Introduction
子供の脳損傷に関連する視覚の問題の有病率は増加しています。視覚の問題は、子どもの発達に大きな影響を与える可能性があるため、リスクのある乳児や小児の早期発見は非常に重要です。現在では、そのような視力やコントラスト感度などの視覚感覚機能を評価するための視覚機能検査（例えば、視標テストは）1歳の1-2歳からの子供でも適用可能です。年少の子供たちには、これらのテストは、視覚情報に子供の視聴行動の構造観察に基づいています。そのような挙動の解釈は、 すなわち、子供の目の動きを見ることで、眼球運動や子供の注意機能障害によって、あるいは観察者の行動を見ることによって妨げられることができます。このような視空間メモリや物体認識などの脳において媒介視覚機能は、視覚認知検査（ 例えば、DTVP 2）で評価されています。これらのテストは口頭インが必要ですtructionsとコミュニケーションとは、年齢の4-5年から使用することができます。視覚系の生後発達の観点から、早期の生活の中で可塑性の高いレベルを活用するためには、できるだけ早期に視覚情報の処理における障害の存在および程度を確立することが望ましいです。その方法は、（脳）視覚障害を持つ子どもを最大限早期介入、視覚刺激、または支え戦略から利益を得ることができます。このため、子供に口頭で通信することなく使用することができ、それは定量的な結果に基づいて視覚情報の処理の評価方法の必要性があります。
目の動きは3,4を刺激するために視覚的に導かれた配向挙動を研究するための良いモデル、および関連する知覚と認知機能5です。眼球運動がi（シーンで視覚的注意の焦点を示し、ボトムアップ（再帰、顕著性駆動型）から、またはトップダウンのいずれかから生じることが知られていますntentional、認知）が6を処理します 。目の動きは、新しいオブジェクトに、中心窩、 すなわち 、視力の鋭さを、指示するために使用されています。関心のオブジェクトのビジュアルコンテンツは、一次視覚野（V1）に外側膝状核を介して網膜から実行経路を介して処理され、それは注目に関わる脳の処理領域（ 例えば、空間的な向き、認識の上に自分自身を配布され、メモリ、および感情）。目の動きは両方のための前提条件、および視覚情報処理の続編です。
赤外線アイトラッカーと眼球運動の測定の動向は、眼球運動や視覚機能の定量的なパラメータを取得する可能性を与えます。自動化されたアイトラッカーは、健康および臨床集団を含む、医療や心理学的研究における最近は遍在しています。彼らの目的は、眼球運動機能と注意配分7を勉強するだけでなく、ABO質問に答えるだけではありませんutの行動と心理的メカニズム8,9。アクセスおよび商業アイトラッキングシステムの台頭で、彼らはますます条件、複雑な命令、または積極的に協力12,13を拘束することなく、幼児や子供10-12の弱者をテストするために使用されています。眼と脳レベルでの眼球運動と視覚システムの密結合に、アイトラッキングベースの方法は、事前に完ぺきな視覚能力を評価するのに適しています。これまでのところ、視力14の測定のほか、子どもたちに視覚機能を評価するのに技術を使用することは比較的少ない注目されています。
当社グループは、優先探してパラダイム13で眼球運動測定を組み合わせています。優遇探して、均質なもの15上にパターン化表面を固定する設定です。この原理は、その差分、4つの象限の中の標的領域で視覚刺激を使用して適用されます一つの特定の視覚的特徴の点で背景からえー、 例えばコヒーレントフォーム、コヒーレント運動、コントラストと色。これらの視覚的特徴は、別々の末梢および中枢視覚経路によって処理されることが知られています。たとえば、フォームの情報は頭皮質にV1から、腹側経路で処理されます。運動に関する情報は、頭頂葉皮質16を後方するV1から、背側経路で処理されます。したがって、特定の刺激は、視覚系の異なる領域に視覚情報の処理をトリガするために使用されます。子が提示されている特定の視覚情報を見ることができる場合、その情報は、眼球運動の形で視覚的注意を引き付けます。視覚刺激に対するこれらの反射的な眼球運動応答は、リモート赤外線アイトラッカーで記録されています。その方法は、眼球運動の措置は、視覚情報処理13の様々な態様の品質の通信のない評価を提供します。
