2023年3月3日
VisualEyes2020(VE2020)是一种自定义脚本语言,用于呈现、记录和同步视觉眼动刺激。VE2020 可提供共轭眼动(扫视和平滑追踪)、非共轭眼动(辐辏)、调节以及这些眼动形式组合的刺激。两个分析程序整合了眼动追踪系统和调节记录系统的数据处理。
本研究中使用的软件包可对任何特定实验进行全面且完整的控制。Visualize 2020 可自定义刺激参数,AMAP 和 VMAP 分别提供针对调节反应和眼动行为的互补性分析。该技术的主要优势在于其透明性。
从程序上讲,用户可在软件范围内针对任何特定实验方案自定义刺激行为、校准流程和分析过程。通过数据解析对眼动和调节进行客观测量,使视觉科学家和医生能够首先区分双眼功能障碍患者与双眼神经瘤对照者,其次理解视觉治疗背后的神经机制。
眼动记录可作为眼动功能障碍的潜在生物标志物,在伴有高发双眼视觉功能障碍的脑震荡和帕金森病人群中具有潜在应用价值。首先监测设备的连接和硬件设置。VisualEyes 2020 系统按空间位置以顺时针顺序分配显示器。
确保刺激显示器的空间配置正确。主控显示器的索引为零,所有后续显示器的索引从一开始依次编号。选择“识别”以查看分配给连接到控制计算机的每个刺激显示的显示器索引。
在显示器设置中,进入显示分辨率并检查推荐的分辨率。确保眼动追踪系统位于光轴中线上,且相机与被测者之间的最小距离为 38 厘米。检查自动验光系统的放置位置是否位于光轴中线上,并距离眼睛约一米。
通过参考尺寸来验证硬件和设备的配置。确保桌面及相应的眼动追踪硬件已根据制造商的说明进行配置和校准。使用红外透射滤光片单眼遮挡受试者的左眼,并在滤光片前放置一个凸球面试镜片。
接下来,从物理上较近的刺激显示器向双眼呈现一个高视锐度的4度刺激。然后,从物理上较近的刺激显示器向双眼呈现一个高视锐度的16度刺激。在获得知情同意后,指导受试者坐入 haploscope 中。
将受试者的前额和下巴紧贴固定头托,以尽量减少头部移动,并调节座椅高度,使受试者在整个实验过程中颈部保持舒适。调节眼动记录摄像头,确保受试者的眼睛位于摄像头视野范围内。然后调节眼动追踪信号及眼动追踪门控增益,以捕捉角膜缘、瞳孔和角膜反射等解剖特征。
通过要求受试者重复进行辐辏或扫视运动,验证眼动数据的捕获效果。配置数据时,使用包含自动验光仪数据的外部存储设备,并将数据导出至安装有 AMAP 的设备。启动 AMAP 应用程序,选择文件预处理器或批量预处理器。
在系统完成所选数据的预处理后,查看 AMAPs 进度条和通知。AMAPs 预处理会生成文件夹目录,以提高数据处理的透明度,并可通过计算机本地驱动器中的 AMAP 输出目录进行访问。如果在未进行先前数据处理的情况下选择了 AMAP 功能,系统将弹出文件资源管理器窗口,提示用户选择一个数据目录。
接下来,为了进行 AMAP 数据分析,通过“加载数据”按钮选择一个数据文件进行分析,该按钮会将所有可用文件加载到当前文件目录中,默认目录为生成的 AMAP_输出文件夹。所选数据文件的名称将显示在当前文件字段中。在“眼睛选择器”下,勾选默认选项,以显示记录的调节屈光度的双眼平均数据。
通过类型选择器将数据类型切换为调节性屈光度和眼动集合,表示为注视。查看可用于展示数据指标以及一阶和二阶特征的其他图形自定义选项。查看AMAP的默认指标。
通过指标修改微调器,调整响应起始索引、响应结束索引和峰值速度索引。在完成所有已显示记录运动的分析后,将每个数据文件的分析指标保存至运动ID字段,或通过左侧单词和右侧单词导航箭头进行保存。未分析的运动默认分类为“非数字”(记为 NaN),且不会被保存或导出。
对每个动作进行手动分类,判断为良好或不良,以确保任何操作者都能完成全面分析。选择“保存”按钮以保存已分析的数据,然后选择“导出”按钮,将分析后的数据导出至一个可访问的电子表格中,该表格包含各个动作的指标以及平均导出指标的工作表。
此处展示了由VisualEye 2020诱发的刺激性眼动的组水平集合图及其对应的一阶速度特征。每个眼动位置轨迹以唯一颜色的线条绘制,并与红色表示的组水平速度响应叠加显示。参与者的表型可视化也可通过AMAP实现,该图显示了五个会聚反应的集合以及由数据处理得到的相应1.5屈光度调节反应。
确保受试者位于中线上,并理解实验过程中眼睛需要如何配合,这一点至关重要。清晰的眼动图像以及适当的门控对于记录可用于离线分析的数据极为关键。我们正在探索虚拟现实等新技术,以将这些技术转化为便携式设备,用于诊断和治疗干预,帮助患有双眼视功能障碍的患者,这类功能障碍在脑震荡后的普通人群中或帕金森病患者中较为常见。
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VisualEyes2020(VE2020)是一种自定义脚本语言,专为呈现、记录和同步视觉眼动刺激而设计。它能够分析多种类型的眼动,包括扫视、平滑追踪和调节。
利用同步化的仪器和软件工具箱对眼动和调节反应进行定量分析,能够客观评估眼动背后的神经机制。该能力可支持神经眼科学和神经退行性疾病研究项目在早期阶段进行靶点验证和机制性风险排除。这种可重复、可共享的分析环境有助于提高转化视觉科学研究中的预测可信度和跨研究可比性。
该方法学贯穿早期发现至临床前研究,支持神经眼科学和神经系统疾病研究流程中的假设验证、检测方法开发以及转化生物标志物的鉴定。