VisualEyes: Okülomotor Deney için Modüler Yazılım Sistemi

Bu prosedürün genel amacı, bir deneycinin oküler-motor çalışma yürütmek için görsel göz sistemini kullanarak bir dizi görsel stimülüs oluşturmasını sağlamaktır. İlk olarak, ölçülen hedefler kullanılarak piksel değerlerinin dereceye dönüştürülmesiyle görsel göz sisteminin kalibre edilmesi gerekir. İkinci adım, deneysel oturumdan önce stimülüslerin bir kütüphaneye kaydedilmesiyle sol ve sağ göz stimülüslerinin başlangıç ve bitiş pozisyonlarının tanımlanmasıdır.

Ve son olarak, göz hareket monitörü deneğe yerleştirilir ve göz hareketi yanıtlarını kaydetmek için deneysel senaryo çalıştırılır. Nihayetinde, göz hareketlerinin konum ve hız izlerini gösteren sonuçlar elde edilebilir. Bu tekniğin tescilli yazılımlar gibi mevcut yöntemlere göre temel avantajı, operatörün her türlü oküler motor deneyi yürütmek için herhangi bir görsel uyaranı oluşturabilmesidir.

Bu prosedürü, laboratuvarımdan doktora öğrencisi Kim uygulamaktadır. Bu sistem için her türlü göz hareket monitörü kullanılabilir. Bu gösterimde, psikotik veya pürüzsüz takip gibi tandem takip hareketleri için bir limbus takip ve video izleme göz hareket sistemi kullanılacaktır.

Varyasyonlar gibi zıt göz hareketlerini veya varyasyonların tandem versiyon hareketleriyle etkileşimini incelemek için görsel görüntüleme amacıyla tek bir bilgisayar kullanılabilir. Görsel görüntüleme için iki bilgisayar monitörlü bir haploskop gereklidir. Göz hareketleri tipik olarak rotasyon dereceleriyle belirtildiğinden, bir metrik setini diğerine dönüştürmek için öncelikle kalibrasyon yapılması gerekir.

Bilgisayar monitörleri piksel değerlerini kullanırken, görsel ekranları kalibre etmek için fiziksel hedeflerin nereye yerleştirileceğini hesaplamak amacıyla trigonometri kullanılabilir. Örneğin, bilgisayar ekranındaki stimulus iki derecelik fiziksel bir hedefle hizalanıyorsa, bu piksel değeri iki derecelik bir stimulusa karşılık gelir. Sistemi kalibre etmek için operatörün visualize dizini içindeki pixel to degree dot vei dosyasını açması gerekir.

Öncelikle, germe modu alanını kullanarak kalibre edilecek monitörü tanımlayın. Sol göz monitörü için bir, sağ göz monitörü için iki rakamını girin. Ardından programı çalıştırın ve yeşil çizgi uyaranı, yeşil çizgi fiziksel hedefin üzerine gelene kadar hareket ettirin.

Şimdi fiziksel hedefin bilinen konumunu derece cinsinden girin ve kaydet düğmesine basın. Ardından yeşil çizgiye tıklayın. Derece ve piksel değeri sol alt köşedeki ekranda görüntülenecektir; operatör en az üç kalibrasyon noktası toplamalıdır.

Tüm kalibrasyon noktaları kaydedildikten sonra, görselleştirilen dizindeki D two P Excel çıktı dosyasını açın. Kalibrasyon noktalarını elde etmek için kalibrasyon noktalarını grafikleyin ve doğrusal bir regresyon denklemi oluşturun.

Görsel uyaranın başlangıç ve bitiş konumlarını hesaplamak için denklemi kullanın. Operatör, piksel değerleri üzerinden programlama yapmak istemektedir. Burada, bakir bir uyaran için beş kalibrasyon noktası kullanılarak elde edilen sol göz ve sağ göz kalibrasyon eğrisine bir örnek gösterilmiştir.

Uyaran ek bir monitör gerektiriyorsa, önceki iki adımı diğer monitör için tekrarlayın. İlk olarak, operatörün deney öncesinde sol ve sağ göz uyaranının başlangıç ve bitiş konumlarını tanımlaması gerekir. Bunu yapmak için yeni bir metin dosyası açın ve ilk satıra başlangıç zamanı ve konum değerlerini tanımlayın.

