर्थता। सीआई अपात्रता मानदंड ों में डोनडर की पुश-अप विधि16 के माध्यम से 5 से कम डायप्टर्स समायोजन प्रतिक्रियाओं वाले प्रतिभागियों को शामिल किया गया है।
    5. एक बार सूचित सहमति प्राप्त हो जाने के बाद, प्रतिभागी को हैप्लोस्कोप में बैठने का निर्देश दें।
    6. सिर की गति को कम करने के लिए प्रतिभागी के माथे और ठोड़ी को एक निश्चित हेडरेस्ट के खिलाफ रखें, और प्रतिभागी की कुर्सी की ऊंचाई को समायोजित करें ताकि प्रतिभागी की गर्दन प्रयोग की पूरी अवधि के लिए आरामदायक स्थिति में हो।
    7. यह सुनिश्चित करने के लिए आई मूवमेंट रिकॉर्डिंग कैमरा (कैमरा) को समायोजित करें कि प्रतिभागी की आंखें कैमरे के दृश्य क्षेत्र के भीतर कैप्चर की जाती हैं।
  2. हैप्लोस्कोप और आई ट्रैकर / ऑटोरिफ्रैक्टर में ठीक से बैठने के बाद, प्रतिभागी को नेत्रहीन रूप से प्रस्तुत लक्ष्य पर नेत्रहीन रूप से ठीक करने के लिए कहें। इस सेटअप के दौरान, सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी की आंखें केंद्रित हैं ताकि दृश्य लक्ष्य मध्य विमान पर प्रस्तुत किए जाएं।
    1. दृश्य मध्य रेखा पर दूरबीन रूप से प्रस्तुत उच्च तीक्ष्णता लक्ष्यों को प्राप्त करके आंखों को केंद्रित करना प्राप्त करें। प्रतिभागी को दृश्य मध्य रेखा पर संरेखित किया जाता है जब शारीरिक डिप्लोपिया (दोहरी दृष्टि) निर्धारण के लक्ष्य के आसपास केंद्रित होती है।
  3. फिर, शारीरिक विशेषताओं जैसे लिम्बस (आईरिस और श्वेतपटल के बीच की सीमा), पुतली और कॉर्नियल प्रतिबिंब को पकड़ने के लिए आंख-ट्रैकिंग गेटिंग और आई-ट्रैकिंग सिग्नल लाभ को समायोजित करें।
  4. प्रतिभागी को बार-बार वर्जेंस और / या सैकेडिक आंदोलनों को करने के लिए कहकर आंखों के आंदोलन डेटा के कैप्चर को मान्य करें।
  5. प्रारंभिक सत्यापन और भौतिक मॉनिटर अंशांकन के बाद, ReadScript.vi खोलें। एक बार ReadScript.vi खुल जाने के बाद, ऊपरी-बाएँ कोने में फ़ाइल नाम लिखकर प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल स्क्रिप्ट का चयन करें। Acquire.vi को निष्पादित करने के लिए शीर्ष-बाएं कोने में सफेद तीर दबाकर ReadScript.vi माध्यम से प्रोटोकॉल चलाएं।
  6. प्रतिभागी को एक हैंडहेल्ड ट्रिगर बटन प्रदान करें, और समझाएं कि जब ट्रिगर दबाया जाता है, तो डेटा संग्रह शुरू हो जाएगा। एक फ़ाइल स्वचालित रूप से नियंत्रण मॉनिटर स्क्रीन, Acquire.vi पर दिखाई देगी, जो रिकॉर्ड किए गए आंख आंदोलन डेटा का पूर्वावलोकन प्लॉट करती है। जब प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल पूरा हो जाता है, तो ReadScript.vi स्वचालित रूप से बंद हो जाता है, और डेटा आउटपुट फाइलें स्वचालित रूप से उत्पन्न और संग्रहीत होती हैं।

9. वीएनईएल आंख आंदोलन विश्लेषण कार्यक्रम (वीईएमएपी)

