Test d’acuité du mouvement pour la mesure de l’acuité du champ visuel avec des formes définies par le mouvement

Résumé

Un nouveau test d’acuité basé sur le mouvement qui permet d’évaluer le traitement visuel central et périphérique chez les personnes malvoyantes et en bonne santé, ainsi que des lunettes limitant la vision périphérique compatibles avec les protocoles IRM, sont décrits ici. Cette méthode offre une évaluation complète de la vision pour les déficiences fonctionnelles et les dysfonctionnements du système visuel.

Résumé

Les mesures standard de l’acuité visuelle reposent sur des stimuli stationnaires, soit des lettres (diagrammes de Snellen), des lignes verticales (acuité vernier) ou des diagrammes de réseautage, traités par les régions du système visuel les plus sensibles à la stimulation stationnaire, recevant une entrée visuelle de la partie centrale du champ visuel. Ici, une mesure de l’acuité est proposée sur la base de la discrimination de formes simples, qui sont définies par le mouvement des points dans les kinématogrammes de points aléatoires (RDK) traités par les régions visuelles sensibles à la stimulation du mouvement et recevant également des informations du champ visuel périphérique. Dans le test d’acuité du mouvement, les participants sont invités à faire la distinction entre un cercle et une ellipse, avec des surfaces correspondantes, construites à partir de RDK, et séparées de l’arrière-plan RDK par cohérence, direction ou vitesse des points. La mesure de l’acuité est basée sur la détection d’ellipse, qui à chaque réponse correcte devient plus circulaire jusqu’à ce qu’elle atteigne le seuil d’acuité. Le test d’acuité du mouvement peut être présenté en contraste négatif (points noirs sur fond blanc) ou en contraste positif (points blancs sur fond noir). Les formes définies par le mouvement sont situées au centre à moins de 8 degrés visuels et sont entourées d’un arrière-plan RDK. Pour tester l’influence des périphéries visuelles sur l’acuité mesurée centralement, un rétrécissement mécanique du champ visuel à 10 degrés est proposé, à l’aide de lunettes opaques avec des trous situés au centre. Ce système de rétrécissement facile et reproductible est adapté aux protocoles IRM, permettant des investigations plus approfondies des fonctions de l’entrée visuelle périphérique. Ici, une mesure simple de la perception simultanée de la forme et du mouvement est proposée. Ce test simple évalue les déficiences visuelles en fonction des entrées du champ visuel central et périphérique. Le test d’acuité du mouvement proposé fait progresser la capacité des tests standard à révéler des fonctions visuelles de rechange ou même de renforcement chez les patients atteints d’un système visuel blessé, qui n’étaient jusqu’à présent pas détectés.

Introduction

La plupart des tests visuels disponibles visent à examiner les caractéristiques traitées par la vision centrale, en s’appuyant sur l’entrée dérivée de la rétine centrale¹. La rétine centrale a la population de photorécepteurs coniques la plus dense pour une acuité visuelle maximale et manque de photorécepteurs à bâtonnets, qui dominent la rétine périphérique². La présence de photorécepteurs densément regroupés se reflète également dans une densité accrue de cellules ganglionnaires, ce qui signifie qu’un plus grand nombre d’axones sont dirigés vers le nerf optique et, éventuellement, vers le cortex visuel. À l’extérieur de la fovéa, vers la périphérie, les bâtonnets sont plus nombreux que le photorécepteur^{conique 3}. Avec les corps plus larges des bâtonnets et la mosaïque plus clairsemée de photorécepteurs, la rétine périphérique est principalement sensible à la vision nocturne et à la conscience du mouvement⁴.

