시뮬레이션된 중심 시력 상실을 이용한 지각 학습 연구를 위한 시선 조건부 디스플레이 프레임워크

우리는 중심 시력 상실을 시뮬레이션하는 지각 및 안구 운동 연구를 위해 설계된 시선 조건부 디스플레이 프레임워크의 개발을 제시합니다. 이 프레임워크는 시뮬레이션 및 병리학적 중심 시력 상실을 모두 경험하는 개인의 보상 행동 및 안구 운동 전략을 연구하는 데 특히 적합합니다.

황반변성(MD)은 서구 세계에서 시력 장애의 주요 원인 중 하나입니다. 다발성경화증 환자는 시력 상실을 보상하기 위해 손상된 중심와를 대체하기 위해 더 자주 사용하는 여분의 말초 영역인 PRL(preferred retinal locus)을 채택하는 등 자발적인 안구 운동 전략을 개발하는 경향이 있습니다. 그러나 모든 환자가 PRL을 성공적으로 개발하는 것은 아니며 성공하더라도 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 현재 황금 표준 재활 치료법은 존재하지 않으며, MD 연구는 모집, 순응도 및 동반 질환 문제로 인해 더욱 방해를 받고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 점점 더 많은 연구에서 온전한 시력을 가진 개인의 시뮬레이션된 중심 시력 상실 패러다임에서 시선 추적 유도 시선 조건부 디스플레이를 사용하고 있습니다. 시뮬레이션된 시력 상실은 병리학적 중심 시력 상실과 질적으로 다르지만, 당사의 프레임워크는 보상적 안구 운동을 연구하고 저시력에서 가능한 재활 중재를 테스트할 수 있는 고도로 통제된 모델을 제공합니다. 고립되고 단절된 작업에 의존하는 대신 포괄적인 프레임워크를 개발함으로써 더 큰 규모의 가설을 테스트할 수 있는 응집력 있는 환경을 조성하여 작업 간의 상호 작용을 조사하고, 여러 측정에 걸쳐 교육 효과를 평가하고, 향후 연구를 위한 일관된 방법론을 수립할 수 있습니다. 또한, 시뮬레이션된 중심 시력 상실 연구 참가자들은 다발성 경화증 환자와 비교하여 안구 운동 보상 행동에서 유사성을 보였습니다. 여기에서는 시뮬레이션된 중심 시력 상실과 관련된 시선 기반 연구를 수행하기 위한 프레임워크를 제시합니다. 우리는 다양한 수준의 시각 처리를 포괄하는 광범위한 지각 작업에서 건강한 개인의 행동 및 시각 운동 능력을 테스트하기 위해 프레임워크의 활용을 강조합니다. 또한 이 프레임워크를 MD 환자 교육에 어떻게 적용할 수 있는지에 대해서도 논의합니다.

황반변성(MD)은 전 세계적으로 시력 손상의 주요 원인이며, 2040년까지 전 세계적으로 2억 4,800만 명에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다¹. 말기 다발성 경화증은 시야(fovea)의 중심에 있는 광수용체(photoreceptor)의 손상을 특징으로 합니다. 중심 시력의 상실^{은 내비게이션2, 읽기3, 얼굴 인식}4과 같이 중심 시력에 의존하는 일상 업무에 심각한 영향을 미친다. 다발성 경화증의 결과는^{이러한 개인의 삶의} 질에 큰 영향을 미치고5 부정적인 심리적 결과를 초래한다⁶. 중심 시력을 상실한 다발성경화증 환자는 중심와를 대체하기 위해 말초 망막 영역을 사용하는 것과 관련된 보상적 안구 운동 전략을 자발적으로 개발할 수 있습니다(그림 1). 선호되는 망막 위치(PRL)⁷라고 하는 이 영역은 고정, 읽기 및 얼굴 인식과 관련된 작업에서 환자가 자주 채택합니다. MD를 앓고 있는 환자에서 PRL이 중심와(fovea)의 안구 운동 참조 임무를 맡는다는 증거가 있습니다 ^8,9. 또한, 중심 시력 상실 환자에서 주의력과 인지 조절의 변화가 관찰되었는데, 이는 시력 상실과 인지 기능 사이의 관계를 시사한다¹⁰.

그림 1. 중심와(foveal scotoma)가 있는 건강한 시력 및 황반변성 환자를 가진 개인의 지각 경험에 대한 그림. 중심와(foveal scotoma)는 황반변성 환자에서 중심 시력 상실을 유발합니다. 일부 개인은 선호되는 망막 위치(PRL)로 정의된 주변 망막 위치를 사용하여 중심와에 대한 시각적 입력 손실을 부분적으로 보상할 수 있습니다. PRL이 발병한 환자의 경우, 이것은 종종 편심 고정 및 일상 작업 중에 사용됩니다. PRL의 망막 위치, 모양 및 크기는 사람마다 다를 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

