Bewegungsschärfetest zur Messung der Gesichtsfeldschärfe mit bewegungsdefinierten Formen

Zusammenfassung

Hier wird ein neuartiger bewegungsbasierter Sehschärfetest beschrieben, der die Beurteilung der zentralen und peripheren Sehverarbeitung bei sehbehinderten und gesunden Personen ermöglicht, sowie eine Brille, die das periphere Sehen einschränkt und mit MRT-Protokollen kompatibel ist. Diese Methode bietet eine umfassende Beurteilung des Sehvermögens bei Funktionsbeeinträchtigungen und Funktionsstörungen des visuellen Systems.

Zusammenfassung

Die Standard-Sehschärfemessungen beruhen auf stationären Reizen, entweder Buchstaben (Snellen-Diagramme), vertikalen Linien (Nonius-Sehschärfe) oder Gitterdiagrammen, die von den Regionen des visuellen Systems verarbeitet werden, die am empfindlichsten auf die stationäre Stimulation reagieren und visuellen Input aus dem zentralen Teil des Gesichtsfeldes erhalten. Hier wird eine Sehschärfemessung vorgeschlagen, die auf der Unterscheidung einfacher Formen basiert, die durch die Bewegung der Punkte in den Zufallspunkt-Kinematogrammen (RDK) definiert sind, die von visuellen Regionen verarbeitet werden, die für Bewegungsstimulation empfindlich sind und auch Eingaben aus dem peripheren Gesichtsfeld empfangen. Im Bewegungsschärfetest werden die Teilnehmer gebeten, zwischen einem Kreis und einer Ellipse zu unterscheiden, mit passenden Oberflächen, die aus RDKs erstellt und entweder durch Kohärenz, Richtung oder Geschwindigkeit der Punkte vom Hintergrund-RDK getrennt sind. Die Sehschärfemessung basiert auf der Ellipsenerkennung, die bei jeder korrekten Reaktion kreisförmiger wird, bis die Sehschärfeschwelle erreicht ist. Der Bewegungsschärfetest kann im negativen Kontrast (schwarze Punkte auf weißem Hintergrund) oder im positiven Kontrast (weiße Punkte auf schwarzem Hintergrund) dargestellt werden. Die bewegungsdefinierten Formen befinden sich mittig innerhalb von 8 Grad und sind von einem RDK-Hintergrund umgeben. Um den Einfluss der visuellen Peripherie auf die zentral gemessene Sehschärfe zu testen, wird eine mechanische Verengung des Gesichtsfeldes auf 10 Grad vorgeschlagen, wobei eine undurchsichtige Brille mit zentral angeordneten Löchern verwendet wird. Dieses einfache und replizierbare Verengungssystem eignet sich für MRT-Protokolle und ermöglicht weitere Untersuchungen der Funktionen des peripheren visuellen Inputs. Hier wird eine einfache Messung der Form- und Bewegungswahrnehmung gleichzeitig vorgeschlagen. Dieser einfache Test beurteilt Sehstörungen in Abhängigkeit von den zentralen und peripheren Gesichtsfeldeingängen. Der vorgeschlagene Bewegungsschärfetest verbessert die Fähigkeit von Standardtests, bei Patienten mit verletztem Sehsystem noch verschonte oder sogar verstärkte Sehfunktionen aufzudecken, die bisher unentdeckt blieben.

Einleitung

Die meisten der verfügbaren Sehtests sind darauf gerichtet, die vom zentralen Sehen verarbeiteten Merkmale zu untersuchen, wobei sie sich auf den Input stützen, der von der zentralen Netzhaut¹ abgeleitet wird. Die zentrale Netzhaut hat die dichteste Zapfen-Photorezeptor-Population für maximale Sehschärfe und verfügt über keine Stäbchen-Photorezeptoren, die die periphere Netzhaut dominieren². Das Vorhandensein von dicht gepackten Photorezeptoren spiegelt sich auch in einer erhöhten Dichte von Ganglienzellen wider, was bedeutet, dass eine größere Anzahl von Axonen zum Sehnerv und schließlich zum visuellen Kortex geleitet wird. Außerhalb der Fovea in Richtung Peripherie sind die Stäbchen zahlenmäßig stärker als der Zapfen-Photorezeptor³. Mit den breiteren Körpern der Stäbchen und dem spärlicheren Mosaik von Photorezeptoren reagiert die periphere Netzhaut in erster Linie auf Nachtsicht und Bewegungswahrnehmung⁴.