Classiquement, on croyait que le traitement visuel, en fonction de la stimulation de la partie centrale du champ visuel, est consacré à l’analyse fine des objets stationnaires, et que sa partie périphérique est spécialisée dans la détection du mouvement et l’apport d’objets à la vision fovéale centrale, où il est analysé plus en détail ^5,6. Cependant, nous avons maintenant des preuves émergentes montrant qu’au niveau cortical, l’analyse fine de la voie stationnaire n’est pas complètement séparée de la voie sensible au mouvement ^6,7,8. Le test simultané de la perception de la forme et du mouvement est classiquement effectué à l’aide de réseaux mobiles⁹ et de motifs en verre¹⁰, ainsi que d’anneaux concentriques¹¹. Notre objectif est d’introduire un test proche de la vie normale des personnes malvoyantes, qui puisse diminuer leurs frustrations et leur donner de l’espoir en leur montrant explicitement que certaines caractéristiques de leur traitement visuel pourraient encore être préservées et même renforcées. Le test d’acuité du mouvement proposé basé sur des kinématogrammes à points aléatoires (RDK) combine l’analyse de la perception du mouvement et de la forme et teste simultanément le fonctionnement de la perception du mouvement et de la forme. Dans le test d’acuité du mouvement, il existe de nombreuses possibilités de caractéristiques psychophysiques à tester, telles que les différentes vitesses, directions et contrastes des RDK. En modifiant les paramètres, nous pouvons manipuler la force de stimulation, qu’elle soit spécifique pour le traitement central, soit périphérique. Par exemple, la détection d’objets en mouvement rapide est une caractéristique bien décrite spécifique au traitement visuel périphérique¹², tandis que le traitement des ombres sur fond clair est préférentiellement traité par la vision centrale¹³. Ce test a d’abord été réalisé sur des patients atteints de dégénérescence rétinienne des photorécepteurs, soit spécifiquement situés dans la rétine centrale ou périphérique¹⁴. La rétinite pigmentaire (RP) se manifeste par des lésions périphériques et prévaut chez ~1/5000 patients dans le monde¹⁵. La maladie de Stargardt (STGD), avec une prévalence de ~1/10000, est la cause la plus fréquente de dégénérescence maculaire juvénile (DM)¹⁶. Les lésions des photorécepteurs de la rétine centrale, comme dans la dégénérescence maculaire ou comme dans la rétinite pigmentaire de la rétine périphérique, entraînent des pertes correspondantes du champ visuel. Ces pertes de champ visuel se reflètent dans les dégradations des caractéristiques spécifiques aux régions données du système visuel¹⁷. Il est important de noter que les régions du système visuel qui reçoivent des informations des parties non affectées de la rétine sont également affectées. Il a été précédemment démontré dans des modèles animaux de dégénérescence maculaire¹⁸ qu’après une lésion binoculaire de la rétine centrale, non seulement l’acuité est aggravée, mais la perception du mouvement, une caractéristique du traitement périphérique, est renforcée. Les tests d’acuité du mouvement décrits ici fournissent des informations importantes pour la planification des procédures de réadaptation visuelle. Une vue complète de l’interaction entre les parties centrales et périphériques du champ visuel joue un rôle crucial dans la compréhension de la façon dont les fonctions perdues peuvent être prises en charge par les pièces détachées du système visuel et comment ce processus peut être soutenu par des procédures de rééducation de l’entraînement visuel. En ligne, la connaissance de la façon dont la dégénérescence rétinienne régionale affecte le traitement visuel, en particulier au-delà de ses parties endommagées, reste encore incomplète. Les tests optiques sont basés sur la mesure des caractéristiques de la forme stationnaire. Par exemple, les mesures de l’acuité visuelle reposent sur des stimuli stationnaires, soit des lettres (tableaux de Snellen), des tableaux de réseau ou des tableaux d’acuité vernier.