시력 상실을 회복하거나 중심 시력 상실을 보상하기 위한 황금 표준 중재는 존재하지 않지만, 주변 시력을 통한 보상을 개선하기 위해 검안, 작업 치료 및 시력 과학의 실험적 접근 방식이 테스트되고 있습니다^11,12. 안구 운동 접근법은 환자에게 보다 적절한 PRL 11,12,13,14,15을 사용하도록 가르치는 것을 포함하여 안구 운동 제어 및 협응력을 개선하도록 가르치는 데 중점을 두는 반면, 지각 중재는 PRL 내에서 일반적인 주변 시각 능력 또는 시력을 개선하는 데 중점을 두고 주변 시력의 한계를 부분적으로 극복합니다 16,17,18,^19,20. 최근 연구에서는 중심 시력 상실의 안구 운동 연구의 패러다임으로 시선 추적 기반 시선 분할 디스플레이를 사용했습니다 21,22,23,24,25,26,27,28,29. 건강한 개인에서 시뮬레이션된 스코토마(즉, 시야의 중앙 영역을 가리는 폐색체)를 활용하는 이 접근법(그림 1)은 모집 및 순응도 문제를 완화하는 동시에 스코토마의 크기 및 모양과 같은 여러 매개변수를 높게 제어하여 MD 환자의 직접적인 개입에 대한 유망한 대안을 제공합니다. 중심 시력 상실과 시뮬레이션된 스코토마^30,31 사이에는 몇 가지 차이점이 있지만, PRL의 발달과 같이 전자에서 관찰된 일부 안구 운동 행동은 후자에서 볼 수 있습니다 27,30,32, 이는 보상 안구 운동 전략의 일부 측면이 이러한 시선 조건 패러다임에 의해 유도될 수 있음을 시사합니다. 중요한 것은 시뮬레이션된 중심 시력 상실이 건강한 시각 시스템과 중앙 시력 상실 이후의 가소성을 연구하기 위한 광범위한 틀을 제공한다는 것입니다.

여기에서는 건강한 개인과 MD 환자의 지각, 시각 운동 및 주의력 수행을 테스트하는 데 사용할 수 있는 시선 조건부 프레임워크의 설계, 개발 및 사용을 제시합니다(그림 2). 우리는 또한 시선에 의존하는 말초적 훈련에 수반되는 기술적, 정신적 고려사항에 대해 자세히 설명합니다. 주요 기술적 과제는 스코토마³³의 부드럽고 짧은 대기 시간 이동에 대한 인식을 만드는 것입니다. 이 짧은 잠복기는 적절한 디스플레이 장치, 시선 추적기 및 운영 체제⁽34,35,36)를 선택함으로써 얻어진다. 이전 연구에서는 각 하드웨어가 어떻게 지연 시간을 추가하는지³⁷ 및 전체 지연 시간을 줄이고, 눈 깜박임을 수용하고, 느린 안구 움직임을 수용하는 전략³³을 문서화했습니다. 우리 패러다임의 새로운 측면은 건강한 인구와 환자 집단 모두에 대한 지각 연구를 위해 단일 프레임워크 내에서 다양한 교육 및 평가 작업을 수행하는 것입니다. 이 프레임워크는 중심 시력 상실의 영향을 받는 여러 수준의 시각 처리, 특히 낮은 수준의 시력, 높은 수준의 시력, 주의력, 안구 운동 제어 및 인지 제어를 특성화합니다. 이 접근법의 수정된 버전을 사용하여 수행된 예비 검사에서는 건강한 대조군과 환자 집단 모두에서 시력이 개선되었다는 증거가 나타났다³².

그림 2. 시각 시스템의 가소성 연구에 대한 다차원적 접근 방식과 황반 변성의 시력 재활. 시각적 인식, 안구 운동 및 인지 제어와 같은 상호 연결된 차원의 그림은 시각적 처리에 기여하고 중심 시력 상실의 영향을 받습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

모든 참가자는 시력이 20/40 이상이고 알려진 시력 문제가 없는 건강한 개인이었습니다. 대표 참가자는 모두 여성이며 연령은 27세와 24세입니다. 모든 참가자는 정보에 입각한 동의를 제공했으며, 연구는 버밍엄에 있는 앨라배마 대학교의 기관 검토 위원회(IRB)의 승인을 받았습니다.

1. 시뮬레이션된 중심 시력 상실 연구를 위한 이상적인 시스템 식별

1. 아이트래커의 정보를 연속 루프에서 자극 생성 소프트웨어로 효율적으로 전송하는 시스템을 식별합니다. ³⁷ 에 설명된 방법을 사용하여 다양한 시스템 조합의 대기 시간을 측정하여 대기 시간이 가장 낮은 시스템을 식별합니다.
   참고: 그림 3은 두 개의 아이트래커(EyeLink 1000 Plus 타워 마운트 및 TRACKPixx3), 두 개의 디스플레이 장치(CRT 모니터(재생률 = 100Hz) 및 Display++(재생률 = 120Hz))로 구성된 4가지 시스템 조합의 총 지연 시간을 비교한 것입니다. 각 조합은 20회 측정되었습니다. 그 결과, Vpixx TrackPixx3 아이트래커를 Windows 10 운영 체제와 함께 사용할 때 시스템 지연 시간이 가장 낮은 것으로 나타났습니다.

그림 3: 모니터, 시선 추적 장치 및 운영 체제의 다양한 조합 간의 지연 시간 비교. 막대는 조합당 20회 반복에서 ± 1 표준 편차를 나타냅니다. 슬로우 모션 모드에서 Mac 운영 체제 전화기로 조치를 취하여 240Hz의 재생 빈도에 도달했습니다. TP/CRS/Win은 E1000/CRT/Mac(t(38)=9.53, p<0.001), E1000/CRS/Mac(t(38)=16.24, p<0.001) 및 E1000/CRS/Win(t(38)=3.94, p<0.001)과 통계적으로 다릅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 응시자 기반 디스플레이를 통해 시뮬레이션된 중심 시력 상실에 대한 참가자의 친숙도

참고: 중심 시력 상실을 시뮬레이션하는 기본 구성 요소는 참가자가 시선 조정 디스플레이에 익숙해지도록 하는 것입니다. 적절한 친숙화가 이루어지지 않으면, 능력의 척도는 응시에 의존하는 디스플레이를 탐색하려는 참가자의 노력에 의해 혼동될 수 있다. 프로토콜의 몇 가지 주요 단계는 시각적 성능을 안정적으로 측정할 수 있도록 시선 조정 디스플레이에 충분히 익숙해지도록 합니다.

