드론 캐칭 운동을 통해 눈과 손의 협응력과 인지 기능을 향상시키기 위한 혁신적인 전략 탐구.
2026년 2월 1일 업데이트: Fong Chin Su, National Cheng-Kung University Hospital
드론 잡기 운동을 통해 눈과 손의 협응력과 인지 기능을 향상시키기 위한 혁신적인 전략 탐구.
눈-손 협응(EHC)은 시각적으로 유도된 손 움직임을 통해 개인이 환경과 효과적으로 상호작용할 수 있게 하는 중요한 인지-운동 기능입니다. 이것은 손을 뻗기, 잡기, 물체 조작과 같은 일상 활동에서 필수적인 역할을 합니다. 선행 연구들은 목표 지향적인 신체 활동과 스포츠가 EHC 수행 능력을 향상시킬 수 있다는 것을 보여주었습니다. 그러나 노화는 일반적으로 EHC, 실행 기능 및 자세 조절의 저하와 관련이 있으며, 이는 일상 생활의 독립성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 연령 관련 변화는 또한 인지 저하와 밀접하게 연결되어 있으며, 경도 인지 장애(MCI), 치매 및 알츠하이머병의 발병에 기여할 수 있어 가족 및 의료 시스템의 부담을 증가시킬 수 있습니다.
이러한 효과를 완화하기 위해 노인의 EHC와 인지 기능을 개선하기 위한 다양한 인지-운동 및 기술 지원 훈련 접근법이 제안되었습니다. 기존의 많은 EHC 훈련 시스템이 컴퓨터화되어 가상 현실(VR) 또는 혼합 현실(MR)을 사용하여 구현되고 있지만, 축적된 증거들은 가상 환경이 실제 세계의 눈-손 상호작용을 완전히 재현하지 못할 수 있음을 시사합니다. 깊이 지각, 촉각 피드백 및 현실감의 한계는 시각 고정 전략, 움직임 실행 및 전반적인 과제 수행을 변경시켜 실제 세계 상호작용에 비해 훈련 효과를 잠재적으로 감소시킬 수 있습니다.
이러한 한계를 고려할 때, 실제 세계 EHC 훈련이 가상 훈련보다 실행 기능과 운동 수행에 더 큰 이점을 제공하는지 여부는 여전히 불분명합니다. 따라서 본 연구는 노인을 대상으로 실제 세계 환경과 혼합 현실 패스스루 환경에서 수행된 EHC 운동의 급성 효과를 비교하는 것을 목표로 합니다. 제안된 EHC 훈련 과제는 날아다니는 곤충을 때리는 것과 같은 자연스러운 인간 행동에서 영감을 받아 물리적 미니 드론에 의해 안내되는 실제 3차원(3D) 물체를 잡는 것과 가상 3D 물체 및 드론을 포함하는 가상 대응물을 포함합니다. 주요 목적은 실제와 가상 EHC 조건 간의 실행 기능, 과제 수행 및 자세 안정성의 차이를 조사하는 것입니다. 어떤 훈련 양식이 인지-운동 수행을 더 잘 지원하는지 확인함으로써, 본 연구는 건강한 노화와 인지 저하의 조기 예방을 위한 효과적이고 매력적인 중재 설계에 정보를 제공하고자 합니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
38
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Tainan, 대만, 701
- Motion Analysis Laboratory, Dept. of Biomedical Engineeing, National Cheng Kung University
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- 60세 이상 (65세 이상 권장).
- 정기적인 운동 수행이 가능함.
- 정상 시력 또는 교정 후 정상 시력.
제외 기준:
- 신경학적(예: 뇌졸중, 치매, 파킨슨병, 시력 저하, 청력 손실), 심혈관, 대사, 폐 또는 근골격계 질환과 같은 중대한 만성 질환 이력이 있음.
- 중대한 멀미, 활동성 메스꺼움 및 구토, 또는 간질 이력이 있음.
- VR 헤드셋 착용에 대한 공포감이 있음.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 실제 시스템 이후 가상 시스템을 거쳤습니다
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이 조건은 참가자가 실제 환경에서 드론 아래에 위치한 물리적 3D 물체를 잡는 것을 포함합니다.
이 조건은 혼합 현실(MR) 패스스루 환경 내에서 물리적 3D 객체의 가상 대응물을 참가자가 잡는 것을 포함합니다.
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실험적: 가상 시스템 이후 실제 시스템을 경험했습니다
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이 조건은 참가자가 실제 환경에서 드론 아래에 위치한 물리적 3D 물체를 잡는 것을 포함합니다.
이 조건은 혼합 현실(MR) 패스스루 환경 내에서 물리적 3D 객체의 가상 대응물을 참가자가 잡는 것을 포함합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Flanker-ERP 측정을 통한 실행 기능
기간: 2시간
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각 참가자는 세 단계에서 Flanker-ERP 평가를 받았습니다: 기저선(중재 전) 및 신체적 및 가상 객체 기반 EHC 훈련 세션 이후에.
