Die virtuelle Umgebung wurde freundlicherweise zur Verfügung gestellt von VIS-Games (http://www.vis-games.de) in der virtuellen Realität forschen.

Das folgende Protokoll wurde in Übereinstimmung mit Richtlinien genehmigt von der Ethik-Kommission der ETH Zürich im Rahmen des Vorschlags EK 2013-N-73.
(1) rekrutieren Sie und bereiten Sie die Teilnehmer
<ol><li>Wählen Sie die Teilnehmer mit bestimmten Demographie (zB., Alter, Geschlecht, Bildungsstand) mit einem Teilnehmer Rekrutierungssystem oder Mailing-Liste (zB., UAST; http://www.uast.uzh.ch/).</li>
	<li>Kontaktieren Sie ausgewählte Teilnehmer per E-mail. Erklären Sie in dieser E-mail den Teilnehmern der Sitzungsdauer und Anforderungen. Damit die Teilnehmer wissen, dass sie eine locker sitzende oben (für Blutdruckmessung), unterlassen Alkohol für 12 h vor dem Experiment tragen und verzichten müssen von mehreren anderen Tätigkeiten (zB., Koffein, Rauchen, Essen und Bewegung) für 3 h vor dem Experiment.</li>
</ol>2. bereiten Sie das Experiment und physiologische Geräte, Eva
<ol><li>Vor jeder experimentellen Starten der Computer, der Experimentator-Monitor und den Test Monitor.</li>
	<li>Sicherstellen Sie, dass die Zimmer mit Ventilator, das Thermometer und die Feuchtigkeit-Monitor auf.</li>
	<li>Schalten Sie die Maschine, die Messung der elektrodermaler Aktivität (EDA) und der Elektrokardiographie (EKG; zB., PowerLab von ADInstruments). Siehe Tabelle der Materialien.</li>
	<li>Öffnen Sie die EDA/ECG-Software (EVA derzeit unterstützt Labchart von ADInstruments) und erstellen Sie eine neue Einstellungsdatei. Wählen Sie eine Abtastrate von 1.000 Hz und die entsprechende Anzahl an Kanälen (zB., eins für EDA und eins für EKG). Speichern Sie die Einstellungsdatei und speichern Sie erneut eine Version unter einem anderen Namen für jede experimentelle Sitzung.</li>
	<li>Für die EDA-Elektroden führen eine offenen NULL (dh., ohne irgendetwas angebrachten Elektroden) um eine Grundlinie Maß System Leitfähigkeit zu erhalten.</li>
	<li>Sicherstellen, dass die Steuer-Schnittstelle (zB., Joystick) an den Computer angeschlossen ist.</li>
	<li>
Öffnen Sie auf dem Experimentator Monitor die ausführbare Datei der Einheit für das Experiment.
	<ol>
<li>Öffnen Sie das Menü "Einstellungen experimentieren" in EVE, und geben Sie die Experiment-Parameter (zB., Teilnehmer-ID-Nummer, physiologische Messdatei, versuchsbedingung, Raumtemperatur und Luftfeuchtigkeit).</li>
		<li>"Experiment starten" klicken.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. Versuchsdurchführung
<ol><li>
Einleitung und Zustimmung Verfahren
	<ol>
<li>Abholung des Teilnehmers am vereinbarten Treffpunkt Ort und führen ihn/Sie an das Labor.</li>
		<li>Zeigen Sie, dass die Sitzung ca. 90 min. nimmt und bitten Sie die Teilnehmer, Uhr oder Handy speichern.</li>
		<li>Bitten Sie die Teilnehmer in der experimentellen Stuhl zu sitzen und das experimentelle Verfahren entsprechend vorbereiteten verbale Skript erläutert.</li>
		<li>Bitten Sie die Teilnehmer das Informationsblatt lesen und unterzeichnen die Einwilligungserklärung.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Anschluss von EDA und EKG-Sensoren
	<ol>
<li>Reinigen Sie der Zeigefinger und der Ringfinger der nichtdominanten Hand mit einem feuchten Tuch ohne Seife. Stellen Sie sicher, dass sie trocken sind, und schließen Sie die beiden EDA-Elektroden an der medialen Phalangen.</li>
		<li>Reinigen Sie die Haut auf der Brust die EKG-Elektroden mit einem feuchten Tuch platziert.</li>
		<li>Platzieren Sie die weißen, schwarzen und roten Elektroden am Körper des Teilnehmers zwischen den Rippen nach Abbildung 2. Legen Sie die weißen Elektrode auf dem rechten Oberbauch (UR) und die schwarze Elektrode auf dem linken Oberbauch (UL). Legen Sie die rote Elektrode auf dem linken Unterbauch (LL). Stellen Sie sicher, dass die drei Elektroden nicht direkt über eine Rippe sind.</li>
		<li>Anschließen Sie die drei farbcodierten ECG Drähte an die entsprechenden Elektroden des Teilnehmers Körper befestigt.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Pre-Experiment-Fragebogen
	<ol>
<li>Bieten die Teilnehmer mit einer Tastatur und einer Maus, die Beantwortung der Fragebögen verwendet werden (zB., demographische Fragen, den ersten Teil des Stress Zustand Kurzfragebogen, der Santa Barbara Gefühl der Richtung Skala), und informieren Sie ihn oder sie, dass Sie werden auf dem Computer eine Reihe von Fragen aufgefordert.</li>
		<li>Informieren Sie die Teilnehmer, dass sie der Experimentator Fragen zu den Fragebögen jederzeit stellen können.</li>
		<li>Schließen Sie die beiden Seitenwände der Kabine, während der Teilnehmer die Fragebogen ausfüllt.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Vorbereitungen für physiologische Messungen. Diese Schritte können durchgeführt werden, während die Teilnehmer die Fragebogen ausfüllt.
	<ol>
<li>Informieren Sie die Teilnehmer, dass der Experimentator die physiologische Geräte nun vorbereiten werden.</li>
		<li>Überprüfen Sie, dass die Elektroden an den richtigen Stellen angebracht sind.</li>
		<li>Befestigen Sie die Blutdruckmanschette an der nicht-dominanten Arm.</li>
		<li>Geben Sie Anweisungen an den Teilnehmer über die genaue Messung des Blutdrucks. Sagen Sie die Teilnehmer zu minimieren Arm und Körperbewegungen, die Blutdruck-Manschette auf Herzhöhe halten und pflegen eine aufrechte Körperhaltung mit seine oder ihre Füße flach auf den Boden.</li>
		<li>Verbinden Sie die beiden EDA Drähte an die Elektroden an den Fingern.</li>
		<li>Schalten Sie das Licht über dem Monitor und Dimmen Sie andere Deckenbeleuchtung auf die niedrigste Stufe zu.</li>
		<li>Hand des Joysticks an dem Teilnehmer und sicherzustellen, dass die Maus aus dem Bildschirm des Monitors Tests ist.</li>
		<li>0 (null) des EDA-Kanals, um ein gewisses Maß an individueller Ausgangsniveau der Hautleitwert zu erhalten.</li>
		<li>Öffnen Sie in der EDA/ECG-Software im Dialogfeld "Bio Amp". Wählen Sie die Reichweite des Signals, in denen das Herz schlagen Signal rund ein Drittel des Vorschaufensters deckt (5 mV in den meisten Fällen).</li>
		<li>Starten Sie die Aufnahme mit der EDA/ECG-Software, und prüfen Sie, ob ein Signal in die EDA/ECG-Software-Fenster auf dem Experimentator Monitor sichtbar ist.</li>
		<li>Blutdruck, die Aufnahme durch Drücken der entsprechenden Taste in der Blutdruck-Maschine zu starten.</li>
