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Behavior

आभासी वास्तविकता का उपयोग करने के लिए एक हाथ से दूसरे को मोटर कौशल ज्ञान हस्तांतरण

Published: September 18, 2017 doi: 10.3791/55965

Summary

हम एक उपंयास आभासी वास्तविकता आधारित सेटअप जो एक हाथ के स्वैच्छिक नियंत्रण का दोहन करने के लिए अंय (गैर प्रशिक्षित) हाथ में मोटर कौशल के प्रदर्शन में सुधार का वर्णन । यह वास्तविक समय आंदोलन आधारित संवेदी प्रतिक्रिया प्रदान करने के रूप में अगर गैर प्रशिक्षित हाथ बढ़ रहा है द्वारा हासिल की है । इस नए दृष्टिकोण के लिए एकतरफा hemiparesis के साथ रोगियों के पुनर्वास को बढ़ाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है ।

Abstract

जहां तक मोटर कौशल प्राप्त करने का संबंध है, स्वैच्छिक शारीरिक आंदोलन द्वारा प्रशिक्षण के प्रशिक्षण के अंय सभी रूपों से बेहतर है (निरीक्षण या एक रोबोट डिवाइस द्वारा प्रशिक्षु हाथों के निष्क्रिय आंदोलन के उदा प्रशिक्षण) । यह स्पष्ट रूप से शारीरिक आंदोलन के स्वैच्छिक नियंत्रण सीमित है के बाद से एक paretic अंग के पुनर्वास में एक बड़ी चुनौती प्रस्तुत करता है । यहां, हम एक उपंयास प्रशिक्षण योजना हम विकसित किया है कि इस प्रमुख चुनौती को दरकिनार क्षमता है वर्णन । हम एक हाथ के स्वैच्छिक नियंत्रण का शोषण किया और प्रदान की वास्तविक समय आंदोलन आधारित चालाकी की प्रतिक्रिया के रूप में अगर दूसरे हाथ बढ़ रहा है । आभासी वास्तविकता (वीआर) के माध्यम से दृश्य हेरफेर एक युक्ति है कि बाएं हाथ उंगलियों जुए के लिए निष्क्रिय सही हाथ स्वैच्छिक उंगली आंदोलनों का पालन के साथ संयुक्त था । स्वस्थ विषयों में, हम स्वैच्छिक शारीरिक प्रशिक्षण के अभाव में एक अंग के भीतर सत्र प्रदर्शन लाभ बढ़ाया प्रदर्शन । स्वस्थ विषयों में परिणाम का सुझाव है कि अद्वितीय वीआर सेटअप के साथ प्रशिक्षण उनके स्वस्थ हाथ के स्वैच्छिक नियंत्रण का दोहन करने के लिए उनके प्रभावित हाथ के पुनर्वास में सुधार के द्वारा ऊपरी अंग hemiparesis के साथ रोगियों के लिए भी फायदेमंद हो सकता है ।

Introduction

शारीरिक अभ्यास प्रशिक्षण का सबसे कुशल रूप है । हालांकि इस दृष्टिकोण अच्छी तरह से1स्थापित है, यह बहुत मामलों में जहां प्रशिक्षण हाथ की बुनियादी मोटर क्षमता2सीमित है चुनौतीपूर्ण है । इस समस्या को दरकिनार, साहित्य के एक बड़े और बढ़ती शरीर मोटर प्रशिक्षण के विभिंन अप्रत्यक्ष दृष्टिकोण की जांच की ।

ऐसा ही एक अप्रत्यक्ष प्रशिक्षण दृष्टिकोण एक हाथ से शारीरिक अभ्यास का उपयोग करता है अंय (गैर अभ्यास) हाथ में प्रदर्शन लाभ परिचय । इस घटना, पार शिक्षा (CE) या मैनुअल स्थानांतरण के रूप में जाना जाता है, बड़े पैमाने पर अध्ययन किया गया है 3,4,5,6,7,8,9 और विभिन्न मोटर टास्क 10,11,12में प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए इस्तेमाल किया । उदाहरण के लिए, खेल कौशल सेटिंग्स में, अध्ययनों से यह दिखा दिया है कि प्रशिक्षण बास्केटबॉल एक हाथ स्थानांतरण में दूसरे में वृद्धि चूना क्षमताओं को चूना, अप्रशिक्षित हाथ 13,14,15

एक और अप्रत्यक्ष दृष्टिकोण में, मोटर लर्निंग दृश्य या संवेदी प्रतिक्रिया के उपयोग के माध्यम से सुविधा है । अवलोकन द्वारा सीखने में, यह प्रदर्शित किया गया है कि महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ बस निष्क्रिय करके किसी और को कार्य करने से प्राप्त किया जा सकता है16,17,18,19 ,20. इसी प्रकार, proprioceptive प्रशिक्षण, जिसमें अंग निष्क्रिय कर दिया गया है, को भी मोटर कार्य 12,21,22,23,24 पर प्रदर्शन में सुधार दिखाया गया , 25 , 26.