Klassischerweise ging man davon aus, dass die visuelle Verarbeitung in Abhängigkeit von der Stimulation des zentralen Teils des Gesichtsfeldes der Feinanalyse stationärer Objekte gewidmet ist und ihr peripherer Teil darauf spezialisiert ist, Bewegungen zu erkennen und Objekte in das zentrale, foveale Sehen zu bringen, wo sie weiter analysiert wird ^5,6. Jetzt haben wir jedoch neue Beweise, die zeigen, dass auf der kortikalen Ebene die Feinanalyse des stationären Signalwegs nicht vollständig von der bewegungssensitiven getrennt ist ^6,7,8. Die gleichzeitige Erprobung von Form- und Bewegungswahrnehmung wird klassischerweise mit beweglichen Gittern⁹ und Glasmustern¹⁰ sowie konzentrischen Ringbewegungen¹¹ durchgeführt. Unser Ziel ist es, einen Test einzuführen, der dem normalen Leben von sehbehinderten Menschen nahe kommt, der ihre Frustration verringern und Hoffnung geben kann, indem er ihnen explizit zeigt, dass einige Merkmale ihrer visuellen Verarbeitung noch erhalten und sogar gestärkt werden können. Der vorgeschlagene Bewegungsschärfetest auf Basis von Random-Dot-Kinematogrammen (RDKs) kombiniert die Analyse der Bewegungs- und Formwahrnehmung und testet gleichzeitig die Funktion der Bewegungs- und Formwahrnehmung. Im Rahmen des Bewegungs-Seh-Tests gibt es viele Möglichkeiten, psychophysische Merkmale zu testen, wie z.B. unterschiedliche Geschwindigkeiten, Richtungen und Kontraste der RDKs. Durch die Änderung der Parameter können wir die Stärke der Stimulation manipulieren, entweder spezifisch für die zentrale Verarbeitung oder peripher. Zum Beispiel ist das Erkennen von sich schnell bewegenden Objekten ein gut beschriebenes Merkmal, das spezifisch für die periphere visuelle Verarbeitung¹² ist, während die Verarbeitung der Dunkelheit auf dem hellen Hintergrund bevorzugt durch das zentrale Sehen¹³ verarbeitet wird. Dieser Test wurde zunächst an Patienten mit retinaler Degeneration von Photorezeptoren durchgeführt, die sich entweder spezifisch in der zentralen oder peripheren Netzhaut befanden¹⁴. Die Retinitis pigmentosa (RP) manifestiert sich mit peripheren Schädigungen und tritt bei ~1/5000 Patienten weltweit auf¹⁵. Morbus Stargardt (STGD) ist mit einer Prävalenz von ~1/10000 die häufigste Ursache für juvenile Makuladegeneration (MD)¹⁶. Eine Schädigung der Photorezeptoren an der zentralen Netzhaut, wie bei der Makuladegeneration oder wie bei der Retinitis pigmentosa an der peripheren Netzhaut, führt zu entsprechenden Gesichtsfeldverlusten. Diese Gesichtsfeldverluste spiegeln sich in den Beeinträchtigungen der Merkmale wider, die für die gegebenen Regionen des visuellen Systems^{spezifisch sind 17}. Wichtig ist, dass die Regionen des visuellen Systems, die Eingaben von nicht betroffenen Teilen der Netzhaut erhalten, ebenfalls betroffen sind. Zuvor wurde in Tiermodellen der Makuladegeneration¹⁸ gezeigt, dass nach einer binokularen zentralen Netzhautschädigung nicht nur die Sehschärfe verschlimmert, sondern auch die Bewegungswahrnehmung, ein charakteristisches Merkmal der peripheren Verarbeitung, verstärkt wird. Die hier beschriebene Bewegungsschärfeprüfung liefert eine wichtige Erkenntnis für die Planung von visuellen Rehabilitationsmaßnahmen. Ein vollständiger Überblick über das Zusammenspiel zwischen zentralen und peripheren Teilen des Gesichtsfeldes spielt eine entscheidende Rolle, um zu verstehen, wie verlorene Funktionen von den Ersatzteilen des visuellen Systems übernommen werden können und wie dieser Prozess durch Rehabilitationsmaßnahmen des Sehtrainings unterstützt werden kann. Das Wissen darüber, wie sich die regionale Netzhautdegeneration auf die visuelle Verarbeitung auswirkt, insbesondere über ihre geschädigten Teile hinaus, ist noch unvollständig. Optische Prüfungen basieren auf den Messungen der stationären Formmerkmale. Zum Beispiel beruhen die Sehschärfemessungen auf stationären Reizen, entweder Buchstaben (Snellen-Diagramme), Gitterdiagrammen oder Nonius-Sehschärfediagrammen.

