視力のための弱視と立体視ゲーム (AMBER)

• 標準ケア

立体視とは、両眼視で見ることができる最小の検出可能な深度差を指します。 両眼視力が存在する場合、両眼機能は、以下のテストのいずれかで達成される、アーク秒で測定される最高の立体視力です。

Lang I および Lang II-Stereotest Titmus テスト バゴリーニ横紋眼鏡テスト TNO-Test (TNO: Nederlandse Organisatie voor Toegepast Natuurwetenschappelijk Onderzoek)

Vivid Vision Home ソフトウェアに組み込まれている 5 つのテストを実行して、患者の治療 (弱視コホート) の輪郭を描き、潜在的な改善に合わせて治療を調整します。ゲームをプレイする患者。 健康なコホートでも同じテストが行​​われますが、VR ヘッドセットに組み込まれたプリズムを参加者の視界に合わせることを目的としています。

複合深度スコアの推定値が測定されます (1 ～ 30)。0 はステレオビジョンがないことを示し、30 ～ 20 秒角を示します。 患者は、4 つの円形刺激のどれが表面から浮いているかを選択する必要があります。正しい応答ごとに刺激が小さくなり、格差が減少します。

Vivid Vision Home ソフトウェアに組み込まれている 5 つのテストを実行して、患者の治療 (弱視コホート) の輪郭を描き、潜在的な改善に合わせて治療を調整します。ゲームをプレイする患者。 健康なコホートでも同じテストが行​​われますが、VR ヘッドセットに組み込まれたプリズムを参加者の視界に合わせることを目的としています。

両眼視力の程度は、仮想 Worth 4 Dot テストで推定され、正常な視力、複視、または左眼または右眼の抑制が明らかになります。

Vivid Vision Home ソフトウェアに組み込まれている 5 つのテストを実行して、患者の治療 (弱視コホート) の輪郭を描き、潜在的な改善に合わせて治療を調整します。ゲームをプレイする患者。 健康なコホートでも同じテストが行​​われますが、VR ヘッドセットに組み込まれたプリズムを参加者の視界に合わせることを目的としています。

水平、垂直、および回転プリズムでの患者の眼球姿勢に必要な最小限の矯正は、患者がスポットまたは水平線のペアで垂直線と水平線を整列させるマドックス棒状試験を通じて、プリズム ディオプターで推定されます。

Vivid Vision Home ソフトウェアに組み込まれている 5 つのテストを実行して、患者の治療 (弱視コホート) の輪郭を描き、潜在的な改善に合わせて治療を調整します。ゲームをプレイする患者。 健康なコホートでも同じテストが行​​われますが、VR ヘッドセットに組み込まれたプリズムを参加者の視界に合わせることを目的としています。

異なる輻輳要求を切り替える患者の能力の速度は、参加者が一連の形状または記号を 1 本の線になるまで並べているため、数秒で推定されます。

Vivid Vision Home ソフトウェアに組み込まれている 5 つのテストを実行して、患者の治療 (弱視コホート) の輪郭を描き、潜在的な改善に合わせて治療を調整します。ゲームをプレイする患者。 健康なコホートでも同じテストが行​​われますが、VR ヘッドセットに組み込まれたプリズムを参加者の視界に合わせることを目的としています。

参加者の最大水平および/または垂直輻輳能力は、参加者が一連の形状または記号を 1 本の線になるまで整列させているため、プリズム ディオプターで推定されます。

Folk らによって設計された空間手がかりタスク。 (1992) は、現在のプロジェクトの目的に合わせて、弱視/フェローと利き目のために別々に管理されます。 参加者は、事前定義された色のターゲット ダイヤモンドを検索します (例: 青) さまざまな色のバーの配列で、キーボードのキーを押してバーの方向 (水平または垂直) を報告する必要があります。 すべての試行で、この検索配列の前に、タスクに関係のない視覚的ディストラクターが存在する配列があり、ターゲットと同じ色または異なる色を持つことができます。 試行の 50% で、キューには試行が伴います。

選択的注意は、手がかり効果、つまり手がかりとターゲットが同じ場所にある場合と異なる場所にある場合の反応速度の違いによって行動的に測定されます。

視覚的選択的注意の強さは、ターゲットの色に一致するディストラクタと、異なる色に一致するディストラクタによって誘発される手がかり効果の違いによって測定されます。

参加者が適応フォークらの空間キューイング タスクを実行している間、EEG が記録されます (結果 10 を参照)。

視覚的選択的注意の従来の EEG プロセスは、視覚的選択的注意の従来のマーカーである N2pc イベント関連電位 (ERP) コンポーネントによって測定されます。 N2pc は、負方向の電圧偏差観測アプリです。 対象の刺激の提示後 200 ～ 300 ミリ秒で、刺激の側と同側よりも対側の電極の方が大きくなります。