1. 참가자에게 특정 세션 동안 수행할 작업에 대한 시청각 지침을 제공합니다. 각 작업에 대해 실제 작업의 화면 캡처가 포함된 전용 비디오 지침이 있어야 합니다. 그런 다음 참가자가 주어진 작업에서 무엇을 기대해야 하는지 잘 이해할 수 있도록 지침을 구두로 설명합니다.
2. 참가자들에게 각 주요 과제를 시작하기 전에 연습 시험을 제공합니다. 이렇게 하면 작업과 관련된 모든 질문을 명확히 할 수 있습니다.
3. 초기 방문 동안, 시선 조건부 작업을 수행하기 전에 참가자에 대한 고정 훈련을 수행하여, 참가자는 화면에 나타날 수 있는 산만함을 무시하면서 실험 전반에 걸쳐 공간 허용 오차가 증가하는 다양한 기간 동안 시뮬레이션된 스코토마를 화면의 흰색 중앙 상자 안에 배치하는 방법을 배웁니다.
4. 또한 PRL과 유사한 행동의 발달을 촉진하도록 설계된 참가자에 대한 PRL 유도 작업을 수행합니다. 이 작업에서는 참가자가 대상을 덮고 있는 화면에 무작위로 배치된 불투명 디스크(예: Landolt C)를 보고 스코토마를 불투명 디스크 가까이로 이동하여 대상을 표시하도록 합니다.
   참고: 이 작업의 안구 운동 분석은 나중에 훈련 자리로 사용할 수 있는 초기 PRL과 같은 위치를 나타낼 수 있습니다. 이 실험적 패러다임에서 원형 중앙 스코토마는 시야각을 10° 축소했습니다. 이러한 단계를 통해 참가자는 시선 제어 디스플레이에 익숙해지고 주변 시력을 사용하여 광범위한 지각 평가 및 교육 작업을 수행할 수 있도록 준비할 수 있습니다.

3. 효과적인 지침의 개발

참고: 지침은 참가자에게 자극에 반응하고 다양한 작업 중에 시뮬레이션된 스코토마를 관리하는 방법을 안내하는 데 중요한 역할을 합니다. 적절한 지침은 혼동을 피하기 위해 철저하고 명확해야 합니다. 이해를 돕기 위해 필요에 따라 지침을 반복해야 합니다.

1. 교육용 비디오
   1. 시각적 시연: 작업의 각 단계를 시각적으로 보여주는 비디오를 제공합니다. 비디오는 작업 중에 시뮬레이션된 스코토마를 적절하게 관리하는 방법과 자극에 반응하는 방법을 명확하게 설명해야 합니다.
   2. 나레이션: 프로세스를 간단한 용어로 설명하는 시각적 데모와 함께 개발된 간결한 스크립트를 제공합니다. 언어는 이해하기 쉽고 기술 용어는 피해야 합니다.
2. 스크립트로 작성된 구두 지시 사항
   1. 일관성: 다양한 세션과 참가자 간에 일관성을 보장하기 위해 구두 지침에 표준화된 스크립트를 사용합니다. 예: 작업을 수행하는 동안 눈을 쉴 수 있는 여러 번의 휴식이 있습니다. 이 휴식 시간에는 머리를 턱 받침대에 대고 있어야 합니다. 작업을 계속할 준비가 되면 스페이스바를 누르면 작업이 다시 시작됩니다.
   2. 명확성: 천천히 명확하게 말하십시오 - 작업의 모든 중요한 측면을 강조해야 합니다.
3. 시각적 지침
   1. 화면 지침: 참가자가 작업 완료 전과 완료 중에 읽을 수 있는 서면 지침을 화면에 제공합니다. 참가자가 각 작업 중에 직면할 수 있는 자극을 보여주기 위해 시각 자료와 함께 명확성을 위해 짧은 문장을 사용합니다.

4. 평가 과제의 설계 및 실행

참고: 이 프레임워크 내에서 설계된 작업은 크게 두 가지 주요 범주로 나뉩니다: (1) 자유로운 안구 운동 작업과 (2) 고정 제한 작업. 자유 안구 운동 작업에서는 참가자가 화면의 임의의 위치에 나타나는 대상을 식별하기 위해(또는 텍스트를 읽기 위해) 화면을 가로질러 눈을 움직이게 하는 반면, 고정 제한 작업에서는 참가자에게 작업 내내 중앙 흰색 상자 내에서 고정을 유지하고 주변 시야를 사용하여 판단하도록 요청합니다. 그림 4 에는 각 범주에 대한 작업 및 설명의 예가 나와 있습니다. 작업에 대한 자세한 내용은³⁸에서 확인할 수 있습니다.

