Eksperymenty w wirtualnej rzeczywistości ze środkami fizjologicznymi
29 sierpnia 2018
Eksperymenty wirtualnej rzeczywistości (VR) mogą być trudne do przeprowadzenia i wymagają skrupulatnego planowania. Protokół ten opisuje metodę projektowania i realizacji eksperymentów VR, które zbierają dane fizjologiczne od uczestników. Framework EVE (Experiments in Virtual Environments) jest wykorzystywany do przyspieszenia tego procesu.
Metoda ta pozwala na projektowanie i realizację eksperymentów w wirtualnej rzeczywistości, które zbierają dane fizjologiczne od ludzkich uczestników. Eksperymenty w środowisku wirtualnym mają na celu ułatwienie tego procesu. Główną zaletą tej techniki jest kontrola zmiennych obcych podczas zbierania danych z różnych źródeł, w tym z urządzeń fizjologicznych.
Implikacje tej techniki rozciągają się na kognitywistykę w ogóle ze względu na potencjał badania związku między poznaniem a emocjami w kontrolowanym środowisku. Chociaż ta metoda może zapewnić wgląd w zachowanie nawigacyjne, można ją również zastosować w innych dziedzinach, takich jak percepcja środowiska, geografia behawioralna i podejmowanie decyzji. Ogólnie rzecz biorąc, osoby, które są nowe w tej metodzie, będą miały trudności, ponieważ wiedza wymagana do zbierania i analizowania pomiarów fizjologicznych czasami wykracza poza to, co zapewnia program nauczania nauk kognitywnych.
Wizualna demonstracja tej metody jest ważna, ponieważ zapewnia innym badaczom przewodnik krok po kroku dotyczący zbierania danych fizjologicznych, który obejmuje rozmieszczenie elektrod. Aby rozpocząć, otwórz oprogramowanie EDA-ECG i utwórz nowy plik ustawień. Ustaw częstotliwość próbkowania na 1 000 Hz i wybierz odpowiednią liczbę kanałów.
Następnie zapisz plik ustawień i ponownie zapisz wersję tego pliku z nową nazwą sesji eksperymentalnej. Następnie wykonaj zerowanie obwodu otwartego na elektrodach EDA, aby uzyskać podstawowy pomiar przewodności systemu. Otwórz menu ustawień eksperymentu w oprogramowaniu i wprowadź parametry eksperymentu.
Następnie kliknij Rozpocznij eksperyment. Najpierw poproś uczestnika o przeczytanie arkusza informacyjnego i podpisanie formularza świadomej zgody. Następnie użyj mokrej chusteczki do oczyszczenia palca wskazującego i serdecznego niedominującej ręki uczestnika.
Po upewnieniu się, że palce uczestnika są suche, podłącz dwie elektrody EDA do paliczków przyśrodkowych. Umieść białą, czarną i czerwoną elektrodę na ciele uczestnika między żebrami zgodnie z protokołem tekstowym. Następnie podłącz trzy oznaczone kolorami przewody EKG do odpowiadających im elektrod.
Podczas gdy uczestnik wypełnia kwestionariusze, zamknij dwie boczne ściany kabiny i przygotuj się do pomiaru fizjologicznego. Przymocuj mankiet do pomiaru ciśnienia krwi do ramienia niedominującego. Podłącz dwa przewody EDA do elektrod na palcach uczestnika.
Upewnij się, że elektrody są przymocowane we właściwych miejscach. Następnie wyłącz światło nad monitorem i przyciemnij górne światła do najniższego ustawienia. Następnie wyzeruj kanał EDA, aby uzyskać pomiar początkowego poziomu substancji przewodzących skórę u uczestnika.
W oprogramowaniu EDA-ECG otwórz okno dialogowe Bio Amp. Następnie wybierz zakres sygnału, w którym sygnał bicia serca obejmuje około jednej trzeciej okna podglądu. Rozpocznij nagrywanie za pomocą oprogramowania i upewnij się, że sygnał jest widoczny w oknie oprogramowania na monitorze eksperymentatora.
Następnie rozpocznij pomiar ciśnienia krwi, naciskając odpowiedni przycisk na ciśnieniomierzu. W otwartym oprogramowaniu unity kliknij przycisk rozpocznij pomiary. Poproś uczestnika, aby obejrzał film o przyrodzie.
Poproś uczestnika, aby ukończył labirynt treningowy, aby poćwiczyć korzystanie z joysticka. W grze w labirynt treningowy uczestnik będzie podążał za strzałkami i zbierał unoszące się klejnoty. Następnie poinstruuj uczestnika, aby wykonał zadanie nawigacji.
Pozwól uczestnikowi wykonać zadanie nawigacji. Po wykonaniu przez uczestnika zadania nawigacji zatrzymaj zapis EDA i EKG. Następnie zdejmij mankiet do pomiaru ciśnienia krwi, odłącz od elektrod EKG i wyjmij elektrody EDA z palców uczestnika.
Poinformuj uczestnika, że zostanie mu zadana kolejna seria pytań na komputerze i że w razie potrzeby może zadawać pytania. W menu oceny w oprogramowaniu eve naciśnij przycisk dodaj znacznik zdarzenia, aby zaznaczyć zdarzenia w plikach pomiarów fizjologicznych. Następnie zapisz plik EDA-EKG w pliku pomiaru fizjologicznego w oprogramowaniu EDA-EKG.
Następnie użyj pakietu evertools, aby wyeksportować dane eksperymentalne do kopii zapasowej. Na koniec uporządkuj sprzęt i wyczyść elektrody wacikami nasączonymi alkoholem. Korzystając z tego protokołu, przebadano 60 uczestników w celu zbadania efektywnego nacisku na zdobywanie wiedzy przestrzennej podczas nawigacji.