目の動きは、子供の視聴行動11だけでなく、観測データを提供するだけでなく、より客観的なアウトカム指標のために使用することができます。慎重に設計された試験パラダイムとの組み合わせでは、目の動きは、視覚情報処理に関する正確かつ客観的な情報を与えることができます。この情報は、眼球運動の応答の時間的および空間的特性に基づいた定量的なパラメータを計算することによって得られます。このようなパラメータの例には、反応時間13、定着時間17、サッカードメトリック7または累積注意割り当て18です。これらのパラメータの可用性は、若い発育段階で子供の視覚的評価の分野に新しいです。
本稿の目的は、6ヶ月の頃から子供の視覚情報処理を測定するアイトラッキングベースの方法を提示することです。測定セットアップおよび手順（ すなわち非言語パラダイム、ポストキャリブレーション、およびmobility）は、具体的リスクのある子どもたちに、この方法を使用する場合に適用されます。重要な態様は、定量的、視覚的応答パラメータ、 すなわち反応時間、固定期間、固定精度の分析です。これらのパラメータは、視覚障害を持つ子供のリスク群に視覚情報の処理を特徴づけるために、典型的には、現像子供に視覚的に案内される応答の参照領域を提供するために使用されます。
Protocol
ここで説明するプロトコルは、エラスムス医療センター、ロッテルダムの医学倫理調査委員会、オランダ（MEC 2012から097）によって承認されました。手順は、ヒトを対象とする研究のためのヘルシンキ宣言（2013年）の教義に付着しました。
1.視覚刺激
- 視覚刺激、 すなわち 、画像や動画のセットを選択し、基本的な眼球運動機能や視覚処理機能の処理をターゲットにします。
- このような固定、サッカード、スムーズな追跡、および視運動性眼振などの基本的な眼球運動機能を評価するために、画像や動画を使用してください。眼球運動機能の異常が検出されると、データ分析および解釈にこれを考慮。
- 固定とサッカードを評価するために画像を使用してください。現在のパラダイムは、左側に示されている視角の3ºの半径、モニターの右側、上側と下半分でスマイリーの写真が含まれています。
- U滑らかな追求を評価するために、ゆっくりと動画像をSE。現在のパラダイムは4º/秒の速度で、モニタ上で正弦波水平方向と垂直方向に16º移動スマイリーの映画が含まれています。
- 視運動性眼振の反射を評価するために、ムービーを使用してください。現在のパラダイムは、左右方向に移動白黒正弦波格子の映画が含まれています。
- 例えば、コントラスト、色、形や動き、視覚処理機能を評価するために、画像や動画を使用してください。
- 4 -代替強制選択優先探しパラダイム（4-AFC PL 19）に基づいている視覚刺激のセットを使用してください。現在のパラダイムでは、4刺激コーナー（ すなわち、左上と右象限、左下と右象限）は、それぞれ、 すなわち 、標的領域を代替選択肢を表します。各対象領域は、6ºの半径を有し、特定の視覚情報に対して他の3つの象限とは異なります例えば 、コントラスト、色、形や動きに基づきます。次の視覚刺激を例として使用することができます。
- フォームコヒーレンス処理を評価するために画像を使用します。画像をランダムに配向短いワットハイトライン（0.2ºX0.6º、密度4.3本/度2）の配列を使用して黒の背景に。ターゲット領域のすべての行は、円状に配置されています。
- 左へと1つの象限の右に2.5ºを移動し、同じようにパターン化された背景に、2.3ºの視角で、白/黒のパターン化された四角の対象と映画2.5º：ローカルモーション処理を評価するために、ムービーを使用して、 /秒。
- モニタの境界に向かってターゲット領域の中心から拡大し、白のドット（直径0.25º、密度2.6ドット/度2）の配列を有する画像：グローバルモーション処理を評価するために、ムービーを使用してください。ドットが11.8º/秒の速度および限られた寿命と黒の背景の上に移動します0.4秒の。
- 75パーセント（ライトグレー）の明るさを背景に、対象エリア内のハイジの画像を非表示0％の明るさ（黒）を持つ画像：コントラスト検出を評価するために画像を使用してください。
- カラー検知を評価するために画像を使用します。対象地域の緑の数17で画像を、赤、黄色の背景に。
- 4.5ºのx9.0º（幅×高さの視角で（ディック・ブルーナ、Mercis BV、アムステルダム、オランダからの許可を得て複製）カラフル、高コントラストの画像：同時視覚処理を評価するための映画、 例えば 、漫画を使用してください）黒の背景に、対象地域の3º/秒の速度で上下1.5ºを動かします。
