Visuo-모터 통합 기술 평가를 위한 몰입형 가상 현실
편마비 아동의 Visuo-motor 통합 기술 평가를 위한 몰입형 가상 현실
편마비 아동의 거의 절반에 영향을 미치는 심각한 결함은 시각-운동 통합 또는 눈-손 협응입니다. 아이들은 움직임을 효과적으로 계획하고 실행하기 위해 시각적 정보와 운동 정보를 통합하는 데 어려움을 겪습니다. 시각-운동 장애는 다른 많은 일상 활동 중에서 음식 섭취, 쓰기, 스포츠 참여와 관련된 움직임인 손 뻗기 및 잡기의 정확성에 영향을 미치기 때문에 해롭습니다. 종이와 연필 및 터치스크린 컴퓨터 평가가 존재하지만 현실적인 3D 조건에서 손상을 평가하지 못합니다. 이 평가 장벽은 이러한 장애가 어린이의 기능적 활동 수행에 미치는 영향에 대한 지식의 상당한 격차로 이어집니다.
우리는 이러한 격차를 해소하기 위해 헤드 마운트 디스플레이(HMD)를 사용하여 제공되는 몰입형 가상 현실(VR)을 사용할 것입니다. 완전히 시각적으로 몰입되기 때문에 VR은 실제 성능과 유사한 상호 작용을 만듭니다. 이러한 기능을 통해 HMD-VR은 보다 자연스러운 평가 조건을 제공할 수 있습니다. HMD-VR은 편마비가 있는 어린이의 기능적 움직임 결함에 대한 중요한 새로운 지식을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 연구의 목적은 편마비 아동의 시각-운동 통합 결손에 대한 현실적인 평가 도구로서 저비용 HMD-VR을 평가하는 것입니다. 우리 연구 프로그램의 장기적 목표는 다음과 같습니다. 2) 가상 및 기존 재활 개입의 효과를 향상시키기 위해 시각-운동 통합 장애에 대한 새로운 지식을 생성합니다. 우리는 GMFCS 레벨 I-III 및 수동 능력 분류 시스템 레벨 I-II에서 7-16세의 편마비 어린이 40명을 모집하여 앉아서 종이와 연필, 터치스크린 컴퓨터 및 HMD-VR 시각-운동 통합 과제의 테스트 세션을 진행할 예정입니다. 3개의 임상 사이트 등록, 부작용 및 프로토콜 완료 횟수를 사용하여 타당성을 측정합니다. 시각적-운동 통합은 표준화된 점수를 통한 종이와 연필 작업에서 그리고 동등한 시간적 및 공간적 눈과 손 메트릭을 사용하는 터치스크린 및 HMD-VR 작업에서 정량화됩니다. 이 파일럿 연구는 3D 현실감이 다른 조건에서 시각 운동 성능의 차이에 대한 설명적 추정치를 생성합니다. 이 작업은 편마비 아동을 위한 새로운 VR 기반 치료 옵션을 알리는 유효한 평가 방법의 궁극적인 목표를 향한 첫 번째 단계입니다.
연구 개요
상세 설명
시험 장소의 개인 시험실에서 아이들은 등록된 물리 치료사와 함께 기술적인 기능적 감각-운동 시험을 완료합니다. 그런 다음 편안하게 앉은 상태에서 종이와 연필 시각 운동 통합 테스트(시각 운동 통합의 Beery-Buktenica 테스트)를 완료합니다. 그런 다음 터치 스크린 컴퓨터를 사용하여 시각 운동 통합 작업을 수행하고 시각 전용, 운동 전용 및 시각 운동 통합 조건에서 3개의 대상 위치 각각에 대해 5번의 시도를 완료합니다. 작업은 RTX 960 그래픽 카드가 장착된 20인치 HP Spectre 터치스크린 노트북에 표시됩니다. 시선 추적은 Unity 소프트웨어와 통합되는 Tobii Nano를 사용하여 수행됩니다. Orbbec Astra 깊이 감지 카메라를 사용하여 머리 움직임뿐만 아니라 닿기까지 손 움직임의 운동학을 수집합니다. 터치의 정확도는 화면의 X-Y 터치 좌표를 추적하는 맞춤형 소프트웨어에 의해 기록됩니다. 모든 데이터 수집 양식은 LabVIEW를 사용하여 동기화되고 통합됩니다.