एक साथ, अनुसंधान के इन पंक्तियों का सुझाव है कि संवेदी इनपुट सीखने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है । यहां, हम प्रदर्शन है कि विपरीत अंग में संवर्धित प्रदर्शन लाभ में एक अंग परिणामों के शारीरिक प्रशिक्षण के दौरान ऑनलाइन संवेदी प्रतिक्रिया (दृश्य और proprioceptive) हेर-फेर । हम एक प्रशिक्षण शासन का वर्णन है कि पैदावार एक हाथ में इष्टतम प्रदर्शन के परिणाम, अपने स्वैच्छिक शारीरिक प्रशिक्षण के अभाव में । प्रस्तावित विधि की वैचारिक नवीनता तथ्य यह है कि यह सीखने के तीन विभिंन रूपों को जोड़ती है-अर्थात्, अवलोकन, CE, और निष्क्रिय आंदोलन से सीखने में रहता है । यहां हम जांच की है कि CE की घटना, एक साथ प्रतिबिंबित दृश्य प्रतिक्रिया और निष्क्रिय आंदोलन के साथ, प्रशिक्षण अंग के स्वैच्छिक शारीरिक आंदोलन के अभाव में स्वस्थ विषयों में सीखने की सुविधा का दोहन किया जा सकता है ।

इस सेटअप में अवधारणा सीधे शारीरिक रूप से हाथ से प्रशिक्षित करने के प्रयास से अलग है । methodological स्तर पर-हम ऐसे 3 डी आभासी वास्तविकता के रूप में उंनत प्रौद्योगिकियों सहित एक उपंयास सेटअप परिचय, और कस्टम उपकरणों का निर्माण किया है कि एक प्राकृतिक पर्यावरण की स्थापना में दृश्य और proprioceptive इनपुट जोड़ तोड़ की अनुमति । सुधार प्रस्तावित प्रशिक्षण का उपयोग कर परिणाम प्रदर्शन वास्तविक दुनिया सीखने के लिए महत्वपूर्ण परिणाम है । उदाहरण के लिए, बच्चों को एक तरह से है कि वयस्कों के27,28,29 से अलग है और आदेश में मोटर सीखने का अनुकूलन करने के लिए, बच्चों को अभ्यास की लंबी अवधि की आवश्यकता हो सकती है में संवेदी प्रतिक्रिया का उपयोग करें । हेरफेर संवेदी प्रतिक्रिया के साथ एक साथ CE का उपयोग प्रशिक्षण अवधि को कम हो सकता है. इसके अलावा, खेल कौशल के अधिग्रहण परिष्कृत प्रशिक्षण के इस तरह का उपयोग करने की सुविधा हो सकती है । अंत में, इस तरह के स्ट्रोक के रूप में एकतरफा मोटर घाटे के साथ रोगियों के पुनर्वास के लिए एक नया दृष्टिकोण के विकास के लिए फायदेमंद साबित कर सकते हैं ।

Protocol

< p class = "jove_content" > तेल-अवीव विश्वविद्यालय की मानव आचार समिति द्वारा अनुमोदित दिशानिर्देशों के अनुसार निम्नलिखित प्रोटोकॉल का आयोजन किया गया । अध्ययन में 2 प्रयोग शामिल हैं & #8211; एक दृश्य हेरफेर का उपयोग कर, और एक और अंय संयोजन दृश्य proprioceptive संवेदी हेरफेर के साथ । विषयों स्वस्थ थे, सही हाथ (एडिनबर्ग हाथ प्रश्नावली के अनुसार), सामांय दृष्टि और कोई संज्ञानात्मक घाटे या स्नायविक समस्याओं की सूचना के साथ । वे थे ना & #239; ve अध्ययन के प्रयोजन के लिए और अध्ययन में भाग लेने के लिए लिखित सूचित सहमति प्रदान की ।

< p class = "jove_title" > 1. आभासी वास्तविकता पर्यावरण की स्थापना

  1. विषयों अपने हाथ आगे और हथेलियों नीचे का सामना करना पड़ के साथ एक कुर्सी में बैठते हैं ।
  2. असली पर्यावरण के ऑनलाइन दृश्य प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए सिर घुड़सवार विशेष 3 डी कैमरा के साथ आभासी वास्तविकता (वीआर) हेडसेट पर डाल दिया । सुनिश्चित करें कि कैमरे से वीडियो VR हेडसेट में प्रस्तुत किया है ।
    नोट: वीडियो C# codebase कस्टम सॉफ्टवेयर, एक मुक्त स्रोत, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म 3d रेंडरिंग इंजन के आधार पर बनाया द्वारा प्रस्तुत किया गया है ।
  3. मोशन-श्री संगत दस्ताने कि प्रत्येक हाथ में व्यक्तिगत उंगली flexure की ऑनलाइन निगरानी की अनुमति संवेदन पर डाल दिया । सुनिश्चित करें कि सॉफ्टवेयर अंतरिक्ष में एक विशिष्ट स्थान में आभासी हाथ एंबेड्स ऐसी है कि विषयों आभासी हाथों को देखते ही जब जगह है जहां उनके असली हाथ आम तौर पर होगा की ओर नीचे देख रहे हैं ।
  4. पूरे प्रयोग में
  5. , सुनिश्चित करें कि सॉफ्टवेयर हाथ दस्ताने द्वारा प्रदान की विंयास रिकॉर्ड ।
    नोट: एंबेडेड वर्चुअल हैंड मूवमेंट C-आधारित अनुप्रयोग प्रोग्राम इंटरफ़ेस (API) का उपयोग करता है एक ही सॉफ़्टवेयर द्वारा नियंत्रित किया जाता है जो उंगलियों & #39; जोड़ों के बीच कोण सहित दस्ताने से नपे कच्चे डेटा और इशारा जानकारी तक पहुंचने के लिए ।
  6. जगह विषयों & #39; एक विशेष गति नियंत्रण उपकरण में हाथ और पिस्टन के लिए व्यक्तिगत रूप से सही और बाएं उंगलियों का पट्टा । सुनिश्चित करें कि विषय अपने दाहिने हाथ की उंगलियों को अलग से स्थानांतरित कर सकते हैं ।
    नोट: दाहिने हाथ के फिंगर पिस्ते एक सवार को अपने फ्लेक्स की डिग्री के अनुसार एक नापने पर घुमाते हैं । यह बारी में एक मॉड्यूल है कि दाहिने हाथ और शक्तियों मोटर्स के प्रत्येक उंगली पर हर नापने के स्थान पढ़ता है कि पुश/इसी स्थिति के लिए इसी बाएं हाथ उंगली खींचो नियंत्रित करता है ।
  7. सत्यापित करें कि बाएं हाथ की उंगलियों के स्वैच्छिक आंदोलन विषयों पूछ उनके बाएं हाथ स्थानांतरित करने के लिए जब यह डिवाइस के अंदर स्थित है द्वारा प्रतिबंधित है ।
    नोट: चूंकि केवल सक्रिय (दाएँ) हाथ उंगली आंदोलन मोटर्स को सक्रिय करता है, डिवाइस चालू होने पर स्वैच्छिक बाएँ हाथ की उंगली आंदोलन असंभव है.
< p class = "jove_title" > 2. प्रयोग का आयोजन