Dans le but d’élargir la compréhension de la dynamique entre la vision centrale et la vision périphérique dans les yeux sains et les yeux dont les fonctions visuelles centrales/périphériques sont altérées, un test d’acuité basé sur le mouvement mesurant simultanément la forme et la perception du mouvement a été introduit. Le test d’acuité du mouvement est basé sur la détection de formes situées au centre en contraste négatif ou positif (points sombres ou clairs), d’une ellipse et d’un cercle avec des surfaces identiques, construits à partir de kinématogrammes de points aléatoires (RDK) et séparés du même arrière-plan RDK par leur vitesse, leur cohérence ou leur direction. L’acuité est mesurée comme la différence minimale perçue entre les dimensions du cercle et de l’ellipse, et les résultats sont donnés en degrés visuels auxquels le sujet s’arrête pour percevoir la différence. De plus, pour vérifier si le contraste de luminance influence l’acuité du mouvement mesurée, les stimuli peuvent être présentés en contraste négatif (points noirs sur fond blanc) ou en contraste positif (points blancs sur fond noir). Toutes les informations disponibles sur le traitement du contraste positif (type ON) et du contraste négatif (type OFF) dans le système visuel proviennent de la stimulation stationnaire du champ visuel central ^19,20. Mais la façon dont le traitement périphérique des signaux de mouvement dépend du contraste reste assez inconnue^14,21. Il a seulement été établi que la sensibilité aux vitesses élevées est spécifique au traitement périphérique, tandis que le traitement du mouvement central engage des vitesses lentes à des fréquences spatiales plus élevées présentées en contraste positif (type ON)¹². Les versions contrastées positives et négatives des stimuli d’acuité du mouvement, ainsi que la capacité de modifier la vitesse des points, ainsi que la cohérence ou la direction, sont cruciales pour une description plus détaillée de l’ensemble du champ visuel. De plus, un rétrécissement mécanique du champ visuel à 10 degrés est proposé à l’aide de lunettes avec des verres remplacés par des opaques avec des trous situés au centre. Ce système de rétrécissement facilement reproductible, adapté aux protocoles IRMf et TMS, permet d’approfondir les fonctions de l’entrée visuelle périphérique et la façon dont les périphéries visuelles influencent l’acuité mesurée centralement. Un système similaire a été initialement validé dans des études antérieures¹⁴, dans lesquelles il a été constaté que les tests d’acuité du mouvement en contraste négatif et en mouvement rapide, activant fortement les périphéries visuelles, sont les plus difficiles pour tous les participants. Pour les patients atteints de la maladie de Stargardt, ils étaient ingérables. Il est important de noter que l’atténuation de la stimulation visuelle périphérique, en diminuant la vitesse des RDK, améliore les seuils d’acuité chez tous les sujets testés. En conclusion, nous proposons la tâche avec une mesure de l’acuité du mouvement basée sur une simple discrimination de forme. Par conséquent, les résultats sont simples et faciles à comprendre, même pour les patients et leurs soignants. Le test d’acuité du mouvement présenté ici s’adresse également aux utilisateurs en dehors du milieu universitaire. La tâche est facile à expliquer à un large éventail d’âges et de groupes de patients.

Protocole

Toutes les procédures ont été effectuées conformément aux directives et réglementations en vigueur et ont été approuvées par le comité d’éthique, WUM (KB/157/2017). Le consentement écrit de tous les participants a été obtenu, ce qui a permis de s’assurer qu’ils comprenaient l’objectif général de l’expérience et qu’ils comprenaient l’inclusion de leurs données à des fins d’analyse statistique. Tous les stimuli visuels présentés sont générés à l’aide d’une application de bureau basée sur Java (Viscacha2) créée dans le but de ces expériences.