ここでの視覚的選択的注意の強さは、ターゲットの色に一致するディストラクタと、異なる色に一致するディストラクタによって誘発される N2pc 時間ウィンドウの平均振幅の差によって測定されます。

参加者が適応フォークらの空間キューイング タスクを実行している間、EEG が記録されます (結果 10 を参照)。

EEG/ERP のトポグラフィー解析は、頭皮全体にわたる電場の基準に依存しない多変量特性に焦点を当てています。 ここで、地形分析には、安定した地形活動 (地形図) の期間を特定するために、N2pc のタイム ウィンドウ (結果 11 を参照) にわたるグループ平均 EEG/ERP 活動のクラスタリングの使用が含まれます。 地形図の最適な数を特定した後、単一被験者のデータに適合させます。マップ期間 (マップ開始、マップ オフセット) やグローバルな説明分散などのパラメーターが分析されます。

ここでの視覚的選択的注意の強さは、異なる色に一致するディストラクタと比較して、ターゲットの色に一致するディストラクタによって誘発される N2pc 時間ウィンドウに存在するマップの持続時間の差によって測定されます。

参加者が適応フォークらの空間キューイング タスクを実行している間、EEG が記録されます (結果 10 を参照)。

EEG/ERP のグローバル フィールド パワー (GFP) は、頭皮全体にわたる電場の瞬間的な電圧の標準偏差です。 ここでは、N2pc (結果 11 を参照) のタイム ウィンドウにわたって GFP 分析が行われ、異なる条件にわたる EEG 応答が、同じ統計的に区別できない脳ネットワークの応答の強度の違いによって変調されたかどうかを識別します。

ここでの視覚的選択的注意の強さは、異なる色に一致するディストラクタと比較して、ターゲットの色に一致するディストラクタによって誘発される N2pc 時間ウィンドウに存在する GFP の違いによって測定されます。

視聴覚の選択的注意は、視覚的注意プロセスと同様に、フォークらの空間手がかりタスクで測定されます (結果 10 を参照)。

選択的注意は、手がかり効果によって測定されます。つまり、手がかりとターゲットが同じ場所にある場合と異なる場所にある場合の反応速度の違いです。

ここでの視聴覚の選択的注意の強さは、音なしで提示された色の気晴らしと比較して、音を伴う色の気晴らしによって誘発される手がかり効果の違いによって測定されます。

参加者が適応フォークらの空間キューイング タスクを実行している間、EEG が記録されます (結果 10 を参照)。

視覚的選択的注意の従来の EEG プロセスは、視覚的選択的注意の従来のマーカーである N2pc イベント関連電位 (ERP) コンポーネントによって測定されます。 N2pc は、負方向の電圧偏差観測アプリです。 対象の刺激の提示後 200 ～ 300 ミリ秒で、刺激の側と同側よりも対側の電極の方が大きくなります。 N2pc は、視聴覚刺激への注意の研究中に観察されています。

ここでの視聴覚の選択的注意の強さは、音なしで提示される色の気晴らしと比較して、音を伴う色の気晴らしによって誘発されるN2pc時間ウィンドウの平均振幅の差によって測定されます。

参加者が適応フォークらの空間キューイング タスクを実行している間、EEG が記録されます (結果 10 を参照)。

EEG/ERP のトポグラフィー解析は、頭皮全体にわたる電場の基準に依存しない多変量特性に焦点を当てています。 ここで、地形分析には、安定した地形活動 (地形図) の期間を特定するために、N2pc のタイム ウィンドウ (結果 11 を参照) にわたるグループ平均 EEG/ERP 活動のクラスタリングの使用が含まれます。 地形図の最適な数を特定した後、単一被験者のデータに適合させます。マップ期間 (マップ開始、マップ オフセット) やグローバルな説明分散などのパラメーターが分析されます。

ここでの視聴覚の選択的注意の強さは、音なしで提示される色の気晴らしと比較して、音を伴う色の気晴らしによって誘発される N2pc 時間ウィンドウに存在するマップの持続時間の違いによって測定されます。

