Az gören ve sağlıklı bireylerde merkezi ve periferik görmenin değerlendirilmesine izin veren yeni bir harekete dayalı keskinlik testi ve MRG protokolleri ile uyumlu periferik görüşü sınırlayan gözlükler burada açıklanmaktadır. Bu yöntem, görme sisteminin fonksiyonel bozuklukları ve işlev bozuklukları için kapsamlı bir görme değerlendirmesi sunar.
Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.
Yöntem makalesi
Hareket Tanımlı Şekillerle Görme Alanı Keskinliği Ölçümü için Hareket Keskinliği Testi
Bu makalede
Düzeltme bildirimi
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Özet
Özet
Standart görme keskinliği ölçümleri, görsel sistemin sabit stimülasyona en duyarlı bölgeleri tarafından işlenen ve görsel alanın merkezi kısmından görsel girdi alan harfler (Snellen çizelgeleri), dikey çizgiler (vernier keskinlik) veya ızgara çizelgeleri gibi sabit uyaranlara dayanır. Burada, hareket stimülasyonuna duyarlı görsel bölgeler tarafından işlenen ve yine periferik görme alanından girdi alan rastgele nokta kinematogramlarındaki (RDK) noktaların hareketi ile tanımlanan basit şekillerin ayrımına dayalı bir keskinlik ölçümü önerilmektedir. Hareket keskinliği testinde, katılımcılardan bir daire ile bir elips arasında, eşleşen yüzeylere sahip, RDK'lardan yapılmış ve arka plan RDK'sından tutarlılık, yön veya noktaların hızı ile ayrılmış olarak ayrım yapmaları istenir. Keskinlik ölçümü, her doğru tepkide keskinlik eşiğine ulaşana kadar daha dairesel hale gelen elips algılamasına dayanır. Hareket keskinliği testi, negatif kontrast (beyaz arka plan üzerinde siyah noktalar) veya pozitif kontrast (siyah arka plan üzerinde beyaz noktalar) olarak sunulabilir. Hareket tanımlı şekiller, 8 görsel derece içinde merkezi olarak bulunur ve RDK arka planı ile çevrilidir. Görme periferilerinin merkezi olarak ölçülen keskinlik üzerindeki etkisini test etmek için, merkezi olarak yerleştirilmiş deliklere sahip opak gözlükler kullanılarak görme alanının 10 dereceye kadar mekanik olarak daraltılması önerilmektedir. Bu kolay ve tekrarlanabilir daraltma sistemi, MRI protokolleri için uygundur ve periferik görsel girdinin işlevlerinin daha fazla araştırılmasına olanak tanır. Burada, şekil ve hareket algısının aynı anda basit bir ölçümü önerilmektedir. Bu basit test, merkezi ve periferik görme alanı girdilerine bağlı olarak görme bozukluklarını değerlendirir. Önerilen hareket keskinliği testi, şimdiye kadar tespit edilmemiş olan görme sistemi yaralı hastalarda yedek ve hatta güçlendirilmiş görme fonksiyonlarını ortaya çıkarmak için standart testlerin yeteneğini geliştirmektedir.
Giriş
Mevcut görsel testlerin çoğu, merkezi retinadan gelen girdilere dayanarak, merkezi görme tarafından işlenen özellikleri incelemeye yöneliktir1. Santral retina, maksimal görme keskinliği için en yoğun koni-fotoreseptör popülasyonuna sahiptir ve periferik retinaya hakim olan çubuk fotoreseptörlerinden yoksundur2. Yoğun bir şekilde paketlenmiş fotoreseptörlerin varlığı, artan bir ganglion hücresi yoğunluğuna da yansır, bu da daha fazla sayıda aksonun optik sinire ve nihayetinde görsel kortekse yönlendirildiği anlamına gelir. Foveanın dışında çevreye doğru, çubuklar koni fotoreseptörü3'ten daha fazladır. Çubukların daha geniş gövdeleri ve fotoreseptörlerin daha seyrek mozaiği ile periferik retina öncelikle gece görüşüne ve hareket farkındalığınaduyarlıdır 4.
