Summary
Günlük yaşam (IADL) enstrümantal faaliyetleri bir hareket yakalama sistemiyle değerlendirmek için bir sanal gerçeklik test dizayn ettik. Yörünge, hareketli mesafe ve zaman IADL yeteneklerini değerlendirmek için tamamlanması için dahil olmak üzere çeşitli hareketler katılımcının yorumlamak için detaylı bir kinematik analiz öneriyorum.
Abstract
Günlük yaşam (IADL) enstrümantal etkinliklerini tamamlamak için yetersizlik çeşitli nöropsikolojik hastalıkların habercisi. Soru formu temelli Değerlendirmeler IADL, kolay ama öznel önyargı eğilimli. Burada, biz iki karmaşık IADL görevleri değerlendirmek için bir roman sanal gerçeklik (VR) test tarif: mali işlemleri işleme ve toplu taşıma kullanarak. Katılımcı bir VR ortamda görevleri gerçekleştirirken, bir hareket yakalama sistem izlemeler konumunu ve yönünü dominant el ve kafa üç boyutlu kartezyen koordinat sisteminde. Kinematik ham veriler toplanır ve ' kinematik performans ölçüleri,' Yani, dönüştürülmüş yörünge, hareketli mesafe ve zaman tamamlanması için hareket. Hareket yörünge uzayda belirli vücut parçası (örneğin, dominant el veya baş) yoludur. Yörünge toplam Uzaklik mesafe hareket anlamına gelir ve tamamlanma zamanı bir IADL görevi tamamlamak için ne kadar sürdüğü. Kinematik gittiyseniz, sağlıklı kontrollerinden kognitif bozukluk olan hastalar ayrımcılık. Bu kinematik ölçme Protokolü gelişimi IADL ile ilgili erken bilişsel bozukluklar olarak algılanmasını sağlar.
Introduction
Onlar birden fazla nöropsikolojik işlevler1gerektiren bu yana mali işlemleri işleme, toplu taşıma kullanarak ve yemek, tıbbi işaretleri gibi (IADL), yaşayan her gün enstrümantal faaliyetleri. Engelli IADL yetenekleri böylece öncüleri hafif kognitif bozukluk (MCI) ve demans2gibi nörolojik hastalıklar için kabul edilir. IADL görevleri3 altın'ın kapsamlı inceleme daha bilişsel zorlu görevleri yönetmek Maliye ve toplu taşıma kullanarak gibi MCI ve demans en erken tahmin olduğunu belirtti.
Bugüne kadar kendi kendine bildirilen soru formları, muhbir tabanlı anketler ve performansa dayalı değerlendirme4IADL ilişkin en sık kullanılan Değerlendirmeler vardır. Soru formu temelli Değerlendirmeler IADL, düşük maliyetli ve kolay, ama öznel önyargı yatkındır. Örneğin, otomatik olarak bildirilirken, hastalar bitti - veya altında - estimate için onların IADL yetenekleri5eğilimindedir. Benzer şekilde, muhbirler IADL yetenekleri nedeniyle gözlemcinin yanlış algılamalar veya bilgi boşlukları4yanlış değerlendirmek. Böylece, birçok görev için genel klinik ayarı6uygunsuz olmasına rağmen hasta belirli IADL görevleri gerçekleştirmek için sormak performansa dayalı değerlendirme sistemleri tercih edilen, olmuştur.
Son zamanlarda, sanal gerçeklik (VR) çalışmalar bu teknoloji tıp ve sağlık, eğitim rehabilitasyon tıbbi değerlendirme7için her şeyi içerir önemli uygulamalar olabileceğini göstermiştir. Tüm katılımcılar gerçek dünya taklit aynı VR koşullar altında test edilebilir. Örneğin, Allain vd. 8 sanal kahve yapma görevi geliştirilen ve kognitif bozukluk olan hastalar görevi kötü gerçekleştirilen gösterdi. Klinger vd. 9 posta ve görevleri alışveriş için başka bir VR ortam geliştirilmiş ve VR içinde görev tamamlanma süresi ve nöropsikolojik test sonuçları arasında anlamlı bir ilişki bulunamadı. IADL değerlendirme önceki VR çalışmalar çoğunlukla basit performans ölçüleri reaksiyon süresi veya doğruluk gibi bir fare ve klavye8,9gibi geleneksel giriş aygıtları kullanırken odaklı olması. IADL hakkında daha ayrıntılı performans verilerini böylece verimli MCI4olan hastalar için ekran için gereklidir.