		<li>Wechseln Sie zu der offenen Einheit-Programm, und drücken Sie "Messung starten". Eine Fixierung Kreuz sollte angezeigt werden.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Joystick-Training und die Basislinie video
	<ol>
<li>Bitten Sie die Teilnehmer zu sehen und folgen der Video-Training, die ihm oder ihr beauftragt den Joystick verwenden.</li>
		<li>Bitten Sie die Teilnehmer das Labyrinth Ausbildung zu vervollständigen, um üben mit dem Joystick. In diesem Training-Labyrinth werden Teilnehmer angewiesen, den Pfeilen folgen, die angeben, einer Route und schwimmenden Edelsteine zu sammeln.</li>
		<li>Wenn das Experiment Ton enthält, legen Sie die Kopfhörer am Kopf des Teilnehmers.</li>
		<li>Bitten Sie die Teilnehmer mit dem Basisplan Natur Video ohne sich zu bewegen. Dieses Video wird verwendet, um eine Baseline-Messung der physiologischen Daten des Teilnehmers während der nachfolgenden Analyse zu berücksichtigen.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Navigation-Aufgabe
	<ol>
<li>Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer die Anweisungen in Bezug auf die Aufgabe abgeschlossen sein Navigation gelesen haben. Erkundigen Sie sich, ob die Teilnehmer Fragen hat, bevor die Navigation Aufgabe beginnt. Sagen Sie des Teilnehmers, dass sie nicht während der Navigation Aufgabe Fragen sollte.</li>
		<li>Bitten Sie die Teilnehmer, drücken den Auslöser auf dem Joystick, wenn er oder sie bereit ist, die Aufgabe der Navigation zu beginnen.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Physiologische Schlussbestimmungen und Ablösung der physiologischen Sensoren
	<ol>
<li>Warten Sie, bis das System die letzte Blutdruckmessung abgeschlossen hat.</li>
		<li>Stoppen Sie EDA und EKG durch Drücken der Stop-Taste in der EDA/ECG-Software.</li>
		<li>Entfernen Sie die Blutdruckmanschette.</li>
		<li>Entfernen Sie die EDA-Elektroden aus der Teilnehmer.</li>
		<li>Bitten Sie die Teilnehmer nicht die EKG-Elektroden bis zum Ende des Experiments zu entfernen.</li>
		<li>Entfernen Sie den Joystick und Kopfhörer.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Nach dem Experiment Fragebögen
	<ol>
<li>Den Teilnehmer mit einer Tastatur und einer Maus für die Post-Experiment-Fragebogen zur Verfügung zu stellen (zB., der zweite Teil des Stress Zustand Kurzfragebogen, der Self-Assessment-Prüfpuppe, die Simulator-Krankheit-Fragebogen).</li>
		<li>Informieren Sie die Teilnehmer, dass sie eine Reihe weiterer Fragen auf dem Computer aufgefordert werden und, dass er oder sie Fragen Fragen, wenn nötig.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Ende der experimentellen Sitzung
	<ol>
<li>Informieren Sie die Teilnehmer, dass der experimentelle Teil nun abgeschlossen ist. Danke, dass ihr oder ihm im Experiment.</li>
		<li>Sagen Sie des Teilnehmers, dass er/Sie jetzt die EKG-Elektroden entfernen können.</li>
		<li>Die Teilnehmer zahlen Sie und bitten sie, den gedruckten Beleg zu unterzeichnen.</li>
		<li>Fragen Sie, ob der Teilnehmer Fragen über den Zweck des Experiments hat, und begleiten Sie ihm oder ihr außerhalb der Versuchsraum.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. nach jeder experimentelle Sitzung
<ol><li>Öffnen Sie das Menü "Bewertung" in EVE um Experiment Diagnostik durchführen zu können (zB., replay-Trajektorien), bearbeiten und speichern, physiologische Messung in der EDA/ECG-Software.</li>
	<li>Drücken Sie im Menü "Bewertung" in EVE den "Event-Marker hinzufügen"-Button, um Ereignisse in der physiologischen Messdateien kennzeichnen. Dieser Schritt ist wichtig für die Analyse der physiologischen Daten in Bezug auf bestimmten experimentellen Phasen.</li>
	<li>Speichern Sie die EDA/ECG-Datei in der messungsdatei physiologische in der EDA/ECG-Software.</li>
	<li>Exportieren Sie die experimentellen Daten für das Backup mit dem Evertools-Paket.</li>
	<li>Das EDA/ECG-Gerät ausschalten und die EDA-Elektroden mit Alkoholtupfer reinigen.</li>
	<li>Mark, die der Teilnehmer in die Teilnehmer Rekrutierungssystem auftauchte.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Gallistel, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Organization of Learning. , (1990).</li><li>Waller, D., Nadel, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Handbook of Spatial Cognition. , (2013).</li><li>Denis, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , (2017).</li><li>Epstein, R. A., Patai, E. Z., Julian, J. B., Spiers, H. 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Lead positioning Available from: <a target="_blank" href="https://lifeinthefastlane.com/ecg-library/basics/lead-positioning/">https://lifeinthefastlane.com/ecg-library/basics/lead-positioning/</a> (2017)</li><li>Wilder, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+law+of+initial+value+in+neurology+and+psychiatry.">The law of initial value in neurology and psychiatry.</a> The Journal of Nervous and Mental Disease. 125 (1), 73-86 (1957).</li><li>Loomis, J., Knapp, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+Perception+of+Egocentric+Distance+in+Real+and+Virtual+Environments.">Visual Perception of Egocentric Distance in Real and Virtual Environments.</a> Virtual and Adaptive Environments. , 21-46 (2003).</li><li>Richardson, A. R., Waller, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effect+of+feedback+training+on+distance+estimation+in+virtual+environments.">The effect of feedback training on distance estimation in virtual environments.</a> Applied Cognitive Psychology. 19 (8), 1089-1108 (2005).</li><li>Klatzky, R. L., Loomis, J. M., Beall, A. C., Chance, S. S., Golledge, R. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial+updating+of+self-position+and+orientation+during+real,+imagined,+and+virtual+locomotion.">Spatial updating of self-position and orientation during real, imagined, and virtual locomotion.</a> Psychological Science. 9, 293-298 (1998).</li><li>Bakker, N. H., Werkhoven, P. J., Passenier, P. 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H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Social+Influence+on+Evacuation+Behavior+in+Real+and+Virtual+Environments.">Social Influence on Evacuation Behavior in Real and Virtual Environments.</a> Frontiers in Robotics and AI. 3, 43 (2016).</li><li>Loomis, J. M., Blascovich, J. J., Beall, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Immersive+virtual+environment+technology+as+basic+research+tool+in+psychology.">Immersive virtual environment technology as basic research tool in psychology.</a> Behavior Research Methods, Instruments &amp; Computers. 31 (4), 557-564 (1999).</li></ol>