  1. डेटा प्रीप्रोसेसिंग
    1. प्रीप्रोसेस डेटा बटन का चयन करके विश्लेषण प्रारंभ करें। एक फ़ाइल एक्सप्लोरर विंडो दिखाई देगी। प्रीप्रोसेसिंग के लिए VE2020 से एक या कई रिकॉर्ड की गई डेटा फ़ाइलों का चयन करें।
    2. डेटा को 20-ऑर्डर बटरवर्थ फ़िल्टर के साथ फ़िल्टर करें: वर्जेंस आई मूवमेंट के लिए 40 हर्ट्ज और सैकेडिक आंख आंदोलनों के लिए 120 हर्ट्ज या 250 हर्ट्ज। पूर्ण प्रीप्रोसेस की गई डेटा फ़ाइलें VEMAP प्रीप्रोसेस्ड फ़ोल्डर में .mat फ़ाइलों के रूप में संग्रहीत की जाएँगी.
      नोट: VEMAP के लिए फ़िल्टरिंग आवृत्ति को अनुप्रयोग पर निर्भर उपयोगकर्ता की पसंदीदा कट-ऑफ आवृत्ति में समायोजित किया जा सकता है।
  2. अंशांकन
    1. वीई 2020 स्क्रिप्ट से उत्पन्न बाईं और दाईं आंख की स्थिति के लिए क्रमशः तीन उत्तेजित मोनोकुलर अंशांकन आंदोलनों का उपयोग करते हुए, रिकॉर्ड किए गए वोल्टेज मूल्यों के कार्य के रूप में डिग्री में आंख आंदोलन उत्तेजनाओं का रैखिक प्रतिगमन बनाएं। जैसा कि चित्रा 7 के निचले भूखंडों में दिखाया गया है, फिटमेंट के मात्रात्मक मूल्यांकन के लिए संबंधित पियर्सन सहसंबंध गुणांक और प्रतिगमन सूत्रों का उपयोग करें।
    2. दर्ज (कच्चे) वोल्टेज को डिग्री (कैलिब्रेटेड) में बदलने के लिए संबंधित मोनोकुलर अंशांकन लाभ के रूप में प्रत्येक प्रतिगमन के ढलान का उपयोग करें।
    3. प्रयोगात्मक अंशांकन से बाएं और दाएं आंख आंदोलन प्रतिक्रियाओं के लिए एक उपयुक्त लाभ मूल्य की पहचान करें। प्रत्येक रिकॉर्ड किए गए आंख आंदोलन उत्तेजना अनुभाग में अंशांकन लाभ को लगातार लागू करें। सभी आंदोलन उपखंडों के अंशांकन के बाद, एक पुष्टिकरण विंडो दिखाई देगी।
      नोट: मोनोकुलर आंख आंदोलन अंशांकन अभिसरण अपर्याप्तता वाले रोगियों की संभावित अक्षमता के कारण चुना जाता है, हमारी प्रयोगशाला द्वारा जांच की गई प्राथमिक ओकुलर मोटर डिसफंक्शन, एक दूरबीन अंशांकन को एकल परसेप्ट के रूप में समझने के लिए। यदि रिकॉर्ड किए गए अंशांकन संकेत संतृप्त हैं या रैखिक रूप से सहसंबद्ध नहीं हैं (उत्तेजना में भाग नहीं लेने, पलक झपकने, सैकेडिक आंदोलनों, आंखों के फटने या आंखों के बंद होने के कारण), तो बाएं और दाएं आंख आंदोलन प्रतिक्रियाओं के लिए मानकीकृत अंशांकन लाभ लागू करें। यह संयम से किया जाना चाहिए, और इन अंशांकन लाभ मूल्यों को क्रमशः बाएं और दाएं आंख आंदोलन प्रतिक्रिया लाभ के लिए पिछले प्रतिभागियों के बड़े समूह-स्तर के औसत से प्राप्त किया जाना चाहिए।