参加者が適応フォークらの空間キューイング タスクを実行している間、EEG が記録されます (結果 10 を参照)。

EEG/ERP プロセスのグローバル フィールド パワー (GFP) は、頭皮全体にわたる電場の刻々と変化する電圧の標準偏差です。 ここでは、N2pc 時間ウィンドウ (結果 11 を参照) にわたって GFP 分析が行われ、異なる条件での EEG 応答が、同じ統計的に区別できない脳ネットワークの応答の強度の違いによって変調されたかどうかを識別します。

ここでの視聴覚の選択的注意の強さは、音なしで提示される色の気晴らしと比較して、音を伴う色の気晴らしによって誘発される N2pc 時間ウィンドウに存在する GFP の違いによって測定されます。

運動計画と実行の赤字は、上肢に取り付けられた反射マーカーを使用して、さまざまな到達深さで視覚的に誘導される到達把持タスク中に評価されます。

移動時間を評価するために、移動の開始から終了までに経過した時間を計算します。 到達段階、操作段階、離脱段階に分けて説明します。

これは、単眼優勢、単眼非優勢、両眼の 3 つの条件に対して行われます。

運動計画と実行の赤字は、上肢に取り付けられた反射マーカーを使用して、さまざまな到達深さで視覚的に誘導される到達把持タスク中に評価されます。

反応時間を評価するために、試行の開始 (カスタム スクリプトで示される) から動きの開始までに経過した時間を計算します。

これは、単眼優勢、単眼非優勢、両眼の 3 つの条件に対して行われます。

運動計画と実行の赤字は、上肢に取り付けられた反射マーカーを使用して、さまざまな到達深さで視覚的に誘導される到達把持タスク中に評価されます。

滑らかさを評価するために、手に置かれたマーカーから情報を抽出し、その軌跡の真直度を計算します。 まっすぐになればなるほど、データは滑らかになり、モーター制御が優れていることを示します。 到達段階、操作段階、離脱段階に分けて説明します。

これは、単眼優勢、単眼非優勢、両眼の 3 つの条件に対して行われます。

運動計画と実行の赤字は、上肢に取り付けられた反射マーカーを使用して、さまざまな到達深さで視覚的に誘導される到達把持タスク中に評価されます。

最大グリップ口径を評価するために、インデックス上のマーカーと親指上のマーカーの位置の差を抽出します。 差額の最大値が使用されます。

これは、単眼優勢、単眼非優勢、両眼の 3 つの条件に対して行われます。

運動計画と実行の赤字は、上肢に取り付けられた反射マーカーを使用して、さまざまな到達深さで視覚的に誘導される到達把持タスク中に評価されます。

最大グリップ開口までの時間を評価するために、インデックス上のマーカーと親指上のマーカーの位置の差を抽出します。 最大の差が発生した時刻が使用されます。

これは、単眼優勢、単眼非優勢、両眼の 3 つの条件に対して行われます。

運動計画と実行の赤字は、上肢に取り付けられた反射マーカーを使用して、さまざまな到達深さで視覚的に誘導される到達把持タスク中に評価されます。

このタスク中の脳活動を記録するために、128 チャンネルの EEG システムを使用します。 周波数分析を実行して、開始信号 (カスタム スクリプト) から移動の開始までの間の特定の周波数帯域でのパワーを調査します。

これは、単眼優勢、単眼非優勢、両眼の 3 つの条件に対して行われます。

運動計画と実行の赤字は、上肢に取り付けられた反射マーカーを使用して、さまざまな到達深さで視覚的に誘導される到達把持タスク中に評価されます。

このタスク中の脳活動を記録するために、128 チャンネルの EEG システムを使用します。 参加者が動きを実行している時間、動きの開始後、特定の周波数帯域でのパワーを調査するために周波数分析を実行します。

これは、単眼優勢、単眼非優勢、両眼の 3 つの条件に対して行われます。

各アンケート項目の Rasch スコアは、www.pedig.net で公開されているルックアップ テーブルから取得されます。 各弱視参加者 (18 歳未満の場合は Parent-PedEyeQ、18 歳以上の場合は Child-PedEyeQ を適応) および各治療群と各訪問時のグループのスコアを計算するために使用されます。 スコアは、解釈を支援するために 0 ～ 100 のスケールにも変換されます。

健康な個人またはその親は、このアンケートに回答しません。

子供の PedEyeQ: 視覚機能、目と視覚に悩まされている、社交的、フラストレーション/心配性。 Parent PedEyeQ: 親や家族への影響、子供の目の状態が心配、自己認識と相互作用が心配、視覚機能が心配