클리닉에서 시뮬레이션 운전 : 비주얼 필드 결함으로 환자의 일상 생활 활동에서 Visual 탐색 행동 테스트
September 18th, 2012
일상 생활의 여러 제약 가능성이 가장 높은 임상 루틴에서 구별하기 어렵 변수 보상 전략으로 인해 뇌졸중에 대한 보고서를 한 후 시각적 결손이있는 환자. 우리는 할 수 있습니다 다른 보상 머리와 눈 운동 - 전략의 측정과 성능을 운전에 미치는 영향을 평가.에게 임상 설정을 제시
다음 실험의 전반적인 목표는 후대뇌동맥 경색 후 시야 결손이 있는 환자에서 시각적 탐색의 보상 전략을 차별화하는 것입니다. 이는 현실적인 테스트 상황에서 행동을 검사하기 위해 운전 시뮬레이터에서 환자를 배치하고 지시함으로써 달성됩니다. 머리에 장착하는 시선 추적 카메라는 개별 환자에 맞게 조정하고 보정하여 정확성을 보장하는 데 사용됩니다.
다음으로, 주행 시뮬레이션은 시선 행동과 주행 성능이 대체 모드로 기록되는 동안 시작되며, 오버레이 사진을 켜서 시각화하고 보상적 시선 행동을 빠르게 평가할 수 있습니다. secs, sec 진폭, 고정, 분포 및 지속 시간, 주변 물체에 대한 반응 시간과 같은 secod 및 head movement 매개변수의 평가에 의해 다양한 전략이 드러납니다. 이 시뮬레이션 주행 설정의 주요 장점은 임상 환경 내에서 시각적 탐색 행동을 빠르고 쉽게 평가할 수 있다는 것입니다.
이제 눈과 머리의 움직임 및 반응 시간과 같은 잘 정의된 매개변수를 기록할 수 있습니다. 이 기술의 의미는 오버레이 컨트롤을 통해 시선 행동을 즉시 시각화하는 것이 환자의 주의를 높이고 보상 전략을 학습하는 데 도움이 되는 피드백 메커니즘을 제공할 수 있기 때문에 재활 및 치료로 확장됩니다. 또한 환자의 현재 보상 행동 수준에 맞게 조정된 보다 개인주의적인 재활 계획을 제공함으로써 재활의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
제 동료는 우리 실험실의 박사 과정 후보자를 부르고,이 프로토콜을 시작하는 절차를 시연 할 것입니다. 먼저 환자를 모조 카시트의 시뮬레이션 화면 2미터 앞에 앉히고 환자가 등받이와 페달까지의 좌석 거리를 조정하도록 돕습니다. 환자가 편안하게 자세를 잡으면 브레이크, 방향 지시등, 스티어링 휠 등 시뮬레이션 자동차 사용에 대한 지침을 제공합니다.
그런 다음 작업 지침을 제공합니다. 환자에게 실제 주행 상황에서와 마찬가지로 브레이크 및/또는 방향 지시등을 적절하게 사용해야 하며 해당 운전 상황에 맞게 사용해야 한다고 지시합니다. 또한 환자에게 시뮬레이션 질병에 대해 알리고 권태감, 메스꺼움 또는 발한이 발생하는 경우 테스트 세션이 중단될 수 있음을 환자에게 알립니다.
다음으로, 환자가 시뮬레이션 자동차와 자극에 익숙해질 수 있도록 낮은 작업 밀도로 시승을 수행합니다. 이것은 또한 두 번째 테스트 세션에서 시뮬레이터에 적응할 시간을 제공하여 시뮬레이션병을 예방할 수 있습니다. 환자가 제대로 앉고 연습할 수 있는 충분한 시간을 얻은 후 시선 추적기를 환자의 머리에 놓고 유연한 스트랩을 당겨 조정함으로써 소프트웨어와 환자가 보정할 수 있도록 준비합니다.
헤드 카메라 레이저는 시뮬레이션 화면의 중앙을 가리켜야 하고 카메라는 동공에 초점을 맞추도록 조정되어야 합니다. 그런 다음 환자에게 마우스 화살표의 리드를 따라 화면의 5개 점을 순차적으로 보고 시선 추적 장비의 보정을 시작하도록 지시합니다. 다음으로 수평 보정을 완료합니다.
환자에게 왼쪽 화면에 있는 눈의 오버레이 사진에 고정하도록 지시합니다. 그런 다음 화면을 가로질러 이동하는 오버레이를 따라 오른쪽에 다시 고정합니다. 환자에게 화면의 특정 물체에 고정하도록 요청하여 보정을 테스트한 다음 이 고정을 소프트웨어에서 계산한 시선 위치를 나타내는 오버레이 눈 그림과 일치시킵니다.
환자의 시선과 오버레이 사진이 화면의 동일한 지점에서 만나면 보정이 성공한 것입니다. 필요한 경우 보정을 반복합니다. 보정이 완료되면 오버레이 사진을 끕니다.