Zaman, yatay konum, dikey konum ve rotasyon olmak üzere, her biri sekme ile ayrılmış dört parametrenin tanımlanması gerekir. Benzer şekilde, uyaranın final zamanı, yatay konumu, dikey konumu ve rotasyonunu içeren dört final parametresini tanımlayın. Uyaranı, görselleştirilen dizine stimulus_adı.vii dosyası olarak kaydedin ve bu adımı diğer tüm I uyaranları için tekrarlayın.

Ardından, uyaranın hareketi iki hareket türüne genelleyebilir. Ani bir basamak veya sürekli bir rampa. Basamak, uyaranın başlangıç konumundan bitiş konumuna aniden hareket etmesine veya sıçramasına olanak tanır.

Operatör, basamak uyaran için zaman değişiminin 0,001 saniye olması gerektiğini not etmelidir. Psikosomatik basamak, pürüzsüz takip rampası, bakire basamak ve bakire rampası örnekleri tablo birde gösterilmiştir. Uyaranlar için, basamak gibi tek bir uyaran veya çoklu basamaklar gibi bir dizi görsel görev kullanabilirsiniz.

Şimdi, her iki stimülüs dosyasını da stimülüs kütüphanesine kaydedin. Görselleştirilen dizin içerisinde birkaç varsayılan ayarın bulunduğuna dikkat edin. İlk satır, yatay yöndeki ekran yüzdesini ifade eder.

İkinci satır, dikey yöndeki ekran yüzdesini belirtir. Üçüncü satır arka plan görüntüsünü, dördüncü satır ise ön plan veya hedef görüntüyü temsil eder. Beşinci satır, bilgisayarın bağımsız modda çalışması gerektiğini gösterir.

Altıncı satır hangi monitörün kullanıldığını belirtir. Yedinci satır, monitörlerin en-boy oranıdır. Geri kalan satırlar ise operatörün bir deneysel oturum içerisinde kullanabileceği farklı uyaran türleridir.

Şimdi, görselleştirilmiş dizindeki sol göz stimülüs monitörünü ve sağ göz stimülüs monitörü dosyalarını açın. Bu iki dosya sırasıyla sol göz ve sağ göz için kütüphane stimülüslerini içerir.

Son satıra, tanımlanmış olan uyaranın dosya adını yazın. Profil numarası, uyaran dosya adına karşılık gelen satırı ifade eder. Örneğin, burada uyaranın profil numarası sekizdir.

Bir deney için gereken sayıdaki uyaranı oluşturmak amacıyla önceki adımlar tekrarlanabilir. Ardından, deneysel protokol için betik yazılabilir. Öncelikle, deneysel protokol komutlarını yazmak için bir metin dosyası açın ve bu dosyayı görselleştirilen dizine bir betik adı vs dosyası olarak kaydedin.

Bu, görselleştirme sisteminin komutları okuyacağı ve yürüteceği betik dosyası olacaktır. Görselleştirilen fonksiyonların giriş ve çıkış argümanları vardır. Bu tablo, temp dosyası .lwf tanımlanmadığında görselleştirilen yazılımda kullanılabilecek tüm fonksiyonları göstermektedir.

Bu fonksiyonun yürütülmesi sırasında yazılım, dijitalleştirme için gelen hiçbir veriyi kaydetmeyecektir. Günlük dosyası fonksiyonu, çıktı dizelerini veya EXP denemesinden tanımlanan giriş tamponunu görselleştirilmiş dizindeki dış metin dosyasına aktarır. Deney tamamlandığında, dış metin dosyasının adını başka bir isimle değiştirdiğinizden emin olun.

Aksi takdirde, veriler bir sonraki deney sırasında üzerine yazılarak silinecektir. Tetik ağırlık fonksiyonu, ekranda exp trial olarak belirtilen deneysel denemeyi başlatmak ve verileri dijitalize etmek için deneğin tetik düğmesine basmasını bekler. Bu, dijital veri toplama kartındaki 12. kanaldır ve sinyalin dijital yüksekten düşüğe geçmesini beklemektedir.