그림 4: 프레임워크를 사용하여 설계된 다양한 평가 작업의 시각적 표현. 작업은 크게 자유 안구 운동 작업으로 분류되며, 스코토마가 참가자의 안구 움직임을 따라 대상을 자유롭게 볼 수 있도록 하는 작업(상단 패널)과 스코토마를 작업 전체의 중앙 흰색 상자 내에 배치해야 하는 고정 제한 작업(하단 패널)으로 분류됩니다. 이 수치는³⁸에서 수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

1. 자유로운 안구 운동 과제
   참고: 무료 안구 운동 과제는 참가자가 과제를 수행하는 동안 안구 운동 행동을 측정합니다. 이는 읽기 및 시각적 검색과 같은 자연주의적 작업의 맥락에서 눈의 움직임을 이해하는 데 도움이 됩니다.
   1. 교육용 비디오/구두 지침
      1. 보정 전에 참가자에게 교육용 비디오와 대본이 있는 구두 지침을 제시합니다.
   2. 교정
      1. 작업 및 추가 보정 간에 이전 보정의 유효성 검사를 실행하며, 유효성 검사가 제대로 이루어지지 않거나 참가자가 작업 사이에 휴식을 취할 때 수행합니다.
   3. 무료 보기 작업별 방법
      1. 참가자가 한 영역에 고정하지 않고 시선을 사용하여 다양한 동작을 수행하도록 지시하는 무료 보기 작업을 수행합니다. 다음 변형 중 하나를 사용하여 작업을 수행하도록 선택합니다.
      2. 스코토마를 신호 근처로 가져와 자극이 나타나게 합니다. 일정 기간 동안 특정 화면 위치에 대한 고정을 유지합니다. 읽기 또는 시각적 검색과 같은 표준 작업을 스코토마(scotoma)에 의해 가려진 중심 시력으로 수행합니다.
      3. 작업을 시작할 때 참가자에게 화면상의 지침을 제공하고 일련의 연습 시험을 제공합니다. 연습 시험을 완료한 후 작업으로 이동하기 전에 미리 알림을 제공합니다. 참가자가 성능을 측정하기 전에 시각적 레이아웃, 필요한 안구 운동 동작 및 각 작업의 응답 특성을 사용하여 이해하고 숙련도를 보였는지 확인합니다.
      4. 스코토마(scotoma)를 사용하면 시각적 피드백을 놓칠 수 있으므로 참가자들이 각 작업을 완료할 때 응답의 정확성을 나타내는 청각적 피드백을 제공합니다.
      5. 각 작업에 최대 1분의 휴식을 통합하여 테스트 피로 가능성을 줄입니다. 테스트 피로의 가능성을 줄이기 위해 더 긴 평가 세션을 포함하는 며칠 동안 3분 이상의 휴식을 취하십시오.
2. 고정 제한 작업
   참고: 고정 제한 작업은 특정 시야 위치에서 주변 시력을 테스트하거나 훈련하는 데 유용합니다. 이러한 작업은 시력, 대비 감도, 밀집 등을 포함한 초기 및 중간 수준의 시각 처리뿐만 아니라 외인성 및 내인성 주의력을 포함한 높은 수준의 시각 처리를 테스트하는 데 적합합니다. 이러한 과제의 경우, 참가자들이 꾸준한 고정에 전념하는 주의 자원에 의해 과제 수행이 혼란스러워지지 않도록 꾸준한 고정을 유지하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. 이러한 작업을 수행하는 동안 참가자는 고정 보조 장치(그림 5B)의 도움으로 중심 시력을 화면 중앙에 집중하는 동시에 주변 시야에 나타나는 자극에 반응해야 합니다.
   1. 교육용 비디오/구두 지침
      1. 보정 전에 참가자에게 교육용 비디오와 대본이 있는 구두 지침을 제시합니다.
   2. 교정
      1. 작업 및 추가 보정 간에 이전 보정의 유효성 검사를 실행하며, 유효성 검사가 제대로 이루어지지 않거나 참가자가 작업 사이에 휴식을 취할 때 수행합니다.
   3. 고정 제한 작업별 방법
      1. 고정이 제한된 작업 중에는 참가자에게 작업 기간 동안 턱받이에서 머리 위치를 유지하도록 요청하여 프로세스 전반에 걸쳐 보정이 원래 위치로 가능한 한 정확하게 유지되도록 합니다.
      2. 참가자에게 화면 상의 지침과 일련의 연습 시험을 제공합니다. 연습 시험을 완료한 후 작업으로 이동하기 전에 화면에 표시되는 지침 세트를 미리 알림합니다.
      3. 이러한 작업을 수행하는 동안 참가자들에게 고정 보조 장치(흰색 직사각형 고정 상자)의 도움으로 중심 시력을 화면 중앙에 집중하는 동시에 고정 상자 양쪽의 주변 시야에 나타나는 자극에 반응하도록 요청합니다.
      4. 참가자들에게 평가하는 동안 오른쪽에 있는 5개의 버튼 응답 상자에서 오른쪽 검지 손가락을 사용하여 응답하도록 요청합니다. 고정이 유지되지 않으면 자극이 나타나지 않고 고정이 재개되지 않는 한 시간이 초과됩니다.
      5. 참가자들에게 각 작업을 완료할 때 응답의 정확성을 나타내는 청각적 피드백을 제공하는데, 다시 말하지만, 스코토마를 사용하면 시각적 피드백을 놓칠 수 있습니다.
      6. 각 작업에 최대 1분의 휴식을 통합하여 테스트 피로 가능성을 줄입니다. 테스트 피로의 가능성을 줄이기 위해 더 긴 평가 세션을 포함하는 며칠 동안 3분 이상의 휴식을 취하십시오.
3. 적절한 고정 디스플레이 개발
   참고: 주변부로 제시된 표적 및 중심 시야를 방해하는 시뮬레이션된 스코토마와 관련된 작업은 망막으로 정의된 위치에서 성능을 추정하려고 할 때 어려움을 나타냅니다. 실제로, foveal 작업에서도 눈은 드리프트 및 마이크로 사케이드의 형태로 작고 비자발적 인 움직임을 만듭니다. 따라서 고정 안정성을 최적화하기 위해서는 고정 보조 장치를 설계할 때 신중한 생각이 들어야 합니다.
   1. 대형 고정 십자가와 고정 상자를 모두 통합하는 고정 보조 설계를 개발합니다(그림 5). 참가자들에게 고정 상자 내에서 불투명한 가림막을 유지하고 고정 십자가의 긴 팔을 화면 중앙에 대한 참조로 사용하도록 지시합니다.
      참고: 이 디자인은 과녁 모양과 십자형 시각 보조 도구를 모두 결합한 것으로, 이는 최고의 고정 안정성³⁹로 이어지는 것으로 나타났습니다. 또한 고정 상자와 고정 십자가가 모두 있기 때문에 이 디자인은 다발성 경화증 환자의 경우와 같이 중심 시력 상실 환자를 테스트하기 위해 번역 맥락에서 쉽게 사용할 수 있습니다.
4. 성과를 정확하게 측정하기 위한 적응형 절차 최적화
   참고: 다양한 평가를 구현하는 데 있어 중요한 측면은 이러한 작업의 하위 집합(특히 시력, 대비 감도, 밀집 및 윤곽 통합)에서 성능 임계값을 빠르고 성공적으로 추정할 수 있는 기능입니다. 문제는 기존 계단이 수렴 속도가 느리고 임계값에 가까운 성능을 목표로 하여 좌절과 피로를 유발할 수 있다는 것입니다. 이를 피하기 위해 우리는 이러한 과제에서 참가자의 성과를 추정하기 위해 3단계 절차를 구현했습니다.
   1. 첫 번째 단계에서는 참가자들에게 실제 실험 전에 12번의 연습 시도를 수행하도록 요청합니다. 두 번째 단계에서는 3번의 하향 반전 후에 끝나는 2-down 1-up 계단(즉, 아래(하드)에서 위(쉬움)로의 자극 변화 방향, 대표 결과 섹션 참조)을 활용하고, 그 다음 60번의 시도 후에 끝나는 기존의 3-down 1-up 계단으로 구성된 세 번째 단계를 활용합니다.
      참고: 파일럿 연구에 따르면 이 절차는 대부분의 작업(시력, 밀집 및 대비 감도 작업)에 대해 신뢰할 수 있는 임계값을 달성합니다. 그러나 일부 작업에는 특히 참가자 간에 성능이 크게 다를 수 있는 경우 다른 방법이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 윤곽 통합 작업에서 절차의 첫 번째 단계(실습) 후에 추가 절차가 구현되었습니다. 작업의 난이도는 총 24번의 시도에 대해 3번의 시도마다 방향 지터(0°, 1°, 2°, 4°, 6°, 8°, 10°, 12°)가 증가하는 점진적 계단 방법을 사용하여 조작되었습니다. 그런 다음 절차의 두 번째 및 세 번째 단계(적응형 계단)가 정상적으로 계속되었습니다. 일반적으로 작업마다 약간 다른 적응 절차가 필요할 수 있습니다. 그러나 3단계 접근 방식을 사용하면 참가자가 연습하고 빠르게 임계값 범위 내에 들어갈 수 있으며 해당 범위 내에서 자세한 측정을 제공할 수 있습니다.