환자가 시뮬레이터에서 편안함을 느끼고 시선 추적기가 성공적으로 보정되면 시뮬레이션을 진행합니다. 이 예에서 환자는 장애물이 있는 일방통행 1차선 도로를 운전하고 있습니다. 환자는 시체나 공과 같이 도로에 접근하는 움직이는 물체뿐만 아니라 도로 양쪽에 나타나는 거리 표지판이나 고장난 자동차에도 가능한 한 빨리 반응해야 합니다.
가속 페달을 밟는 동안 브레이크를 사용하지 않는 한 자동차는 시속 70km의 일정한 속도까지 속도를 낼 수 있습니다. 환자가 각각 6, 500미터, 약 10분 동안 여러 경로로 주행할 수 있도록 하며, 주변 환경에 의한 산만 수준으로 인해 작업 난이도가 다릅니다. 대체 테스트 모드로, 하나는 응시 위치를 나타내고 다른 하나는 환자의 머리 위치를 나타내는 오버레이 눈 사진을 켭니다.
이를 통해 소프트웨어를 통해 시선 위치를 시각화하여 테스트와 동시에 시선 이동의 보상 동작을 빠르게 평가할 수 있습니다. 여기에서 우리는 보상적 시선 행동과 함께 오른쪽에 Hemi Opia를 가진 환자의 일반적인 운전 성능을 볼 수 있습니다. 시선 행동은 오버레이 눈 그림에 의해 시각화되며, 이를 통해 시각적 결함이 있는 쪽으로의 머리 및 눈 움직임 위치, 보상적 정신병적 움직임을 빠르게 평가할 수 있으며, 그 결과 사각지대에 나타나는 물체를 감지할
수 있습니다.우측에 Hemi Opia가 있는 환자의 모범적인 성능을 주목할 수 있으며, 여기서는 사각지대에 나타나는 물체와 충돌을 일으키는 보상 행동 없이 오른쪽에 편시가 있는 환자의 시선 행동을 시각화하여 일반적인 주행 성능을 볼 수 있습니다. 보상 없이 오른쪽에 편시가 있는 환자의 모범적인 수행에 주목하십시오. MATLAB 소프트웨어를 사용하여 시뮬레이션에서 기록된 실험 데이터를 분석할 수 있습니다.
secs를 응시 속도가 초당 30도를 초과하고 응시 진폭이 1도보다 큰 응시 궤적의 섹션으로 정의합니다. 초 사이의 구간은 초당 6도를 초과하는 움직임과 3도 이상의 진폭으로 정의되는 고정과 머리 움직임으로 정의되어야 합니다. 슬래브 소프트웨어는 실험 중에 방향 지시등 및 브레이크 및 차선 위치를 사용할 때 속도, 반응 시간을 기록하는 데 사용할 수 있으며, 물체 고정은 시선 위치가 x축의 물체에서 최대 1.24도, 보이는 Y축에서 1.66도 떨어진 물체에 대한 고정으로 정의되어야 합니다.
다음은 오른쪽에 불완전 편시가 있는 두 명의 환자에 대한 결과이며, 보상 행동이 있는 경우와 없는 상태에서 운전한 환자 A는 시각적 결함이 있는 쪽으로 보상적 정신병적 움직임을 보였으며 건강한 대조군에 비해 운전 시뮬레이션에서 정상적인 성능을 보였습니다. 그러나 환자 B는 보상적 정신병적 움직임을 보이지 않았고 사각지대의 주변을 놓쳐 반응 시간이 길어지거나 충돌이 발생하여 운전 시뮬레이션 성능이 저하되었습니다. 여기서 우리는 환자 A, 환자 B, 그리고 건강한 피험자 A가 시각적 결함이 있는 쪽으로 보상적 정신병적 움직임을 보인 반면 환자 B는 덜 탐색하는 동안 화면에 고정의 분포를 볼
수 있습니다.환자 B는 환자 A에 비해 정신병적 움직임을 3.4배 적게 수행했으며, 환자 A의 진폭의 절반 크기를 커버했습니다.환자 B는 또한 건강한 대조군과 환자 A에 비해 더 긴 고정 기간을 보여주었습니다.이 그림은 시야의 왼쪽과 오른쪽에 대해 별도로 입증된 반응 시간에 대한 GA의 위치에 대한 물체 위치의 편심의 영향을 보여줍니다. 환자 A와 건강한 대조군의 경우, 물체를 수동으로 감지하거나 왼쪽 또는 오른쪽 시야에 고정함으로써 접근하는 물체에 대한 반응 시간 간에 큰 차이가 없었습니다. 그러나 환자 B의 경우 시각 장애인과 시력 관찰 사이의 반응 시간이 뚜렷한 차이를 보였습니다.
이 절차를 시도하는 동안, 안전한 시뮬레이션 상황에서 실제 운전 상황으로 전환될 때 보상 행동이 무너지는지 여부를 명확히 하기 위해 이 실험에서 운전 적합성을 결론지을 수 없다는 사실을 환자에게 알려야 합니다. 실제 주행 연구가 수행되어야 합니다. 이 자극은 적절하게 수행되면 10분 이내에 완료될 수 있습니다.
