2014년 2월 11일
우리는 초저 비전을 가진 사람들에 장애물 회피를 평가하는 데 사용할 수있는 실내, 휴대용, 표준화 된 과정을 설명합니다. 이 과정은 관리하기가 간단하고 비교적 저렴하고, 신뢰할 수 있고 재현 할 것으로 나타났다.
본 절차의 전반적인 목표는 시각 장애 환자의 내비게이션 능력을 평가하기 위한 이동식 장애물 코스를 조립하고 운영하는 방법에 대한 상세한 지침을 제공하는 것입니다. 이는 먼저 코스를 구축하기에 적합한 공간을 식별하고 필요한 모든 장비를 확보함으로써 수행됩니다. 두 번째 단계는 코스 인프라를 구축하는 것입니다.
여기에는 인접한 벽면 도색과 바닥 타일 설치뿐만 아니라, 장애물 도색 및 조명 설정이 포함됩니다. 다음으로, 테스트 구역을 사용할 수 있도록 준비합니다. 조명은 원하는 조도에 맞게 설정해야 하며, 스티로폼 장애물은 코스 주행 후에 배치합니다.
결과는 선호 보행 속도의 백분율, 충돌 및 오류 횟수, 그리고 두 가지 시각적 식별 과제의 결과를 분석하여 도출할 수 있습니다. 최종적으로, 저시력 응용 분야를 위한 이 휴대용 장애물 코스는 저시력자 또는 인공 시각 장치를 사용하는 사람들의 내비게이션 및 이동 능력을 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 본 코스의 주요 장점 중 하나는 버전이 매우 다양하여 피험자가 이를 암기하기 매우 어렵다는 점입니다.
또한, 이 방법은 휴대 가능하기 때문에 다기관 연구를 수행할 때 쉽게 재현할 수 있습니다. 이 방법은 대상자가 장치를 사용하여 장애물을 피할 수 있는지와 같이 저시력 및 인공 시각 장치 분야의 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 이제 이 방법을 통해 인공 시각 장치의 개선 사항에 관한 정보를 제공할 수 있습니다.
또한 황반변성이나 뇌졸중을 겪은 피험자를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 시술자와 피험자에게 그들의 제한 사항과 치료 필요성을 보여줄 수 있습니다. 제작을 시작하려면 먼저 장애물 코스에 적합한 복도를 선택하십시오.
치수는 길이 40 feet, 너비 7 feet여야 하며, 281개의 정사각형 베이지색 이동식 바닥 타일로 구성되어야 합니다. 코스 주변 둘레에 검은색 테두리를 두어 바닥 타일을 설치하십시오. 또한, 단색의 테스트 환경을 조성하기 위해 인접한 벽면을 베이지색 바닥 타일과 동일한 색상으로 도색하십시오.
바닥의 특정 색상을 구할 수 없는 경우, 바닥 타일을 인근 철물점에 가져가 색상을 맞출 수 있습니다. 다음으로, 여기 보이는 조명 템플릿에 따라 조명을 설치하십시오. 조명을 디머 스위치에 연결합니다.
그 다음, 이 영상과 함께 제공된 원고의 도색 지침에 따라 장애물을 칠하십시오. 이제 실험을 위한 테스트 구역을 준비합니다. 조명을 원하는 조건으로 조정하고, 코스가 포함된 복도의 시작, 중간, 끝 지점에서 조도계로 확인하십시오.
비디오 카메라가 녹화 상태인지 확인하고, 피험자가 코스를 걸어가는 모습을 포착하기에 적절한 위치에 카메라를 배치하십시오. 천장 마운트 설치를 권장하며, 또는 카메라를 손으로 들고 촬영할 수도 있습니다. 코스 준비가 완료되면, 선호 보행 속도(preferred walking speed, PWS)를 기록하기 위해 피험자를 불러오십시오. 피험자의 발가락이 보행로 경계선 뒤에 위치하도록 보행로 중앙에 세웁니다.
그런 다음 피험자에게 지시 사항을 읽어주며, 평소 걷는 속도로 복도를 따라 걸어가도록 안내합니다. 복도 끝에서 멈추라는 지시가 있을 때 멈춘 뒤, 몸을 돌려 다시 되돌아오게 합니다. 스톱워치로 기록을 시작합니다.
피험자의 발이 검은색 경계선을 넘어 통로로 진입하면 시간 기록을 중단하십시오. 발이 통로 반대편 끝의 검은색 경계선을 넘는 순간의 시간을 선호 보행 속도 1(PWS 1)로 기록하십시오. 그 후 피험자가 몸을 돌려 반대 방향으로 동일한 절차를 반복하게 하십시오.
이 시간과 PWS 2를 모두 기록하십시오. 그 다음, 기록된 두 시간의 평균을 내어 무작위 배정 계획에 따른 피험자의 최종 선호 보행 속도로 기록하십시오. 첫 번째 코스를 설정하십시오.
장애물의 정확한 배치를 위해 제공된 도표를 참조하십시오. 바닥 타일을 장애물이 배치될 그리드로 사용해야 합니다. 장애물을 쉽게 배치할 수 있도록 지워지지 않는 마커를 사용하여 수직 및 수평축을 따라 타일에 번호를 매기는 것이 유용합니다.