Klasik olarak, görsel işlemenin, görsel alanın merkezi kısmının uyarılmasına bağlı olarak, sabit nesnelerin ince analizine ayrıldığına ve periferik kısmının, hareketi tespit etme ve nesneleri daha fazla analiz edildiği merkezi, foveal görüşe getirme konusunda uzmanlaştığına inanılıyordu 5,6. Bununla birlikte, şimdi, kortikal düzeyde, durağan yolun ince analizinin harekete duyarlı olandan tam olarak ayrılmadığını gösteren yeni kanıtlara sahibiz 6,7,8. Biçim ve hareket algısının aynı anda test edilmesi, klasik olarak hareketli ızgaralar9 ve cam desenler10 ve ayrıca eşmerkezli halkalarhareketi 11 kullanılarak gerçekleştirilir. Amacımız, görme engelli kişilerin normal yaşamına yakın bir test sunmaktır, bu da onların hayal kırıklıklarını azaltabilir ve görsel işlemelerinin bazı özelliklerinin hala korunabileceğini ve hatta güçlendirilebileceğini açıkça göstererek umut verebilir. Rastgele nokta kinematogramlarına (RDK'lar) dayalı önerilen hareket keskinliği testi, hareket ve şekil algısı analizini birleştirir ve aynı anda hareket ve şekil algısının işleyişini test eder. Hareket keskinliği testinde, RDK'ların farklı hızları, yönleri ve kontrastları gibi test edilecek birçok psikofiziksel özellik olasılığı vardır. Parametreleri değiştirerek, merkezi işleme veya çevre birimine özgü stimülasyon gücünü manipüle edebiliriz. Örneğin, hızlı hareket eden nesneleri algılamak, çevresel görsel işlemeye12 özgü iyi tanımlanmış bir özellik iken, parlak arka plan üzerindeki koyuların işlenmesi tercihen merkezi görüş13 tarafından işlenir. Bu test başlangıçta, spesifik olarak merkezi veya periferik retina14 içinde yer alan fotoreseptörlerin retinal dejenerasyonu olan hastalarda yapıldı. Retinitis pigmentosa (RP) periferik hasarla kendini gösterir ve dünya çapında ~1/5000 hastada görülür15. ~1/10000 prevalansı ile Stargardt hastalığı (STGD), juvenil makula dejenerasyonunun (MD) en yaygın nedenidir16. Makula dejenerasyonunda veya periferik retinada retinitis pigmentosa'da olduğu gibi merkezi retinadaki fotoreseptörlerin hasar görmesi, karşılık gelen görme alanı kayıplarına neden olur. Bu görme alanı kayıpları, verilen görme sistemi bölgelerine özgü özelliklerin bozulmasına yansır17. Daha da önemlisi, retinanın etkilenmemiş kısımlarından girdi alan görsel sistem bölgeleri de etkilenir. Daha önce makula dejenerasyonu18'in hayvan modellerinde, binoküler merkezi retina hasarından sonra, sadece keskinliğin şiddetlenmesiyle kalmayıp, aynı zamanda periferik işlemenin bir özelliği olan hareket algısının da güçlendirildiği gösterilmişti. Burada açıklanan hareket keskinliği testi, görsel rehabilitasyon prosedürlerinin planlanması için önemli bir bakış açısı sağlar. Görme alanının merkezi ve periferik kısımları arasındaki etkileşimin tam bir görünümü, kaybedilen işlevlerin görsel sistemin yedek parçaları tarafından nasıl ele geçirilebileceğini ve bu sürecin görsel eğitim rehabilitasyon prosedürleri ile nasıl desteklenebileceğini anlamada çok önemli bir role sahiptir. Satır içi, bölgesel retina dejenerasyonunun, özellikle hasarlı kısımlarının ötesinde, görsel işlemeyi nasıl etkilediğine dair bilgi hala eksik kalmaktadır. Optik testler, durağan şekil özelliklerinin ölçümlerine dayanmaktadır. Örneğin, görme keskinliği ölçümleri, harfler (Snellen çizelgeleri), ızgara çizelgeleri veya sürmeli keskinlik çizelgeleri gibi sabit uyaranlara dayanır.