Um den Einblick in die Dynamik zwischen zentralem und peripherem Sehen bei gesunden Augen und Augen mit eingeschränkten zentralen/peripheren Sehfunktionen zu erweitern, wurde ein bewegungsbasierter Sehschärfetest eingeführt, der die Form- und Bewegungswahrnehmung gleichzeitig misst. Der Bewegungsschärfetest basiert auf der Erkennung von zentral gelegenen Formen im negativen oder positiven Kontrast (dunkle oder helle Punkte), einer Ellipse und eines Kreises mit passenden Oberflächen, die aus Zufallspunkt-Kinematogrammen (RDK) erstellt und durch Geschwindigkeit, Kohärenz oder Richtung vom selben RDK-Hintergrund getrennt sind. Die Sehschärfe wird als minimaler wahrgenommener Unterschied zwischen Kreis- und Ellipsenabmessungen gemessen, und die Ergebnisse werden in visuellen Graden angegeben, bei denen das Subjekt innehält, um den Unterschied wahrzunehmen. Um zusätzlich zu überprüfen, ob der Luminanzkontrast die gemessene Bewegungsschärfe beeinflusst, können Stimuli im negativen (schwarze Punkte auf weißem Hintergrund) oder im positiven Kontrast (weiße Punkte auf schwarzem Hintergrund) dargestellt werden. Alle verfügbaren Informationen über die Verarbeitung von positivem Kontrast (ON-Typ) und negativem Kontrast (OFF-Typ) im visuellen System stammen aus der stationären Stimulation des zentralen Gesichtsfeldes^19,20. Aber wie die periphere Verarbeitung von Bewegungssignalen vom Kontrast abhängt, bleibt ziemlich unbekannt^14,21. Es wurde lediglich festgestellt, dass die Empfindlichkeit gegenüber hohen Geschwindigkeiten spezifisch für die periphere Verarbeitung ist, während die zentrale Bewegungsverarbeitung langsame Geschwindigkeiten bei höheren Ortsfrequenzen berücksichtigt, die im positiven Kontrast dargestellt werden (ON-Typ)¹². Die positive und negative Kontrastvariante der Bewegungsschärfe-Reize, sowie die Möglichkeit, die Geschwindigkeit der Punkte, sowie die Kohärenz oder Richtung zu modifizieren, ist entscheidend für eine detailliertere Beschreibung des gesamten Gesichtsfeldes. Zusätzlich wird eine mechanische Verengung des Gesichtsfeldes auf zentrale 10 Grad vorgeschlagen, wobei eine Schutzbrille verwendet wird, bei der die Gläser durch undurchsichtige Gläser mit mittig angeordneten Löchern ersetzt werden. Dieses leicht replizierbare Verengungssystem, das für fMRT- und TMS-Protokolle geeignet ist, ermöglicht weitere Untersuchungen der Funktionen des peripheren Seheingangs und des Einflusses der visuellen Peripherie auf die zentral gemessene Sehschärfe. Ein ähnliches System wurde zunächst in früheren Studien^{validiert 14}, in denen festgestellt wurde, dass Bewegungsschärfetests im negativen Kontrast und in Zeitraffer, die die visuelle Peripherie stark aktivieren, für alle Teilnehmer am schwierigsten sind. Für Patienten mit Morbus Stargardt waren sie nicht zu bewältigen. Wichtig ist, dass die Abschwächung der visuellen Peripheriestimulation durch Verringerung der Geschwindigkeit der RDKs die Sehschärfeschwellen bei allen getesteten Probanden verbessert. Zusammenfassend schlagen wir die Aufgabe der Bewegungsschärfemessung auf der Grundlage einer einfachen Formunterscheidung vor. Daher sind die Ergebnisse auch für Patienten und ihre Betreuer einfach und leicht verständlich. Der hier vorgestellte Bewegungsschärfetest richtet sich auch an Anwender außerhalb der Wissenschaft. Die Aufgabe ist für ein breites Spektrum von Altersgruppen und Patientengruppen leicht zu erklären.