제공된 도표에 따라 눈에 띄지 않는 위치에 장애물을 표시해 두는 것이 좋습니다. 이제 피험자를 40피트 보행로의 시작 지점으로 안내하십시오. 피험자는 발가락이 경계선 뒤에 위치하도록 보행로 중앙의 D열에 서 있어야 합니다.
피실험자에게 코스 지침을 다시 읽어주십시오. 스톱워치로 기록을 시작합니다. 피실험자의 발이 검은색 경계선을 넘어 경로로 진입하면 타이머를 멈춥니다.
발이 보행로 반대편 끝의 검은색 경계선을 넘는 즉시 기록하십시오. 이때 피험자의 중심 속도 Cs도 함께 기록합니다. 장애물에 부딪힌 경우, 지침에 따라 각 충돌의 심각도를 3점 척도로 등급을 매기십시오.
나중에 독립된 관찰자가 확인할 수 있도록 코스 주행 과정을 비디오로 촬영해야 합니다. 코스 내비게이션 과제가 완료되면, 피험자를 코스 방향으로 돌려 세운 뒤 코스의 중앙에 배치하십시오. 코스 끝에서 정확한 색상을 보기 위해 위치 조정이 필요한 장애물이 있다면 모두 회전시켜 놓았는지 확인하십시오.
그런 다음 피험자에게 실험 지침을 읽어줍니다. 이 단계에서 첫 번째 사물 식별 과제를 수행합니다. 피험자에게 뒤를 돌아 30초 이내에 식별할 수 있는 사물의 총 개수를 연구 보조원에게 말하도록 요청하십시오.
이제 이 숫자를 기록하십시오. 피험자에게 다시 코스를 걸어가며 각 장애물을 가리키도록 지시하십시오. 피험자가 이를 볼 수 있어야 합니다.
피험자가 장애물과 충돌해도 상관없습니다. 충돌이 발생하면 충격의 강도를 등급별로 기록하되, 피험자의 방향을 수정하지 마십시오. 피험자가 볼 수 있는 장애물의 수를 기록합니다.
대상체가 어떤 장애물을 감지할 수 있는지 기록하는 것이 유용합니다. 이 과정은 시간을 측정하지 않습니다. 다음으로, 대상 장애물 코스에서 실행될 다음 버전의 코스를 설정하십시오.
각 코스 반복 시마다 내비게이션 및 장애물 식별 과정을 반복해야 하며, 시각장애인 6명과 완전히 건강한 성인 시각장애인 36명이 베이스라인에서 전체 장애물 코스를 완료한 후, Brainport 장치를 이용한 15~20시간의 구조화된 훈련 프로토콜을 거쳐 다시 한번 완료하였습니다. 베이스라인과 훈련 후의 선호 보행 속도 백분율을 통해 Brainport를 사용한 피험자들이 사용하지 않았을 때보다 더 느리게 걸었음을 알 수 있습니다. 이 그림은 가능한 오류 백분율 결과에 대한 베이스라인 대비 Brainport 조건의 결과를 보여주며, Brainport 사용 피험자들은 Brainport를 사용하지 않은 조건과 비교하여 장애물과의 충돌 횟수가 감소하는 경향을 보였습니다.
과정에 익숙해지면, 이 기술을 수행하는 데 약 90분이 소요됩니다. 적절하게 수행한다면, 과정의 각 단계는 어두운 조명이나 밝은 조명 하에서 모두 진행할 수 있습니다. 이를 통해 주변 조명이 성과에 영향을 미치는지 여부를 판단할 수 있습니다.
하지만 시각 장애 피험자와 함께 작업할 때는 이들이 정안인 피험자만큼 주변 환경을 잘 인식하지 못한다는 점을 잊지 마십시오. 따라서 피험자가 발을 헛디디지 않도록 항상 시각 안내자가 바로 뒤에서 동행하며 보조하는 것이 중요합니다.
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본 논문은 초저시력자의 장애물 회피 능력을 평가하기 위해 설계된 휴대 가능하고 표준화된 장애물 코스를 설명합니다. 이 코스는 비용 효율적이며 설치가 간편하며, 내비게이션 능력 테스트에서 신뢰성과 재현성을 보여줍니다.
이 표준화된 장애물 코스는 시각 장애 인구의 기능적 이동성을 평가하기 위한 재현 가능하고 이동 가능한 방법을 제공하며, 감각 대체 및 인공 시각 기술의 전임상 및 중개 평가를 지원합니다. 선호 보행 속도와 오류율을 통해 내비게이션 성능을 정량화함으로써, 이 분석법은 연구 사이트와 조명 조건에 따른 장치 효능의 객관적인 비교를 가능하게 합니다. 낮은 비용과 배치 용이성은 다기관 임상 시험과 초기 발견 단계에서의 반복적인 장치 최적화를 용이하게 합니다.
이 방법은 초기 타겟 검증부터 리드 화합물 도출에 이르는 발굴 연속체(discovery continuum)에 부합하며, 감각 대체 및 인공 시각 프로그램의 추진 또는 중단(go/no-go) 결정을 내리는 데 필요한 기능적 판독값을 제공합니다.