Die Autoren haben nichts preisgeben.

In der vorliegenden Arbeit beschrieben, ein Protokoll für die Durchführung von Experimenten in der VR mit physiologischen Geräte mit dem EVE-Framework. Solche Experimente sind einzigartig aufgrund von Überlegungen, zusätzliche Hardware (zB., physiologische und andere Peripheriegeräte), die vorbereitenden Schritte für die physiologische Datenerhebung mit VR und Daten-Management-Anforderungen. Dieses Protokoll bietet die notwendigen Schritte für Experimentatoren, die Absicht, Daten aus mehrere Peripheriege...

Verstehen, wie Einzelpersonen navigieren hat wichtige Implikationen für mehrere Bereiche, einschließlich Kognitionswissenschaft1,2,3, Neurowissenschaften4,5und Informatik6 , 7. Navigation ist in realen und virtuellen Umgebungen untersucht worden. Ein Vorteil von realen Experimenten ist die Navigation nicht die Vermittlung von einer Auswerteeinheit erfordert und realistischer räumliche Verhalten erzeugen kann. Im Gegensatz dazu erlauben virtuelle Realität (VR) Experimente für eine genauere Messung des Verhaltens (z.B.., Flugbahnen zu Fuß) und physiologischen (z.B.., Herzfrequenz) Daten sowie experimentelle Kontrolle (dh., interne Gültigkeit). Dieser Ansatz kann wiederum in einfachere Interpretation der Daten und somit robuster Theorien der Navigation führen. Darüber hinaus kann VR Neurowissenschaften profitieren, weil Forscher können die neuronale Korrelate der Navigation zu untersuchen, während die Teilnehmer in der virtuellen Umgebung beschäftigt sind, aber nicht körperlich bewegen. Für Informatiker erfordert die Navigation in der VR Eigenentwicklungen in Rechenleistung, Speicher und Computergrafik um ein intensives Erlebnis zu gewährleisten. Erkenntnisse aus VR Experimente können auch in Architektur und Kartographie angewendet werden, durch die Gestaltung des Gebäudes informieren Layouts8 und Map Funktionen9 reale Navigation zu erleichtern. Vor kurzem führten die Fortschritte in der VR-Technologie kombiniert mit einem dramatischen Rückgang der Kosten zu einer Erhöhung der Anzahl der Laboratorien beschäftigen VR für ihre experimentellen Designs. Aufgrund dieser wachsenden Popularität müssen Forscher überlegen, wie die Umsetzung von VR-Applikationen optimieren und standardisieren die Experiment-Workflow. Dieser Ansatz wird Shift Hilferessourcen von der Implementierung zur Entwicklung der Theorie und erweitern die vorhandenen Fähigkeiten der VR.
VR-Setups können zwischen mehr und weniger realistisch in Bezug auf die anzeigen und Bedienelemente liegen. Realistischere VR-Installationen sind in der Regel erfordern zusätzlicher Infrastruktur wie große Verfolgung Räume und hochauflösenden10zeigt. Diese Systeme oft beschäftigen umgeleitete zu Fuß Algorithmen um unmerklichen Drehungen und Übersetzungen in das visuelle Feedback, die Benutzern zur Verfügung gestellt zu injizieren und effektiv vergrößern die virtuelle Umgebung, die durch die Teilnehmer11 bewegen können , 12. Diese Algorithmen können generalisiert in, dass sie nicht das Wissen über ökologische Struktur13 benötigen oder prädiktive, dass sie bestimmte Pfade für Benutzer14annehmen. Obwohl die meisten Untersuchungen auf umgeleiteten walking Head mounted Displays (HMD) genutzt, einige Forscher eine Version dieser Technik mit walking-in-Place als Teil eines großen Projektionssystems beschäftigen (z. B.., Höhlen)15. Während HMDs auf den Kopf des Teilnehmers durchgeführt werden können, neigen Höhle zeigt eine größere horizontale Blickfeld16,17, zu schaffen. Allerdings braucht man weniger Infrastruktur für VR-Systeme mit desktop-Displays18,19. Neurowissenschaftliche Forschung beschäftigt auch VR-Systeme in Kombination mit der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) während des Scannens20, in Kombination mit fMRI nach dem Scannen21,22, und in Kombination mit Elektroenzephalographie (EEG) während der Aufnahme von23,24. Software-Frameworks sind notwendig, um die Koordination verschiedener anzeigen und Bedienelemente, die für die Navigation Forschung verwendet werden.
Forschung, die VR und physiologische Daten beinhaltet Herausforderungen zusätzliche wie Datenerfassung und Synchronisation. Physiologische Daten können jedoch für die Untersuchungen der implizite Prozesse, die die Beziehung zwischen Navigation Potenzial und räumliche Verhalten vermitteln können. In der Tat ist die Beziehung zwischen Stress und Navigation untersucht worden, mit Desktop-VR und eine Kombination aus verschiedenen physiologischen Sensoren (i.e., Herzfrequenz, Blutdruck, Hautleitwert, Speichel Cortisol und Alpha-Amylase)25 , 26 , 27 , 28. Z. B. van Gerven und Kollegen29 untersuchte die Auswirkungen von Stress auf Navigation Strategie und Performance mit einer virtual-Reality-Version einer Morris Wasser Labyrinth Aufgabe und verschiedene