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2시간
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성공률 (SR)
기간: 1-1.5시간
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SR은 참가자별로 물리적 및 가상 3D 객체 기반 드론 포착 시스템이라는 두 가지 EHC 훈련 양식에서 물체 포착 시험 중에 측정되었습니다.
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1-1.5시간
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반응 시간 (RT)
기간: 1-1.5시간
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RT는 두 가지 EHC 훈련 방식(물리적 및 가상 3D 객체 기반 드론 포착 시스템)에서 객체 포착 시험 중 각 참가자에 대해 측정되었습니다.
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1-1.5시간
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이동 시간 (MT)
기간: 1-1.5시간
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MT는 각 참가자에 대해 물리적 및 가상 3D 객체 기반 드론 포착 시스템이라는 두 가지 EHC 훈련 방식에서 객체 포착 시험 동안 측정되었습니다.
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1-1.5시간
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최대 손속도(PHV)
기간: 1-1.5시간
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PHV는 물리적 및 가상 3D 객체 기반 드론 포착 시스템이라는 두 가지 EHC 훈련 방식에서 객체 포착 시험 중 각 참가자에 대해 측정되었습니다.
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1-1.5시간
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손 속도 최대치 도달 시간 (TPHV)
기간: 1-1.5시간
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TPHV는 물리적 및 가상 3D 객체 기반 드론 포착 시스템이라는 두 가지 EHC 훈련 방식에서 각 참가자의 물체 포착 시험 중에 측정되었습니다.
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1-1.5시간
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질량 중심 (CoM)
기간: 1-1.5시간
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모든 참가자의 무게 중심(CoM)은 물리적 객체 기반 및 가상 객체 기반 드론 포착 시스템을 포함한 두 가지 다른 EHC 훈련 양식에 대해 EHC 훈련 과제를 수행하는 동안 조사되었습니다.
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1-1.5시간
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압력중심 (CoP)
기간: 1-1.5시간
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각 참가자의 CoP는 실제 물체 기반 및 가상 물체 기반 드론 포착 시스템을 포함한 두 가지 다른 EHC 훈련 양식에 대해 EHC 훈련 작업 수행 중 조사되었습니다.
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1-1.5시간
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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인지된 과제 난이도에 대한 참가자의 주관적 피드백
기간: 10-15분
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주관적인 참가자 피드백은 물리적 및 가상 객체 기반 EHC 훈련 시스템에 대한 인지된 작업 난이도를 5점 리커트 척도(1=매우 쉬움, 2=쉬움, 3=중립, 4=어려움, 5=매우 어려움)를 사용하여 수집되었습니다.
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10-15분
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시스템 선호도에 대한 주관적 참가자 피드백
기간: 10-15분
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물리적 및 가상 객체 기반 EHC 훈련 시스템 간 선호도에 대한 주관적인 참가자 피드백이 수집되었습니다.
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10-15분
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가상현실 멀미 설문지 (VRSQ)
기간: 10-15분
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혼합 현실 환경의 부작용은 가상 현실 멀미 설문지(VRSQ)를 사용하여 실험 종료 시 평가되었습니다.
VRSQ는 4점 척도(없음, 약간, 중간, 심함)로 9가지 별개의 증상의 심각도를 평가합니다.
이 증상에는 일반적인 불편감, 피로, 두통, 눈의 피로, 초점 맞추기 어려움, 머리가 무거움, 시야 흐림, 눈 감았을 때 어지러움, 현기증이 포함됩니다.
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10-15분
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
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- Birckhead B, Khalil C, Liu X, Conovitz S, Rizzo A, Danovitch I, Bullock K, Spiegel B. Recommendations for Methodology of Virtual Reality Clinical Trials in Health Care by an International Working Group: Iterative Study. JMIR Ment Health. 2019 Jan 31;6(1):e11973. doi: 10.2196/11973.
- R. B. Davis, S. Õunpuu, D. Tyburski, and J. R. Gage, "A gait analysis data collection and reduction technique," Hum Mov Sci, vol. 10, no. 5, pp. 575-587, 1991, doi: https://doi.org/10.1016/0167-9457(91)90046-Z.
- Lopez-Calderon J, Luck SJ. ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of event-related potentials. Front Hum Neurosci. 2014 Apr 14;8:213. doi: 10.3389/fnhum.2014.00213. eCollection 2014.
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연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2024년 10월 19일
기본 완료 (실제)
2024년 12월 23일
연구 완료 (실제)
2024년 12월 23일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 1월 22일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 2월 1일
처음 게시됨 (실제)
2026년 2월 6일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 2월 6일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 2월 1일
마지막으로 확인됨
2026년 2월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 113-420
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
IPD 계획 설명
이 연구는 현재 원고 작성 중입니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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건강한 성인에 대한 임상 시험
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Vigil Neuroscience, Inc.종료됨ALSP미국, 브라질, 캐나다, 독일, 네덜란드, 영국
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Vigil Neuroscience, Inc.종료됨ALSP미국, 프랑스, 독일, 네덜란드, 영국
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실제 객체 기반 포착 시스템에 대한 임상 시험
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University of California, San Francisco완전한