  3. वर्गीकरण
    1. अंशांकन के बाद, प्रत्येक आंख आंदोलन प्रतिक्रिया का मैन्युअल रूप से निरीक्षण करें, और विभिन्न वर्गीकरण लेबल का उपयोग करके वर्गीकृत करें, जैसे कि क्षणिक, सममित, विषम, संलयन की हानि, कोई आंदोलन नहीं (कोई प्रतिक्रिया नहीं), और संतृप्त आंख आंदोलन।
    2. संदर्भ के लिए चित्र 8 देखें। ऊपरी (स्थितिगत डेटा) प्लॉट 4 ° सममित वर्जेंस चरण उत्तेजना से प्रतिक्रिया है। संयुक्त अभिसरण आंदोलन को हरे रंग में दिखाया गया है, दाईं आंख की गति को लाल रंग में दिखाया गया है। और बाईं आंख की गति को नीले रंग में दिखाया गया है। संस्करण ट्रेस काले रंग में दिखाया गया है। निचला प्लॉट आंख आंदोलन स्थिति प्रतिक्रिया के पहले-व्युत्पन्न वेग को दर्शाता है, जैसा कि ऊपर वर्णित समान रंग पैटर्न है।
  4. डेटा विश्लेषण
    1. डेटा विश्लेषण के VEMAP प्रोसेसिंग डेटाफ़्लो में अंतिम चरण निष्पादित करें, जो एक बटन के रूप में VEMAP उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (UI) के भीतर पहुँच योग्य है और चित्र 9 में पूर्वावलोकन किया गया है। एक विशेष उत्तेजना प्रकार और वर्गीकरण लेबल के भीतर आंखों के आंदोलनों को एक पहनावा प्लॉट के रूप में एक साथ प्लॉट करें, जैसा कि चित्र 9 के दाईं ओर दिखाया गया है।
    2. चुनिंदा रूप से उनके वर्गीकरण लेबल के माध्यम से या किसी भी लागू वर्गीकरण फिल्टर के बिना चयनित वर्ग बटन के माध्यम से आंखों के आंदोलनों के उपसमुच्चय का विश्लेषण करें।
    3. जांचें कि प्राथमिक आंख आंदोलन मैट्रिक्स प्रत्येक रिकॉर्ड किए गए आंख आंदोलन के अनुरूप हैं, जैसे कि विलंबता, चरम वेग, प्रतिक्रिया आयाम और अंतिम आयाम।
    4. यह सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक आंख आंदोलन प्रतिक्रिया का निरीक्षण करें कि प्रत्येक रिकॉर्ड किया गया मीट्रिक मान्य है। यदि कोई मीट्रिक उपयुक्त प्रतीत नहीं होता है, तो रिकॉर्ड किए गए मीट्रिक को तदनुसार पुन: मापें जब तक कि उचित मान प्रत्येक आंदोलन को सटीक रूप से प्रतिबिंबित न करें। इसके अलावा, आंखों के आंदोलनों को छोड़ दें या अपने प्रदान किए गए वर्गीकरण लेबल को पुन: वर्गीकृत बटन के माध्यम से पुन: वर्गीकृत करें यदि रिकॉर्ड किए गए मीट्रिक रिकॉर्ड किए गए आंख आंदोलन का पर्याप्त रूप से वर्णन नहीं कर सकते हैं।