Gerçek zamanlı hareket yakalama veri kinematik analizi kantitatif belge IADL görevlerle ilgili ayrıntılı performans veri için güçlü bir yaklaşımdır. Örneğin, beyaz vd. 10 günlük yaşam görevleri sırasında katılımcının eklem açı verileri yakalar ve yakalanan verileri kantitatif fizik tedavi etkinliğini değerlendirmek için kullanılan sanal bir mutfak geliştirdi. Dimbwadyo-Terrer vd. 11 ne zaman temel günlük yaşam görevleri yürüten üst ekstremite performansını değerlendirmek için sürükleyici bir VR ortam geliştirilen ve kinematik veri son derece üst ekstremite fonksiyonel ölçekleri ile ilişkili bir VR ortamda kaydedilen gösterdi. Hareket yakalama sistemleri ile kinematik bu analizleri daha da hızlı bir şekilde bir hastanın bilişsel bozukluk12değerlendirme imkanı sağlayabilir. MCI olan hastalar için tarama ayrıntılı kinematik verilerde dahil sınıflandırma hastaların sağlıklı kontrol13ile karşılaştırıldığında önemli ölçüde geliştirilmiş.
Burada, günlük yaşam hareketleri sürükleyici VR ortamında hareket yakalama sistemler ile kinematik değerlendirmek için bir protokol açıklayın. Protokol iki karmaşık IADL görevleri oluşur: "Görev 1: para çekmek" (mali işlemleri işleme) ve "görev 2: bir otobüse" (toplu taşıma kullanarak). Görevleri gerçekleştirilen iken, bir hareket yakalama sistemi konumunu ve yönünü dominant el ve kafa kadar takip ettik. Görev 1 tamamladıktan sonra dominant el yörünge, hareketli mesafe ve zaman tamamlanması için toplanmıştır. Görev 2'de, baş yörünge, hareketli mesafe ve zaman tamamlanması için toplanmıştır. Bu makalede temsilcisi sonuçları bölümünde detayları MCI hastalarda ön test (Yani, IADL yetenekleri Engelli) sağlıklı kontrollere göre (örneğin, IADL yetenekleri olduğu gibi).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Burada açıklanan tüm deneysel prosedürler kurumsal inceleme kurulu, Hanyang Üniversitesi tarafından Helsinki Bildirgesi (HYI-15-029-2) göre kabul edildi. 6 sağlıklı kontrol (4 ve 2 erkek) ve 6 MCI hastalar (3 ve 3 erkek) bir üçüncül Tıp Merkezi, Hanyang Üniversitesi Hastanesi işe.
1. katılımcılar askere
- (Yani, Engelli IADL yetenekleri) MCI hasta ve sağlıklı kontrol (Yani, normal IADL yetenekleri) 70-80 yaş arasındaki işe.
- Bir nörolog yardımı ile 10 yıldan fazla klinik deneyimi ile hastaların tıbbi tarihçi gözden geçirin ve nörolojik/psikiyatrik hastalıklar veya beyin cerrahisi öyküsü olan hastalar hariç.
Not: aşağıdaki nöropsikolojik testleri kullanın: Mini Mental durumu inceleme-demans eleme, enstrümantal faaliyetleri günlük yaşam, Kore dili, serbest ve Test, Digit Span Test-ileri/geri, iz yapma Test-A/B13 hatırlatan Cued seçici ve Albert ve ark. kriterleri MCI tanılamak için 14 .
2. VR yazılımı yükleyin ve bilgisayarı bağlama
- Şekil 1' e benzer özel odada donanım kurulum. Bu iletişim kuralı bir oda ölçekli sürükleyici sanal ortamda (4 x 2.5 x 2.5 m3) gerçekleştirmek 4 bilgisayar, 4 stereoskopik üç boyutlu (3D) projektörler ve 8 hareket izleme kamera konumunu ve yönünü dominant el izlemek için içeren ve başı iki IADL görev sırasında.
Not: Bu makalede kullanılan VR teknolojileri bilgisayar donanım ve yazılım teklif hangi tarafından sanal bir ortamda gerçekçi nesne ve olaylar sunulabilir sürükleyici ve etkileşimli 3D deneyimler vardır. Donanım ve yazılım ayrıntılarını Malzemeler tabloiçinde açıklanmıştır. - Tüm bilgisayarların gerekli yazılımı (Visual Studio 2012 yeniden dağıtılabilir paketi (x86), DirectX ve MiddleVR veya eşdeğeri) ile donatılmıştır emin olun. MiddleVR, Yani, ara Yazılım yazılım, giriş aygıtları, üç boyutlu, kümeleme ve etkileşimleri için kitaplıklarına en son sürümlerini edinmek için Web sitesi15 denetleyin.