Sağlıklı gözlerde ve merkezi/periferik görme fonksiyonları bozulmuş gözlerde merkezi ve periferik görme arasındaki dinamikleri derinlemesine incelemek amacıyla, şekil ve hareket algısını eş zamanlı olarak ölçen hareket tabanlı bir keskinlik testi tanıtıldı. Hareket keskinliği testi, negatif veya pozitif kontrastta (koyu veya açık noktalar) merkezi olarak yerleştirilmiş şekillerin, rastgele nokta kinematogramlarından (RDK) oluşturulmuş ve aynı RDK arka planından hız, tutarlılık veya yön ile ayrılmış, eşleşen yüzeylere sahip bir elips ve dairenin algılanmasına dayanır. Keskinlik, daire ve elips boyutları arasında algılanan minimum fark olarak ölçülür ve sonuçlar, deneğin farkı algılamak için durduğu görsel derecelerde verilir. Ek olarak, parlaklık kontrastının ölçülen hareket keskinliğini etkileyip etkilemediğini kontrol etmek için, uyaranlar negatif (beyaz arka plan üzerinde siyah noktalar) veya pozitif kontrast (siyah arka plan üzerinde beyaz noktalar) olarak sunulabilir. Görsel sistemde pozitif kontrast (AÇIK tipi) ve negatif kontrast (KAPALI tipi) işleme ile ilgili mevcut tüm bilgiler, merkezi görme alanının19,20 sabit stimülasyonundan gelir. Ancak hareket sinyallerinin periferik işlenmesinin kontrasta nasıl bağlı olduğu oldukça bilinmemektedir14,21. Yalnızca yüksek hızlara duyarlılığın çevresel işleme için spesifik olduğu, merkezi hareket işlemenin ise pozitif kontrastta (ON tipi) sunulan daha yüksek uzamsal frekanslarda yavaş hızları devreye soktuğu tespit edilmiştir12. Hareket keskinliği uyaranlarının pozitif ve negatif kontrast versiyonlarının yanı sıra noktaların hızını, tutarlılığı veya yönünü değiştirme yeteneği, tam görme alanının daha ayrıntılı bir açıklaması için çok önemlidir. Ek olarak, görme alanının merkezi 10 dereceye kadar mekanik olarak daraltılması, merkezi olarak yerleştirilmiş deliklere sahip opak olanlarla değiştirilen lensli gözlükler kullanılarak önerilmektedir. fMRI ve TMS protokolleri için uygun, kolayca kopyalanabilen bu daraltma sistemi, periferik görsel girdinin işlevlerinin ve görme periferilerinin merkezi olarak ölçülen keskinliği nasıl etkilediğinin daha fazla araştırılmasına olanak tanır. Benzer bir sistem ilk olarak önceki çalışmalarda14 doğrulandı, burada negatif kontrast ve hızlı harekette hareket keskinliği testlerinin, görme çevrelerini güçlü bir şekilde aktive ettiğinin tüm katılımcılar için en zor olduğu bulundu. Stargardt hastalığı olan hastalar için yönetilemezdi. Daha da önemlisi, RDK'ların hızını azaltarak görsel perifer stimülasyonunun zayıflaması, test edilen tüm deneklerde keskinlik eşiklerini iyileştirir. Sonuç olarak, basit şekil ayrımına dayalı hareket keskinliği ölçümü ile görevi öneriyoruz. Bu nedenle, sonuçlar hastalar ve bakıcıları için de basit ve anlaşılması kolaydır. Burada sunulan hareket keskinliği testi, akademi dışındaki kullanıcılar için de ele alınmaktadır. Görevin geniş bir yaş ve hasta grubuna açıklanması kolaydır.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Protokol
Tüm işlemler ilgili kılavuz ve yönetmeliklere uygun olarak gerçekleştirilmiş ve Etik Kurul, WUM (KB/157/2017) tarafından onaylanmıştır. Tüm katılımcılardan, deneyin genel amacını anladıklarından ve verilerinin istatistiksel analiz amacıyla dahil edildiğini anladıklarından emin olmak için yazılı onay alındı. Sunulan tüm görsel uyaranlar, bu deneyler amacıyla oluşturulan Java tabanlı bir masaüstü uygulaması (Viscacha2) kullanılarak oluşturulur.
1. Kurulum
- Sessiz, loş bir odayı güvence altına alın. Bir bilgisayar, bir klavye, bir düz ekran, bir göz izleyici (isteğe bağlı, araştırma sorusuna ve amaçlarına bağlı olarak; Malzeme Tablosuna bakınız), bir masa, bir çene dayama yeri ve bir sandalyeden oluşan bir kurulum oluşturun. Katılımcıların, çeneleri çene dayanağının üzerinde, gözleri doğrudan ekranın üst yarısının merkezinin önünde ve eller klavyedeki ok tuşlarına ulaşacak şekilde oturabilecekleri şekilde düzenleyin. Ekran ile gözler arasındaki yatay mesafe 85 cm olmalıdır.