Figure 7
चित्रा 7: मोनोकुलर अंशांकन और सहसंबंध ढलान। वोल्टेज मूल्यों से घूर्णन की डिग्री तक आंख आंदोलन डेटा के अंशांकन का एक उदाहरण। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 8
चित्रा 8: आंख आंदोलन सॉफ्टवेयर वर्गीकरण। उत्तेजित आंख आंदोलन प्रतिक्रियाओं का वर्गीकरण। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 9
चित्रा 9: आंख आंदोलन प्रतिक्रिया सॉफ्टवेयर विश्लेषण। 4 ° सममित चरण परिवर्तन (दाएं) द्वारा प्रेरित प्लॉटेड अभिसरण प्रतिक्रियाओं का एक उदाहरण, जिसमें व्यक्तिगत आंख आंदोलन प्रतिक्रिया मैट्रिक्स को सारणीबद्ध रूप से प्रस्तुत किया गया है (बाएं) और समूह-स्तरीय आंकड़े प्रतिक्रिया मैट्रिक्स के नीचे सारणीबद्ध रूप से प्रदर्शित किए गए हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

10. समायोजन आंदोलन विश्लेषण कार्यक्रम (एएमएपी)

  1. डेटा कॉन्फ़िगरेशन
    1. ऑटोरिफ्रैक्टर डेटा वाले बाहरी स्टोरेज डिवाइस का उपयोग करके, डेटा को एएमएपी स्थापित डिवाइस पर निर्यात करें। एएमएपी एक स्टैंडअलोन निष्पादन योग्य के साथ-साथ MATLAB एप्लिकेशन इंस्टॉलेशन के माध्यम से एक स्थानीय एप्लिकेशन के रूप में उपलब्ध है।
  2. AMAP अनुप्रयोग प्रारंभ करें। AMAP से, फ़ाइल प्रीप्रोसेसर या बैच प्रीप्रोसेसर का चयन करें। फ़ाइल प्रीप्रोसेसर एक व्यक्तिगत डेटा फ़ोल्डर को संसाधित करता है, जबकि बैच प्रीप्रोसेसर एक चयनित डेटा फ़ोल्डर निर्देशिका को संसाधित करता है।
  3. एएमएपी की प्रगति पट्टी और सूचनाओं की जांच करें, क्योंकि चयनित डेटा को पूर्वसंसाधित किए जाने पर सिस्टम इन्हें प्रदान करता है। AMAP_Output के तहत कंप्यूटर के स्थानीय ड्राइव के माध्यम से डेटा प्रोसेसिंग, पारदर्शिता और पहुंच के लिए एएमएपी के प्रीप्रोसेसिंग से फ़ोल्डर निर्देशिका उत्पन्न होती है।
  4. यदि पूर्व डेटा प्रोसेसिंग के बिना कोई AMAP सुविधा चयनित है, तो उपयोगकर्ता को डेटा निर्देशिका का चयन करने के लिए दिखाई देने वाली फ़ाइल एक्सप्लोरर विंडो की जाँच करें.
  5. नीचे वर्णित के रूप में एएमएपी डेटा विश्लेषण करें।
    1. प्रीप्रोसेसिंग के बाद, लोड डेटा बटन के माध्यम से विश्लेषण करने के लिए डेटा फ़ाइल का चयन करें। यह किसी भी उपलब्ध फ़ाइलों को वर्तमान फ़ाइल निर्देशिका में लोड करेगा जो किसी जनरेट किए गए AMAP_Output फ़ोल्डर में डिफ़ॉल्ट है। चयनित डेटा फ़ाइल नाम वर्तमान फ़ाइल फ़ील्ड में दिखाया जाएगा.
    2. नेत्र चयनकर्ता के तहत, डिफ़ॉल्ट चयन की जांच करें, जो रिकॉर्ड किए गए समायोजन अपवर्तन के लिए दूरबीन औसत डेटा प्रस्तुत करता है।
    3. टाइप सेलेक्टर के माध्यम से डेटा प्रकार को समायोजन अपवर्तन और ओकुलोमोटर वर्जेंस (गेज) के बीच स्विच करें। डेटा मेट्रिक्स और प्रथम-क्रम और द्वितीय-क्रम लक्षण वर्णन प्रस्तुत करने के लिए उपलब्ध आगे ग्राफ़िकल अनुकूलन की जाँच करें. ग्राफिकल विकल्पों के संयोजन के लिए चित्रा 10 की जांच करें जिसे ऑपरेटर के लिए विज़ुअलाइज़ करने के लिए चुना जा सकता है।
    4. एएमएपी के लिए डिफ़ॉल्ट मैट्रिक्स की जांच करें, जो निम्नानुसार हैं: पीक वेग (डिग्री / प्रतिक्रिया आयाम (डिग्री); अंतिम आयाम (डिग्री); प्रतिक्रिया प्रारंभ सूचकांक (एस); पीक वेग सूचकांक (एस); प्रतिक्रिया समाप्ति सूचकांक (एस); गेज (वर्जेन्स) वेग (डिग्री / गेज प्रतिक्रिया आयाम (डिग्री); अंतिम आयाम (डिग्री) देखें; गेज प्रतिक्रिया प्रारंभिक सूचकांक (एस); गेज वेग सूचकांक (एस); गेज रिस्पांस एंडिंग इंडेक्स (एस); और वर्गीकरण (बाइनरी 0 - बुरा, 1 - अच्छा)।
    5. मीट्रिक संशोधन स्पिनरों के माध्यम से प्रतिक्रिया प्रारंभ सूचकांक, प्रतिक्रिया समाप्ति सूचकांक और पीक वेग सूचकांक में संशोधन करें (चित्रा 10)।
    6. प्रदर्शित सभी रिकॉर्ड किए गए आंदोलनों के विश्लेषण के बाद, आंदोलन आईडी फ़ील्ड में या बाएं और दाएं नेविगेशन तीर के माध्यम से प्रत्येक डेटा फ़ाइल के लिए विश्लेषण किए गए मैट्रिक्स को सहेजें।
    7. विश्लेषित डेटा को पहुँच योग्य स्प्रेडशीट में निर्यात करने के लिए सहेजें बटन का चयन करें. अविश्लेषित आंदोलनों में नॉट-ए-नंबर (एनएएन) का डिफ़ॉल्ट वर्गीकरण होता है और उन्हें सहेजा या निर्यात नहीं किया जाता है।
    8. किसी भी ऑपरेटर द्वारा पूर्ण विश्लेषण सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक आंदोलन के लिए मैन्युअल वर्गीकरण (अच्छा / बुरा) करें।