physiologische Maßnahmen (zB., Haut Leitwert, Herzfrequenz, Blutdruck). Ihre Ergebnisse zeigen, dass Stress Navigation Strategie in Bezug auf die Wahrzeichen Verwendung vorhergesagt (i.e., egozentrischen versus Allocentric) aber bezog sich nicht auf Navigationsleistung. Im Allgemeinen sind Erkenntnisse aus früheren Studien über die Wirkung von Stress auf Navigationsleistung und das räumliche Gedächtnis ziemlich inkonsistent. Dieses Muster kann auf die Trennung von den Stressor zurückzuführen sein (zB., die kalte druckluftstationen Verfahren26, Star Spiegelungs-Tracing-Task25) von der eigentlichen Navigation Aufgabe, die Verwendung von einfachen Labyrinth-artigen virtuelle Umgebungen ( z.B.., virtuelle Morris Wasser Labyrinth26, virtuelle Radialarm Labyrinth28), und Unterschiede im methodischen Details (zB., Art der Stressor, Art der physiologischen Daten). Unterschiede im Format der physiologischen Daten können auch für die Durchführung und Auswertung solcher Studien problematisch sein.
Die Experimente in virtuelle Experimente (EVE) Rahmen erleichtert die Gestaltung, Durchführung und Auswertung der VR Experimente, insbesondere solche mit zusätzlichen Peripheriegeräten (z. B.., Eye Tracker, physiologische Geräte)30. Das EVE-Framework ist frei als Open-Source-Projekt auf GitHub (https://cog-ethz.github.io/EVE/) zur Verfügung. Dieses Framework basiert auf der beliebten Unity 3D game-Engine (https://unity3d.com/) und die MySQL-Datenbank-Management-System (https://www.mysql.com/). Forscher können EVE Rahmen verwenden, um die verschiedenen Phasen eines VR-Experiments, Pre- und Post-Studie Fragebögen, Basisberechnungen für physiologische Daten, einschließlich Ausbildung mit der Bedienoberfläche, die Hauptnavigation Aufgabe vorzubereiten und Tests für räumliche Gedächtnis der navigierten Umwelt (zB., Urteile des relativen Richtung). Experimentatoren können auch steuern, die Synchronisation von Daten aus verschiedenen Quellen und auf verschiedenen Ebenen der Aggregation (zB. über Studien, Blöcke oder Sitzungen). Datenquellen möglicherweise physischen (i.e., verbunden mit der Benutzer; siehe Tabelle der Materialien) oder virtuell (dh., abhängig von Wechselwirkungen zwischen der Teilnehmer Avatar und der virtuellen Umgebung). Zum Beispiel kann ein Experiment verlangen Aufzeichnung von Herzfrequenz und Position/Ausrichtung des Teilnehmers wenn des Teilnehmers Avatar bewegt sich durch einen bestimmten Bereich der virtuellen Umgebung. Alle diese Daten automatisch in einer MySQL-Datenbank gespeichert und ausgewertet mit Replay-Funktionen und das R-Paket Evertools (https://github.com/cog-ethz/evertools/). Evertools bietet ausführenden Funktionen, grundlegende Deskriptive Statistik und diagnostische tools für die Verteilung der Daten.
EVE-Rahmen kann mit einer Vielzahl von physischen Infrastrukturen und VR-Systeme bereitgestellt werden. In diesem Protokoll beschreiben wir eine bestimmte Implementierung bei der NeuroLab an der ETH Zürich (Abbildung 1). Der NeuroLab ist ein 12 m x 6 m Raum mit einer isolierten Kammer für EEG Experimente, eine Kabine mit VR-System (2,6 m x 2,0 m) und einem drapierten Bereich zum Anbringen von physiologischen Sensoren. Das VR-System beinhaltet ein 55" Ultra-high-Definition-TV-Display, einen High-End-Gaming-Computer, eine Joystick-Steuerung-Schnittstelle und verschiedene physiologische Sensoren (siehe Tabelle der Materialien). In den folgenden Abschnitten wir beschreiben das Protokoll zur Durchführung eines Experiments der Navigation in der NeuroLab mit Eva Rahmen und physiologische Sensoren, repräsentative Ergebnisse aus einer Studie über Stress und Navigation, und besprechen Sie die Möglichkeiten und Herausforderungen im Zusammenhang mit diesem System.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:732px;" width="731">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:253px;">Alienware Area 51 Base</td>
			<td style="width:143px;">Dell&#160;</td>
			<td style="width:113px;">210-ADHC</td>
			<td style="width:223px;">Computation</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">138cm 4K Ultra-HD LED-TV</td>
			<td>Samsung</td>
			<td>UE55JU6470U</td>
			<td>Display</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">SureSigns VS2+</td>
			<td>Philips Healthcare</td>
			<td>863278</td>
			<td>Blood Pressure</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">PowerLab 8/35</td>
			<td>AD Instruments</td>
			<td>PL3508</td>
			<td>Skin Conductance</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">PowerLab 26T (LTS)</td>
			<td>AD Instruments</td>
			<td>ML4856</td>
			<td>Heart Rate</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Extreme 3D Pro Joystick</td>
			<td>Logitech</td>
			<td>963290-0403</td>
			<td>HID</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