그런 다음 어린이는 3D HMD 가상 환경에서 동일한 작업을 완료합니다. 우리는 VIVE Pro EYE를 사용할 것입니다. VIVE Pro EYE는 시중에서 가장 많이 사용되는 몰입형 VR 시스템으로, 110도 추적 가능한 시야와 내장형 아이 트래커가 있습니다. 팔 움직임은 벨크로 팔 밴드를 통해 어린이 팔뚝에 부착된 경량 추적기와 손에 착용한 ManusVR 모션 추적 장갑으로 추적됩니다. 머리 움직임은 HMD의 위치 센서에 의해 추적됩니다. 트래커와 장갑은 가상 세계에서 물체와 상지의 상호 작용을 가능하게 합니다. NVIDA GeForce RTX 2060 그래픽 카드가 장착된 Alienware m15 게임용 노트북이 작업을 실행합니다. 시각 전용, 운동 전용 및 시각-운동 통합 작업에 이어 어린이는 가상 객체를 잡고 가상 환경의 새로운 위치로 이동하는 가상 객체 전송과 관련된 새로운 시각-운동 통합 작업을 완료합니다. . 마지막으로 HMD의 보다 시청각적으로 복잡한 가상 환경에서 개체 전송 작업을 완료합니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Maine
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Portland, Maine, 미국, 04074
- Maine Health
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Massachusetts
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Boston, Massachusetts, 미국, 02114
- Massachusetts General Hospital
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Salem, Massachusetts, 미국, 01970
- Spaulding Rehabilitation
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 인구
설명
포함 기준:
- 편마비 진단(CP 또는 뇌졸중으로 인한)
- GMFCS(Gross Motor Function Classification System) 레벨 I-III
- 수동 능력 분류 시스템(MACS) 레벨 I-II
- 영어를 읽고 쓰는 능력.
- 청각 및 시각적 단서에 반응하기에 충분한 청각, 시각 및 인지.
제외 기준:
- 영향을 받은 팔에서 10도 이상의 팔꿈치 또는 어깨 굴곡 구축
- 교정되지 않은 시각 결손(예: 동측 반맹, 안구 운동 장애 또는 피질 시각 장애)
- 조절되지 않는 광과민성 발작(지난 3개월 동안 최소 1번의 발작 발생)
- 헤미네글렉트
- 참여를 금지하는 인지 장애(부모의 판단에 따름)
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 장치 타당성
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 편마비가 있는 어린이
GMFCS(Gross Motor Function Classification System) 레벨 I-III 및 수동 능력 분류 시스템(MACS) 레벨 I-II의 7-16세 편마비 아동 40명이 참가자로 모집됩니다.
이 연령대는 7세 미만의 어린이가 반복 작업 연습에 참석하는 데 어려움이 있다는 예비 연구를 기반으로 선택되었습니다.
개인은 인종이나 민족에 관계없이 모집됩니다.
우리의 목표는 남성이 50%, 여성이 50%인 연구 표본을 확보하고 매사추세츠주 그레이터 보스턴 지역의 인구에 근접하는 것입니다.
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헤드 마운트 디스플레이를 사용하여 몰입형 3D 가상 환경에서 Visuo-motor 기술 평가.
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실험적: 일반적으로 성장하는 어린이
40명의 일반적으로 성장하는 아동, 7-16세.
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헤드 마운트 디스플레이를 사용하여 몰입형 3D 가상 환경에서 Visuo-motor 기술 평가.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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눈과 손의 근접성
기간: 테스트 중.
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눈 종료 시간과 손 종료 시간 사이의 지연(예:
안구 운동 시간 - 손 운동 시간)
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테스트 중.
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Beery-Buktenica VMI 테스트 6판(약식)
기간: 사전 테스트.
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축약되지 않은 스케일 제목인 Beery-Bukentica VMI는 기하학적 디자인 복사 작업을 포함하는 시각-운동 통합 기술 테스트입니다. 관리 시간은 10-15분입니다. 아이들은 선호하는 손을 사용하여 점점 더 복잡해지는 일련의 디자인을 복사합니다. 0(최소)에서 100(최대) 범위의 표준 점수를 사용했습니다. 점수가 높을수록 VMI 기술이 우수함을 나타냅니다. |
사전 테스트.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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상자와 블록
기간: 사전 테스트
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BBT(Box and Block Test)는 편측 총 손재주를 측정합니다.
참가자는 나무 상자의 한쪽에서 블록을 집어 한 번에 하나씩 다른 쪽으로 옮깁니다.
1분 동안 성공적으로 전송된 블록의 수를 채점합니다.
블록이 떨어지거나 블록 2개를 집어든 경우에는 합계에 포함되지 않습니다.
최소값은 0입니다.
최대 블록 수는 150개입니다.
블록 수가 많을수록 총체적 손재주(미세 운동 기술이라고도 함)가 더 우수함을 나타냅니다.
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사전 테스트
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공동 작업자 및 조사자
협력자
수사관
- 수석 연구원: Danielle Levac, PhD, Northeastern University
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
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