Figure 10
चित्रा 10: एएमएपी सॉफ्टवेयर फ्रंटएंड। आंकड़ा डेटा और डेटा विश्लेषण (मीट्रिक संशोधनों) की ग्राफिकल प्रस्तुति (ग्राफिकल विकल्प) के लिए हाइलाइट किए गए अनुभागों के साथ एएमएपी के लिए मुख्य उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदर्शित करता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

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Representative Results

वीई 2020 द्वारा उत्पन्न उत्तेजित आंख आंदोलनों के समूह-स्तरीय पहनावा भूखंडों को चित्र 11 में संबंधित प्रथम-क्रम वेग विशेषताओं के साथ दर्शाया गया है।

Figure 11
चित्रा 11: आंख आंदोलन प्रतिक्रिया पहनावा। वीई 2020 का उपयोग करके उत्तेजित वर्जेंस स्टेप्स (बाएं) और लेंस (दाएं) के पहनावा प्लॉट दिखाए गए हैं। प्रत्येक आंख आंदोलन स्थिति ट्रेस (डिग्री) को एक विशिष्ट रंगीन रेखा के रूप में प्लॉट किया जाता है और लाल रंग में समूह-स्तरीय वेग प्रतिक्रिया के साथ ओवरले किया जाता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

एएमएपी से निर्यात की गई विशेषताएं एक सुलभ स्प्रेडशीट (तालिका 4) में प्रतिभागी-स्तर और समूह-स्तरीय आंदोलन भूखंडों (पहनावा) और संबंधित मैट्रिक्स (निर्यात) दोनों के विज़ुअलाइज़ेशन को सक्षम करती हैं। निर्यात की गई डेटा तालिकाएं प्रतिभागियों के प्रदर्शन का मात्रात्मक अवलोकन प्रदान करती हैं और आउटलायर हटाने के लिए मानदंड स्थापित कर सकती हैं।

तालिका 4: एएमएपी सॉफ्टवेयर विश्लेषण निर्यात। एएमएपी निर्यात फ़ंक्शन का एक उदाहरण, जिसमें व्यक्तिगत आंख आंदोलन प्रतिक्रियाओं को संबंधित विषय और आंदोलन प्रकार की पहचान के साथ पंक्ति-वार निर्यात किया जाता है। कृपया इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।

