일상 생활의 여러 제약 가능성이 가장 높은 임상 루틴에서 구별하기 어렵 변수 보상 전략으로 인해 뇌졸중에 대한 보고서를 한 후 시각적 결손이있는 환자. 우리는 할 수 있습니다 다른 보상 머리와 눈 운동 – 전략의 측정과 성능을 운전에 미치는 영향을 평가.에게 임상 설정을 제시
뒤 대뇌 동맥 (PCA)의 경색 후 homonymous hemianopia에서 고통 환자는 유사한 시각적 인 적자에도 불구하고, 일상 생활에 제약의 다양한 학위를보고합니다. 이 같은 변경된 시각 스캐닝 동작으로 보상 전략의 변수 발전으로 인해있을 수 우리는 가정합니다. 스캔 보상 치료 (스코틀랜드)는 비전 복원 치료 옆에 경색 후 영상 훈련의 일환으로 연구하고 있습니다. 스코틀랜드는 가장 유용한 전략 1 기본 검색 작업뿐만 아니라 마스터 일상 생활 활동 2뿐만 아니라임이 입증 된 검색의 시야를 확대 맹인 필드에 큰 눈 움직임을 만들기 위해 학습으로 구성되어 있습니다. 그럼에도 불구하고, 임상 일상에는 머리 억제 상태에서 안구 운동의 측정을 필요로하기 때문에 개인의 수준과 보상 행동의 교육 효과를 파악하기가 어렵습니다. 연구는 억제 헤드 움직임의 alt을 증명응급실은 시각적 탐색 행동은 머리 억제 실험 조건 3 비교했다. 마틴 외이 있습니다. 4 Hayhoe 외. 5 실험실 환경에서 보여준 그 행동이 자연 상태로 쉽게 할당 할 수 없습니다 보여 주었다. 따라서, 우리의 목표는 연구 현실적인 테스트 상황에 신속하게 다른 보상 눈 돌림 전략을 알게되어 설정을 개발하는 것이 었습니다 : 환자는 운전 시뮬레이터의 임상 환경에서 테스트됩니다. SILAB 소프트웨어 (교통 과학 GmbH의 (WIVW)에 대한 Wuerzburg 연구소)이 프로그램은 복잡성을 변화의 시나리오를 운전하고 드라이버의 성능을 기록하는 데 사용되었습니다. 머리를 머리와 눈 움직임을 (EyeSeeCam, 뮌헨 병원 대학, 임상 Neurosciences) 녹화, 적외선 비디오 학생 추적기를 탑재과 소프트웨어가 결합되었습니다.
운전 시뮬레이터와 위치에있는 환자의 위치는 카메라의 조정 및 교정 민주입니다onstrated. 과와 보상 전략과 건강한 통제없이 환자의 전형적인 공연이 파일럿 연구에서 설명되어 있습니다. 다른 눈 돌림 행동은 (눈과 머리 움직임의 주파수 및 진폭) 과목의 시선이 화면에 위치를 나타내는 동적 오버레이 사진, 님과 데이터를 분석하여 드라이브 자체 동안 매우 빠르게 평가하고 있습니다. 보상 문제없이 환자의 성능이 현저하게 악화되는 동안 환자의 보상 시선 동작은 건강한 통제에 필적하는 주행 성능을 이끈다. 눈과 머리 운동 – 행동뿐만 아니라 성능을 유도하는 데이터는 다른 눈 돌림 전략에 대해 및 테스트 세션과 재활 가능성에 영향 전역 가능한 교육 효과에 대해 폭 넓은 맥락에서 설명되어 있습니다.
새로운 설립 방법은 뇌졸중으로 인한 시야 결함이있는 환자의 시각적 탐색 행동의 검사를 할 수 있습니다. 시험 설계는 보상 시선 행동을 평가하기 위해 즉각적인 접근을 제공합니다 : 오버레이 눈 사진 기능을 사용하면 심사원이 테스트 세션 동안 환자의 시선 동작을 시각화 할 수 있습니다. 따라서,이 환자가 보상 시선의 행동을 채택 여부에 등 매우 신속하고 즉각적인 평가를 할 수 있습니다. 또한 환자가 오버레이 눈 사진이 피드백 도구를 나타내는 시선으로 화면을 가로 질러 이동하여 시선의 움직임을 시각화하여 그것을 발견 할 수 있습니다. 보상 시선 행동의 머리 움직임의 역할은 아직 명확하지 않다. 우리의 통제 그룹에 머리 움직임이 노인들에게 더 많이했다. 건강한 제어 환자보다 더 머리 움직임을 수행했습니다. 테스트 뷰의 필드의 설정보다 넓은 경우 머리 움직임이 큰 역할을 할 수 있습니다. 따라서 우리는을 확인해 없습니다Y의 머리 움직임의 환자에서 보상 시선 행동의 일환으로. 그러나 더 많은 환자가 보상 행동 머리 움직임의 역할을 명확히 조사해야합니다.