- Bilgisayarlar için stereoskopik 3D projeksiyon bağlanır. 1920 x 1080 piksel çözünürlük grafik ayarlarıdır.
- 4 bilgisayarları ev ağınıza bağlamak için Windows 10 ev grubu oluşturun. Birincil bilgisayardaki bir klasör oluşturun ve diğer ev grubu bilgisayarlarla paylaşın.
- Birincil bilgisayarda ara Yazılım yazılım başlatmak. "Küme" düğmesini tıklatın. Birincil bilgisayar sunucusu ve diğer bilgisayarlar gibi istemciler olarak ayarlayın. Bu tüm aygıtların durumunu eşitleme yapar. "3D düğümleri" düğmesini tıklatın. Pozisyon, yön ve sanal ortam ekran boyutu belirtin.
- Web sitesi15 tarihinde göre ayarları tamamlamak ve yapılandırma dosyasını kaydedin.
3. hareket yakalama sistemleri sanal ortamda ayarlayın
- 8 hareket izleme kameraları yakalama birimin tam olarak karşılamak için sanal ortamda bağlayın. Böylece onlar yakalama sırasında sabit kalır kameralar güvenli bir şekilde saptamak. Nesneleri bir sanal ortamda her zaman en az 2 kameralar tarafından görünür olacaktır emin olun.
- OptiTrack nedeni yazılım, Yani, hareket yakalama yazılımı, yükleme el ile16kullanarak birincil bilgisayara yükleyin. Birincil bilgisayar hareket yakalama sistemleri Kategori 6 Ethernet kablosu ile bağlantı kurun.
- Hareket yakalama sistemleri ile ertesi gün merdiven, ayrıntılı olarak yazılımı el ile16kalibre.
- Bütün yabancı yansımaları veya gereksiz işaretleri yakalama birimden kaldırma.
- İstenmeyen yansımaları veya ortam müdahale maske için "Maske görünür" düğmesini tıklatın.
- "Start kapıda" düğmesini tıklatın. Kalibrasyon değnek kendi pozisyonları ve yönelimleri 3B alanda hesaplamak için yakalama örnek kare desteklemek için kullanın.
- Toplanan örnekler kullanarak sistemi kalibre için "Hesapla" düğmesini tıklatın.
- (Sırayla en kötü en iyi) kalibrasyon sonuçları kontrol: yoksul, fuar, iyi, harika, mükemmel ve istisnai. Sonuç daha büyük daha iyi ise, "Uygula" düğmesini tıklatın. Eğer değilse, "İptal" düğmesini tıklatın ve kapıda işlemi yineleyin.
- Kalibrasyon Meydanı nerede bulunduğu için başlangıç noktası olmasını istediğiniz 3D boşluk içinde yerleştirin. Bir izlenen 3B koordinat sistemi kökenli kurmak için "Taban düzlemi ayarla" düğmesini tıklatın.
- Dominant el ve kafa için ilişkili yansıtıcı işaretleyicileri seçin. "Katı vücut" düğmesini tıklatın ve sonra "Oluşturma gelen seçili işaretçileri" düğmesini tıklatın.
- Hareket yakalama yazılımı, "Akış" menüsünü açın. Listelenen bağlantı noktası numarasını 3883 olduğundan emin olun ve "VRPN akış motoru" kategorisinde "çerçeve veri yayın" kutusunu işaretleyin. Kalibrasyon dosyası kaydetmek için "Ctrl" + "S"'ı tıklatın.
- Birincil bilgisayarda ara Yazılım yazılım başlatmak. "Aygıtlar" düğmesini tıklatın. Hareket yakalama sistemi izleme verileri elde etmek için bir VRPN izci ekleyin ve sonra yapılandırma dosyası kaydedin.
4. kullanmak için sanal bir ortam hazırlamak
- Tüm yansıtıcı nesneler (Yani, saatler, yüzük, küpe, metaller, vb) sanal ortamdan kaldırabilirsiniz.
- Bilgisayarlar, stereoskopik 3D projeksiyon ve hareket yakalama sistemleri (360 kare) açın.
