August 29th, 2018
Experimentos de realidad virtual (VR) pueden ser difíciles de implementar y requieren una planificación meticulosa. Este protocolo describe un método para el diseño y puesta en práctica de la experimentos VR que recopila datos fisiológicos de los participantes humanos. Los experimentos en el marco de entornos virtuales (EVA) se emplea para acelerar este proceso.
Este método permite el diseño e implementación de experimentos de realidad virtual que recopilan datos fisiológicos de participantes humanos. Los experimentos en el marco del entorno virtual están implícitos para facilitar este proceso. La principal ventaja de esta técnica es el control de variables extrañas mientras se recopilan datos de diversas fuentes, incluidos los dispositivos fisiológicos.
Las implicaciones de esta técnica se extienden hacia la ciencia cognitiva en general debido al potencial para estudiar la relación entre la cognición y la emoción en un entorno controlado. Aunque este método puede proporcionar información sobre el comportamiento de navegación específicamente, también se puede aplicar a otros campos, como la percepción ambiental, la geografía del comportamiento y la toma de decisiones. Por lo general, las personas nuevas en este método tendrán dificultades porque el conocimiento requerido para recopilar y analizar medidas fisiológicas a veces está más allá de lo que proporciona un plan de estudios de ciencias cognitivas.
La demostración visual de este método es importante porque proporciona a otros investigadores una guía paso a paso para recopilar datos fisiológicos que incluyen la colocación de electrodos. Para comenzar, abra el software EDA-ECG y cree un nuevo archivo de configuración. Establezca la frecuencia de muestreo en 1.000 hercios y seleccione el número adecuado de canales.
A continuación, guarde el archivo de configuración y vuelva a guardar una versión de este archivo con un nuevo nombre para la sesión experimental. A continuación, realice un cero de circuito abierto en los electrodos EDA para obtener una medición de referencia de la conductividad del sistema. Abra el menú de configuración del experimento en el software e introduzca los parámetros del experimento.
A continuación, haga clic en iniciar experimento. Primero, pida al participante que lea la hoja informativa y firme un formulario de consentimiento informado. Luego, use un pañuelo húmedo para limpiar los dedos índice y anular de la mano no dominante del participante.
Después de asegurarse de que los dedos del participante estén secos, conecte los dos electrodos EDA a las falanges mediales. Coloque los electrodos blanco, negro y rojo en el cuerpo del participante entre las costillas de acuerdo con el protocolo de texto. A continuación, conecte los tres cables de ECG codificados por colores a sus electrodos correspondientes.
Mientras el participante completa los cuestionarios, cierre las dos paredes laterales del cubículo y prepárese para la medición fisiológica. Coloque el manguito de presión arterial en el brazo no dominante. Conecte los dos cables EDA a los electrodos de los dedos del participante.
Asegúrese de que los electrodos estén conectados a las ubicaciones correctas. Luego, apague la luz sobre el monitor y atenúe las luces del techo a la configuración más baja. A continuación, ponga a cero el canal EDA para obtener una medida del nivel inicial de conductantes cutáneos del participante.
En el software EDA-ECG, abra el cuadro de diálogo Bio Amp. A continuación, elija el rango de señal en el que la señal de latidos del corazón cubre alrededor de un tercio de la ventana de vista previa. Inicie la grabación con el software y asegúrese de que la señal esté visible en la ventana del software en el monitor del experimentador.
A continuación, inicie el registro de la presión arterial pulsando el botón correspondiente de la máquina de presión arterial. En el software abierto de Unity, haga clic en iniciar mediciones. Pida al participante que mire el video de la naturaleza de referencia.
Pida al participante que complete el laberinto de entrenamiento para practicar el uso del joystick. En el juego de laberinto de entrenamiento, el participante seguirá las flechas y recogerá gemas flotantes. Después de esto, indique al participante que complete la tarea de navegación.
Deje que el participante ejecute la tarea de navegación. Una vez que el participante complete la tarea de navegación, detenga el registro de EDA y ECG. Luego, retire el manguito de presión arterial, desconecte los cables de los electrodos de ECG y retire los electrodos EDA de los dedos del participante.
Informe al participante que se le hará otra serie de preguntas en la computadora y que puede hacer preguntas si es necesario. En el menú de evaluación del software eve, pulse el botón añadir marcador de eventos para marcar los eventos en los archivos de medición fisiológica. A continuación, guarde el archivo EDA-ECG en el archivo de medición fisiológica del software EDA-ECG.
A continuación, utilice el paquete evertools para exportar los datos experimentales para la copia de seguridad. Por último, ordene el equipo y limpie los electrodos con almohadillas con alcohol. Utilizando este protocolo, se estudiaron 60 participantes para investigar el estrés efectivo en la adquisición de conocimientos espaciales durante la navegación.
Como se predijo, los datos fisiológicos indicaron una mayor excitación para el grupo con estrés que para el grupo sin estrés en términos de frecuencia cardíaca, pero no en términos de EDA. En general, también hubo una relación negativa entre la capacidad de navegación autoinformada y el tiempo requerido para aprender el entorno virtual. De acuerdo con las trayectorias visualizadas, los participantes del grupo de estrés también parecieron ser más eficientes en el entorno virtual.
Esto indica que una mayor excitación y capacidad espacial pueden estar relacionadas con un comportamiento de navegación más eficiente. Esta técnica puede allanar el camino para que los investigadores en el campo de la ciencia cognitiva exploren la relación entre el estrés y el comportamiento de navegación humana utilizando realidad virtual y medidas fisiológicas.
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Este protocolo describe un método para diseñar e implementar experimentos de realidad virtual (RV) que recopilan datos fisiológicos de participantes humanos. Utilizando el marco de Experimentos en Entornos Virtuales (EVE), este enfoque tiene como objetivo simplificar el proceso experimental.
This protocol enables controlled investigation of physiological responses during spatial navigation tasks, supporting mechanistic de-risking in target validation for cognitive and behavioral therapeutics. By integrating VR with synchronized physiological monitoring, it provides quantitative, reproducible readouts that clarify arousal-mediated effects on spatial learning and decision-making. This approach enhances predictive confidence in early discovery by linking physiological biomarkers to navigational performance in disease-relevant systems.
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing through lead identification, providing physiological readouts that inform target engagement and functional selectivity in cognitive therapeutic development.