Protokoll

Alle Verfahren wurden gemäß den einschlägigen Richtlinien und Vorschriften durchgeführt und von der Ethikkommission WUM genehmigt (KB/157/2017). Von allen Teilnehmern wurde eine schriftliche Zustimmung eingeholt, um sicherzustellen, dass sie das allgemeine Ziel des Experiments verstanden haben und dass sie die Einbeziehung ihrer Daten für statistische Analysezwecke verstanden haben. Alle präsentierten visuellen Reize werden mit einer Java-basierten Desktop-Anwendung (Viscacha2) erzeugt, die für diese Experimente erstellt wurde.

1. Einrichtung

1. Sichern Sie sich einen ruhigen, abgedunkelten Raum. Bauen Sie ein Setup, bestehend aus einem Computer, einer Tastatur, einem flachen Display, einem Eyetracker (optional, je nach Forschungsfrage und Zielsetzung; siehe Materialtabelle), einem Schreibtisch, einem Kinnhalter und einem Stuhl. Ordnen Sie es so an, dass die Teilnehmer mit dem Kinn auf der Kinnstütze sitzen können, die Augen direkt vor der Mitte der oberen Hälfte des Displays und die Hände die Pfeiltasten auf der Tastatur erreichen. Der horizontale Abstand zwischen dem Display und den Augen sollte 85 cm betragen.
   HINWEIS: Obwohl die Teilnehmer während des gesamten Eingriffs geschult und speziell gebeten werden, das zentrale Fixationskreuz zu fixieren, kann der Test mit einem Eyetracker eine zusätzliche Kontrolle zur Filterung bei der Analyse derjenigen Teilnehmer darstellen, die zu viele Schwankungen mit ihrem Blick aufweisen. Darüber hinaus können die Ergebnisse von Eyetrackern je nach Ziel der Studie interessante Einblicke in die Fixationsmuster, die Pupillengröße oder den interessierenden Ort verschiedener Teilnehmerkohorten geben.
2. Besuchen Sie https://github.com/grimwj/Viscacha2 und laden Sie die Software herunter, indem Sie auf die Schaltfläche Code klicken und ZIP herunterladen. Extrahieren Sie die Zip-Datei und speichern Sie sie im Arbeitsverzeichnis.
3. Befolgen Sie die Installationsschritte, die in der README.txt Datei beschrieben sind. Befolgen Sie im Falle eines Tests mit einem Eyetracker die Installationsschritte für die Software für den Eyetracker. Montieren Sie den Eyetracker gemäß den Anweisungen.
4. Um eine erste Prüfung durchzuführen, führen Sie das Programm aus, indem Sie auf die Viscacha2.jar Datei doppelklicken. Nachdem der Startbildschirm angezeigt wird, drücken Sie ESC auf der Tastatur, um das Programm zu beenden.
5. Navigieren Sie durch neu erstellte Ordner – experiment_data, TestPatient Shape_Brt. Öffnen Sie die .csv Datei mit einem Tabellenkalkulationseditor (Semikolon als Feldtrennzeichen setzen). Stellen Sie sicher, dass die Parameter, wie z. B. die Bildschirmabmessungen und der Abstand zum Bildschirm, korrekt sind.
   HINWEIS: Von hier aus basiert das Protokoll auf der Annahme, dass ein 1920 x 1080, 31,5 Zoll großes Display verwendet wird und der Abstand zwischen Patient und Bildschirm 85 cm beträgt. Dies bedeutet, dass der Bildschirm horizontal 44,6° Sichtraum einnimmt. Wenn diese Parameter nicht eingehalten werden können, kann man sich auf Schritt 5 beziehen, um das Programm neu zu konfigurieren.