- Bir kez 4 bilgisayar çalıştırıyorsanız, VRDaemon yazılımını başlatın. Örneğin, çift tıkırtı üstünde "VRDaemon.exe" bulunan "C:\Program Files (x86) \MiddleVR\bin."
- Birincil bilgisayarda hareket yakalama yazılımı başlatmak. Tıkırtı belgili tanımlık düğme "Açık varolan proje." etiketli üst menü yakınındaki Kamera kalibrasyon dosyası yüklenemedi.
- Birincil bilgisayarda ara Yazılım yazılım başlatmak. "Simülasyonları" düğmesini tıklatın. Uygun simülasyon ve yapılandırma dosyaları paylaşılan bir klasörden yüklemek.
- Ara Yazılım yazılım, sürükleyici bir sanal uygulama ile seçilen simülasyon ve yapılandırma dosyaları yürütmek için "Çalıştır" düğmesine basın.
5. sanal ortam katılımcıyla hakkında bilgi edinin
- Katılımcı yaklaşık 50 g ağırlığında Stereoskopik gözlük ile sağlar. Stereoskopik gözlük ekran sıklığı 192 Hz. mu Stereoskopik gözlük rahat gözleri ve kulakları; yerleştirilir emin olmak şekil 2Abakın.
- Vezin az 1 g katılımcının dominant el bozup yansıtıcı işaretleri ekleyin. Sıkıca yansıtıcı işaretleri eklemek dikkatli olun; şekil 2Bbakın. Katılımcı özgürce hareket edebilirsiniz veya döndürme kafa hareketi kullanarak sanal ortamda bilgilendirmek ve dominant el ile sanal nesneleri tıklatabilirsiniz. Sanal yardım katılımcının işaret parmağı konumunu taklit etmek için sanal ortamda görüntülenir; şekil 3' e bakın.
- Serbestçe hareket katılımcı sormak (Yani, ayağa kalk, otur, sola ve sağa) VR çevre ile kendilerini tanıtmak 5 min için sanal ortamda. Dominant el ile sanal nesnelerle etkileşimde bulunmak nasıl hakkında bilgi sahibi olabilmek için 5 min için sanal düğmelerini tıklatın katılımcının sor o zaman. Katılımcının adıma isterse başka bir 10 min eğitim oturumu sağlar.
- Katılımcı VR hastalık simülatörü hastalık anket17ile bağışıklık olup olmadığını kontrol edin.
Dikkat: senkronize hareket stereoskopik ekranda izleme VR hastalık, rahatsızlık, baş ağrısı, mide bilinci, bulantı, kusma, solgunluk, terleme, yorgunluk, uyku hali, Oryantasyon bozukluğu ve ilgisizlik içinde neden olabilir neden olabilir. Katılımcı yorgunluk şikayet veya simülatörü hastalık puanı çok yüksek olduğunu, protokol durdurmak.
6. gerçekleştirmek "Görev 1: para çekmek"
Uyarı: Görev 1 ve görev 2 etkilenmişimdir efekti kaldırmak için dizileri dengelemek.
- İçin Katılımcı görev ayrıntılarını açıklamak ve sanal ortamda görevi tamamlamak için 8 eylem adımları sağlar. Adımlar Ekle (1) (2) Menü 'çekilme', (3) select çekilme, (4) fatura türü seçin, (5) PIN (kişisel kimlik numarası) girin, (6) alındı seçeneğini, (7) kartı çıkarmak için tutarı ATM kart ve (8) gelen parayı al ATM (bkz. şekil 4).
- Birincil bilgisayarda ara Yazılım yazılım başlatmak. "Simülasyonları" sekmesinde, görev 1 ve bir yapılandırma dosyası için bir simülasyon dosyayı seçin. "Çalıştır" düğmesine basın; "Görev 1: para çekmek" Sanal ortamınızda çalışacak.
Not: Görev 1 dosya için ek dosya1 ekli "Görev 1 geri Money.zip" dosyasına bakın. Not sanal görev Unity 3D motor ile geliştirilmiştir. - Eğer "Görev 1: para çekmek" sanal ortamda katılımcı aşağıdaki gibi gerçekleştirmek için talimat çalışır: "Lütfen 70.000 KRW (yaklaşık 60 YTL eşdeğer) alışveriş için ATM çekilme. Seçme iki farklı türlerde notlar, bir 50.000 KRW ve iki 10.000 için 50.000 KRW Not KRW notlar için 20.000 KRW. İşlem bugüne parolasıdır. Örneğin, Eğer deneme 11 Kasımda yürütülen, PIN 1111 olduğunu. Lütfen tutmak için daha fazla başvuru alındı."