Son olarak, rastgele gecikme fonksiyonu bir sonraki uyaranın tahmin edilmesini veya önceden kestirilmesini önlemek için rastgele bir gecikme oluşturur ve dalga MSD fonksiyonu verilerin ortalamasını ve standart sapmasını hesaplar. Bir deneye başlamadan önce, denek kurum inceleme kurulu tarafından onaylanmış yazılı ve bilgilendirilmiş onam vermelidir. Bir deneğin katılımı kabul etmeden önce deney detaylı bir şekilde açıklanmalıdır.

Göz hareketlerini toplamak ve kaydetmek için kornea yansıması video görüntüleme sistemi, limbus takip sistemi veya sklera arama bobini gibi farklı göz hareket monitörleri kullanılabilir. Burada bir limbus takip sistemini göstereceğiz. Ardından, kullanılan göz hareket monitörüne bağlı olarak limbus veya pupil ve kornea yansıması gibi gözün anatomik özelliklerini yakalayacak şekilde göz hareket monitörünü ayarlayın.

Göz hareket monitörü denek üzerinde düzgün şekilde ayarlandıktan sonra, deneğe yanlara doğru veya içe ve dışa doğru (versiyon hareketleri) bakmasını söyleyerek monitörün göz hareketlerini yakaladığını doğrulayın. Sağ üst köşedeki görselleştirilmiş dizinde Read script dot vei programını açın ve daha önce oluşturulan deneysel protokol script dosyasının adını yazın. Ardından, sol üst köşedeki ok düğmesine basarak read script dot vei programını çalıştırın.

Ardından, deneğe tetikleyici düğmeyi verin ve düğmeye basıldığında veri toplamanın başlayacağını açıklayın. Ekranda, gelen verileri grafikleyen başka bir veri edinme VEI dosyası otomatik olarak belirecektir. Veriler 500 hertz hızında örneklenir.

Deney tamamlandığında, okuma betiği dot bei bu aşamada otomatik olarak duracaktır. Görselleştirilmiş dizine gidin ve out metin dosyasını bulun. Dosyanın adını değiştirin.

Aksi takdirde, operatör deneyi bir sonraki seferde çalıştırdığında veri dosyası üzerine yazılacaktır. Deney tamamlandığında, veriler MATLAB veya Excel gecikmesi dahil olmak üzere farklı yazılım paketleri kullanılarak analiz edilebilir. Çalışmaya bağlı olarak tepe hızı veya genlik ilgi çekici olabilir.

SEC kodlarını, bakire adımlarını (virgin steps) ve bakire rampalarını (virgin ramps) çizdirmek için bir MATLAB analiz kodu örneği visualized dizininde sunulmuştur. Burada, görselleştirilmiş sistem kullanılarak kaydedilebilen göz hareketleri topluluğuna dair örnekler görülmektedir. Bu grafiklerde, Proseccos olarak da adlandırılan tipik 10 derecelik psikotik hareketler görülmektedir.

Araştırmamızda rotasyon derecesi kullanılmaktadır. Göz hareketleri derece, metre açıları veya prizma diyoptri birimleri cinsinden kalibre edilebilir. Her iz, üstteki grafikte konumun zamana bağlı olarak derece cinsinden belirtildiği bireysel bir göz hareketini temsil eder.

Alttaki grafik, saniye başına derece cinsinden hızın zamana göre değişimini göstermektedir. Burada antis cos değerleri gösterilmiştir. Bunlar psikotik yanıtlardır.

Denekten görsel uyarana zıt yönde bir hareket yapması istendiğinde, virgin'in dört derecelik basamaklara verdiği yanıtlar burada görülebilir ve virgin'in saniyede beş derecelik rampa uyaranlarına verdiği yanıtlar burada gösterilmiştir. Bu prosedür uygulanırken, denek çalışmaya gelmeden önce sistemi kalibre etmeyi hatırlamak önemlidir.

Denekle uygun şekilde iletişim kurun ve göz hareket monitörünün denek için doğru şekilde ayarlandığından emin olun. Bu videoyu izledikten sonra, geniş bir yelpazedeki oküler motor deneyleri incelemek için kendi görsel uyaranlarınızı oluşturmak amacıyla görselleştirilmiş betik dilini kullanarak nasıl programlama yapacağınız konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız. Oküler motor araştırmaları, normal ve disfonksiyonel beyin hakkında içgörü sağlayabildiği için güçlü bir araştırma temelinden faydalanır.