2. Bestimmung der anfänglichen Schwierigkeit des Tests

1. Öffnen Sie die config.txt Datei, und suchen Sie eine Zeile, die patient_name=TestPatient enthält. Ersetzen Sie den TestPatienten durch einen Text, der den zu untersuchenden Probanden identifiziert.
2. Suchen Sie in der config.txt Datei die Zeile filename=Shape_Brt.txt. Achten Sie darauf, dass diese Zeile nicht mit einem Rautensymbol # (unkommentierte Zeile) beginnt.
3. Bitten Sie den Probanden, sich vor das Display zu setzen, das Kinn aufgelegt und die Augen direkt vor der Mitte der oberen Hälfte des Displays zu halten. Vergewissern Sie sich, dass der Abstand vom Bildschirm korrekt ist. Stellen Sie sicher, dass die Tastaturtasten für die Person leicht zugänglich sind.
4. Navigieren Sie zum Viscacha2.jar Verzeichnis, und führen Sie das Programm aus. Bringen Sie dem Teilnehmer bei, das Visier während der gesamten Dauer des Experiments auf das Fixationskreuz in der Mitte des Bildschirms zu fokussieren.
5. Auf jeder Seite des Bildschirms wird entweder ein Kreis oder eine Ellipse in gleichem Abstand zum zentralen Fixationskreuz dargestellt. Die Aufgabe besteht darin, den Kreis über einer Ellipse mit den Pfeiltasten nach links und rechts auf der Tastatur auszuwählen. Erklären Sie dem Teilnehmer die Aufgabe, und wenn er bereit ist, drücken Sie die Taste s , um das Experiment zu starten. Das Experiment wird so lange fortgesetzt, bis der Teilnehmer eine der Pfeiltasten drückt.
6. Das Programm endet, nachdem vier Umkehrungen stattgefunden haben oder eine maximale Anzahl von Versuchen erreicht wurde. Eine Umkehrung tritt auf, wenn der Proband die falsche Antwort auswählt, nachdem er zuvor die richtige ausgewählt hat, oder umgekehrt.
   HINWEIS: Hierbei handelt es sich um ein treppenartiges Verfahren. Die Schwierigkeit jedes Versuchs steigt nach jeder richtigen Antwort und sinkt nach einer falschen Antwort. Abbildung 1 zeigt, wie sich die Treppenhöhe im Laufe der Versuche für einen repräsentativen Teilnehmer ändert.
7. Beachten Sie die vier Umkehrungen, nach denen die Aufgabe abgeschlossen ist und der Erkennungsschwellenwert festgelegt wurde. Öffnen Sie die entsprechende .csv Datei mit den Ergebnissen. Suchen Sie die THRESHOLD-Spalten am Ende der Datei. Verwenden Sie den Wert in dieser Spalte, um die anfängliche Schwierigkeit für nachfolgende Aufgaben zu berechnen.
   HINWEIS: Der Test kann auch in einem konstanten Paradigma dargestellt werden, bei dem der Schwierigkeitsgrad festgelegt ist und sich nicht ändert, indem das Rautensymbol aus der Zeile Experiment_Type=Konstante in den init.txt Dateien entfernt und ein Rautensymbol vor der Zeile Experiment_Type=Treppe hinzugefügt wird.

Abbildung 1: Veränderung des Treppenhausniveaus über die Dauer des Shape_Brt Versuchs (Folgeversuche). Das rote Diagramm zeigt die Treppenebene, was sich in das Seitenverhältnis der S- (Ellipse) übersetzt. Nachdem 4 Umkehrungen stattgefunden haben (blaue Balken), wurde die Erkennungsschwelle des Probanden festgelegt und die Aufgabe ist abgeschlossen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

8. Verwenden Sie den neu ermittelten Schwellenwert als Ausgangsbasis für die nächste Reizpräsentation (Schritte 2.3–2.5). Um den neuen Schwellenwert in allen Stimulidefinitionsdateien zu ersetzen, verwenden Sie das Python-Skript im Ersetzungsordner und befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm.