Zgodnie z przewidywaniami, dane fizjologiczne wskazywały na wyższe pobudzenie w grupie stresującej niż w grupie bez stresu pod względem częstości akcji serca, ale nie pod względem EDA. Ogólnie rzecz biorąc, zaobserwowano również negatywną zależność między deklarowanymi przez siebie zdolnościami nawigacyjnymi a czasem potrzebnym na poznanie środowiska wirtualnego. Zgodnie z wizualizowanymi trajektoriami, uczestnicy z grupy stresu wydawali się być również bardziej wydajni w środowisku wirtualnym.
Wskazuje to, że wyższe pobudzenie i zdolności przestrzenne mogą być związane z bardziej wydajnym zachowaniem nawigacyjnym. Technika ta może utorować drogę naukowcom w dziedzinie kognitywistyki do zbadania związku między stresem a zachowaniem nawigacyjnym człowieka przy użyciu rzeczywistości wirtualnej i środków fizjologicznych.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Ten protokół opisuje metodę projektowania i wdrażania eksperymentów z rzeczywistością wirtualną (VR), które zbiera dane fizjologiczne od uczestników ludzkich. Wykorzystując ramy eksperymentów w środowiskach wirtualnych (EVE), podejście to ma na celu usprawnienie procesu eksperymentalnego.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauki
- Nauki poznawcze
- Badania behawioralne
Tło
- Eksperymenty VR wymagają starannego planowania i realizacji.
- Ramy EVE są zaprojektowane tak, aby ułatwić zbieranie danych.
- Kontrola zmiennych obcych jest istotną zaletą.
- Ta metoda może poprawić zrozumienie kognitywności i emocji.
Cel badania
- Opracowanie wiarygodnej metody przeprowadzania eksperymentów VR.
- Skuteczna kolekcja danych fizjologicznych.
- Zbadanie związku między kognitywnością a emocją.
Zastosowanie metod
- Wdrożenie ram EVE.
- Zbieranie danych z urządzeń fizjologicznych.
- Kontrola zmiennych obcych podczas eksperymentów.
- Zastosowanie wyników do różnych dziedzin, takich jak geografia behawioralna.
Główne wyniki
- Zdobyto wgląd w zachowanie nawigacyjne.
- Zidentyfikowano potencjalne zastosowania w percepcji środowiska.
- Zauważono wyzwania dla nowicjuszy w zbieraniu i analizowaniu danych.
- Omówiono szersze implikacje dla nauki poznawczej.
Wnioski
- Metoda zapewnia strukturalne podejście do eksperymentów VR.
- Umożliwia kompleksowe zbieranie danych w kontrolowanych warunkach.
- Przyszłe badania mogą opierać się na tej ramie, aby zbadać różne zjawiska poznawcze.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
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.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogates therapeutic hypotheses by measuring how physiological arousal mediates spatial navigation performance under stress.
- Operational Value: Enables isolation of independent variables (e.g., stress induction) while controlling extraneous factors through standardized EVE framework modules.
- Predictive Value: Supports portfolio triage by identifying biomarkers (e.g., heart rate variability) correlated with navigation efficiency in disease models.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated biological systems (human participants) for downstream compound screening via standardized physiological sensor attachment and baseline normalization.
- Quantitative Outputs: Generates time-synchronized measurements of skin conductance, heart rate, and blood pressure enabling dose-response modeling.
- Platform Reuse: EVE framework supports scalable, reproducible data collection across multiple experimental sessions and sites.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges discovery to preclinical validation by aligning human physiological responses with animal model stress-navigation paradigms.
- Biomarker Alignment: Supports identification of translational biomarkers (e.g., arousal-navigation coupling) predictive of therapeutic response.
- Risk-Adjusted Advancement: Informs go/no-go decisions by quantifying physiological de-risking of spatial cognition targets.
Pipeline & Workflow Integration
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.
- Discovery Biology: Supports mechanistic de-risking by clarifying how arousal modulates spatial learning pathways in target validation.
- Screening: Enables assay standardization through EVE-driven synchronization of physiological data streams, improving reproducibility across compound tests.
- Analytics: Delivers multivariate physiological readouts (EDA, ECG, BP) that facilitate comparative analysis of experimental conditions and compound effects.
- Translational Research: Connects human VR-physiological data to preclinical models via shared stress-navigation endpoints, supporting biomarker-driven translation.
- Enterprise Reuse: Positions the EVE framework as a reusable infrastructure for multi-project physiological monitoring in VR-based discovery workflows.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by quantifying arousal’s role in spatial behavior, enhancing target confidence.
- Operational Value: Ensures reproducibility via standardized sensor placement, baseline zeroing, and event marking in EVE software.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early physiological de-risking of navigation-related targets.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization through quantifiable links between physiological markers and spatial learning outcomes.
Implementation Considerations
- Requires expertise in physiological sensor placement (EDA, ECG, BP) and VR environment setup.
- Dependent on EDA-ECG software, Unity-based VR platform, and physiological recording hardware.
- Necessitates cross-team standardization of protocol adherence for multi-site data comparability.
- Involves adaptation considerations when extending to different VR tasks or participant populations.
- Limited by the technical complexity of synchronizing multiple physiological streams, which may require specialized training beyond standard cognitive science curricula.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Title
1:17
Prepare the Experiment and Physiological Devices Using EVE
2:07
Experimental Procedure
5:13
After Each Experimental Session
5:52
Results: Participants in the Stress Group Demonstrate Higher Arousal and More Efficient Navigation Behavior
6:45
Conclusion