注：わかりやすくするために、本 論文の代表的な結果は、視覚情報（ 図1）の様々な種類が含まれている非常に顕著な漫画の刺激に焦点を当てます。他の視覚刺激の写真については、以前の研究を参照してください20
図1.漫画の刺激。漫画の刺激は、様々な視覚モダリティ（形、動き、色やコントラスト）が含まれています。この刺激は視覚的注意をトリガし、子どもたちに最速の応答時間を提供します。スーパーインポーズは、右上のターゲット領域にモニターの左下隅から行く、眼球運動（灰色）である（ すなわち 、刺激に対する反射的な応答）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
2.アイトラッキングベースのテストパラダイム
- 小児集団に適したアイトラッキングシステム（ 例えば 、非侵襲的、頭部の動きの許容値、および使いやすさ）12を選択してください。これは、一般的に、リモート赤外線を伴いますアイトラッカー（ 例えば 、トビーT60XL、SMI RED）10,11。
- 完全に各刺激（60センチメートルの視距離で24ºのx 30°のすなわち、最小視角）を表示するには、広角サイズのコンピュータモニタを選択します。リモートアイトラッカーは、モニタと統合されている、またはモニタに別々に取り付けることができます。
注：リモートアイトラッカーは、角膜反射を使用してサンプリングされた赤外光を発します。 60ヘルツ〜のアイトラッキングのサンプリングレートは、小児における視線行動のパターンを研究するのに一般に十分です。 - ラップトップやデスクトップPCにモニターし、リモートアイトラッキングシステムを接続することにより、モバイル測定セット・アップを組み立てます。
- PC上の互換性のあるソフトウェアプログラムをインストールします（ 例えば、トビースタジオ、iViewの）視覚刺激の提示と眼球運動の記録のため。
- 眼球運動機能および/または視覚処理機能をテストするために必要なすべての刺激の種類を含む試験シーケンスを設計します（：視覚刺激プロトコルのステップ1を参照）。本実施例では、合計でステップ1、 すなわち 、9に記載されているすべての刺激の種類が含まれています。
- テストシーケンスにランダムな順序で視覚刺激の種類を置きますが、裁判を裁判からターゲット領域が交互の位置ていることを確認します。これは、ターゲットに反射眼球運動を行うための必要性を保証します。
- 眼球運動反応を行うのに十分な時間を可能にするために、少なくとも4回（ すなわち 、少なくとも一回の象限内の標的領域を含む）と、少なくとも4秒間各刺激を提示します。他のすべての刺激が4回示されているのに対し、本実施例では、漫画の刺激は、16時間を示しています。これは、48刺激プレゼンテーション及び〜3.5分の合計試験時間の合計に加算します。
注：繰り返しのプレゼンテーションは、各刺激し、子供の視野内の各ターゲット領域に十分な注視点をサンプリングする機会を増やします。視線データfの一般的に、利用可能または刺激プレゼンテーションの少なくとも25％は、信頼性の高い結果21を確保するために必要とされます。 - 一度テストシーケンスが実行されているため、シーケンスあたりの試験時間は、約5分よりも長くなっていないことを確認し、それが一時停止することはできません。休止期間の途中を提供するために、連続して実行することができる2つの配列を作成することが好ましいです。
注：ではなく、同時に視覚刺激の提示、と、の間でモニターに近いテストは、本オーディオまたはオーディオビジュアル手がかりの間に注目を最大にするために。視覚障害を持つ子どもたちは、オーディオキューに特により敏感と応答性です。このような手がかりは、この集団でテスト注意力を高める可能性があります。
- アイトラッカーソフトウェアのテストシーケンス（複数可）を適用します。画像やムービー：まず、アイトラッカーソフトウェアのタイムラインに追加される刺激の種類を選択します。次に、それが配置されているフォルダから目的の刺激を選択し、[追加]をクリックします。すべての刺激が持っているまで、これらの手順を繰り返します追加されて。
3.アイトラッキングの実験を実行します
- 固体テーブルや壁にフレキシブルLCDアーム付きアイトラッカーモニターを接続します。 3次元（ すなわち 、3翻訳、3回転）に移動することができるアームを選択してください。