- Görev tamamlandığında, CSV dosyaları (virgülle ayrılmış değerler) kaydedilmiş kinematik verilerde bir paylaşılan klasörden daha fazla çözümleme için kontrol edin.
Not: sırasında hareket yakalama sistemleri kullanarak "Görev 1: para çekmek" konumunu ve yönünü dominant el ne zaman 1 kayıt sıklığı olan bir görevin yürütülmesi kayıt ms. - Başlamadan önce katılımcı için yaklaşık 5 dk rahat bırak "görev 2: bir otobüse binerler."
7. gerçekleştirmek "görev 2: bir otobüse"
- İçin Katılımcı görev ayrıntılarını açıklamak ve nasıl tamamlamak yönergeleri sağlar "görev 2: bir otobüse" aşağıdaki gibi: "Lütfen otobüs durağında bekleyin ve hedef otobüse. Hedef veri yolu bilgisini VR ekrandaki belirli satır numarası, renk ve hedef tarafından verilecektir. Hedef otobüs geldiğinde, otobüs durağı dışarı ve hedef otobüsün ön kapıdan yürüyerek emin olun. 8 farklı hedef otobüs rasgele oluşturulan sundu ve." Bkz. şekil 5.
- Birincil bilgisayarda ara Yazılım yazılım başlatmak. "Simülasyonları" sekmesinde, görev 2 ve bir yapılandırma dosyası için bir simülasyon dosyayı seçin. "Çalıştır" düğmesini, ardından tuşuna basın "görev 2: bir otobüse" Sanal ortamınızda çalışacak.
Not: Görev 2 dosya için ek dosya2 ekli "Görev 2 almak bir Bus.zip" dosyasına bakın. Not sanal görev Unity 3D motor ile geliştirilmiştir. - Eğer "görev 2: bir otobüse" otobüs durağı beklemek katılımcı talimat sanal bir ortamda çalışır. Otobüs otobüs durağında varmak yapmak için klavyedeki "Boşluk" tuşunu tıklatın.
- Görev tamamlandığında, CSV dosyaları paylaşılan bir klasörden daha fazla çözümleme için kaydedilmiş kinematik verileri kontrol edin.
Not: sırasında hareket yakalama sistemleri kullanarak "görev 2: bir otobüse" Görev 1 kayıt sıklığı ile iletken zaman konumu ve baş yönünü kaydetmek ms. - Tam bir protokoldür. Stereoskopik gözlük kaldırmak ve dominant el ve kafa yansıtıcı işaretleri ayırmak katılımcı yardım.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
CSV dosyaları "Görev 1: para çekmek" dominant el yörünge, hareketli mesafe ve zaman tamamlanması için hesaplamak için istatistiksel yazılım R kullanarak analiz edildi. Dominant el hareketi yörüngesini görüntülenir (şekil 6). Dominant el hareketli mesafe görev 1 gerçekleştirirken sıralı el pozisyonları arasındaki toplam mesafeleri toplayarak hesaplanır. Öklit mesafesi pozisyonları arasındaki mesafedir. Zaman tamamlanması için tüm görev (Yani, adım 1 "eklemek ATM kart" için adım 8 "almak para--dan ATM" dan) bitirmek için geçen süre anlamına gelir. İstatistiksel analiz için R kodu için ek dosya 3ekli "Görev 1 R Code.docx" dosyasına bakın.
CSV dosyaları "görev 2: bir otobüse" mesafe, hareketli kafa yörüngesini hesaplamak ve R istatistiksel yazılım kullanarak tamamlanması saat için analiz edilir. Kafa hareketi yörüngesini görüntülenir (Şekil 7). Baştakinin hareketli mesafe görev 2 gerçekleştirirken sıralı baş pozisyonlar arasında toplam mesafeler toplayarak hesaplanır. Öklit mesafe iki konum arasındaki mesafedir. Tamamlanma süresi sekiz hedef otobüs ile tüm görev sonuna başından beri geçen süre anlamına gelir. İstatistiksel analiz için R kodu için ek dosya 4ekli "Görev 2 R Code.docx" dosyasına bakın.