그림 5: 참가자의 고정 안정성을 촉진하기 위해 사용된 고정 보조제. (A) 고정 십자가 및 고정 상자는 고정 안정성 작업에 사용되었습니다. (B) 중앙의 고정 십자가, 고정 상자 및 검은 십자가는 낮은 수준의 시력 작업에 사용되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

이 섹션에서는 자유로운 안구 운동과 고정 제한 작업 모두에서 얻은 예시 데이터를 제공합니다. 이 섹션의 목표는 프레임워크를 사용하여 얻은 데이터와 주변 시각 기능을 측정하는 기능을 설명하는 것입니다. 이 섹션은 4개의 고유한 범주로 구성되어 있으며, 각 범주는 시뮬레이션된 중심 시력 손실에서 정확한 시력 성능 추정에 필요한 중요한 요소를 강조합니다. 이러한 범주에는 (1) 낮은 수준의 및 중간 수준의 시력 작업, (2) 높은 수준의 시력 작업에서의 주의 측정, (3) 생태학적으로 유효한 작업, (4) 중앙 시력 고정이 방해를 받았을 때 적응형 안구 운동 전략을 포착하는 안구 운동 메트릭에 대한 수행이 포함됩니다. 모든 참가자는 시력이 20/40 이상이고 알려진 시력 문제가 없는 건강한 개인이었습니다. 대표 참가자 두 명 모두 여성이었고 나이는 27세와 24세였습니다. 모든 참가자는 정보에 입각한 동의를 제공했으며, 연구는 버밍엄에 있는 앨라배마 대학교의 기관 검토 위원회(IRB)의 승인을 받았습니다.