- モニターから短い距離（一般~60センチ）での位置の子供たちは、両眼の効率的な瞳孔の追跡を確保します。
- 子供の目に完全に垂直になるように、モニターの位置を調整します。 LCDアームでは、これは、子供が横たわっている、または乳母車または車椅子に座っている場合でも可能です。
注：それは、特定の体の姿勢、口頭でのコミュニケーションや積極的な参加を必要としないので、このセットアップは、非常に若いと知的障害児の評価を可能にします。特定の眼球運動障害（ 例えば 、眼振）逸脱目の位置（ 例えば 、斜頸）を補償するためにヘッドの優先位置によって特徴付けられます。する能力個々のヘッド位置にアイトラッカーモニターを調整する子どもたちのこのグループで正確な瞳孔の追跡を可能にします。 - 瞳の受信品質を確認してください。これは、一般的に子供の目（ 例えば 、白ドット）を表す2つのマーカーの存在によって示されます。 2マーカーがはっきりと表示され、定期的に消えない場合は、品質が十分です。独立したディスプレイでは、モニター（好ましくは~60センチ）に目の距離を確認してください。
注：ほとんどのアイトラッカーは、個別の眼の注視位置を記録し、無料の頭の動きを補償します。瞳信号の受信が1または2の機能の目で子どもたちに、眼鏡やコンタクトレンズを着用し、または斜視の小児における小児に損なわれない一般的です。 - 測定開始前に、モニター上の事前定義された位置に視線位置を合わせるために目追跡ソフトウェア較正手順を開始します。最もアイ・トラッカー・ソフトウェア・パッケージでは、このキャリブレーションはprocedUREは固執する必要はモニターの事前定義された領域にドットを移動するプレゼンテーションで構成されています。子どもたちのために、漫画や迫り来るドットでバージョンが視覚的注意を改善するために使用することができます。
注：子供のための較正手順が大幅に改善しているが、彼らはまだ若い子供や特定のeye-または行動障害を持つ子供に行うために挑戦することができます。 - あらかじめ設定されたキャリブレーションの品質を確認してください。キャリブレーションの品質は、悪い場合（過度の頭の動きに、 例えば 、適切な凝視、逸脱した注視位置や逸脱ヘッド位置の欠如）は、全く記録が行うことはできません。記録は前の更なるデータ分析（ ディスカッションセクションを参照）、終了した後にこれを回避するために、ポスト較正手順を適用します。
- テスト記録を開始する前に、「ライブ視聴者アクティベート：スーパーによってテスト刺激に子供の眼球運動応答を示す別のウィンドウをビデオ録画に視線信号を課します。
- 試験中に子供の一般的な動作を観察し、記録するために、子供に向けられているWebカムをアクティブにします。このような記録は、子供の視覚的注意、行動、疲労、および環境条件の概要を説明します。
- テストを開始する前に、彼または彼女は「テレビを見て」される子を教えてください。いいえ具体的な手順は、テスト中に必要ありません。
- テスト実行中は、子どもの身体的行動と眼球運動の応答を観察します。これは、リアルタイムで、またはウェブカメラで作られた記録を観察することによって、行動を観察することによって行うことができます。
- 瞳信号は、テスト実行中に消えると、適切な瞳孔検出を再開するために、子供やモニタのいずれかを再配置します。
- 子供がモニターに注意を払っていない場合、口頭でモニターを見るために子供を奨励します。ターゲットに直接子どもの目を向けないでください。エリア;アイトラッカーモニターの一般的な場所だけに、子供の視線を向けます。
- テストの実行後、提示刺激に対する視線応答を観察するためにオフラインで記録視線を再生。これは、子供の視覚定位行動を特徴づけるための最初のステップです。
注：多数のパラメータは、総試験時間中にアイトラッカーソフトウェアによって連続的に記録されています。現在のパラダイムのためのデータ分析を実行するためにエクスポートする必要がある重要なパラメータは以下のとおりです。タイムスタンプ、目とモニターの両方の間の距離を表示して、モニターの左右の目の位置（x座標とy座標で） 、視線データの有効性、およびタイミング提示の刺激（ すなわち 、イベント）の位置。 - 件名あたり、輸出や眼球運動特性（そのような視聴距離と視線位置と視線データ）に記録された時間ベースのデータ、および提示視覚番目の別々時間ベースのリストを保存imuli（例えば、刺激位置とイベントデータ）。テキストファイルとして2つのデータファイルをエクスポートし、データのスプレッドシート（ 例えば、Excelファイルとして保存）に変換することを確認します。