प्रतिभागी प्रदर्शनों का विज़ुअलाइज़ेशन एएमएपी के भीतर भी पूरा किया जा सकता है, जैसा कि चित्र 12 में दिखाया गया है, जो 5 ° अभिसरण प्रतिक्रियाओं और संबंधित 1.5 डायप्टर समायोजन प्रतिक्रियाओं का एक पहनावा दिखाता है जो डेटा प्रोसेसिंग का परिणाम हैं।

Figure 12
चित्रा 12: उदार आंदोलन प्रतिक्रिया पहनावा। आंकड़ा एएमएपी एनसेंबल फ़ंक्शन को प्रदर्शित करता है, जो प्रत्येक व्यक्तिगत आंदोलन प्रतिक्रिया ट्रेस (ग्रे) और औसत प्रतिक्रिया (हरे) के ओवरले बनाता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

चित्रा 11 और चित्रा 12 वर्जेंस और सैकेडिक आंख आंदोलनों के साथ-साथ उदार प्रतिक्रियाओं दोनों की सफल उत्तेजना और रिकॉर्डिंग को प्रदर्शित करते हैं। बशर्ते वीईएमएपी से अंशांकन प्रक्रियाएं अपेक्षित 4 डिग्री वर्जेंस और 5 डिग्री सैकेडिक लक्ष्य देती हैं, चित्रा 11 से पता चलता है कि इन दृश्य कार्यों से गुजरने वाले दूरबीन रूप से सामान्य प्रतिभागी के लिए, प्रत्याशित उत्तेजना पूरी हो जाती है। एएमएपी के भीतर संसाधित समायोजन प्रतिक्रियाओं के लिए, चित्र 12 1.5 डायप्टर्स की उदार मांग के साथ 1 डायप्टर की अनुमानित समायोजन प्रतिक्रिया को दर्शाता है, जो अलग-अलग प्रतिभागी जनसांख्यिकी17 के लिए ऑटोरिफ्रैक्टर सिस्टम की परिवर्तनशीलता के अनुरूप है। तालिका 4 में देखी गई निर्यात सुविधा के साथ विभिन्न प्रयोगात्मक प्रतिभागी समूहों के लिए समूह-स्तरीय आंकड़ों के बाद, निरंतर लाभ का उपयोग करते हुए इन परिणामों को आगे कैलिब्रेट किया जा सकता है। इसलिए, वीई 2020, वीईएमएपी और एएमएपी की स्थापना और सफल कार्यान्वयन उत्तेजित आंख आंदोलन और उदार प्रतिक्रिया मैट्रिक्स में अंतर की मात्रात्मक समझ प्रदान कर सकता है।

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Discussion

अनुसंधान में विधि के अनुप्रयोग
प्रारंभिक VisualEyes2020 (VE2020) सॉफ्टवेयर के नवाचारों में एक या कई दृश्य उत्तेजनाओं के साथ कई मॉनिटरों पर प्रोजेक्ट करने के लिए VE2020 की एक्सपेंसिबिलिटी शामिल है, जो कि वर्जेंस18 के मैडॉक्स घटकों की मात्रा का ठहराव से लेकरनिर्देशित लक्ष्यों पर विचलित लक्ष्यों के प्रभाव तक वैज्ञानिक प्रश्नों की जांच की अनुमति देता है।. वीईएमएपी और एएमएपी के पूरक विकास के साथ-साथ वीई 2020 में हैप्लोस्कोप प्रणाली का विस्तार एक स्व-निहित उत्तेजना और विश्लेषण मंच प्रदान करता है जो वर्तमान में सुलभ आंख आंदोलन और आवास रिकॉर्डिंग उपकरण के साथ संगत है। वीई 2020 उत्तेजना दिनचर्या और बाद में रिकॉर्डिंग के सफल निर्माण के बाद, कच्चे आंख आंदोलन की स्थिति और आवास डेटा का रूपांतरण डेटा के सार्थक और विश्लेषण योग्य उप-समूहों में शोधकर्ताओं को आवश्यक गैर-इनवेसिव टूल के साथ प्रचलित और अंतर्निहित दृष्टि शिथिलता की समग्र रूप से जांच करने में सक्षम बनाता है, जैसे कि आम तौर पर होने वाली या हल्के दर्दनाक मस्तिष्क की चोट-प्रेरित शिथिलता और अभिसरण अपर्याप्तता, जिसकी तुलना दूरबीन सामान्य नियंत्रण प्रतिभागियों 1,2,13,20 में कार्य के साथ की जा सकती है। इसी उदार प्रतिक्रियाओं के साथ आंख आंदोलन विश्लेषण प्रदान करने से स्वस्थ प्रतिभागियों और ओकुलोमोटर डिसफंक्शन21 वाले लोगों दोनों में वर्जेंस और समायोजन प्रणालियों के बीच अज्ञात अंतःक्रिया की वैज्ञानिक समझ बढ़ जाती है।