적응형 계단을 통한 낮은 및 중간 수준의 시력 작업에 대한 성능

그림 6 과 7 은 시력(패널 A), 대비 민감도(패널 B), 윤곽 통합(패널 C) 및 크라운딩(패널 D)의 네 가지 특정 시력 작업에 대한 두 참가자의 수행 진행 상황을 보여줍니다. 성능 궤적은 색상으로 구분된 계단을 사용하여 표시되며, 녹색은 대상의 왼쪽 위치를 나타내고 자주색은 올바른 위치를 나타냅니다. 각 작업에 대해 임계값은 각 위치(그리고 각각 윤곽 통합 및 크라우딩 작업의 각 모양 또는 방향에 대해)에 대한 마지막 6개의 취소를 평균화하여 계산되었습니다. 이러한 임계값은 y축에 수직인 점선으로 표시됩니다. 시력, 대비 민감도 및 밀집 작업의 경우 y축의 값이 낮을수록 성능이 향상되는 반면, 윤곽 통합 작업의 경우 값이 높을수록 성능이 우수함을 나타냅니다.

그림 6. 적응형 계단을 활용한 과제에 대한 참가자 1의 성과: 패널 A, B, C, D는 각각 시력, 대비 민감도, 윤곽 통합 및 밀집 작업에 대한 참가자의 성과에 해당합니다. 왼쪽 위치의 성능은 빨간색 점으로 표시되고 오른쪽 위치의 성능은 검은색 점으로 표시됩니다. 각 작업에 대한 임계값은 y축에 수직인 파선으로 표시됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7. 적응형 계단을 활용한 과제에 대한 참가자 2의 성과: 패널 A, B, C, D는 각각 시력, 대비 민감도, 윤곽 통합 및 밀집 작업에 대한 참가자의 성과에 해당합니다. 왼쪽 위치의 성능은 빨간색 점으로 표시되고 오른쪽 위치의 성능은 검은색 점으로 표시됩니다. 각 작업에 대한 임계값은 y축에 수직인 파선으로 표시됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

참가자들은 실험 기간 동안 시력, 대비 민감도, 윤곽 통합 및 밀집 작업에서 신뢰할 수 있는 성능을 보였습니다(그림 6 및 7).

주의의 척도

그림 8 은 외인성 주의 과제에 대한 참가자의 성과를 보여주며, 여기서 합동(유효한 신호) 및 부적합(유효하지 않은 신호) 시행에 대한 반응 시간을 측정하고 위치(왼쪽/오른쪽)로 분류합니다. 참가자 1의 경우 왼쪽 위치에서 큐 유형의 유의미한 효과가 관찰되었으며(Welch의 t-검정: t(111.5) = -2.6, p < 0.05), 큐 일치성에 따른 반응 시간에 현저한 차이가 있음을 나타냅니다(그림 8). 그러나 올바른 위치에서 유의미한 효과는 발견되지 않았습니다. 참가자 2의 경우, 어느 위치에서도 관찰된 신호의 유의미한 효과는 없었습니다. 그림 8 은 외인성 주의 과제에서 예상되는 일관된 신호 효과를 보여줍니다.

그림 8. 외인성 주의 과제 분석: 이 그림은 두 참가자의 반응 시간(초 단위로 측정)을 나타내며, 표적 제시 위치에 따라 그룹화된 데이터를 제공합니다. 이 시각화에서 파란색 막대는 합동 및 부적합 시행에 대한 반응 시간과 정확도 백분율을 나타냅니다. 각 조건에 대한 표준 편차를 나타내기 위해 오차 막대가 포함됩니다. 위쪽 그래프는 왼쪽의 반응 시간과 정확도를, 아래쪽 그래프의 왼쪽은 반응 시간과 정확도의 정확도를 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

자유로운 안구 운동 작업에 대한 성능

MNRead 작업의 성과는 각 문장을 읽는 데 걸린 시간으로 측정되며, 참가자가 더 이상 문장을 읽을 수 없을 때 작업이 종료됩니다. 그림 9A 및 B는 두 참가자 모두의 MNRead 작업 수행을 표시합니다. 예상대로 글꼴 크기가 줄어들면 각 문장을 읽는 데 필요한 시간이 늘어납니다. 이러한 결과에서 읽기 정확도(가장 작은 글꼴 크기가 올바르게 읽음), 최대 읽기 속도 및 임계 인쇄 크기(참가자가 최대 속도로 읽을 수 있는 가장 작은 인쇄 크기)와 같은 주요 지표를 추정할 수 있습니다. 이러한 지표는 참가자 내부와 참가자 간에 비교할 수 있습니다. 그림 9C 는 Part A(오름차순으로 숫자 연결)와 Part B(번갈아 가며 숫자와 문자를 순차적으로 연결)에 대해 총 완료 시간이 기록된 Trail Making Task의 성능을 보여줍니다. 원소 수는 동일함에도 불구하고 참가자들은 일반적으로 Part B를 완료하는 데 더 오랜 시간이 걸리며, 이는 이전 연구⁴³과 일치하는 결과이다.