注：2つのテキストファイル（イベントデータと視線データ）は、それらの対応するタイムスタンプを使用して合成され、そして（次のセクションを参照）、自己記述されたソフトウェアプログラムで定量的なパラメータ値のセットに変換されます。標準のアイトラッカー解析ソフトウェアと比較すると、このようなパラメータは、詳細な視覚と認知プロセスを目指して、より正確で定量的な眼球運動の分析を提供します。
眼球運動の4定量分析
注：現在のプロトコルは、自己書かれたソフトウェアプログラムに固有のものです。それを再現するためには、子どもの視覚定位行動を定量化するために、MATLABやPythonで、 例えば 、そのようなソフトウェアプログラムを書く必要があります。ソフトウェアプログラムでは、以下のステップは、すべてのために実行されますtimulusタイプ。本実施例は、漫画に焦点を当てています。同じプロトコルは、他の刺激の種類にも適用可能です。
- 視線データをポストキャリブレーション
- MATLABを開きます。次の選択肢の刺激に「1」を入力して、視線データを分析するために刺激を選択します。
- プレスラン。現れたポップアップメニューで、オプションのデータをポストキャリブレーション」を選択します。主題ごとの注視データファイルのリストが表示されます。一人の被験者を押して「開く」の視線データを選択します。
- 次のポップアップメニューから、分析するためにどの目（複数可）を選択：左、右、または両方を。プログラムは現在、全体の刺激提示時間にわたって記録されたすべての注視位置と目標位置の散布図を生成します。
- 視線の位置が正確に対応する目標位置と重なるかどうかを確認してください。このキャリブレーションが正しい場合は、を押して「はい」。それ以外の場合は、押して「いいえ」。これは、後のキャリブレーションを実行するためのオプションを開始します。
- 中心O翻訳します注視点の中心を一度クリックすることにより、モニターの中央にF注視ポイント、。この中心点を正確vertical-及び横軸の中央に位置しています。
- 一度（ すなわち 、4象限）は、4つのターゲット領域の各々における注視点の中心をクリックして、対応する目標位置に視線位置をスケール。
- 視線の位置が正確に対応する目標位置と重なっているかどうかを再度確認してください。この場合、キャリブレーションは、キャリブレーション凝視データが保存されている「はい」、その後に押すことにより、正しく行われたことを、次のポップアップメニューに示します。それ以外の場合は、Enterキーを押して、「いいえ」、その後ポストキャリブレーションは、ステップ4.1.5から再び開始します。
注：校正後の後、複数の視線応答は、刺激の種類ごとに、被験者ごとに用意されています。これらは、視覚処理の定量的なパラメータを計算するために使用することができます。これらのパラメータの計算に先立ち、視線応答があったことを確認します（特定の刺激が子供によって見られたこと、 すなわち、）標的領域に対して行わ。
- 刺激が見られているかどうかを判断します
- 各被験者の刺激提示ごとに、合計プレゼンテーション時間中に記録された対応する注視データはグラフ（ 図2）に可視化されます。この刺激は、表1に記載されている基準をチェックすることによって、見られている、とそれは、図2に可視化されているかどうか。眼球運動応答が基準に付着した場合、 すなわち 、刺激が見られるように分類することができることを確認し、クリックして[承認「ポップアップメニューインチ眼球運動応答が基準に従っていない場合は、「拒否」をクリック。
- 同時に、第2のグラフに示された刺激に属するすべての固定点と対応する標的領域（ すなわち、四分円）をプロットします。固定点はカレに位置しているかどうかを視覚的に点検しCT象限。
- その後の刺激提示を続行し、すべての利用可能な眼球運動応答のステップ4.2.1と4.2.2を実行します。 RTF、FD、およびGFA（ 図3）：手動で眼球運動の応答を確認した後、ソフトウェアプログラムは、三結果パラメータを算出します。