जैसा कि दिखाया गया है, वीई 2020, वीईएमएपी और एएमएपी संयुक्त रूप से कॉन्फ़िगर किए गए हैं, शिथिलता में अंतर्निहित तंत्रिका नियंत्रण तंत्र को बेहतर ढंग से समझा जा सकता है22,23. वीई 2020 की दोहराए जाने योग्य दृश्य उत्तेजना के माध्यम से, अव्यक्त न्यूरोलॉजिकल डिसफंक्शन जिसमें असामान्य समायोजन, वर्जेंस या संस्करण प्रतिक्रियाओं के माध्यम से व्यक्त किए गए शुरुआती बायोमार्कर हो सकते हैं, अब एएमएपी और वीईएमएपी द्वारा मात्रात्मक रूप से मूल्यांकन किया जा सकता है। पहले से पृथक दृष्टि प्रयोगों से युग्मित आंख आंदोलन रिकॉर्डिंग के साथ समायोजन प्रतिक्रिया विश्लेषण को एकीकृत करने से अध्ययन को अधिक पूर्ण और मात्रात्मक विश्लेषण परिणाम प्राप्त करने में मदद मिलती है। विश्लेषण और उत्तेजना के उद्देश्य तरीके देखभाल के वर्तमान मानकों की प्रभावकारिता और उनके चिकित्सीय परिणामोंकी तुलना करने की क्षमता प्रदान करते हैं। ये परिमाणीकरण, व्यक्तिपरक प्रतिभागी लक्षण सर्वेक्षण के साथ मिलकर, परिणामों में सुधार करने वाली व्यक्तिगत उपचार रणनीतियों की पहचान करने में सहायता कर सकते हैं। इसके अलावा, इन प्रमुख घटकों का मूल्यांकन करके जो लक्षण पैदा कर सकते हैं, चोटका पता लगाने के शुरुआती तरीके और गंभीरता आकलन को बढ़ी हुई प्रभावकारिता के साथ स्थापित किया जा सकता है।

प्रोटोकॉल में महत्वपूर्ण कदम
आंखों के आंदोलनों को आमतौर पर डिग्री में आंख के घूर्णन के परिमाण से मापा जाता है। जैसा कि चित्र 5 में देखा गया है, एक उत्तेजना के ट्रांसलेशनल आंदोलन के त्रिकोणमितीय रूपांतरण के लिए एक ज्ञात अंतर-पुपिलरी दूरी (आईपीडी) और लक्ष्य से मापी गई दूरी की आवश्यकता होती है। आईपीडी के लिए ज्ञात औसत का उपयोग वीई 2020 उत्तेजना अनुक्रमों की स्क्रिप्टिंग के लिए एक सामान्यीकृत अनुमान प्रदान कर सकता है; हालांकि, ये उचित अंशांकन पर निर्भर करते हैं। आंदोलनों की दिशा के लिए हस्ताक्षर सम्मेलनों को बदला जा सकता है; हालाँकि, यह VEMAP के लिए लाभ मूल्यों के अनुप्रयोग को बदल देगा। VEMAP के वर्तमान आंदोलन सम्मेलन सैकेडिक आंदोलनों के लिए निम्नानुसार हैं: दाहिना सकारात्मक है, और बायां नकारात्मक है। इसके अतिरिक्त, वर्जेंस आंदोलनों के लिए, अभिसरण (आंतरिक रोटेशन) सकारात्मक है, और विचलन (बाहरी रोटेशन) नकारात्मक है।