< p class = "jove_content" > नोट: देखें < सबल वर्ग = "xfig" > चित्रा १ प्रायोगिक चरणों के लिए. प्रत्येक विषय तीन अनुदेश-मूल्यांकन-ट्रेन-मूल्यांकन प्रायोगिक सत्रों से गुजरा । प्रतिनिधि परिणाम अनुभाग में दिए गए निर्देशों और मूल्यांकन चरणों का ब्यौरा दिया गया है.

  1. unपरतला विषय & #39; गति नियंत्रण उपकरण से हाथ.
  2. है विषयों एक unimanual 5 अंक उंगली अनुक्रम आंदोलन बार प्रदर्शन के रूप में सही और तेजी से गैर के साथ संभव के रूप में एक पूर्व में प्रशिक्षण हाथ-परिभाषित समय सीमा (जैसे 30 एस) । प्रत्येक व्यक्ति के फिंगर फ्लेक्स कम से ९० डिग्री होना चाहिए ।
    नोट: उंगलियों सूचकांक (1) से छोटी उंगली (4) के लिए गिने जाते हैं और निर्देश एक विशिष्ट 5 अंकों अनुक्रम शामिल हैं. यदि अनुक्रम 4-1-3-2-4 है, तो विषयों को निंन क्रम में अपनी उंगलियां ले जाएं: लिटिल-इंडेक्स-रिंग-मध्य-थोड़ा.
  3. के बाद मूल्यांकन (चरण २.२), गति नियंत्रण उपकरण के लिए विषय के हाथों का पट्टा ।
  4. क्यू आगामी प्रशिक्षण चरण के लिए रोगी एक आत्म में सक्रिय हाथ के साथ उंगली आंदोलनों के अनुक्रम प्रदर्शन करने के लिए गति तरीके से ।
  5. दोहराएं मूल्यांकन चरणों २.१-२.२ फिर से ।
< p class = "jove_title" > 3. व्यवहार डेटा का विश्लेषण करना और प्रदर्शन लाभ की गणना करना

  1. अनुकूलित सॉफ्टवेयर है कि प्रयोगों के दौरान दर्ज की दस्ताने की डेटा फ़ाइलें पढ़ता है, पर क्लिक करें & #39; लोड बाएं हाथ डेटा & #39; और & #39 में बनाई गई फाइलों को चुनें; बायां हाथ कैप्चर & #39; फ़ोल्डर संबंधित विषय के अंतर्गत ।
    नोट: प्री-और पोस्ट-मूल्यांकन के लिए कोई अलग फ़ोल्डर नहीं हैं । फ़ाइल नाम मूल्यांकन चरण पहचान होते हैं ।
  2. Click & #39; लोड दाहिने हाथ का डाटा & #39; और & #39 में बनाई गई फाइलों को चुनें; राइट हैंड कैप्चर & #39; फ़ोल्डर संबंधित विषय के अंतर्गत ।
  3. Click & #39; गो & #39; फिर से खेलना और गति ट्रैकिंग दस्ताने में सेंसर से दर्ज डेटा के आधार पर प्रत्येक मूल्यांकन चरण के दौरान आभासी हाथों आंदोलनों कल्पना ।
  4. प्रत्येक मूल्यांकन कदम और प्रत्येक विषय के लिए अलग से
  5. , पूर्ण और सही उंगली अनुक्रम की संख्या गिनती (पी) गैर प्रशिक्षित हाथ के साथ प्रदर्शन किया.
    नोट: एक उंगली आंदोलन वैध माना जाता है जब समीपस्थ phalange और metacarpal के बीच कोण ९० & #730;. एक 5 अंकों अनुक्रम पूर्ण और सही माना जाता है तभी सभी उंगली आंदोलनों वैध थे ।
  6. निम्न सूत्र के अनुसार प्रदर्शन लाभ अनुक्रमणिका (G) की गणना करें:
    < img alt = "समीकरण" src = "//cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/55965/55965eq1.jpg"/>
    जहां P post_training /P pre_training के अनुरूप विषय & #39; s प्रदर्शन (पूर्ण फिंगर अनुक्रम की संख्या) में पद/पूर्व प्रशिक्षण मूल्यांकन चरण क्रमशः