刺激の標的領域へ図2.眼球運動応答。一つ目の移動軌跡（水平方向と垂直方向の組み合わせ）の距離で（度で、y軸）ターゲット領域の中心からの刺激提示時間をかけて（ミリ秒で、 x軸）。点線は、標的領域（6°半径）の境界を表します。手紙には刺激が見られているかどうかを確立するための基準を示している：最初の500ミリ秒に（A）視線信号を、 （B）視線はbefo対象エリア内にありませんでした120ミリ秒の再; （C）≥200ミリ秒のターゲット領域内視線。この図では、描かれたプレゼンテーションの時間が第1、反射的反応を可視化するために、最大2000ミリ秒であることに注意してください。テスト中、すべての刺激の総提示時間は4000ミリ秒であった。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
| クリテリオム（ 図2） | 視線信号ことを確認します。 | 理論的根拠： |
| A | 刺激開始後≥500ミリ秒のために記録されています | 反射配向応答をキャプチャ |
| B | 120ミリ秒、刺激開始後<ターゲット領域を入力しないと、刺激提示の開始時にターゲットの内側にもうありませんでしたでした | 除外するチャンスに基づいて、適切なパフォーマンス |
| C言語 | ≥200ミリ秒のターゲット領域にありました | ターゲット上の固定を確認してください |
| D | 1,500ミリ秒の時間窓内の標的領域に入り、4未満のサッカードを作製しました | 視覚探索行動を除外 |
表1：刺激が見られているかどうかを確立するための基準条件A、B、及びCは、図2に視覚化されます。
（ミリ秒、x軸で）刺激提示時間の経過（度で、y軸）ターゲット領域の中心からの距離の定量的なパラメータRTF、FD、及びGFA。一つ目の移動軌跡の図3.可視化 。縦の赤い線は視線がタールに入った時刻を表し、すなわち、固定（RTF）への反応時間;面積を得ます。水平方向の赤線は注視がターゲット領域に固執した合計時間を表し、 すなわち、固定期間（FD）。縦の赤い矢印はすなわち 、視線固定エリア（GFA）、視角の度に、固定トレースの幅を表している。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
Representative Results
視覚障害のない337人の子供の対照群（年齢（SD）= 4.8（3.3平均）年）、および視覚障害を持つ119人の子供のグループ（年齢（平均±SD）：提示された方法は、子どもたちの2つの集団に適用されています=視覚リハビリテーションセンター（ロイヤル・ダッチVisioの、オランダ）で動員された8.10（2.96）年）。これらの子どもたちのうち、74は、眼の視覚障害を持っていたと45は、大脳視覚障害を持っていました。別途反応時間、固定期間、および視線固定領域について、6 -すべてのコントロールの子の結果を図4に可視化されます。 （黒線で示す）基準限界は、年齢に基づいて制御データに対数関数をフィットさせることによって構築しました。これらの数字は、減損またはインタクトな機能の点では、視覚障害を持つ子どもに視覚処理機能を特徴付けるための基礎として役立ちます。
13を参照）、眼球運動を実行するために必要とされる時間の尺度です。下RTF値、速い眼球運動応答。 RTFの良い再現性は0-12年13,21,22から、そして視覚障害21の様々なタイプの小児で一般的に発展途上の子供たちのグループに示されている。 図4は、歳以上の動的な漫画の刺激に平均RTFを示し、ために制御子供、大脳視覚障害（CVI）と眼の視覚障害（OVI）との子供を持つ子ども。 RTF値は、視覚障害のない子どもに比べなしでも子供に有意に高い（= 85ミリ秒の差を意味し;トン= -13.91、P <0.001、CohenのD = 1.32）と子供用でnはCVIとOVIと比較（平均差= 99ミリ秒;トン= -6.90、P <0.001、CohenのD = 1.25）。これらの結果は、本データセット20,24,25のサブグループ内のRTFに以前に発表された知見を確認します。
子供なしでもで視覚障害の有無に関わらず、図4の平均RTF。子供一人当たりミリ秒の平均RTF値（y軸）、歳を超える（x軸）。値は、CVI（十字）でコントロール子供（白丸）、OVIの小児（黒丸）、子供のために別々に示されています。黒線は、対照群のRTFの参照上限を表します。この線より上RTF値を逸脱したとみなされ、長い反応時間、すなわち 。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図5に示すが、年齢の上にFDを意味し、別々に制御子供、CVIの小児、およびOVIを持つ子どものために。 FDは（= 850ミリ秒の差を意味し; tは11.72を=、P <0.001、CohenのD = -1.12）視覚障害のない子どもに比べなしでも子供が有意に短く、（平均OVIの小児におけるよりもCVIの小児における有意に短かっ差異= 325ミリ秒;トン= 2.44、P <0.05、CohenのD = -0.50）。これは、視覚障害のない子どもに比べ、子供なしでもで以前の結果を確認する（Kooiker MJG ら 、投稿中）。