시각적 탐색 행동에 대한 첫인상을 줄 수 있으며, 이 비디오를 시청한 후에는 이 기술이 자연주의적 상황에서 시각적 탐색 행동을 빠르고 편리하게 발견하는 방법을 잘 이해할 수 있을 것입니다.
개요
본 연구는 후대뇌동맥 경색 후 시야 결손이 있는 환자의 시각적 탐색에서의 보상 전략을 조사합니다. 운전 시뮬레이터를 사용하여 연구는 머리와 눈 움직임 전략과 이러한 전략이 운전 성능에 미치는 영향을 평가합니다.
주요 연구 요소
과학 분야
- 신경과학
- 임상 재활
- 시각 지각
배경
- 시각 결손이 있는 환자는 일상 활동에서 도전에 직면하는 경우가 많습니다.
- 보상 전략은 다양하며 임상 환경에서 평가하기 어렵습니다.
- 운전 성능은 이러한 시각 결손에 의해 영향을 받을 수 있습니다.
- 눈 추적 기술은 보상적 시선 행동에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
연구 목적
- 시야 결손이 있는 환자의 보상 전략을 차별화합니다.
- 이러한 전략이 운전 성능에 미치는 영향을 평가합니다.
- 시각 탐색의 실제 평가를 위해 운전 시뮬레이터를 활용합니다.
사용된 방법
- 환자는 운전 시뮬레이터에 위치합니다.
- 눈 추적 기술은 개별 환자에 맞게 보정됩니다.
- 시선 행동과 성능을 기록하기 위해 운전 시뮬레이션이 수행됩니다.
- 보상 전략에 대한 머리와 눈 움직임 등의 매개변수가 분석됩니다.
주요 결과
- 시선과 머리 움직임 분석을 통해 다양한 보상 전략이 식별되었습니다.
- 시선 행동의 즉각적인 시각화는 환자에게 피드백을 제공했습니다.
- 결과는 개인화된 재활 계획의 가능성을 시사했습니다.
- 운전 성능은 보상 행동에 따라 크게 달라졌습니다.
결론
- 운전 시뮬레이터는 시각적 탐색 행동을 평가하는 데 효과적입니다.
- 실시간 피드백은 재활 과정에서 환자의 참여를 향상시킬 수 있습니다.
- 개별화된 접근 방식은 시각 결손이 있는 환자의 재활 결과를 개선할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Assessing compensatory visual exploration strategies in patients with visual field defects supports target validation in neurorehabilitation by linking oculomotor behavior to functional outcomes. This approach enables mechanistic de-risking of rehabilitation interventions through rapid, quantitative evaluation of gaze behavior in ecologically valid conditions. The driving simulator platform provides predictive confidence for prioritizing therapeutic strategies that improve daily life activities in neurological populations.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Differentiates compensatory strategies of visual exploration to interrogate therapeutic hypotheses about neurorecovery mechanisms.
- Operational Value: Enables rapid assessment of oculomotor behavior in a clinical setting using head-mounted eye tracking and driving simulation.
- Predictive Value: Links gaze and head movement parameters to driving performance, supporting target confidence in rehabilitation pathways.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides quantitative measurements of eye and head movement dynamics, including saccade frequency, amplitude, fixation duration, and reaction times.
- Operational Value: Uses dynamic overlay visualization for real-time feedback during testing, enhancing assay standardization and reproducibility.
- Scalability: Supports repeated testing sessions to evaluate training effects and compensatory strategy development over time.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects laboratory-based oculomotor measurements to real-world functional performance in daily life activities.
- Mechanistic De-risking: Evaluates whether compensatory strategies observed in simulation transfer to improved driving performance, reducing uncertainty in rehabilitation efficacy.
- Disease-Relevant System: Models homonymous hemianopia posterior cerebral artery infarction to study visual exploratory behavior in a clinically meaningful context.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from target validation through preclinical validation by enabling quantitative assessment of neurorehabilitation mechanisms.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of compensatory oculomotor strategies as a mechanism for functional recovery in visual field defects.
- Screening: Delivers assay readiness through standardized calibration, real-time gaze visualization, and quantifiable movement parameters.
- Analytics: Generates objective readouts on saccade dynamics, fixation patterns, and reaction times to peripheral stimuli for cross-condition comparison.
- Translational Research: Bridges discovery to preclinical continuity by linking visual exploration behavior to driving performance as a functional endpoint.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for evaluating multiple neurorehabilitation interventions across patient subgroups.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Provides predictive confidence in target validation by reducing mechanistic ambiguity in visual compensation strategies.
- Operational Value: Ensures standardization and reproducibility through calibrated eye tracking and controlled simulation environments.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions in neurorehabilitation by identifying patients most likely to benefit from compensatory training.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of therapeutic approaches based on individual compensatory behavior profiles.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neurology, ophthalmology, and vision rehabilitation for proper patient selection and instruction.
- Depends on head-mounted eye tracking systems and driving simulator software with calibration capabilities.
- Necessitates cross-team standardization between clinical, technical, and rehabilitation staff for consistent protocol execution.
- Involves adaptation considerations for varying levels of visual field defect severity and patient tolerance to simulation.
- Limited to assessing compensatory behavior in simulated environments; real-world validation remains necessary for clinical translation.