Representative Results

दो प्रयोगों में ३६ विषयों के लिए सही हाथ उंगली आंदोलनों के तेजी से दृश्यों को अंजाम प्रशिक्षित जबकि संवेदी (दृश्य/proprioceptive) प्रतिक्रिया हेरफेर किया गया था । उंगलियों सूचकांक (1) से छोटी उंगली (4) से गिने गए थे और प्रत्येक विषय के रूप में तीन लगातार प्रयोगात्मक सत्र में तीन अलग दृश्यों जैसे: 4-1-3-2-4, 4-2-3-1-4, और 3-1-4-2-3 जानने के लिए कहा गया था । प्रत्येक अनुक्रम/सत्र एक विशिष्ट प्रशिक्षण प्रकार के साथ संबद्ध किया गया था और अनुक्रम और प्रशिक्षण प्रकार के बीच संबद्धता विषयों में counterbalanced किया गया था । प्रत्येक सत्र की शुरुआत में, विषयों एक अनुदेश स्लाइड के साथ प्रस्तुत किया गया है कि दो हाथ चित्र (दाएं और बाएं) गिने उंगलियों और नीचे एक विशिष्ट 5 संख्या अनुक्रम के साथ चित्रित किया, उंगली आंदोलनों के अनुक्रम का प्रतिनिधित्व करने के लिए सीखा जा ( चित्र 1देखें) । निर्देश स्लाइड (12 एस) पूर्व प्रशिक्षण मूल्यांकन मंच (30 एस) के बाद किया गया था । इस स्तर पर, ऑनलाइन दृश्य प्रतिक्रिया दो आभासी हाथ जिनकी उंगली आंदोलनों वास्तविक समय में ' विषयों वास्तविक उंगली आंदोलनों (आभासी हाथ 5DT दस्ताने toolbox में उपलब्ध मॉडल पर आधारित थे) के एक प्रदर्शन के शामिल थे । इस प्रकार, असली बाएं हाथ आंदोलन छोड़ (अनुकूल) आभासी हाथ आंदोलन के दृश्य प्रतिक्रिया के साथ था । विषयों के रूप में तेजी से और उनके बाएं हाथ के साथ संभव के रूप में सही ढंग से अनुक्रम निष्पादित करने के लिए निर्देश दिया गया । निंनलिखित प्रशिक्षण चरण में, एक स्व-पुस्तक तरीके से एक विशिष्ट प्रयोगात्मक शर्त के तहत अनुक्रम पर प्रशिक्षित विषयों । प्रशिक्षण चरण 20 ब्लॉकों में निहित है, प्रत्येक प्रशिक्षण ब्लॉक 15 पीले खाली स्क्रीन है, जो अवधि के लिए क्यू के रूप में सेवा की एस द्वारा पीछा किया । हम 20 प्रशिक्षण ब्लॉकों, जो हमारे मामले में शर्तों के बीच महत्वपूर्ण मतभेदों को प्राप्त करने के लिए पर्याप्त थे इस्तेमाल किया । अंत में, एक के बाद प्रशिक्षण मूल्यांकन चरण पूर्व प्रशिक्षण मूल्यांकन के समान आयोजित किया गया । प्रत्येक विषय में तीन ऐसे अनुदेश-मूल्यांकन-प्रशिक्षण-मूल्यांकन प्रायोगिक सत्र से गुजरे. प्रत्येक प्रयोगात्मक सत्र एक अद्वितीय प्रशिक्षण शर्त और उंगली अनुक्रम के साथ जुड़ा हुआ था । प्रयोग 1 में, हम निंनलिखित प्रशिक्षण की स्थिति में जी सूचकांक मूल्यों की तुलना में: (1) प्रेक्षण द्वारा प्रशिक्षण-विषयों निष्क्रिय आभासी बाएं हाथ अनुक्रम प्रदर्शन करते हुए दोनों अपने असली हाथ थे के मोबाइल पर मनाया; (2) CE-विषयों सही आभासी हाथ आंदोलन के अनुकूल ऑनलाइन दृश्य प्रतिक्रिया प्राप्त करते हुए शारीरिक रूप से अपने दाहिने हाथ से प्रशिक्षित; (3) CE + दृश्य हेरफेर (वीएम)-महत्वपूर्ण बात, VR सेटअप हमें एक अद्वितीय 3 डी प्रयोगात्मक हालत में जो विषयों शारीरिक रूप से उनके दाहिने हाथ से प्रशिक्षित करने के लिए, जबकि बाएँ (incongruent) आभासी हाथ के ऑनलाइन दृश्य प्रतिक्रिया प्राप्त बनाने के लिए अनुमति दी आंदोलन (CE + VM शर्त) । वाम आभासी हाथ उंगली आंदोलन दस्ताने (चरण १.४) द्वारा पता लगाया असली दाहिने हाथ उंगली आंदोलन पर आधारित था । सभी स्थितियों में-' विषयों के हाथों की हथेली ऊपर की दिशा में पड़ रही थी । निरीक्षण हालत (1 शर्त) द्वारा प्रशिक्षण में आभासी हाथ उंगली आंदोलन की गति पिछले सक्रिय दाएँ हाथ की स्थितियों (शर्तों 2 और 3) के दौरान विषय की औसत गति के आधार पर निर्धारित किया गया था । ऐसे मामलों में जहां प्रशिक्षण की शर्तों के प्रतिसंतुलन के कारण आदेश ऐसा था कि प्रशिक्षण-प्रेक्षण पहले था, गति पिछले विषय की औसत गति के आधार पर निर्धारित किया गया था । सभी जी सूचकांक तुलना विभिंन प्रशिक्षण शर्तों के पार एक के भीतर विषय युग्मित फैशन में प्रदर्शन किया गया ।

बाएं हाथ प्रदर्शन लाभ 3 हालत (CE + दृश्य हेरफेर) में प्रशिक्षण के बाद काफी अधिक लाभ के सापेक्ष थे बाएँ हाथ के अवलोकन द्वारा प्रशिक्षण प्राप्त (शर्त 1; p & #60; ०.०१; दो-पुच्छेड टी-टेस्ट) या निम्न दाएँ अनुकूल दृश्य प्रतिक्रिया के साथ हाथ प्रशिक्षण-CE के पारंपरिक रूप (शर्त 2; p & #60; ०.०५; दो पूंछ युग्मित टी-टेस्ट; चित्र 2 और तालिका 1) । दिलचस्प है, incongruent दृश्य प्रतिक्रिया के साथ प्रशिक्षण (CE + VM) दो बुनियादी प्रशिक्षण प्रकार द्वारा प्राप्त लाभ की राशि से उच्च प्रदर्शन लाभ प्राप्त: दाहिने हाथ के शारीरिक प्रशिक्षण, और शारीरिक बिना बाएँ हाथ के अवलोकन द्वारा प्रशिक्षण आंदोलन. इस सुपर additive प्रभाव को दर्शाता है कि बाएं हाथ में प्रदर्शन लाभ गैर रेखीय जब दाहिने हाथ प्रशिक्षण बाएं हाथ दृश्य प्रतिक्रिया है कि इस विषय के द्वारा नियंत्रित है के साथ पूरक है बढ़ाया है । इसका मतलब यह है कि CE और अवलोकन द्वारा सीखने की प्रक्रिया है कि एक उपंयास सीखने की योजना के लिए संयुक्त किया जा सकता है बातचीत कर रहे हैं ।