3. Ablauf der Stimuli

HINWEIS: Es werden insgesamt 10 Experimente durchgeführt: 5 mit weißen Punkten auf schwarzem Hintergrund und 5 mit schwarzen Punkten auf weißem Hintergrund.

1. Kohärenz-Aufgabe
   1. Wenn der Betreff fertig ist, öffnen Sie die Datei config.txt und kommentieren Sie die Zeile filename=Shape_Brt.txt und kommentieren Sie die Zeile darunter und kommentieren Sie sie aus, einschließlich der shape_dotsB_C.txt Aufgabe. In dieser Aufgabe bestehen der Kreis und die Ellipse aus Punkten, die sich zufällig mit einer Geschwindigkeit von 10°/s bewegen. Der Hintergrund besteht aus Punkten, die sich kohärent und mit der gleichen Geschwindigkeit wie im Kreis und in der Ellipse nach oben bewegen.
      HINWEIS: Es ist möglich, eine andere Bewegungsrichtung der Hintergrundpunkte zu definieren, indem Sie den Parameter Richtung in der Definitionsdatei für jede Aufgabe bearbeiten.
   2. Führen Sie Viscacha2.jar aus. Erklären Sie dem Probanden die Aufgabe in einfachen Worten, zum Beispiel: Bitte zeigen Sie immer auf den Kreis. Wenn der Teilnehmer bereit ist, drücken Sie die Taste s, um das Experiment zu starten. Warten Sie, bis der Test abgeschlossen ist.
   3. Öffnen Sie die config.txt Datei, kommentieren Sie die Zeile filename=shape_dotsB_C.txt, und kommentieren Sie die Zeile darunter einschließlich der shape_dotsW_C.txt Aufgabe aus. Wiederholen Sie Schritt 3.1.2.
2. Aufgabe "Richtung"
   1. Wenn der Betreff fertig ist, öffnen Sie die config.txt Datei und kommentieren Sie den zuvor ausgewählten Dateinamen. Heben Sie die Auskommentierung der Zeile auf, die filename=shape_dotsB_D.txt Aufgabe enthält. In dieser Aufgabe bestehen der Kreis und die Ellipse aus Punkten, die sich kohärent mit einer Geschwindigkeit von 10°/s nach oben bewegen. Der Hintergrund besteht aus Punkten, die sich mit der gleichen Geschwindigkeit wie im Kreis und in der Ellipse kohärent nach links bewegen.
   2. Führen Sie Viscacha2.jar aus. Erklären Sie dem Subjekt die Aufgabe. Wenn der Teilnehmer bereit ist, drücken Sie die Taste s , um das Experiment zu starten. Warten Sie, bis der Test abgeschlossen ist.
   3. Öffnen Sie die config.txt Datei, kommentieren Sie die Zeile filename=shape_dotsB_D.txt, und kommentieren Sie die Zeile darunter aus, einschließlich der shape_dotsW_D.txt Aufgabe. Wiederholen Sie Schritt 3.2.2.
3. Aufgabe "Geschwindigkeit"
   1. Wenn der Betreff fertig ist, öffnen Sie die config.txt Datei und kommentieren Sie den zuvor ausgewählten Dateinamen. Heben Sie die Auskommentierung der Zeile auf, die filename=shape_dotsB_V10_20.txt Aufgabe enthält. Diese Aufgabe umfasst drei Bedingungen. Der Kreis und die Ellipse sowie der Hintergrund bestehen aus Punkten, die sich kohärent nach oben bewegen, und Punkte innerhalb des Kreises und der Ellipse bewegen sich immer langsamer als die Hintergrundpunkte: i) 10°/s versus 20°/s; ii) 5°/s gegenüber 10°/s; und iii) 1°/s gegenüber 2°/s.
   2. Führen Sie Viscacha2.jar aus. Erklären Sie dem Subjekt die Aufgabe. Wenn der Teilnehmer bereit ist, drücken Sie die Taste s, um das Experiment zu starten. Warten Sie, bis der Test abgeschlossen ist.
   3. Öffnen Sie die config.txt Datei und kommentieren Sie die Zeile shape_dotsB_V10_20.txt und kommentieren Sie die Zeile darunter aus, einschließlich der shape_dotsW_V10_20.txt Aufgabe. Wiederholen Sie Schritt 3.2.2.
   4. Wiederholen Sie die Schritte 3.3.1 - 3.3.3 2x für Aufgaben shape_dotsB_V5_10.txt und shape_dotsW_V5_10.txt sowie für shape_dotsB_V1_2.txt und shape_dotsW_V1_2.txt.
      1. Um zu vermeiden, dass der Dateiname für jede Aufgabe nach Abschluss der Aufgabe manuell geändert wird, verwenden Sie die Option sweep_file. Legen Sie in der config.txt Datei das Feld sweep_files auf 0 fest, um die Prozedur nach Beendigung jeder Aufgabenprozedur zu beenden.
      2. Verwenden Sie diese Einstellung für die Shape_Brt.txt Aufgabe, um den anfänglichen Basisschwellenwert zu definieren. Nachdem die Baseline festgelegt wurde, legen Sie die Sweep-Datei für die Ausführung mehrerer Aufgaben hintereinander auf eine ganze Zahl zwischen 1 und 9 fest. Die Ganzzahl bestimmt hier die Anzahl der Änderungen zwischen aufeinanderfolgenden Aufgaben (z.B. wenn sie auf 1 gesetzt ist und shape_dotsB_D.txt unkommentiert ist, führt das Programm diese Aufgabe und die nächste Aufgabe aus. Wenn auf 9 gesetzt, werden alle Aufgaben ausgeführt). Intern führt dies dazu, dass nach Abschluss jedes Experiments eine neue Konfigurationsdatei neu generiert wird, wobei ein zuvor ausgewählter Dateiname kommentiert und der nachfolgende Dateiname für das bevorstehende Experiment ausgewählt wird.