NOT: Katılımcılar eğitilmiş ve özellikle tüm prosedür boyunca merkezi fiksasyon çaprazını sabitlemeleri istenmiş olsa da, bir göz izleyici ile yapılan testler, bakışlarında çok fazla dalgalanma sergileyen katılımcıların analizleri sırasında filtreleme için ek bir kontrol oluşturabilir. Ayrıca, çalışmanın amacına bağlı olarak, göz izleyici sonuçları, farklı katılımcı gruplarının fiksasyon paternleri, göz bebeği boyutu veya ilgilendikleri yer hakkında ilginç bilgiler sağlayabilir. - https://github.com/grimwj/Viscacha2 ziyaret edin ve Kod düğmesine tıklayarak ve ZIP indirerek yazılımı indirin. Zip dosyasını ayıklayın ve çalışma dizinine kaydedin.
- README.txt dosyasında açıklanan yükleme adımlarını izleyin. Bir göz izleyici ile test yapılması durumunda, göz izleyici için yazılım yükleme adımlarını izleyin. Göz izleyiciyi talimatlara göre monte edin.
- İlk denetimi gerçekleştirmek için, Viscacha2.jar dosyasına çift tıklayarak programı çalıştırın. İlk ekran görüntülendikten sonra, programdan çıkmak için klavyede ESC tuşuna basın.
- Yeni oluşturulan klasörler arasında gezinin – experiment_data, TestPatient, Shape_Brt. .csv dosyasını bir elektronik tablo düzenleyicisi kullanarak açın (noktalı virgülü alan ayırıcı olarak ayarlayın). Ekran boyutları ve ekrana olan uzaklık gibi parametrelerin doğru olduğundan emin olun.
NOT: Buradan yola çıkarak protokol 1920 x 1080, 31.5 inç ekran kullanıldığı ve hasta ile ekran arasındaki mesafenin 85 cm olduğu varsayımına dayanmaktadır. Bu, ekranın yatay olarak 44,6° görsel alan kapladığı anlamına gelir. Bu parametreler karşılanamazsa, programı yeniden yapılandırmak için 5. adıma başvurulabilir.
2. Testin ilk zorluğunun belirlenmesi
- config.txt dosyasını açın ve patient_name=TestPatient içeren bir satır bulun. TestPatient'ı incelenen konuyu tanımlayan bir metinle değiştirin.
- config.txt dosyasında filename=Shape_Brt.txt satırını bulun. Bu satırın bir hash sembolü # (yorumlanmamış satır) ile başlamadığından emin olun.
- Denekten, çenesi dinlenmiş ve gözleri doğrudan ekranın üst yarısının merkezinin önünde olacak şekilde ekranın önüne oturmasını isteyin. Ekrana olan mesafenin doğru olduğundan emin olun. Konunun kullanması için klavye tuşlarının kolayca erişilebilir olduğundan emin olun.
- Viscacha2.jar dizinine gidin ve programı çalıştırın. Katılımcıya, deneyin tüm süresi boyunca görüşü ekranın ortasındaki sabitleme haçına odaklamayı öğretin.
- Ekranın her iki tarafında, merkezi sabitleme çaprazından aynı mesafede bir daire veya bir elips sunulacaktır. Görev, klavyedeki sol ve sağ ok tuşlarını kullanarak bir elips üzerindeki daireyi seçmektir. Görevi katılımcıya açıklayın ve hazır olduğunda deneye başlamak için s tuşuna basın. Deney, katılımcı ok tuşlarından birine basana kadar devam eder.
- Program, dört geri dönüş gerçekleştikten veya maksimum deneme sayısına ulaşıldıktan sonra sona erer. Denek daha önce doğru yanıtı seçtikten sonra yanlış yanıtı seçtiğinde veya tam tersi olduğunda bir tersine çevirme meydana gelir.
NOT: Bu merdiven tipi bir işlemdir. Her denemenin zorluğu her doğru yanıttan sonra artar ve yanlış yanıttan sonra azalır. Şekil 1 , bir temsili katılımcı için yapılan denemelerde merdiven seviyesinin nasıl değiştiğini göstermektedir. - Görevin tamamlandığı ve algılama eşiğinin oluşturulduğu dört geri dönüşe dikkat edin. Sonuçları içeren ilgili .csv dosyasını açın. Dosyanın sonuna yakın bir yerde bulunan THRESHOLD sütunlarını bulun. Sonraki görevlerin ilk zorluğunu hesaplamak için bu sütundaki değeri kullanın.
NOT: Test, zorluk seviyesinin sabit olduğu ve değişmediği sabit bir paradigmada da, init.txt dosyalarındaki Experiment_Type=Constant satırından hash sembolünü kaldırarak ve Experiment_Type=Staircase satırından önce bir hash sembolü ekleyerek de sunulabilir.