virtual reality experiments with physiological measures

Virtuelle Realität (VR) Experimente sind wegen ihre interne und externe Validität im Vergleich zu realen Beobachtungen und Experimente, bzw. vermehrt eingesetzt. VR ist besonders nützlich für geographische Visualisierungen und Untersuchungen des räumlichen Verhaltens. In räumlichen Verhalten-Forschung, VR bietet eine Plattform für die Untersuchung der Beziehung zwischen Navigation und physiologische Maßnahmen (zB., Haut Leitwert, Herzfrequenz, Blutdruck). Insbesondere ermöglichen physiologische Maßnahmen Forscher neuartige Fragen zu frühere Theorien der räumlichen Fähigkeiten, Strategien und Leistung zu beschränken. Individuelle Unterschiede in der Navigationsleistung können beispielsweise durch das Ausmaß erklärt werden, auf die Veränderungen der Erregung die Auswirkungen der Schwierigkeit der Aufgabe vermitteln. Jedoch die Komplexität in der Entwicklung und Durchführung von Experimenten VR ablenkt Experimentatoren aus ihrer primären Forschungsziele und Unregelmäßigkeiten bei der Datenerhebung und-Analyse einzuführen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, die Experimente in virtuellen Umgebungen (EVE) Framework Standardmodule wie Teilnehmer training mit dem Steuerelement enthält Schnittstelle, Datenerfassung mithilfe von Fragebögen, die Synchronisation der physiologischen Messungen und Datenspeicherung. Eva bietet auch die notwendige Infrastruktur für Daten-Management, Visualisierung und Auswertung. Der vorliegende Beitrag beschreibt eine Protokoll, die EVE Framework, um die Navigation in der VR mit physiologischen Sensoren Experimente beschäftigt. Das Protokoll listet die notwendigen Schritte zur Rekrutierung Teilnehmer, Anbringen der physiologischen Sensoren verwalten das Experiment mit EVE und Beurteilung der erhobenen Daten mit EVE Bewertungsinstrumente. Insgesamt wird dieses Protokoll Zukunftsforschung erleichtern, durch die Optimierung der Gestaltung und Umsetzung von VR-Experimenten mit physiologischen Sensoren.