हम भी 18 स्वस्थ विषयों का एक और सेट में जांच की है कि निष्क्रिय बाएं हाथ आंदोलन के अलावा और बाएं हाथ प्रदर्शन लाभ को बढ़ा सकते हैं । 2 अध्ययन में इस अंत करने के लिए, विषयों 3 प्रशिक्षण के प्रकार के साथ एक समान प्रोटोकॉल जबकि उनके हाथ aforementioned कस्टम के अंदर रखा गया था डिवाइस (१.७ कदम) है कि नियंत्रण बाएं हाथ उंगली आंदोलन बनाया गया था । इस प्रयोग में, 10 ब्लॉकों के लिए प्रशिक्षित विषयों । प्रत्येक प्रशिक्षण ब्लॉक ५० तक चला गया एक पीले रंग की रिक्त स्क्रीन जो अवधि के आराम के लिए क्यू के रूप में सेवा की 10 एस के बाद । निंनलिखित तीन प्रकार के प्रशिक्षण का उपयोग किया गया: (1) CE + वी. आर.-क्रॉस शिक्षा हेरफेर दृश्य प्रतिक्रिया के साथ (1 अध्ययन से शर्त 3 के समान); (2) CE + प्रधानमंत्री-मानक पार से शिक्षा (यानी दाहिने हाथ सक्रिय आंदोलन + सही आभासी हाथ आंदोलन के दृश्य प्रतिक्रिया), साथ में बाएं हाथ के जुए निष्क्रिय आंदोलन (प्रधानमंत्री) के साथ; (3) CE + VM + प्रधानमंत्री-विषयों शारीरिक रूप से अपने दाहिने हाथ से प्रशिक्षित किया, जबकि दृश्य इनपुट इस तरह है कि इसी बाईं आभासी हाथ आंदोलन (पहले अध्ययन में इस्तेमाल 3 शर्त के समान) प्रदर्शित किया गया था हेर था । हालांकि, इसके अलावा, दाहिने हाथ सक्रिय उंगली आंदोलन डिवाइस के माध्यम से जुए में निष्क्रिय बाएँ हाथ उंगली आंदोलन के परिणामस्वरूप ।

निष्क्रिय वाम हाथ उंगली आंदोलन के दृश्य हेरफेर करने के अलावा, सबसे अधिक बाएँ हाथ प्रदर्शन लाभ (चित्रा 3 और तालिका 2), कि दृश्य हेरफेर के बाद प्रदर्शन लाभ से काफी अधिक थे झुकेंगे अकेले (शर्त 1; p & #60; ०.०१; दो-पुच्छीय युग्मित t-परीक्षण). यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यद्यपि CE + VM प्रशिक्षण स्थिति 1 में अध्ययन करने के लिए समान था, निरपेक्ष G मान केवल समान अध्ययन के भीतर शर्तों भर तुलनीय हैं । यह इस तथ्य के कारण है कि (1) प्रशिक्षण डिजाइन थोड़ा अलग था (अध्ययन में 2 हथेलियों नीचे का सामना करना पड़ा और नहीं अप डिवाइस के कारण, विभिन्न अवधि/प्रशिक्षण ब्लॉकों की संख्या) और (2) प्रत्येक प्रयोग विषयों के एक अलग समूह पर आयोजित किया गया था । महत्वपूर्ण बात, प्रत्येक अध्ययन के भीतर, प्रत्येक विषय सभी तीन प्रकार के प्रशिक्षण और शर्तों में जी सूचकांक प्रदर्शन एक जोड़ी फैशन में तुलना कर रहे हैं ।