जैसा कि चित्र 7 में देखा गया है, उत्तेजना लक्ष्यों को 1 °, 3 ° और 5 ° पर रखा गया था, जो ऑप्टिकल अनंत से एक आंतरिक मोनोकुलर कोणीय रोटेशन का प्रतिनिधित्व करता है। नीचे-बाएं प्लॉट बाईं आंख के स्थितिगत डेटा के लिए तीन-बिंदु रैखिक प्रतिगमन प्रदर्शित करता है, जहां 5 ° उत्तेजना के लिए, औसत दर्ज वोल्टेज -1 वी था, 3 ° उत्तेजना के लिए, औसत दर्ज वोल्टेज लगभग 0.4 वी था, और 1 डिग्री उत्तेजना के लिए, औसत दर्ज वोल्टेज लगभग 1.25 वी था। इसी तरह, नीचे-दाएं भूखंड में दाईं आंख की स्थिति के लिए, 1 ° उत्तेजना में -1.25 वी का संबंधित वोल्टेज था, 3 ° उत्तेजना में लगभग 0 वी का औसत वोल्टेज था, और 5 डिग्री उत्तेजना में 1.1 वी का औसत वोल्टेज था।

विधि की सीमाएँ
विधि की वर्तमान सीमाओं में ऑटोरेफ्रेक्टर और आई ट्रैकर डेटा का मानकीकृत आउटपुट शामिल है, क्योंकि एएमएपी और वीईएमएपी को इन डेटा प्रारूपों को संसाधित करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है। एक और सीमा में यह तथ्य शामिल है कि यदि प्रयोग आकर्षक नहीं है, तो प्रतिभागी अक्सर अपनी आंखें झपका सकते हैं (बंद) कर सकते हैं, जिससे खराब डेटा रिकॉर्डिंग गुणवत्ता हो सकती है। जबकि स्ट्रैबिस्मस, एंबलीओपिया, निस्टागमस और दमन जैसे अन्य ओकुलोमोटर डिसफंक्शन वीई 2020, वीईएमएपी और एएमएपी का लाभ उठा सकते हैं, इन विशिष्ट ओकुलोमोटर डिसफंक्शन में से प्रत्येक के लिए संशोधनों को लागू करने की आवश्यकता होगी।

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Disclosures

लेखकों के पास घोषित करने के लिए हितों का कोई टकराव नहीं है।

Acknowledgments

इस शोध को टीएलए को नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ ग्रांट आर01ईवाई023261 और एसएनएफ को बैरी गोल्डवाटर छात्रवृत्ति और एनजेआईटी प्रोवोस्ट डॉक्टरेट अवार्ड द्वारा समर्थित किया गया था।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Analog Terminal Breakout Box National Instruments 2090A
Convex-Sphere Trial Lens Set Reichert Portable Precision Lenses Utilized for autorefractor calibration
Graphics Cards - - Minimum performance requirement of GTX980 in SLI configuration
ISCAN Eye Tracker ISCAN ETL200
MATLAB MathWorks v2022a AMAP software rquirement
MATLAB MathWorks v2015a VEMAP software requirement
Microsoft Windows 10 Microsoft Windows 10 Required OS for VE2020
Plusoptix PowerRef3 Autorefractor Plusoptix PowerRef3
Stimuli Monitors (Quantity: 4+) Dell Resolution 1920x1080 Note all monitors should be the same model and brand to avoid resolution differences as well as physical configurations

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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बायोइंजीनियरिंग अंक 193
इंस्ट्रूमेंटेशन और विश्लेषण टूलबॉक्स के माध्यम से ओकुलोमोटर प्रतिक्रियाओं और आवास का परिमाणीकरण
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Fine, S. N., Guo, Y., Talasan, H., LeStrange, S., Yaramothu, C., Alvarez, T. L. Quantification of Oculomotor Responses and Accommodation Through Instrumentation and Analysis Toolboxes. J. Vis. Exp. (193), e64808, doi:10.3791/64808 (2023).

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