4. Schutzbrille schränkt die Sicht ein

1. Um das periphere Gesichtsfeld vorübergehend zu entfernen, verwenden Sie eine Schwimmbrille (Abbildung 2), bei der transparente Gläser durch weiße, undurchsichtige ersetzt werden. Die Objektive hatten eine Öffnung von 1,4 mm, die das Gesichtsfeld auf die zentralen 10° beschränkte. Um die Brille für jedes Motiv geeignet zu machen und den natürlichen individuellen Augenabstand so gut wie möglich zu berücksichtigen, stellen Sie 14 Brillen mit einem Lochabstand von 58 mm bis 72 mm (mit einem Abstand von 1 mm zwischen jeder Brille) her.

Abbildung 2: Schmaler werdende Brille. Die zentralen Löcher haben einen Durchmesser von 1,4 mm. Wir hatten 14 Brillen mit einem Abstand zwischen den Löchern von 58 mm bis 72 mm. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

2. Verwenden Sie ein Lineal, um den Abstand zwischen den Augen des Teilnehmers zu definieren. Platzieren Sie das Lineal direkt über den Augen, in einer Linie mit den Augenbrauen, mit dem Wert 0 auf einem Auge. Berechnen Sie, wie weit in mm die zweite Pupille ist, indem Sie den Wert oben auf dem zweiten Auge überprüfen. Bitten Sie den Teilnehmer während des Eingriffs, den Blick so stabil wie möglich zu halten.
3. Nachdem Sie das passendere Paar ausgewählt haben, gönnen Sie sich eine Pause von 15 Minuten. Bitten Sie die Teilnehmer, sich während dieser Zeit frei im Raum zu bewegen, ihr Telefon zu benutzen oder zu lesen, um die Augen an den neuen Sehzustand gewöhnen zu lassen.
4. Starten Sie den Vorgang ab Schritt 3 erneut.