Figure 1
चित्र 1. प्रयोग डिजाइन । 1 अध्ययन में एक प्रयोगात्मक सत्र के योजनाबद्ध चित्रण । प्रत्येक विषय 3 ऐसे सत्रों का प्रदर्शन किया । प्रत्येक सत्र में, मैप की गई अंगुलियों के स्केच के साथ पांच अंकों का एक अद्वितीय अनुक्रम प्रस्तुत किया गया था । निर्देशों के बाद, विषयों तेजी से और प्रदर्शन के स्तर के प्रारंभिक मूल्यांकन के लिए उनके बाएं हाथ का उपयोग कर के रूप में संभव के रूप में सटीक अनुक्रम प्रदर्शन किया । अगले, एक प्रशिक्षण के प्रकार के द्वारा अनुक्रम पर प्रशिक्षित विषयों (प्रतिनिधि परिणाम देखें) एक स्वयं में paced तरीके से । प्रशिक्षण के बाद, विषयों के प्रदर्शन के स्तर के पुनः आकलन के लिए मूल्यांकन चरण दोहराया । 2 अध्ययन में, समग्र डिजाइन समान था, विभिन्न अवधियों के साथ (प्रतिनिधि परिणामों में विस्तृत) प्रशिक्षण ब्लॉकों की राशि/ चित्रण में हाथ का प्रतिनिधित्वसक्रिय हाथ केवल (दृश्य प्रतिक्रिया हमेशा दो आभासी हाथ समाहित) । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 2
चित्र 2. 1 अध्ययन-बाएं हाथ प्रदर्शन लाभ । दाहिने हाथ से शारीरिक प्रशिक्षण जबकि ऑनलाइन दृश्य प्रतिक्रिया प्राप्त करने के रूप में अगर बाएं हाथ (CE + दृश्य हेरफेर चलती है; vm; लाल) के परिणामस्वरूप उच्चतम बाएं हाथ प्रदर्शन अंय प्रशिक्षण की स्थिति के सापेक्ष लाभ: वाम हाथ अवलोकन (पीला), और पार से दृश्य हेरफेर के बिना शिक्षा (यानी दाहिने हाथ प्रशिक्षण + सही आभासी हाथ की अनुकूल दृश्य प्रतिक्रिया आंदोलन; हरा) । त्रुटि सलाखों के 18 विषयों में SEM निरूपित । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 3
चित्र 3. अध्ययन 2-बाएं हाथ प्रदर्शन लाभ । उच्चतम बाएँ हाथ प्रदर्शन लाभ प्राप्त किया गया था जब दृश्य हेरफेर के साथ क्रॉस शिक्षा डिवाइस द्वारा निष्क्रिय बाएँ हाथ उंगली आंदोलन के साथ संयुक्त किया गया था (CE + VM + प्रधानमंत्री; प्रकाश लाल). यह सुधार काफी है कि दृश्य हेरफेर (ce + VM, लाल) और proprioceptive हेरफेर (ce + प्रधानमंत्री; ग्रीन) के साथ पार शिक्षा के साथ पार शिक्षा निंनलिखित प्राप्त की तुलना में अधिक था । त्रुटि सलाखों के 18 विषयों में SEM निरूपित । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Table 1
तालिका 1. 1 डेटा का अध्ययन । पूर्व के दौरान व्यक्तिगत विषय के प्रदर्शन (पी) और 1 अध्ययन में बाद प्रशिक्षण मूल्यांकन चरणों । प्रत्येक कक्ष 30 s. s – विषय संख्या के भीतर सही रूप से निष्पादित पूर्ण 5-अंकीय अनुक्रम की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है । इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए कृपया यहां क्लिक करें.

Table 2
तालिका 2. 2 डेटा का अध्ययन । 2 अध्ययन के लिए तालिका 1 के रूप में ही । ध्यान दें कि इस प्रयोग में प्रशिक्षण अवधि और हाथ अभिविंयास प्रयोग 1 (पाठ देखें) से अलग थे । इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए कृपया यहां क्लिक करें.

Discussion

हम एक उपंयास प्रशिक्षण सेटअप का वर्णन और प्रदर्शन कैसे एक वास्तविक दुनिया पर्यावरण में आभासी संवेदी प्रतिक्रिया embedding एक हाथ है कि स्वैच्छिक नियंत्रण में प्रशिक्षित नहीं है में मोटर सीखने का अनुकूलन । दृश्य और proprioceptive: हम दो मोडल में प्रतिक्रिया हेर ।

प्रस्तुत प्रोटोकॉल में कुछ महत्वपूर्ण कदम हैं । VR वातावरण की स्थापना करते समय ध्यान से जुड़ा होना चाहिए कि सबसे पहले, सिस्टम कई अलग घटकों (दस्ताने, vr हेडसेट, कैमरा, और निष्क्रिय आंदोलन डिवाइस) के होते हैं । उस छोर तक, प्रयोगकर्ता को प्रोटोकॉल में वर्णित सटीक क्रम रखना चाहिए और विषयों की सुविधा का सत्यापन करना चाहिए ।

प्रशिक्षण के दौरान दृश्य और proprioceptive हेरफेर के संयोजन के गैर में काफी अधिक प्रदर्शन लाभ शुरू किया हाथ ऐसे अवलोकन17से सीखने के रूप में अंय मौजूदा प्रशिक्षण प्रकार के सापेक्ष प्रशिक्षित, और CE3 के साथ और निष्क्रिय हाथ आंदोलनों के बिना24,25,26

यह एक खुला सवाल है कि क्या वर्तमान प्रदर्शन में बढ़ाया प्रदर्शन लाभ अंय कार्यों, प्रशिक्षण अवधि, प्रतिक्रिया विधियों या हाथ पहचान (बाएं सक्रिय हाथ, या द्वि-मैनुअल आंदोलनों) के लिए सामांयीकरण । वर्तमान अध्ययन सही-हाथ एक सरल उंगली अनुक्रम कार्य का उपयोग कर विषयों को सीमित किया गया था । इसके अतिरिक्त, वर्तमान सेटअप में proprioception हेरफेर एक अपेक्षाकृत अल्पकालिक प्रशिक्षण के लिए बहुत सीमित आंदोलनों (जैसे फिंगर फ्लेक्स/विस्तार) की अनुमति देता है कि एक प्रणाली पर आधारित है । आगे काम व्यवहार के अंय प्रकार के लिए प्रस्तुत सेटअप की सामांयीकरण स्थापित करने के लिए आवश्यक है ।