Von jedem Teilnehmer in der NeuroLab, physiologische Daten erheben wir in der Regel (zB., ECG), fragebogendaten (zB., das Santa Barbara Gefühl der Richtung Skala oder SBSOD31), und Navigationsdaten (zB., Wege durch die virtuelle Umgebung). Beispielsweise wurden Veränderungen der Herzfrequenz (abgeleitet von EKG-Daten) mit Veränderungen der Spannungszustände in Kombination mit anderen physiologischen32 und Selbs...

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Virtual Reality Experiments with Physiological Measures

Virtual-Reality-Experimente mit physiologischen Maßnahmen

Virtuelle Realität (VR) Experimente können schwierig sein, zu implementieren und erfordern eine sorgfältige Planung. Dieses Protokoll beschreibt eine Methode für die Gestaltung und Durchführung von VR-Experimenten, die physiologischen Daten von menschlichen Teilnehmern sammeln. Die Experimente im Rahmen von virtuellen Umgebungen (EVE) wird eingesetzt, um diesen Prozess zu beschleunigen.

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and ...

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Research

JoVE Journal

Behavior

12.6K Aufrufe.  ETH Zürich. Virtuelle Realität (VR) Experimente können schwierig sein, zu implementieren und erfordern eine sorgfältige Planung. Dieses Protokoll beschreibt eine Methode für die Gestaltung und Durchführung von VR-Experimenten, die physiologischen Daten von menschlichen Teilnehmern sammeln. Die Experimente im Rahmen von virtuellen Umgebungen (EVE) wird eingesetzt, um diesen Prozess zu beschleunigen.

Serie: Virtual Reality Experiments with Physiological Measures

Two-photon Calcium Imaging in Mice Navigating a Virtual Reality Environment

In recent years, two-photon imaging has become an invaluable tool in neuroscience, as it allows for chronic measurement of the activity of genetically identified cells during behavior1-6. Here we describe methods to perform two-photon imaging in mouse cortex while the animal navigates a virtual reality environment. We focus on the aspects of the experimental procedures that are key to imaging in a behaving animal in a brightly lit virtual environment. The key problems that arise in this experimental setup that we here address are: minimizing brain motion related artifacts, minimizing light leak from the virtual reality projection system, and minimizing laser induced tissue damage. We also provide sample software to control the virtual reality environment and to do pupil tracking. With these procedures and resources it should be possible to convert a conventional two-photon microscope for use in behaving mice.

Here we describe the experimental procedures involved in two-photon imaging of mouse cortex during behavior in a virtual reality environment.

Zwei-Photonen-Calcium Imaging in Mäuse Navigieren in einer Virtual-Reality-Umgebung

In recent years, two-photon imaging has become an invaluable tool in neuroscience, as it allows for chronic measurement of the activity of genetically ...

Forschung

Verhalten

Development of a Virtual Reality Assessment of Everyday Living Skills

Cognitive impairments affect the majority of patients with schizophrenia and these impairments predict poor long term psychosocial outcomes.&#160; Treatment studies aimed at cognitive impairment in patients with schizophrenia not only require demonstration of improvements on cognitive tests, but also evidence that any cognitive changes lead to clinically meaningful improvements.&#160; Measures of &#8220;functional capacity&#8221; index the extent to which individuals have the potential to perform skills required for real world functioning. &#160;Current data do not support the recommendation of any single instrument for measurement of functional capacity.&#160; The Virtual Reality Functional Capacity Assessment Tool (VRFCAT) is a novel, interactive gaming based measure of functional capacity that uses a realistic simulated environment to recreate routine activities of daily living. Studies are currently underway to evaluate and establish the VRFCAT&#8217;s sensitivity, reliability, validity, and practicality.&#160;This new measure of functional capacity is practical, relevant, easy to use, and has several features that improve validity and sensitivity of measurement of function in clinical trials of patients with CNS disorders.

A challenge for proving treatment efficacy for cognitive impairments in schizophrenia is finding the optimizing measurement of skills related to everyday functioning.&#160; The Virtual Reality Functional Capacity Assessment Tool (VRFCAT) is an interactive gaming based computerized measure aimed at skills associated with everyday functioning, including baseline impairments and treatment related changes.

Entwicklung eines Virtual-Reality-Bewertung der Alltag Fähigkeiten

Cognitive impairments affect the majority of patients with schizophrenia and these impairments predict poor long term psychosocial outcomes.&#160; ...

Multifunctional Setup for Studying Human Motor Control Using Transcranial Magnetic Stimulation, Electromyography, Motion Capture, and Virtual Reality

The study of neuromuscular control of movement in humans is accomplished with numerous technologies. Non-invasive methods for investigating neuromuscular function include transcranial magnetic stimulation, electromyography, and three-dimensional motion capture. The advent of readily available and cost-effective virtual reality solutions has expanded the capabilities of researchers in recreating &#8220;real-world&#8221; environments and movements in a laboratory setting. Naturalistic movement analysis will not only garner a greater understanding of motor control in healthy individuals, but also permit the design of experiments and rehabilitation strategies that target specific motor impairments (e.g. stroke). The combined use of these tools will lead to increasingly deeper understanding of neural mechanisms of motor control. A key requirement when combining these data acquisition systems is fine temporal correspondence between the various data streams. This protocol describes a multifunctional system&#8217;s overall connectivity, intersystem signaling, and the temporal synchronization of recorded data. Synchronization of the component systems is primarily accomplished through the use of a customizable circuit, readily made with off the shelf components and minimal electronics assembly skills.