Şekil 1: Shape_Brt deneyinin süresi boyunca merdiven seviyesindeki değişim (sonraki denemeler). Kırmızı çizim, S-'nin (elips) en boy oranına dönüşen merdiven seviyesini gösterir. 4 geri dönüş gerçekleştikten sonra (mavi çubuklar), öznenin algılama eşiği belirlenir ve görev tamamlanır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
- Yeni elde edilen eşiği bir sonraki uyaran sunumu için temel olarak kullanın (adım 2.3-2.5). Tüm uyaran tanım dosyalarındaki yeni eşiği değiştirmek için, değiştirici klasörünün içindeki Python betiğini kullanın ve ekrandaki yönergeleri izleyin.
3. Uyaran prosedürü
NOT: Siyah zemin üzerine beyaz nokta ile 5 adet ve beyaz zemin üzerine siyah nokta ile 5 adet olmak üzere toplam 10 deney yapılacaktır.
- Tutarlılık görevi
- Konu hazır olduğunda, config.txt dosyasını açın ve filename=Shape_Brt.txt satırı yorum yapın (yani karma sembolünü ekleyin) ve shape_dotsB_C.txt görev de dahil olmak üzere aşağıdaki satırın açıklamasını kaldırın. Bu görevde daire ve elips, 10°/s hızla rastgele hareket eden noktalardan oluşur. Arka plan, daire ve elipste olduğu gibi aynı hızla tutarlı bir şekilde yukarı doğru hareket eden noktalardan oluşur.
NOT: Her görev için tanım dosyası içindeki Yön parametresini düzenleyerek arka plan noktalarının farklı bir hareket yönünü tanımlamak mümkündür. - Viscacha2.jar çalıştırın. Konuya görevi basit kelimelerle açıklayın, örneğin, Lütfen her zaman daireyi işaret edin. Katılımcı hazır olduğunda, deneyi başlatmak için s tuşuna basın. Deney tamamlanana kadar bekleyin.
- config.txt dosyasını açın, filename=shape_dotsB_C.txt satırına açıklama ekleyin ve shape_dotsW_C.txt görevi de dahil olmak üzere aşağıdaki satırın açıklamasını kaldırın. Adım 3.1.2'yi tekrarlayın.
- Konu hazır olduğunda, config.txt dosyasını açın ve filename=Shape_Brt.txt satırı yorum yapın (yani karma sembolünü ekleyin) ve shape_dotsB_C.txt görev de dahil olmak üzere aşağıdaki satırın açıklamasını kaldırın. Bu görevde daire ve elips, 10°/s hızla rastgele hareket eden noktalardan oluşur. Arka plan, daire ve elipste olduğu gibi aynı hızla tutarlı bir şekilde yukarı doğru hareket eden noktalardan oluşur.
- Yön görevi
- Konu hazır olduğunda, config.txt dosyasını açın ve daha önce seçilen dosya adına yorum yapın. filename=shape_dotsB_D.txt görevi içeren satırın açıklamasını kaldırın. Bu görevde, daire ve elips, 10°/s'lik bir hızla tutarlı bir şekilde yukarı doğru hareket eden noktalardan oluşur. Arka plan, daire ve elipste olduğu gibi aynı hızla tutarlı bir şekilde sola doğru hareket eden noktalardan oluşur.
- Viscacha2.jar çalıştırın. Konuya görevi açıklayın. Katılımcı hazır olduğunda, deneyi başlatmak için s tuşuna basın. Deney tamamlanana kadar bekleyin.
- config.txt dosyasını açın, filename=shape_dotsB_D.txt satırına açıklama ekleyin ve shape_dotsW_D.txt görev de dahil olmak üzere aşağıdaki satırın açıklamasını kaldırın. Adım 3.2.2'yi tekrarlayın.
- Hız görevi
- Konu hazır olduğunda, config.txt dosyasını açın ve daha önce seçilen dosya adını yorumlayın. filename=shape_dotsB_V10_20.txt görevi içeren satırın açıklamasını kaldırın. Bu görev üç koşul içerir. Daire, elips ve arka plan, tutarlı bir şekilde yukarı doğru hareket eden noktalardan oluşur ve daire ve elips içindeki noktalar her zaman arka plan noktalarından daha yavaş hareket eder: i) 10°/s'ye karşı 20°/s; ii) 5°/s'ye karşı 10°/s; ve iii) 1°/s'ye karşı 2°/s.
- Viscacha2.jar çalıştırın. Konuya görevi açıklayın. Katılımcı hazır olduğunda, deneyi başlatmak için s tuşuna basın. Deney tamamlanana kadar bekleyin.