그림 9. 생태학적으로 유효한 평가 과제 분석: 문장 글꼴 크기의 함수로 측정된 응답 시간(초 단위로 측정)은 패널 A의 참가자 1과 패널 B의 참가자 2에 대해 표시됩니다. 패널 C는 트레일 만들기 작업의 파트 A와 파트 B 모두에 대한 완료 시간(초)을 보여줍니다. 이 그림에서 파란색 막대는 참가자 1의 성과를 나타내고 빨간색 막대는 참가자 2의 성과를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

안구 운동 분석

시각 훈련 후 주변 관찰 전략을 이해하기 위해 고정 분포를 분석하여 고정 안정성과 PRL^44,45의 위치를 추정합니다. 임상시험 내 눈 위치의 분산은 서로 다른 임상시험에 걸쳐 다양한 고정 위치를 통제하여 분석됩니다. 이 방법을 사용하면 각 시행 내에서 눈 위치의 평균 분산을 계산할 수 있습니다. 이 측정법은 임상시험의 첫 번째 고정 후 눈 위치의 분산에 대한 임상시험 내 측정으로, 이전 연구와 일치합니다^27,28. 더욱이, 시선에 의한 시각 장애를 이용한 건강한 시력 개인의 지각 훈련은 단속 잠복기를 단축시킨다⁴⁶. 우리는 특정 기간(예: 15-30초) 동안 지정된 비율(일반적으로 68%)의 고정을 포함하는 BCEA(Bivariate Contour Ellipse Area)를 결정하여 분산을 계산하여 주변 고정 거동을 분석합니다. 이전 연구들과는 달리, 각 임상시험별 기간에 대한 고정의 분산을 정규화한 다음 모든 임상시험에서 이를 평균화했다(그림 10, 2열 참조). 이 정규화를 통해 고정이 시행 전반에 걸쳐 서로 다른 위치에 중심화되어 있더라도 이 방법은 공통 기준점에서 모든 분포를 플로팅합니다. 또한 KDE(Kernel Density Estimation)를 사용하여 고정 밀도가 높은 영역을 시각적으로 나타내기 위해 확률 밀도 분석을 사용했습니다(그림 10, 3열). 이 기술을 사용하면 PRL을 KDE 함수의 피크에 해당하는 영역으로 정의할 수 있습니다. 이러한 분석은 시간 경과에 따른 참가자의 시선 패턴에 대한 일반적인 개요를 제공하지만, 시선 패턴이 임상시험마다 어떻게 다른지 구분하지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

그림 10. 정착 안정성 해석: 이 그림은 두 참가자에 대한 고정 분포의 BCEA 및 KDE 플롯을 보여줍니다. BCEA 플롯에서 파란색 타원은 전체 고정의 68%를 둘러쌉니다. KDE 플롯에서 밝은 노란색 영역은 고정 밀도가 가장 높은 영역을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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이 방법론적 논문에서는 시뮬레이션된 중심 시력 상실에서 지각 연구를 수행하기 위한 시선 조건적 프레임워크를 제시하며, (1) 시선 기반 디스플레이를 위한 가장 짧은 시스템 지연 시간을 선택하고, (2) 광범위한 시지 인식 작업을 관리하고, (3) 이 패러다임 내에서 참가자의 시각 운동 및 지각 성능을 측정하는 데 필요한 하드웨어, 설계 및 방법론적 고려 사항을 강조합니다. (1)과 관련하여, 우리는 시선 우발성에 대한 인식을 유지하기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 신뢰성을 테스트해야 할 필요성을 강조합니다. 시선추적기 장비와 컴퓨터 소프트웨어 및 하드웨어의 특정 조합(이상적으로는 하나 이상)을 테스트하여 지연 시간이 비상 사태에 대한 인식을 방해하지 않을 만큼 충분히 낮은지 확인해야 하며, 중요하게는 참가자가 중심와로 작업을 수행하기 위해 시스템 지연을 악용하지 않도록 해야 합니다. (2)와 관련하여, 우리는 시선 기반 디스플레이를 사용하여 작업을 설계할 때(그리고 이후에 데이터를 수집할 때) 몇 가지 검사를 구현했습니다. 중요한 측면은 참가자들이 스코토마에 의해 도입된 수정된 시청 조건에 익숙해지도록 하는 것입니다. 여기에는 고정 의존 작업에 필수적인 안정적인 고정 상태를 유지하도록 훈련하고 적절한 안구 운동 행동을 시작하는 것이 포함되며, 이 두 가지 모두 지각 작업을 성공적으로 완료하는 데 중요합니다. 우리는 참가자들이 스코토마에 고정하도록 훈련하고 지각 작업을 사용하기 전에 PRL 유도 작업을 사용함으로써 이를 달성합니다. (3)과 관련하여, 우리는 설정, 지침, 연습 및 자유 시청 및 고정 제어 작업을 모두 다루는 적응 방법을 포함하여 각 작업에 대한 자세한 프레임워크를 가지고 있습니다. 우리 프레임워크의 두드러진 특징은 광범위한 지각 작업을 수용할 수 있는 능력이며, 낮은 수준, 중간 수준 및 높은 수준의 작업을 포함하여 다양한 수준의 시각적 처리에서 성능을 평가하도록 설계되었습니다. 성과를 정확하게 측정하기 위해서는 작업 내에서나 작업 사이에 적절한 휴식을 취하고, 성과를 효율적이고 신뢰할 수 있게 평가할 수 있도록 정신 물리학적 요구를 구조화하는 것이 중요합니다. 이 접근법은 특히 중심 시력이 손상되지 않은 참가자의 피로를 최소화하며, 그렇지 않으면 시각 주변부의 장시간 사용으로 인해 부담을 경험할 수 있습니다. 마지막으로, 참가자의 다양한 말초적 전략을 대표하는 안구 운동 행동을 정량화하기 위해 특정 기간 동안 주어진 고정 비율을 포함하는 BCEA를 계산하여 임상시험 내 안구 움직임을 분석하는 방법을 소개합니다.