Antropometrik özellikleri ve kinematik önlemler hastaların MCI ve sağlıklı kontrol ile Tablo 1' de gösterilmiştir. Bu VR testi ile hareket karmaşık IADL görevleri kinematik ölçme sistemleri sunar yeni fırsatlar yakalayın. Burada sunulan iletişim kuralı takip ederek, araştırmacılar için kinematik performans verilerini elde edebilir "Görev 1: para çekmek" (mali işlemleri işleme) ve "görev 2: bir otobüse" (toplu taşıma kullanarak).
Nitekim, bu protokol ile bir vaka-kontrol çalışması içinde bulunan çeşitli istatistiksel analizleri (Yani, çok değişkenli Varyans analizi, Pearson korelasyon analizi ve bir ileri kademeli doğrusal diskriminant analizi), ile gerçekleştirildi bizim ampirik çalışma13.
Şekil 1: sürükleyici sanal ortam oda ölçekli Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 2: değerlendirme öncesi hazırlık. (A) Konu giyer Stereoskopik gözlük. (B) yansıtıcı işaretleri dominant el ve kafa eklenir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 3: sanal ortamında sanal el temsil. (A)bir beyaz küre işaret parmağı konumunu gösterir. Katılımcı sanal "2" sayısı düğmesini tıklatır. (B) Katılımcı sanal numarası "4" düğmesini tıklatır. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 4: Görev 1: ATM. para çekme (A)katılımcı bir PIN kodu ATM. girer (B) katılımcı ATM. para çekilirse Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 5: Görev 2: bir otobüse yetişmek al (A)katılımcı otobüs durağında bekler. (B) katılımcı otobüs durağı ve hedef otobüs içine yürüyor. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 6: Görev 1: el hareketi yörünge 3D Kartezyen uzay. (A)sağlıklı kontrol. (B) MCI hastalar. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 7: Görev 2: kafa hareketi yörünge 3D Kartezyen uzay. (A)sağlıklı kontrol. (B) MCI hastalar. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
| MCI hastalar | Sağlıklı kontrol | |
| Sayı (erkek) | 6 (3) | 6 (4) |
| Yaş (yıl) | 72.4 ± 1.9 | 72.6 ± 1.7 |
| Görev 1: para çekme | ||
| Mesafe (m) taşıma | 34,7 ± 9.1 | 52.5 ± 10,5 |
| Tamamlama (dak) için saat | 1.8 ± 0,3 | 1.3 ± 0.2 |
| Görev 2: bir otobüse bin | ||
| Mesafe (m) taşıma | 100.3 ± 11,4 | 128,5 ± 14,2 |
| Tamamlama (dak) için saat | 13.5 ± 0.2 | 13.5 ± 0.2 |
Tablo 1: Antropometrik özellikleri ve kinematik önlemler . Değerler şunlardır: anlamına gelir ± SD
Ek dosya 1: Görev 1 çekilme Money.zip. Bu dosyayı indirmek için buraya tıklayınız.
Ek dosya 2: Görev 2 almak bir Bus.zip. Bu dosyayı indirmek için buraya tıklayınız.
Ek dosya 3: 1 R Code.docx görev. Bu dosyayı indirmek için buraya tıklayınız.
Ek dosya 4: Görev 2 R Code.docx. Bu dosyayı indirmek için buraya tıklayınız.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Biz bir kinematik ölçme Protokolü sürükleyici VR ortamında hareket yakalama sistemler ile günlük yaşam hareketlerinin ayrıntılı. İlk olarak, nasıl ayarlanacağı, güdümlü deneysel ayarı hazırlamak ve katılımcılar ile sürükleyici VR çevre hakkında bilgi edinin. İkinci olarak, iki standart IADL görev VR geliştirdik. Üçüncü olarak, adım 3 ve adım 5 Protokolü bölümünde VR hastalık en aza indirmek için en önemli adımlardır. Hareket yakalama sistemleri (Adım 3) sanal ortamda ayarlarken, tam olarak yakalama cilt kapağı, stabil hareket yakalama sırasında önlemek, en az iki kamera olabilir emin olmak için fotoğraf düzeltmek için yüksek izleme kamera monte önemlidir aynı anda bir nesne yakalama ve herhangi bir yabancı yansımaları veya gereksiz işaretleri sanal ortamdan kaldırabilirsiniz. Katılımcılar VR (Adım 5) ile tanımaya çalışırken, onlar sanal yaşamaya alışık olmak için yeterli eğitim sağlamak önemlidir. Katılımcılar herhangi bir VR hastalık (örneğin, rahatsızlık, baş ağrısı, bulantı, kusma, solgunluk, terleme, yorgunluk, uyku hali, Oryantasyon bozukluğu ve ilgisizlik) farklı belirtilerle karşılaşıyorsanız, deneme kesilmelidir. Son olarak, kinematik ham veri R istatistiksel yazılım tarafından çevrildi.