연구의 한계는 다음과 같습니다 Retesting은 드라이브 내내 눈 추적기의 수직 드리프트로 인해 일부 개인에 필요됩니다. 개체는 시선의 위치에 의해 트리거 고정 편심에서 도로를 따라 자연스럽게 나타나 없습니다. 반응 시간을 해석 할 때 객체에 관련 그럼에도 불구하고 현재의 시선의 위치가 간주됩니다.
시야 결함이있는 환자는 시뮬레이션과 실제 운전 설정하기 전에 테스트되었습니다 :.. 나무 그늘이 좋으 셨겠죠 외 12 Cockelbergh 외 13 운전 시뮬레이터에서 연구를 수행하고 건강한 컨트롤에 비해 환자 가난한 운전 성능을 보여 주었다. 그러나 그들은 눈과 머리 움직임과 개인의 차이를 기록하지 않은 수 NOT는 시각적 탐색 행동에 관련된. 나무 외이 있습니다. 6 실제 상황에서 테스트하고 시야 결함이있는 환자의 성능을 운전 평가를 설립했다. 머리와 눈 움직임이 때문에 간 평가자 신뢰성을 다루는 두 개의 독립적 인 연구자로 비디오와 사후 검사 점수를 통해 분석 하였다. 그럼에도 불구하고 그들은 고정 기간, saccades, 그리고 머리 움직임과 평가가 공인 운전 재활 전문가에 의존의 정량 분석을 제공하지 않았다. 모의 운전과의 세트 업의 장점은 잘 정의 된 눈과 머리 움직임의 매개 변수뿐만 아니라 반응 시간의 녹음 임상 설정에서 쉽고 빠르게 평가입니다. 그것은 산만의 수준을 제어하고 comparability을 허용 표준화 노선과 조건과 비슷한 운전 상황에 따라 각각의 드라이버를 노출 할 수 있습니다. 로스 2 스코틀랜드 자연 searc의 맹인 눈에 검색 동작을 향상 것으로 나타났습니다H 작업. 운전 과정에주의를 수준을 조정함으로써,있는 경우, 보상 문제는 높은 부하와 함께 실패 어떤 수준에서 증명 가능합니다. 실제 운전 연구에 시뮬레이션 비교, 그것은 가상 환경에서 보상 행동을 가르치고 두 번째 단계로 실제 운전 상황에 환자를 노출하기 위해 적절한 것 같습니다. 후자는 운전의 안전을 평가 할 수 있습니다 특히 때문입니다.
미래에 우리는 saccades, 진폭 및 배포를 분석하여 보상 행동을 다른 수준의 특성을 포함 할 예정이다. 이 보상 문제의 환자의 현재 수준으로 조정 더 많은 개별 재활 계획을 제공하기 위해 도움을 줄 수 있습니다. 환자 B는 보상 전략의 자발적인 채택을 드러내는로 둘째로, 우리는 재활 목적으로 가능한 도구로 디자인을 테스트하려면 : 단지 진단 검사 디자인으로뿐만 아니라 특정 트레이닝을위한 시뮬레이션을 운전 일을 지시전자 환자는 보상 saccade 동작을 수행합니다. 시선 나타내는 눈 오버레이 사진의 시선 문제의 즉각적인 시각화와 결합이 보상 전략에 관심을 발생할 수있는 피드백 메커니즘을 제공 할 수 있습니다.
The authors have nothing to disclose.
연구는 보조금 CSB (01 EO 0801)을 통해 교육의 연방 교육부 (BMBF)의 자금 지원을 받게됩니다. 뇌졸중 연구 베를린 (CSB)의 센터는 통합 연구 및 치료 센터입니다. 우리는 재정적 인 지원을 Stiftung Felgenhauer 감사드립니다.
우리는 영어 텍스트를 수정을 위해 리처드 A. Dargie 감사드립니다.
Name | Company | Catalog # | Comment |
Driving Simulator Software SILAB | Wuerzburg Institute for Traffic Sciences GmbH (WIVW) | http://www.wivw.de/index.php.en | |
EyeSeeCam | University of Munich Hospital Clinical Neurosciences |
http://eyeseecam.com | |
Estimated costs and time for establishment 20,000 Euro, 3 months. |