- config.txt dosyasını açın ve shape_dotsB_V10_20.txt satırına açıklama yapın ve shape_dotsW_V10_20.txt görev de dahil olmak üzere aşağıdaki satırın açıklamasını kaldırın. Adım 3.2.2'yi tekrarlayın.
- shape_dotsB_V5_10.txt ve shape_dotsW_V5_10.txt görevlerin yanı sıra shape_dotsB_V1_2.txt ve shape_dotsW_V1_2.txt için 3.3.1 - 3.3.3 2x adımlarını tekrarlayın.
- Görev tamamlandıktan sonra her görev için dosya adının el ile değiştirilmesini önlemek için sweep_file bir seçenek kullanın. config.txt dosyasında, her görev yordamı bittikten sonra yordamı sonlandırmak için sweep_files alanını 0 olarak ayarlayın.
- İlk temel eşik değerini tanımlamak için Shape_Brt.txt görev için bu ayarı kullanın. Taban çizgisi ayarlandıktan sonra, art arda birden çok görevi çalıştırmak için, tarama dosyasını 1 ile 9 arasında bir tamsayıya ayarlayın. Buradaki tamsayı, ardışık görevler arasındaki değişikliklerin sayısını belirler (örneğin, 1 olarak ayarlanırsa ve shape_dotsB_D.txt yorumlanmazsa, program bu görevi ve bir sonrakini çalıştıracaktır. 9 olarak ayarlanırsa, tüm görevler çalıştırılır). Dahili olarak bu, her deneme tamamlandıktan sonra yeni bir yapılandırma dosyasının yeniden oluşturulmasına, daha önce seçilen bir dosya adının yorumlanmasına ve sonraki deneme için sonraki dosya adının seçilmesine neden olur.
4. Görüşü sınırlayan gözlükler
- Periferik görme alanını geçici olarak çıkarmak için, şeffaf lenslerin beyaz opak olanlarla değiştirildiği yüzme gözlüğü (Şekil 2) kullanın. Lenslerin 1,4 mm'lik bir diyafram açıklığı vardı ve bu da görme alanını merkezi 10° ile sınırladı. Gözlükleri her konuya uygun hale getirmek ve doğal bireysel göz arası mesafeyi mümkün olan en iyi şekilde hesaba katmak için, 58 mm'den 72 mm'ye kadar (her bir gözlük arasında 1 mm'lik bir adımla) delik aralıklı 14 çift gözlük yapın.
Şekil 2: Daralan gözlükler. Merkezi deliklerin çapı 1,4 mm'dir. Delikler arası mesafeleri 58 mm ile 72 mm arasında olan 14 çift gözlüğümüz vardı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
- Katılımcının gözleri arasındaki mesafeyi tanımlamak için bir cetvel kullanın. Cetveli gözlerin hemen üzerine, kaşlarla aynı hizada, 0 değeri bir gözün üzerine gelecek şekilde yerleştirin. İkinci gözün üstündeki değeri kontrol ederek ikinci göz bebeğinin mm cinsinden ne kadar uzakta olduğunu hesaplayın. İşlem sırasında, katılımcıdan bakışlarını mümkün olduğunca sabit tutmasını isteyin.
- Daha uygun çift seçildikten sonra 15 dakika ara verin. Bu süre zarfında, katılımcılardan odada serbestçe hareket etmelerini, telefonlarını kullanmalarını veya gözlerin yeni görme durumuna alışması için okumalarını isteyin.
- Prosedürü 3. adımdan yeniden başlatın.
5. Yeniden yapılandırma
- Ekran boyutu ve mesafe kalibrasyonu
- Farklı bir ekran kullanılıyorsa, ekran boyutlarını (çözünürlük ve köşegen) yapılandırma dosyasına ekleyin (dikey çözünürlük için resolution_v, yatay çözünürlük için resolution_h diagonal_inch inç cinsinden ekran köşegeni için).
- Viscacha2.jar çalıştırın. İlk ekran görüntülendiğinde, sonlandırmak için ESC tuşuna basın. Sonuçları içeren .csv dosyasını açın.
- Mesafe mm metnini içeren satırı bulun ve değeri not edin.
- Deney düzeneğini, deneğin yeni hesaplanan mesafede oturabilmesi için yeniden ayarlayın. Mesafeyi, ekran genişliği yatay olarak 44,6° görsel alan kaplayacak şekilde hesaplayın. Bu, config.txt dosyasında da değiştirilebilen full_angle_h parametresi tarafından tanımlanır.