（x軸）歳以上の子供一人当たりの子どもなしでも視覚障害の有無に関わらずミリインチの平均FD値（y軸） 図5.平均FD、。値は、CVI（十字）でコントロール子供（白丸）、OVIの小児（黒丸）、子供のために別々に示されています。黒線は、対照群におけるFDの下側基準限界を表します。この線より下のFD値を逸脱した、 すなわち短い固定期間とみなされている。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
パラメータ視線固定面積（GFA）は、特定の眼振で、眼球運動制御の乱れを検出するのに敏感です。 GFAは度で固定の領域の大きさを表し、の尺度であります固定精度（計算のためには、以前の研究13,23を参照してください）。固定の小さな領域は高い固定精度を示しています。 GFAは、刺激の大きさに依存し、対応する標的領域（ すなわち 、本例で6º半径）。 GFAの良い再現性は21、および視覚障害21の様々なタイプの小児で、0から12年13から一般的に発展途上の子供たちのグループに示されている。6に示す図別途、歳以上の漫画の刺激に応答してGFAを意味します制御子供、眼球運動障害の眼振を持つ子ども、および視覚障害が、眼振のない子どもたち。 GFA値は、視覚障害のない子どもに比べなしでも子どもたちに、 すなわち下側 の固定精度、かなり大きい（=1.34º違いを意味する;トン= -25.09、P <0.001、CohenのD = 2.37）。また、眼振を持つ子どもは、子どもwiはより低い固定精度を持っています眼振thoutしかし、視覚障害の他のタイプの（0.71º=平均差;トン= 5.03、P <0.001; CohenのD = 1.04）。これは、本データセット20,24,25のサブグループ内のGFA上の以前に公表された調査結果と一致しています。
（x軸）歳以上の子供一人当たり度インチの平均GFA値（y軸） とし、視覚障害のない子どもで図6.平均GFA、。値は、眼振（黒ダイヤ）することなく、制御子供（白丸）、視覚障害および眼振（アスタリスク）を持つ子ども、および視覚障害児のために別々に示されています。黒線は、対照群のGFAの参照上限を表します。この線より上GFA値を逸脱した、 すなわち、低い固定精度とみなされています。トン= "_空白">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
Discussion
定量的な眼球運動解析と組み合わせる提示測定セットアップは、眼球運動や視覚障害を持つ子どもの様々なグループにおける視覚処理機能の明確な特徴付けを提供します。このパラダイムの重要な特徴は性能が反射的な方法でトリガされる視覚刺激に対する眼球運動応答に基づいていることです。特定の口頭指示が与えられていないと子供が口頭応答するために必要はありませんされています。パラメータは、RTF、GFAとFDは、各グループ（ - 6 図4）内に存在するパラメータ値の限られた広がりにもかかわらず、一般的にdeveloping-と視覚障害児の群間に有意差を示します。視覚障害を持ついくつかの子供たちは、「通常の」性能を示しつつ、評価されたパラメータに応じて、いくつかの一般的に発展途上の子供たちは、逸脱した性能を示すことができます。最終的には、複数の視覚に応じて、複数のアウトカム指標モダリティは、個人レベルで考慮すべきです。すべてのアウトカム指標の概要は、生後6ヶ月から子供の視覚的なプロファイルに変換することができる視覚情報処理能力、のユニークな特徴付けを提供します。