5. Neukonfiguration

1. Kalibrierung von Bildschirmgröße und -abstand
   1. Wenn ein anderes Display verwendet wird, fügen Sie die Bildschirmabmessungen (Auflösung und Diagonale) in die Konfigurationsdatei ein (resolution_v für die vertikale Auflösung, resolution_h für die horizontale Auflösung diagonal_inch für die Bildschirmdiagonale in Zoll).
   2. Führen Sie Viscacha2.jar aus. Sobald der Startbildschirm angezeigt wird, drücken Sie ESC , um den Vorgang zu beenden. Öffnen Sie die .csv Datei mit den Ergebnissen.
   3. Suchen Sie die Zeile mit dem Text Abstand mm und notieren Sie sich den Wert.
   4. Stellen Sie den Versuchsaufbau so ein, dass der Proband in dem neu berechneten Abstand sitzen kann. Berechnen Sie den Abstand so, dass die Bildschirmbreite horizontal 44,6° des visuellen Raums einnimmt. Dies wird durch den Parameter full_angle_h definiert, der auch in der config.txt Datei geändert werden kann.
      HINWEIS: Die Kalibrierung kann auch für die Bildschirmhöhe mit dem Parameter full_angle_v durchgeführt werden. Bitte beachten Sie, dass nur einer dieser Parameter gesetzt werden kann, der andere muss mit einem #-Präfix kommentiert werden.
2. Definition der Stimuli
   1. Definieren Sie die Stimuli-Parameter in separaten Dateien (z. B. shape_dotsB_C.txt). Einige Werte, wie z.B. die Abmessungen des S- (Ellipse_X, Ellipse_Y) werden in Pixel angegeben. Um von Pixeln zu visuellen Graden zu rechnen, multiplizieren Sie den Wert mit dem Pixel-zu-Winkel-Multiplikator, der aus der CSV-Datei mit den Ergebnissen extrahiert wurde.
      HINWEIS: Stimuli-Parameter, wie z.B. die Kohärenz der Punkte, sind für jede Ebene (Hintergrund, Form S+, Form S-, Rauschen) vordefiniert und einstellbar. In der Kohärenzaufgabe bestehen z.B. der Kreis und die Ellipse aus Punkten, die sich zufällig mit einer Geschwindigkeit von 10°/s bewegen (Kohärenz = 0,0). Der Hintergrund besteht aus Punkten, die sich kohärent mit der gleichen Geschwindigkeit wie im Kreis und in der Ellipse nach oben bewegen (Kohärenz = 1,0). Für Viscacha2 gibt es noch kein offizielles Benutzerhandbuch. Weitere Informationen zur Stimulidefinition finden Sie in der stimuli_description.ods Datei im Viscacha2-Repository.

Ergebnisse

Die Bewegungsschärfe-Aufgabe generiert für jeden Teilnehmer eine Ergebnisdatei für jede Stimuliprozedur. Eine beispielhafte Protokolldatei für einen Testteilnehmer wurde in das Repository im Ordner doc aufgenommen. Von Zeile 1 bis Zeile 31 werden verschiedene Einstellungen gemeldet, wie z.B. der Name des Patienten und die Konfigurationseinstellungen. Der Aufgabenblock beginnt in Zeile 34 und meldet wichtige Informationen, die für die weitere Analyse erforderlich sind: Ereigniszeit, Ereignistyp, Versuch, Dauer, Auswa...

Diskussion

In dieser Arbeit wird eine neuartige Methode zur Messung der visuellen Bewegungsschärfe anhand einer Reihe von Reizen beschrieben, die auf Zufallspunkt-Kinematogrammen basieren. Das Ergebnis wird als minimal wahrgenommener Unterschied zwischen einem Kreis und einer Ellipse dargestellt und ermöglicht es zu erkennen, wann das Motiv aufgehört hat, Formen voneinander zu unterscheiden. Je kleiner die erzielte Differenz ist, desto besser ist die Sehschärfe: Das bedeutet, dass das Motiv immer noch erkennen kann, wo sich der...

Materialien

Name	Company	Catalog Number	Comments
Chinrest			custom-made
Computer			Windows 10 or higher
Display			1920 × 1080, 31 inches
EyeLink 1000 Plus	SR Research		desktop mount
USB Keyboard
USB mouse