NOT: Kalibrasyon, full_angle_v parametresi kullanılarak ekran yüksekliği için de gerçekleştirilebilir. Lütfen bu parametrelerden yalnızca birinin ayarlanabileceğini, diğerinin # öneki ile yorumlanması gerektiğini unutmayın.
- Uyaran tanımı
- Uyaran parametrelerini ayrı dosyalarda tanımlayın (örneğin, shape_dotsB_C.txt). S- (Ellipse_X, Ellipse_Y) boyutları gibi bazı değerler piksel cinsinden verilmiştir. Piksellerden görsel derecelere kadar hesaplamak için, değeri, sonuçları içeren csv dosyasından çıkarılan Piksel açı çarpanı ile çarpın.
NOT: Noktaların tutarlılığı gibi uyaran parametreleri önceden tanımlanmıştır ve her katman için ayarlanabilir (arka plan, şekil S+, şekil S-, gürültü). Tutarlılık görevinde, örneğin, daire ve elips, 10°/s'lik bir hızla rastgele hareket eden noktalardan oluşur (tutarlılık = 0.0). Arka plan, daire ve elipste olduğu gibi aynı hızla tutarlı bir şekilde yukarı doğru hareket eden noktalardan oluşur (tutarlılık = 1.0). Viscacha2'nin henüz resmi bir kullanım kılavuzu yok. Uyaran tanımıyla ilgili daha fazla bilgi için Viscacha2 deposundaki stimuli_description.ods dosyasına bakın.
- Uyaran parametrelerini ayrı dosyalarda tanımlayın (örneğin, shape_dotsB_C.txt). S- (Ellipse_X, Ellipse_Y) boyutları gibi bazı değerler piksel cinsinden verilmiştir. Piksellerden görsel derecelere kadar hesaplamak için, değeri, sonuçları içeren csv dosyasından çıkarılan Piksel açı çarpanı ile çarpın.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Sonuçlar
Hareket keskinliği görevi, her katılımcı için, her uyaran prosedürü için bir sonuç dosyası oluşturur. Bir test katılımcısı için örnek bir günlük dosyası, doc klasörünün içindeki depoya dahil edilmiştir. 1. satırdan 31. satıra kadar, hastanın adı ve yapılandırma ayarları gibi çeşitli ayarlar raporlanır. Görev bloğu 34. satırdan başlar ve daha fazla analiz için gerekli önemli bilgileri bildirir: olay zamanı, olay türü, deneme, süre, seçim, doğru, başarı, deneyci, dış uyaranlar, tersine çevirme ve merdiven seviyesi. Daha da...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Tartışma
Burada, rastgele nokta kinematogramlarına dayalı bir dizi uyaran kullanarak görsel hareket keskinliğini ölçmek için yeni bir yöntem açıklanmaktadır. Sonuç, bir daire ve bir elips arasında algılanan minimum bir fark olarak verilir ve öznenin şekilleri birbirinden ayırt etmeyi ne zaman bıraktığını görmeyi sağlar. Elde edilen fark ne kadar küçük olursa, keskinlik o kadar iyi olur: bu, deneğin elips ile neredeyse aynı olmasına rağmen dairenin nerede olduğunu hala algılayabileceği anlamına gelir. Burada sunulan hareket keskin...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Açıklamalar
Yazarların ifşa edecek hiçbir şeyi yok.
Teşekkürler
Protokol, Polonya'nın Varşova kentindeki Nencki Deneysel Biyoloji Enstitüsü'ndeki Beyin Görüntüleme Laboratuvarı'nda gerçekleştirildi ve Ulusal Bilim Merkezi'nden (Polonya) 2018/29/B/NZ4/02435 sayılı bir hibe ile desteklendi.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| Chinrest | ısmarlama | ||
| Bilgisayar | Windows 10 veya üstü | ||
| Ekran | 1920 ve kez; 1080, 31 inç | ||
| EyeLink 1000 Plus | SR Research | masaüstü montajlı | |
| USB Klavye | |||
| USB fare |
Kaynaklar
- Wells-Gray, E. M., Choi, S. S., Bries, A., Doble, N. Variation in rod and cone density from the fovea to the mid-periphery in healthy human retinas using adaptive optics scanning laser ophthalmoscopy. Eye. 30 (8), 1135-1143 (2016).
- Kolb, H. How the retina works. Am Sci. 91, 28-35 (2003).
- Østerberg, G. Topography of the layer of rods and cones in the human retina. Acta Ophthal. 6, 1(1935).
- Kolb, H. The Organization of the Retina and Visual System. Circuitry for Rod Signals through the Retina. , University of Utah Health Sciences Center. USA. (2011).