Transcranial magnetic stimulation, electromyography, and 3D motion capture are commonly used non-invasive techniques for investigating neuromuscular function in humans. In this paper, we describe a protocol that synchronously samples data generated by all three of these tools along with the unique addition of virtual reality stimulus presentation and feedback.

Multifunktions-Setup für das Studium der menschlichen Motor Control Mit Transkranielle Magnetstimulation, Elektromyographie, Motion Capture und Virtual Reality

The study of neuromuscular control of movement in humans is accomplished with numerous technologies. Non-invasive methods for investigating neuromuscular ...

Creating Virtual-hand and Virtual-face Illusions to Investigate Self-representation

Studies investigating how people represent themselves and their own body often use variants of &#34;ownership illusions&#34;, such as the traditional rubber-hand illusion or the more recently discovered enfacement illusion. However, these examples require rather artificial experimental setups, in which the artificial effector needs to be stroked in synchrony with the participants&#39; real hand or face&#8212;a situation in which participants have no control over the stroking or the movements of their real or artificial effector. Here, we describe a technique to establish ownership illusions in a setup that is more realistic, more intuitive, and of presumably higher ecological validity. It allows creating the virtual-hand illusion by having participants control the movements of a virtual hand presented on a screen or in virtual space in front of them. If the virtual hand moves in synchrony with the participants&#39; own real hand, they tend to perceive the virtual hand as part of their own body. The technique also creates the virtual-face illusion by having participants control the movements of a virtual face in front of them, again with the effect that they tend to perceive the face as their own if it moves in synchrony with their real face. Studying the circumstances that illusions of this sort can be created, increased, or reduced provides important information about how people create and maintain representations of themselves.

Here, we describe virtual-hand and virtual-face illusion paradigms that can be used to study body-related self-perception/-representation. They have already been used in various studies to demonstrate that, under specific conditions, a virtual hand or face can be incorporated into one&#39;s body representation, suggesting that body representations are rather flexible.

Virtuelle Hand und Virtual-face Illusions Erstellen zur Untersuchung der Selbstdarstellung

Studies investigating how people represent themselves and their own body often use variants of &#34;ownership illusions&#34;, such as the traditional ...

Using Virtual Reality to Transfer Motor Skill Knowledge from One Hand to Another

As far as acquiring motor skills is concerned, training by voluntary physical movement is superior to all other forms of training (e.g. training by observation or passive movement of trainee&#39;s hands by a robotic device). This obviously presents a major challenge in the rehabilitation of a paretic limb since voluntary control of physical movement is limited. Here, we describe a novel training scheme we have developed that has the potential to circumvent this major challenge. We exploited the voluntary control of one hand and provided real-time movement-based manipulated sensory feedback as if the other hand is moving. Visual manipulation through virtual reality (VR) was combined with a device that yokes left-hand fingers to passively follow right-hand voluntary finger movements. In healthy subjects, we demonstrate enhanced within-session performance gains of a limb in the absence of voluntary physical training. Results in healthy subjects suggest that training with the unique VR setup might also be beneficial for patients with upper limb hemiparesis by exploiting the voluntary control of their healthy hand to improve rehabilitation of their affected hand.

We describe a novel virtual-reality based setup which exploits voluntary control of one hand to improve motor-skill performance in the other (non-trained) hand. This is achieved by providing real-time movement-based sensory feedback as if the non-trained hand is moving. This new approach may be used to enhance rehabilitation of patients with unilateral hemiparesis.

Verwendung von Virtual Reality motorischen Wissenstransfer aus einer Hand zur anderen

As far as acquiring motor skills is concerned, training by voluntary physical movement is superior to all other forms of training (e.g. training by ...

Mobile Game-based Virtual Reality Program for Upper Extremity Stroke Rehabilitation

Stroke rehabilitation requires repetitive, intensive, goal-oriented therapy. Virtual reality (VR) has the potential to satisfy these requirements. Game-based therapy can promote patients&#39; engagement in rehabilitation therapy as a more interesting and a motivating tool. Mobile devices such as smartphones and tablet PCs can provide personalized home-based therapy with interactive communication between patients and clinicians. In this study, a mobile VR upper extremity rehabilitation program using game applications was developed. The findings from the study show that the mobile game-based VR program effectively promotes upper extremity recovery in patients with stroke. In addition, patients completed two weeks of treatment using the program without adverse effects and were generally satisfied with the program. This mobile game-based VR upper extremity rehabilitation program can substitute for some parts of the conventional therapy that are delivered one-on-one by an occupational therapist. This time-efficient, easy to implement, and clinically effective program would be a good candidate tool for tele-rehabilitation for upper extremity recovery in patients with stroke. Patients and therapists can collaborate remotely through these e-health rehabilitation programs while reducing economic and social costs.

Here, we present a protocol to develop and apply a mobile game-based virtual reality program for the recovery of upper limb dysfunction in patients with stroke. The present study shows that the mobile program is feasible and effectively promotes upper limb recovery in stroke patients.

Mobile Game based Virtual-Reality-Programm für die obere Extremität Schlaganfallrehabilitation

Stroke rehabilitation requires repetitive, intensive, goal-oriented therapy. Virtual reality (VR) has the potential to satisfy these requirements. ...