वर्तमान सेटअप कई मायनों में बढ़ाया जा सकता है । सबसे पहले, नए प्रकार के मोडलों उदाहरण के लिए जोड़ा जा सकता है, अनुक्रम कार्य के दौरान विभिन्न उंगली आंदोलनों के लिए विभिन्न श्रवण ध्वनियों बाध्यकारी. यह एक ऊपर अर्थ का उपसर्ग-additive प्रभाव है जो आगे अप्रशिक्षित हाथ में सीखने का अनुकूलन करेंगे में परिणाम हो सकता है । दूसरा, प्रणाली के वर्तमान डिजाइन स्वैच्छिक चलती हाथ (वर्तमान विवरण में दाहिने हाथ) और निष्क्रिय जुए हाथ (बाएं हाथ) के बीच एक आसान स्वैप सक्षम बनाता है । भविष्य के अध्ययनों से इस लचीलेपन को भुनाने के लिए कैसे स्थानांतरण के दिशात्मकता की जांच कर सकते है (प्रमुख और गैर के बीच प्रमुख हाथों3) प्रदर्शन लाभ के स्तर को संशोधित जब प्रस्तुत संवेदी जोड़तोड़ का उपयोग कर सकते हैं । अंत में, हम विकसित अद्वितीय वीआर सेटअप अधिक जटिल कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है (के रूप में सरल उंगली अनुक्रम कार्य करने के लिए विरोध किया). ऐसी गेंदों, पिन के रूप में बाहरी वस्तुओं की आभासी सिमुलेशन, और बोर्डों एक अमीर और आकर्षक प्रशिक्षण अनुभव प्रदान करने के लिए वास्तविक वातावरण में एंबेड किया जा सकता है ।

भविष्य के अनुप्रयोगों के लिए के रूप में, इस अध्ययन में वर्णित प्रभाव आसानी से इस तरह के ऊपरी अंग के साथ रोगियों के रूप में नैदानिक आबादी के साथ किया जा सकता है स्वस्थ हाथ से शारीरिक प्रशिक्षण शुरू करने और दृश्य प्रतिक्रिया प्रदान करने के रूप में अगर प्रभावित हाथ है hemiparesis चलती. यह देखते हुए कि प्रभावित अंग के स्वैच्छिक नियंत्रण ऐसी आबादी में सीमित है, इस प्रशिक्षण योजना प्रभावित हाथ की प्रत्यक्ष भौतिक चिकित्सा की चुनौतियों को दरकिनार करने की क्षमता है और शायद बेहतर वसूली दरों में जिसके परिणामस्वरूप30 ,31. यह दृष्टिकोण, परस्पर शिक्षा और दर्पण चिकित्सा की घटना का दोहन, साथ में अच्छी तरह से स्थापित पुनर्वास कार्यों, पहले नैदानिक रोगियों में परीक्षण नहीं किया गया है और एक अधिक कुशल पुनर्वास प्रदान करने के लिए क्षमता है शासन. अंत में, के बाद से इस सेटअप आंशिक रूप से श्री संगत है, यह पूरे मस्तिष्क कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) के उपयोग में सक्षम बनाता है प्रासंगिक तंत्रिका सर्किट इस तरह के प्रशिक्षण के दौरान लगे12जांच ।

Disclosures

लेखकों की घोषणा है कि वे कोई प्रतिस्पर्धा वित्तीय हितों की है ।

Acknowledgments

इस अध्ययन की योजना और बजट समिति और इसराइल विज्ञान फाउंडेशन (अनुदान no. 51/11), और इसराइल विज्ञान फाउंडेशन (अनुदान नहीं 1771/13 और 2043/13) (R.M.) के I-कोर कार्यक्रम द्वारा समर्थित किया गया था; तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के लिए योसेफ सगोल छात्रवृत्ति, इज़राइली अनुसंधान के लिए इजरायल के राष्ट्रपति मानद छात्रवृत्ति, और तंत्रिका विज्ञान फैलोशिप (O.O.) के सगोल स्कूल । funders अध्ययन डिजाइन, डेटा संग्रह और विश्लेषण, प्रकाशित करने का निर्णय, या पांडुलिपि की तैयारी में कोई भूमिका नहीं थी । लेखक ई. कगन और एक. हाकीम डेटा अधिग्रहण, लिही सदेह और यूवल Wilchfort के साथ फिल्माने और सेटअप के साथ मदद के लिए धंयवाद, और ओ लेवी और Y. सिमान--टेक प्रणाली से टव निष्क्रिय आंदोलन डिवाइस तक पहुंच प्रदान करने के लिए ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Oculus Development Kit 1 Oculus VR The Oculus Rift DK1 is a virtual reality headset developed and manufactured by Oculus VR, and contains development kit.
5DT Data Glove 14 MRI Right-handed and left handed Fifth dimension Technologies 100-0009 and 100-0010 The 5DT Data Glove Ultra is designed to satisfy the stringent requirements of modern Motion Capture and Animation Professionals. It offers comfort, ease of use, a small form factor and multiple application drivers. The high data quality, low cross-correlation and high data rate make it ideal for realistic realtime animation.
PlayStation Eye Camera Sony The PlayStation Eye (trademarked PLAYSTATION Eye) is a digital camera device, similar to a webcam, for thePlayStation 3. The technology uses computer vision and gesture recognition to process images taken by the camera.
REHABILITATION SYSTEM REHABIT-TEC Rehabit-Tec www.rehabit-tec.com The Rehabit-Tec Rehabilitation system is a rehabilitation system intended to allow a CVA injured individual advance self rehabilitation on the basis of mirror movements