시뮬레이션된 중심 시력 상실을 모델로 사용하여 지각 학습의 특이성과 일반화를 테스트합니다.

시뮬레이션된 중심 시력 상실을 사용하는 이유는 두 가지입니다: (1) 훈련 전략을 테스트하고 학습이 훈련되지 않은 다른 작업 및 위치로 어떻게 전달되는지 평가할 수 있는 통제된 환경을 제공하고, (2) 주변 시야를 효과적으로 사용하려면 저심, 중심 및 고수준 시력을 포함한 여러 수준의 시각 처리에 걸쳐 향상이 필요합니다. 우리의 목표는 중심 시력 상실 후 지각 학습을 통해 이러한 다양한 시각 영역이 어떻게 함께 진화하는지 조사하는 것입니다. 다양한 학습 결과를 측정함으로써 다양한 결과 측정에 걸쳐 뚜렷한 학습 프로필과 일반화 패턴을 특성화하는 것을 목표로 합니다.

완전하지는 않지만, 제안된 훈련 전략은 시각 처리의 세 가지 영역을 모두 포괄하며, 시각 수행과 신경 과학적 관점 모두에서 적어도 부분적으로나마 분리될 수 있는 것으로 알려진 시력의 근본적인 측면을 다룹니다. 이 연구에서 참가자들은 무작위로 할당된 4개의 훈련 과제 중 하나에 대해 각각 약 45분 동안 지속되는 20개의 훈련 세션을 받습니다. 훈련이 시작되기 전에 PRL 유도 과제를 통해 각 참가자가 선호하는 특정 망막 자리(PRL)를 식별한 다음 이 자리를 훈련 중에 훈련된 망막 자리(TRL)로 사용합니다. 다양한 평가 과제에 대한 기준선 및 훈련 후 성과를 측정하여 학습이 다른 과제 및 훈련되지 않은 위치(즉, TRL 이외의 위치)로 이전되는지 여부를 관찰합니다. 또한 이러한 작업에 걸쳐 안구 운동 지표의 훈련 전후 변화를 조사합니다.

제한

이 프레임워크는 현재 건강한 시력을 가진 개인(모의 스코토마 사용)과 황반변성(MD) 환자 모두의 성과를 교육하고 평가하는 데 활용되고 있지만, 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 우리 연구에서는 눈에 보이는 스코토마를 사용하는데, 이는 실제의 보이지 않는 스코토마에서는 발생하지 않을 수 있는 보상적인 안구 운동 또는 기타 전략으로 이어질 수 있습니다. 또한, (환자에서 볼 수 있듯이) 모양과 크기가 변하고 성장할 수 있는 동적 스코토마와 대조적으로 정적 스코토마를 사용하면 중심 시력 상실의 종적 영향을 연구할 수 있는 능력이 제한됩니다. 그러나 미세 측정을 사용하여 환자의 크기 및 모양과 같은 스코토마의 물리적 특성을 모니터링하는 것이 가능합니다. 또한, 스코토마의 균일한 배경이 적응 효과로 이어질 가능성이 있으며, 향후 연구에서는 불균일한 배경의 사용을 검토해야 합니다. 또한 컴퓨터 디스플레이를 사용하여 중심 시력 상실을 시뮬레이션하는 동안 보다 자연스러운 환경에서 그 영향을 조사하는 것도 중요합니다. 확장 현실(XR) 시스템은 건강한 시력을 가진 개인에게 시뮬레이션된 중심 시력 상실에 대한 보다 몰입감 있고 주관적인 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 제공하지만, 스코토마에 대한 부드럽고 사실적인 인식을 보장하기 위해 이러한 시스템의 대기 시간을 신중하게 고려하는 것이 중요합니다. 중요한 것은 XR을 사용하면 중심 시력 상실이 있는 사람들이 탐색해야 하는 실제 작업을 더 잘 모방할 수 있는 보다 자연스러운 작업을 쉽게 사용할 수 있다는 것입니다.

결론

시뮬레이션된 중심 시력 상실의 맥락에서 시력을 테스트하기 위해 시선 조건부 디스플레이를 사용하기 위해 제안된 프레임워크는 중심 시력 상실 후 주변 시력의 사용을 이해하고 새로운 시력 훈련 중재를 개발하는 데 광범위하게 적용할 수 있습니다. 새로운 다차원 프레임워크는 고정, 제어 및 자유 시청 조건 모두에서 시력을 테스트하는 여러 접근 방식을 통합하고 시선 조건부 훈련 개입을 지원할 수 있습니다. 프레임워크의 추가 측면은 시력 상실의 맥락에서 특정 시야 위치를 대상으로 하는 측정 및/또는 훈련에 의존하는 망막 또는 피질 기반 시야 손실의 다른 상태를 해결하기 위해 확장될 수 있습니다. 또한 최신 확장 현실 시스템과 같은 기술 시스템 전반에 걸쳐 번역되어 저시력을 다루는 연구 및 실습에 대한 접근성을 높일 수 있습니다.

저자는 이 논문의 출판과 관련하여 이해 상충이 없음을 선언합니다.

이 작업은 NIH NEI 1 U01 R01EY031589 및 1R21EY033623-01의 지원을 받습니다.