Measuring the Kinematics of Daily Living Movements with Motion Capture Systems in Virtual Reality

The inability to complete instrumental activities of daily living (IADL) is a precursor to various neuropsychological diseases. Questionnaire-based assessments of IADL are easy to use but prone to subjective bias. Here, we describe a novel virtual reality (VR) test to assess two complex IADL tasks: handling financial transactions and using public transportation. While a participant performs the tasks in a VR setting, a motion capture system traces the position and orientation of the dominant hand and head in a three-dimensional Cartesian coordinate system. Kinematic raw data are collected and converted into &#39;kinematic performance measures,&#39; i.e., motion trajectory, moving distance, and time to completion. Motion trajectory is the path of a particular body part (e.g., dominant hand or head) in space. Moving distance refers to the total distance of the trajectory, and time to completion is how long it took to complete an IADL task. These kinematic measures could discriminate patients with cognitive impairment from healthy controls. The development of this kinematic measuring protocol allows detection of early IADL-related cognitive impairments.

We designed a virtual reality test to assess instrumental activities of daily living (IADL) with a motion capture system. We propose a detailed kinematic analysis to interpret the participant&#39;s various movements, including trajectory, moving distance, and time to completion to evaluate IADL capabilities.

Messung der Kinematik des täglichen Lebens Bewegungen mit Motion-Capture-Systeme in der virtuellen Realität

The inability to complete instrumental activities of daily living (IADL) is a precursor to various neuropsychological diseases. Questionnaire-based ...

A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and spatial cognition. With a local area network and dedicated software platform, experimenters can efficiently monitor the behavior of the participants that are simultaneously immersed in a desktop virtual environment and digitalize the collected data. These capabilities allow for experimental designs in spatial cognition and navigation research that would be difficult (if not impossible) to conduct in the real world. Possible experimental variations include stress during an evacuation, cooperative and competitive search tasks, and other contextual factors that may influence emergent crowd behavior. However, such a laboratory requires maintenance and strict protocols for data collection in a controlled setting. While the external validity of laboratory studies with human participants is sometimes questioned, a number of recent papers suggest that the correspondence between real and virtual environments may be sufficient for studying social behavior in terms of trajectories, hesitations, and spatial decisions. In this article, we describe a method for conducting experiments on decision-making and navigation with up to 36 participants in a networked desktop virtual reality setup (i.e., the Decision Science Laboratory or DeSciL). This experiment protocol can be adapted and applied by other researchers in order to set up a networked desktop virtual reality laboratory.

This paper describes a method for conducting multi-user experiments on decision-making and navigation using a networked computer laboratory.

Ein vernetzten Desktop-Virtual-Reality-Setup für Entscheidung Wissenschaft und Navigation Experimente mit mehreren Teilnehmern

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

Online Explorative Study on the Learning Uses of Virtual Reality Among Early Adopters

Virtual reality (VR) has shown great educational potential because it makes it possible to simulate any desired situation or event, thus playing an important role in addressing current educational challenges. Despite the unlimited learning possibilities that VR may offer, unless users are willing to apply virtual devices to education, the investment of time, money, and effort will be fruitless. It is therefore crucial to assess the educational interest of the first generation of VR users and to identify their current needs. To this end, in this study we designed an online questionnaire and applied it through the SaaS (Software as a service) of a private server. The sample consisted of 117 early VR adopters recruited via a main portal of communication and information technologies in Spain. In order to engage participants, we posted a thread in the main forum, which is dedicated to the advances and potential uses of VR. Once the responses were gathered, we analyzed the relationship between 12 variables (mean contrasts with Snedecor&#39;s F, and contingency analysis with chi-square and Sommer&#39;s d). The results showed that the current profile of a VR user is a male over 35 years old, with university studies, and who has purchased his viewer recently (&#60;1 year). As for the learning and teaching applications that these users were interested in, only 13.7% of the participants in this study use VR for educational purposes, although 28.2% were interested, indicating that perhaps the lack of applications or learning experiences may be hampering the use of VR within education. Almost half of the early adopters surveyed would like to learn using VR technology and are somehow optimistic about the relationship between VR and education, particularly those who are younger.

This article describes the profile of Spanish early adopters of virtual reality and their interests and preferences regarding learning and educational applications for this technology. To this aim, we designed an online questionnaire and interviewed 117 users of the main virtual reality forum on the Internet.

Online Explorative Studie über die Lernnutzung von Virtual Reality unter Early Adopters

Virtual reality (VR) has shown great educational potential because it makes it possible to simulate any desired situation or event, thus playing an ...

Using a Virtual Reality Walking Simulator to Investigate Pedestrian Behavior

To cross a road successfully, individuals must coordinate their movements with moving vehicles. This paper describes use of a walking simulator in which people walk on a treadmill to intercept gaps between two moving vehicles in an immersive virtual environment. Virtual reality allows for a safe and ecologically varied investigation of gap crossing behavior. Manipulating the initial starting distance can further the understanding of a participant&#8217;s speed regulation while approaching a gap. The speed profile may be assessed for various gap crossing variables, such as initial distance, vehicle size, and gap size. Each walking simulation results in a position/time series that can inform how velocity is adjusted differently depending on the gap characteristics. This methodology can be used by researchers investigating pedestrian behavior and behavioral dynamics while employing human participants in a safe and realistic setting.

This protocol describes use of a walking simulator that serves as a safe and ecologically valid method to study pedestrian behavior in the presence of moving traffic.

Verwenden eines Virtual Reality Walking Simulators zur Untersuchung des Fußgängerverhaltens

To cross a road successfully, individuals must coordinate their movements with moving vehicles. This paper describes use of a walking simulator in which ...