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References

  1. Coker, C. A. Motor learning and control for practitioners. , Routledge. (2017).
  2. Hoare, B. J., Wasiak, J., Imms, C., Carey, L. Constraint-induced movement therapy in the treatment of the upper limb in children with hemiplegic cerebral palsy. Cochrane Database Syst Rev. 18 (2), (2007).
  3. Sainburg, R. L., Wang, J. Interlimb transfer of visuomotor rotations: independence of direction and final position information. Exp Brain Res. 145 (4), 437-447 (2002).
  4. Malfait, N., Ostry, D. J. Is interlimb transfer of force-field adaptation a cognitive response to the sudden introduction of load? J Neurosci. 24 (37), 8084-8089 (2004).
  5. Perez, M. A., Wise, S. P., Willingham, D. T., Cohen, L. G. Neurophysiological mechanisms involved in transfer of procedural knowledge. J Neurosci. 27 (5), 1045-1053 (2007).
  6. Nozaki, D., Kurtzer, I., Scott, S. H. Limited transfer of learning between unimanual and bimanual skills within the same limb. Nat Neurosci. 9 (11), 1364-1366 (2006).
  7. Carroll, T. J., Herbert, R. D., Munn, J., Lee, M., Gandevia, S. C. Contralateral effects of unilateral strength training: evidence and possible mechanisms. J Appl Physiol. 101 (5), 1514-1522 (2006).
  8. Farthing, J. P., Borowsky, R., Chilibeck, P. D., Binsted, G., Sarty, G. E. Neuro-physiological adaptations associated with cross-education of strength. Brain Topogr. 20 (2), 77-88 (2007).
  9. Gabriel, D. A., Kamen, G., Frost, G. Neural adaptations to resistive exercise: mechanisms and recommendations for training practices. Sports Med. 36 (2), 133-149 (2006).
  10. Kirsch, W., Hoffmann, J. Asymmetrical intermanual transfer of learning in a sensorimotor task. Exp Brain Res. 202 (4), 927-934 (2010).
  11. Panzer, S., Krueger, M., Muehlbauer, T., Kovacs, A. J., Shea, C. H. Inter-manual transfer and practice: coding of simple motor sequences. Acta Psychol (Amst). 131 (2), 99-109 (2009).
  12. Ossmy, O., Mukamel, R. Neural Network Underlying Intermanual Skill Transfer in Humans. Cell Reports. 17 (11), 2891-2900 (2016).
  13. Stockel, T., Weigelt, M., Krug, J. Acquisition of a complex basketball-dribbling task in school children as a function of bilateral practice order. Res Q Exerc Sport. 82 (2), 188-197 (2011).
  14. Stockel, T., Weigelt, M. Brain lateralisation and motor learning: selective effects of dominant and non-dominant hand practice on the early acquisition of throwing skills. Laterality. 17 (1), 18-37 (2012).
  15. Steinberg, F., Pixa, N. H., Doppelmayr, M. Mirror Visual Feedback Training Improves Intermanual Transfer in a Sport-Specific Task: A Comparison between Different Skill Levels. Neural Plasticity. 2016, (2016).
  16. Kelly, S. W., Burton, A. M., Riedel, B., Lynch, E. Sequence learning by action and observation: evidence for separate mechanisms. Br J Psychol. 94 (Pt 3), 355-372 (2003).
  17. Mattar, A. A., Gribble, P. L. Motor learning by observing. Neuron. 46 (1), 153-160 (2005).
  18. Bird, G., Osman, M., Saggerson, A., Heyes, C. Sequence learning by action, observation and action observation. Br J Psychol. 96 (Pt 3), 371-388 (2005).
  19. Nojima, I., Koganemaru, S., Kawamata, T., Fukuyama, H., Mima, T. Action observation with kinesthetic illusion can produce human motor plasticity. Eur J Neurosci. 41 (12), 1614-1623 (2015).
  20. Ossmy, O., Mukamel, R. Activity in superior parietal cortex during training by observation predicts asymmetric learning levels across hands. Scientific reports. , (2016).
  21. Darainy, M., Vahdat, S., Ostry, D. J. Perceptual learning in sensorimotor adaptation. J Neurophysiol. 110 (9), 2152-2162 (2013).
  22. Wong, J. D., Kistemaker, D. A., Chin, A., Gribble, P. L. Can proprioceptive training improve motor learning? J Neurophysiol. 108 (12), 3313-3321 (2012).
  23. Vahdat, S., Darainy, M., Ostry, D. J. Structure of plasticity in human sensory and motor networks due to perceptual learning. J Neurosci. 34 (7), 2451-2463 (2014).
  24. Bao, S., Lei, Y., Wang, J. Experiencing a reaching task passively with one arm while adapting to a visuomotor rotation with the other can lead to substantial transfer of motor learning across the arms. Neurosci. Lett. 638, 109-113 (2017).
  25. Wang, J., Lei, Y. Direct-effects and after-effects of visuomotor adaptation with one arm on subsequent performance with the other arm. J Neurophysiol. 114 (1), 468-473 (2015).
  26. Lei, Y., Bao, S., Wang, J. The combined effects of action observation and passive proprioceptive training on adaptive motor learning. Neuroscience. 331, 91-98 (2016).
  27. Blank, R., Heizer, W., Von Voß, H. Externally guided control of static grip forces by visual feedback-age and task effects in 3-6-year old children and in adults. Neurosci. Lett. 271 (1), 41-44 (1999).
  28. Hay, L. Spatial-temporal analysis of movements in children: Motor programs versus feedback in the development of reaching. J Mot Behav. 11 (3), 189-200 (1979).
  29. Fayt, C., Minet, M., Schepens, N. Children's and adults' learning of a visuomanual coordination: role of ongoing visual feedback and of spatial errors as a function of age. Percept Mot Skills. 77 (2), 659-669 (1993).
  30. Grotta, J. C., et al. Constraint-induced movement therapy. Stroke. 35 (11 Suppl 1), 2699-2701 (2004).
  31. Taub, E., Uswatte, G., Pidikiti, R. Constraint-Induced Movement Therapy: a new family of techniques with broad application to physical rehabilitation--a clinical review. J Rehabil Res Dev. 36 (3), 237 (1999).

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आभासी वास्तविकता का उपयोग करने के लिए एक हाथ से दूसरे को मोटर कौशल ज्ञान हस्तांतरण
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Ossmy, O., Mukamel, R. Using Virtual More

Ossmy, O., Mukamel, R. Using Virtual Reality to Transfer Motor Skill Knowledge from One Hand to Another. J. Vis. Exp. (127), e55965, doi:10.3791/55965 (2017).

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