Bir sınırlama ve meydan bizim iletişim kuralı olan sanal IADL görevler gerçek IADL görevleri yasland doğrulanması gerektiğini. Önceki çalışmalar sanal ve gerçek görevleri son derece tepki süresi, doğruluk8, klinik ve fonksiyonel önlemler11, açısından ilişkili gösterdi rağmen geçerli kinematik ölçme protokolü çoğu ile uyumlu olması gerektiğini geleneksel nöropsikolojik Değerlendirmeler. Bu doğrulama bina, biz bu protokolü farklı IADL görevleri ile büyütmek gerekir. Bu iletişim kuralı daha sofistike kinematik performans ölçüleri ivme, hareket doğruluk ve verimlilik, gibi sanal bir ortamda,-meli var olmak dahil sadece tipik kinematik önlemler, analiz eder başka bir kısıtlamadır.
Geçerli kinematik ölçme Protokolü önemi bu erken IADL açıkları tespiti için hızlı, güvenli, kolay gerçekleştirmek ve non-invaziv olmasıdır. Bu iletişim kuralını kullanan eski bir çalışma nöropsikolojik test sonucu en iyi ile birlikte kinematik önlemler MCI hastaların sağlıklı kontrol13ayrımcılık doğruladı. Belirli fonksiyonel açıkları miktar de nörolojik hasar ölçüde ve kaynak bulmak için bir temel oluşturur ve bu nedenle terapiler18individualizing için klinik karar verme yardım. Bu bağlamda, bu makalede önerilen protokol kanıta dayalı klinik karar verme için kullanılabilir.
Gelecekteki uygulamalar göz önüne alındığında, bu iletişim kuralını nöropsikolojik diğer hastalıklar gibi travmatik beyin hasarı19için kullanılabilir. Ayrıca, belirli görevlerin hangi türlerinin daha zor olduğunu tanımlamak için geçerli protokol analiz etmek ilginç olabilir. Ayrıca, inme hastalarında tren için son VR çalışmalar VR tabanlı oyun müdahale20aşağıdaki bellek ve dikkat işlevlerinde gelişmeler gösterdi. Bu ek nöropsikolojik rehabilitasyon bağlamları için bu iletişim kuralı uygulamak için büyük ilgi olacaktır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarlar hiçbir çıkar çatışmaları bildirin.
Acknowledgments
K.S. ve al aynı derecede katkıda bulunur. Bu araştırma temel bilim araştırma programı aracılığıyla Ulusal Araştırma Vakfı, Kore (Bilim Bakanlığı, ICT ve Gelecek Planlama (NMK-2016R1D1A1B03931389) tarafından finanse edilen NMG) tarafından desteklenmiştir.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Computer | N/A | N/A | Computer requirements: - Single socket H3 (LGA 1150) supports - Intel® Xeon® E3-1200 v3, 4th gen. Core i7/i5/i3 processors - Intel® C226 Express PCH - Up to 32GB DDR3 ECC/non-ECC 1600MHz UDIMM in 4 sockets - Dual Gigabit Ethernet LAN ports - 8x SATA3 (6Gbps) - 2x PCI-E 3.0 x16, 3x PCI-E 2.0 x1, and 2x PCI 5V 32-bit slots - 6x USB 3.0 (2 rear + 4 via headers) - 10x USB 2.0 (4 rear + 6 via headers) - HD Audio 7.1 channel connector by Realtek ALC1150 - 1x DOM power connector and 1x SPDIF Out Header - 800W High Efficiency Power Supply - Intel Xeon E3-1230v3 - DDR3 PC12800 8GB ECC - WD 1TB BLUE WD 10EZEX 3.5" - NVIDIA QUADRO K5000 & SYNC |
| Stereoscopic 3D Projector | Barco | F35 AS3D WUXGA | Resolution: - WQXGA (2,560 x 1,600) - Panorama (2,560 x 1,080) - WUXGA (1,920 x 1,200), 1080p (1,920 x 1,080) |
| Stereoscopic Glasses | Volfoni | Edge 1.2 | For further information, visit http://volfoni.com/en/edge-1-2/ |
| Motion Capture Systems | NaturalPoint OptiTrack | 17W | For further information, visit http://optitrack.com/products/prime-17w/ |
| OptiTrack (Motion capture software) | NaturalPoint OptiTrack | Motive 2.0 | For further information, visit https://optitrack.com/downloads/motive.html |
| MiddleVR (Middleware software) | MiddleVR | MiddleVR For Unity | For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/ |
| VRDaemon (Middleware software) | MiddleVR | MiddleVR For Unity | For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/ |
| Unity3D (Game engine) | Unity Technologies | Personal | For further information, visit https://unity3d.com/unity |
References
- Reppermund, S., et al. Impairment in instrumental activities of daily living with high cognitive demand is an early marker of mild cognitive impairment: the Sydney Memory and Ageing Study. Psychol. Med. 43 (11), 2437-2445 (2013).