いくつかの研究は、注意や心理的な能力9,12,18を推測するために、子どもたちの脆弱な集団でリモートアイトラッキングの値を示しています。ほとんどの研究は、行動観察と命令の使用に依存しているのに対し、現在のパラダイムの明確な特徴は、非言語的、定量的アプローチです。プロトコル内の重要なステップは、したがって、優先探して、モバイル測定セット・アップに基づいているの刺激、およびカスタムキャリブレーションおよび分析ソフトウェアが含まれています。精巧な分析法による観察に基づく結果の提示延長は、視覚処理機能に標準化し、詳細な結果を提供します。これは、の評価に仕事に沿ったものです様々な障害7のアイトラッカー14と、視線制御の作業と乳児視力。この方法は柔軟性があり、複数の障害を持つ幼児や子供に臨床評価を行う際に必要不可欠である携帯アセスメントを可能にします。したがって、モニターを見ていることが可能である実質的に全ての子供に眼球運動と視覚処理能力を測定するために適しています。
既存の視覚的診断法（ すなわち 、有効性）に対するこの方法の重要性は、臨床的実施に向けた最初のステップとして研究されてきました。現在のパラダイムは、子供の現在使用されて視覚機能評価（VFA）と混合しました。眼球運動の記録に基づいており、眼球運動や視覚機能の観察は、これらの機能の標準的な行動観察と同等でした。また、アイトラッキングパラメータ、 例えば 、固定期間とサッカードの方向、広告を提供眼球運動とVFA中の子供の視覚性能（Kooiker MJG ら 。、2015、提出）を特徴付けるditional値。提示された方法の主要なゲインは、現在、若い年齢で視覚機能の評価で行われているよりも多くの視覚機能を評価するため、および定量的な方法26でそれらを評価するために、可能性にあります。既存の方法に対する制限は適応せず、完全に現在試験電池14と視力や視野を評価することはまだできない、ということです。
私たちは漫画の刺激からの結果のプレゼンテーションに自分自身を制限されているが、将来のアプリケーションに異なる視覚様式は他の刺激（ 例えば 、異なる形態、運動、色やコントラスト情報）22,20,25を用いて試験することができます。こうすることで、一次視覚経路を超えた特定の視覚処理領域は、このような時間的または頭頂葉皮質における視覚連合野として、標的にされています。この方法の制限は、現在の視覚刺激は、単に視覚入力の検出をトリガし、視覚処理の初期段階を呼び出すことです。これらの刺激は、通常、視覚検査で測定された刺激検出後に関連してくると高階関数を対象としません。通信を使用せずに、その実行は困難であるが、アイトラッキング・ベースのパラダイムは、知覚関連情報の検出のための有望な将来のフォーマットである、 例えば視覚探索、-memoryまたは選択的注意。
要するに、視覚刺激の様々なタイプの詳細な眼球運動応答は、初期の開発では、視覚情報の処理機能の包括的な特徴付けを提供します。その結果、それぞれの子のために無傷で、機能障害の面で個々の視覚的なプロファイルを作成することができます。このようなプロファイルは、動眼と視覚での長所と短所についての詳細な情報を提供することができます関数。これは、日常生活の中で支援するため、教師および介護者の教育のための出発点として使用することができます。この方法で利用可能になった定量的な情報は、時間の経過、および視覚的な介入やリハビリテーションプログラムを監視するためのビジュアル開発を次のために有利であり得ます。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Tobii T60 XL | Tobii Technology: http://www.tobii.com | http://www.tobii.com/en/eye-tracking-research/global/products/hardware/tobii-t60xl-eye-tracker/ | remote infrared eye tracker |
| Tobii Studio | Tobii Technology: http://www.tobii.com | http://www.tobii.com/en/eye-tracking-research/global/products/software/tobii-studio-analysis-software/ | eye tracker software |
| MATLAB | MathWorks Inc | http://nl.mathworks.com/products/matlab/ | data analysis software |
References
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