- Burnat, K. Are visual peripheries forever young. Neural Plast. 2015, 307929(2015).
- Donato, R., Pavan, A., Campana, G. Investigating the interaction between form and motion processing: A review of basic research and clinical evidence. Front Psychol. 11, 566848(2020).
- Geisler, W. S. Motion streaks provide a spatial code for motion direction. Nature. 400, 65-69 (1999).
- Apthorp, D., et al. Direct evidence for encoding of motion streaks in human visual cortex. Proc Biol Sci. 280, 20122339(2013).
- Kelly, D. H. Moving gratings and microsaccades. J Opt Soc Ame. A, Opt Image Sci. 7 (12), 2237-2244 (1990).
- Glass, L. Moiré effect from random dots. Nature. 223 (5206), 578-580 (1969).
- Tagoh, S., Hamm, L. M., Schwarzkopf, D. S., Dakin, S. C. Motion adaptation improves acuity (but perceived size doesn't matter). J Vis. 22 (11), 2(2022).
- Orban, G. A., Kennedy, H., Bullier, J. Velocity sensitivity and direction selectivity of neurons in areas V1 and V2 of the monkey: influence of eccentricity. J Neurophysiol. 56 (2), 462-480 (1986).
- Rahimi-Nasrabadi, H., et al. Image luminance changes contrast sensitivity in visual cortex. Cell Rep. 34 (5), 108692(2021).
- Kozak, A., et al. Motion based acuity task: Full visual field measurement of shape and motion perception. Transl Vis Sci Technol. 10 (1), 9(2021).
- Cross, N., van Steen, C., Zegaoui, Y., Satherley, A., Angelillo, L. Retinitis pigmentosa: Burden of disease and current unmet needs. Clin Ophthalmol. 16, 1993-2010 (2022).
- Cremers, F. P. M., Lee, W., Collin, R. W. J., Allikmets, R. Clinical spectrum, genetic complexity and therapeutic approaches for retinal disease caused by ABCA4 mutations. Prog Retin Eye Res. 79, 100861(2020).
- Plank, T., et al. matter alterations in visual cortex of patients with loss of central vision due to hereditary retinal dystrophies. Neuroimage. 1556, 65(2011).
- Burnat, K., Hu, T. T., Kossut, M., Eysel, U. T., Arckens, L. Plasticity beyond V1: Reinforcement of motion perception upon binocular central retinal lesions in adulthood. J Neurosci. 37 (37), 8989-8999 (2017).
- Jansen, M., et al. Cortical balance between ON and OFF visual responses is modulated by the spatial properties of the visual stimulus. Cereb Cortex. 29 (1), 336-355 (2019).
- Pons, C., et al. Amblyopia affects the ON visual pathway more than the OFF. J Neurosci. 39 (32), 6276-6290 (2019).
- Luo-Li, G., Mazade, R., Zaidi, Q., Alonso, J. M., Freeman, A. W. Motion changes response balance between ON and OFF visual pathways. Commun Biol. 1, 60(2018).
- Jackson, A., Bailey, I. Visual acuity. Opto Pract. 5, 53-70 (2004).
- Baker, C. I., Peli, E., Knouf, N., Kanwisher, N. G. Reorganization of visual processing in macular degeneration. J Neurosci. 25 (3), 614-618 (2005).
- Gilbert, C. D., Li, W. Adult visual cortical plasticity. Neuron. 75 (2), 250-264 (2012).
- Guadron, L., et al. The saccade main sequence in patients with retinitis pigmentosa and advanced age-related macular degeneration. Invest Ophthalmol Vis Sci. 64 (3), 1(2023).
- Gameiro, R. R., et al. Natural visual behavior in individuals with peripheral visual-field loss. J Vis. 18 (12), 10(2018).
- Sammet, S. Magnetic resonance safety. Abdom Radiol. 41 (3), 444-451 (2016).
- Potok, W., et al. Modulation of visual contrast sensitivity with tRNS across the visual system, evidence from stimulation and simulation. eNeuro. 10 (6), (2023).
- Pearson, J., Tadin, D., Blake, R. The effects of transcranial magnetic stimulation on visual rivalry. J Vis. 7 (7), 1-11 (2007).
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Yeniden basım ve izinler
Düzeltme
Formal Correction: Erratum: Motion-Acuity Test for Visual Field Acuity Measurement with Motion-Defined Shapes
Posted by JoVE Editors on 4/01/2024. Citeable Link.
This corrects the article 10.3791/66272
