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* 이 저자들은 동등하게 기여했습니다
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 상실은 내비게이션2, 읽기3, 얼굴 인식4과 같이 중심 시력에 의존하는 일상 업무에 심각한 영향을 미친다. 다발성 경화증의 결과는이러한 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 있습니다11,12. 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 스코토마30,31 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
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.
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.
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.
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. 이러?...
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 강조합?...
저자는 이 논문의 출판과 관련하여 이해 상충이 없음을 선언합니다.
이 작업은 NIH NEI 1 U01 R01EY031589 및 1R21EY033623-01의 지원을 받습니다.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
CRT Monitor | ViewSonic PF817 Professional Series CRT, ViewSonic Corp. | https://www.viewsonic.com/us/monitors.html?srsltid= AfmBOorEmjc67A5U2v2V wywNRHWzdrxcYx7Q3Y0 9tiNrnbs6FC4TPlc9 | |
Display++ LCD Monitor | Cambridge Research Systems | https://www.crsltd.com/tools-for-vision-science/calibrated-displays/displaypp-lcd-monitor/ | |
Eye Tracker | EyeLink 1000 Plus Tower Mount, SR Research | https://www.sr-research.com/eyelink-1000-plus/ | |
Eye Tracker | Vpixx Technologies Inc. | www.vpixx.com | |
Macintosh IOS | Apple Inc. | https://www.apple.com/mac/ | |
Windows 10 | Microsoft Inc. | https://www.microsoft.com/en-us/ |
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