- Graf, C. The Lawton instrumental activities of daily living scale. Am. J. Nurs. 108 (4), 52-62 (2008).
- Gold, D. A. An examination of instrumental activities of daily living assessment in older adults and mild cognitive impairment. J. Clin. Exp. Neuropsychol. 34 (1), 11-34 (2012).
- Jekel, K., et al. Mild cognitive impairment and deficits in instrumental activities of daily living: a systematic review. Alzheimers. Res. Ther. 7 (1), 17 (2015).
- Suchy, Y., Kraybill, M. L., Franchow, E. Instrumental activities of daily living among community-dwelling older adults: discrepancies between self-report and performance are mediated by cognitive reserve. J. Clin. Exp. Neuropsychol. 33 (1), 92-100 (2011).
- Desai, A. K., Grossberg, G. T., Sheth, D. N. Activities of Daily Living in patients with Dementia. CNS drugs. 18 (13), 853-875 (2004).
- Ma, M., Jain, L. C., Anderson, P. Virtual, augmented reality and serious games for healthcare 1. 68, Springer Science & Business Pubs. Berlin. (2014).
- Allain, P., et al. Detecting everyday action deficits in Alzheimer's disease using a nonimmersive virtual reality kitchen. J. Int. Neuropsychol. Soc. 20 (5), 468-477 (2014).
- Klinger, E., et al. AGATHE: A tool for personalized rehabilitation of cognitive functions based on simulated activities of daily living. IRBM. 34 (2), 113-118 (2013).
- White, D., Burdick, K., Fulk, G., Searleman, J., Carroll, J. A virtual reality application for stroke patient rehabilitation. ICMA. 2, 1081-1086 (2005).
- Dimbwadyo-Terrer, I., et al. Activities of daily living assessment in spinal cord injury using the virtual reality system Toyra: functional and kinematic correlations. Virtual Real. 20 (1), 17-26 (2016).
- Preische, O., Heymann, P., Elbing, U., Laske, C. Diagnostic value of a tablet-based drawing task for discrimination of patients in the early course of Alzheimer's disease from healthy individuals. J. Alzheimers. Dis. 55 (4), 1463-1469 (2017).
- Seo, K., Kim, J. K., Oh, D. H., Ryu, H., Choi, H. Virtual daily living test to screen for mild cognitive impairment using kinematic movement analysis. PLOS ONE. 12 (7), e0181883 (2017).
- Albert, M. S., et al. The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer's disease: Recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer's Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer's disease. Alzheimers. Dement. 7 (3), 270-279 (2011).
- MiddleVR. User Guide. [FR]. , Available from: http://www.middlevr.com/doc/current/ c2014-c2017 (2017).
- OptiTrack. Motive Quick Start Guide. , Available from: https://optitrack.com/public/documents/motive-quick-start-guide-v1.10.0.pdf c1996-c2017 (2017).
- Kennedy, R. S., Lane, N. E., Berbaum, K. S., Lilienthal, M. G. Simulator sickness questionnaire: An enhanced method for quantifying simulator sickness. Int. J. Aviat. Psychol. 3 (3), 203-220 (1993).
- Singh, N. B., Baumann, C. R., Taylor, W. R. Can Gait Signatures Provide Quantitative Measures for Aiding Clinical Decision-Making? A Systematic Meta-Analysis of Gait Variability Behavior in Patients with Parkinson's Disease. Front. Hum. Neurosci. 10, 319 (2016).
- Hernandez, F., et al. Six degree-of-freedom measurements of human mild traumatic brain injury. Ann. Biomed. Eng. 43 (8), 1918-1934 (2015).
- Gamito, P., et al. Cognitive training on stroke patients via virtual reality-based serious games. Disabil. Rehabil. 39 (4), 385-388 (2017).