1. Configuration

1. Assurez-vous une chambre calme et sombre. Construisez une configuration composée d’un ordinateur, d’un clavier, d’un écran plat, d’un oculomètre (facultatif, en fonction de la question de recherche et des objectifs ; voir la table des matériaux), d’un bureau, d’une mentonnière et d’une chaise. Disposez-le de manière à ce que les participants puissent s’asseoir avec le menton posé sur la mentonnière, les yeux directement devant le centre de la moitié supérieure de l’écran et les mains atteignant les touches fléchées du clavier. La distance horizontale entre l’écran et les yeux doit être de 85 cm.
   REMARQUE : Bien que les participants soient formés et spécifiquement invités à fixer la croix de fixation centrale pendant toute la procédure, le test avec un suivi oculaire peut constituer un contrôle supplémentaire pour le filtrage lors des analyses des participants qui présentent trop de fluctuations avec leur regard. De plus, selon l’objectif de l’étude, les résultats de l’eye tracker peuvent fournir des informations intéressantes sur les schémas de fixation, la taille de la pupille ou l’emplacement d’intérêt de différentes cohortes de participants.
2. Rendez-vous sur https://github.com/grimwj/Viscacha2 et téléchargez le logiciel en cliquant sur le bouton Code et en téléchargeant le code ZIP. Extrayez le fichier zip et enregistrez-le dans le répertoire de travail.
3. Suivez les étapes d’installation décrites dans le fichier README.txt. En cas de test avec un eye tracker, suivez les étapes d’installation du logiciel pour l’eye tracker. Montez l’oculomètre selon les instructions.
4. Pour effectuer une première vérification, exécutez le programme en double-cliquant sur le fichier Viscacha2.jar. Une fois l’écran initial affiché, appuyez sur la touche ESC du clavier pour quitter le programme.
5. Naviguez dans les dossiers nouvellement créés (experiment_data, TestPatient Shape_Brt. Ouvrez le fichier .csv à l’aide d’un éditeur de tableur (définissez le point-virgule comme séparateur de champ). Vérifiez que les paramètres, tels que les dimensions de l’écran et la distance par rapport à l’écran, sont corrects.
   REMARQUE : À partir de là, le protocole est basé sur l’hypothèse qu’un écran de 1920 x 1080, de 31,5 pouces, est utilisé et que la distance entre le patient et l’écran est de 85 cm. Cela implique que l’écran occupe 44,6° de l’espace visuel horizontalement. Si ces paramètres ne peuvent pas être respectés, on peut se référer à l’étape 5 pour reconfigurer le programme.

2. Détermination de la difficulté initiale de l’épreuve

1. Ouvrez le fichier config.txt et recherchez une ligne contenant patient_name=TestPatient. Remplacez le TestPatient par un texte identifiant le sujet examiné.
2. Dans le fichier config.txt, recherchez la ligne filename=Shape_Brt.txt. Assurez-vous que cette ligne ne commence pas par un symbole dièse # (ligne non commentée).
3. Demandez au sujet de s’asseoir devant l’écran, le menton reposé et les yeux directement devant le centre de la moitié supérieure de l’écran. Vérifiez que la distance par rapport à l’écran est correcte. Assurez-vous que les touches du clavier sont facilement accessibles pour le sujet.
4. Accédez au répertoire Viscacha2.jar et exécutez le programme. Apprenez au participant à focaliser le viseur sur la croix de fixation au centre de l’écran pendant toute la durée de l’expérience.
5. De chaque côté de l’écran, soit un cercle, soit une ellipse sera présenté à la même distance de la croix de fixation centrale. La tâche consiste à sélectionner le cercle au-dessus d’une ellipse à l’aide des touches fléchées gauche et droite du clavier. Expliquez la tâche au participant, et lorsqu’il est prêt, appuyez sur la touche s pour commencer l’expérience. L’expérience se poursuit jusqu’à ce que le participant appuie sur l’une des touches fléchées.
6. Le programme prend fin après quatre renversements ou après qu’un nombre maximum d’essais a été atteint. Une inversion se produit lorsque le sujet sélectionne la mauvaise réponse après avoir sélectionné la bonne ou vice versa.
   REMARQUE : Il s’agit d’une procédure de type escalier. La difficulté de chaque essai augmente après chaque réponse correcte et diminue après une mauvaise réponse. La figure 1 montre comment le niveau de l’escalier change au cours des épreuves pour un participant représentatif.
7. Notez les quatre inversions après lesquelles la tâche est terminée et le seuil de détection établi. Ouvrez le fichier .csv correspondant contenant les résultats. Localisez les colonnes THRESHOLD près de la fin du fichier. Utilisez la valeur de cette colonne pour calculer la difficulté initiale des tâches suivantes.
   REMARQUE : Le test peut également être présenté dans un paradigme constant, où le niveau de difficulté est fixe et ne change pas, en supprimant le symbole dièse de la ligne Experiment_Type=Constante dans les fichiers init.txt et en ajoutant un symbole dièse avant la ligne Experiment_Type=Escalier.

Figure 1 : Changement du niveau de l’escalier pendant la durée de l’expérience Shape_Brt (essais ultérieurs). Le tracé rouge représente le niveau de l’escalier, ce qui se traduit par le rapport d’aspect du S- (ellipse). Après 4 inversions (barres bleues), le seuil de détection du sujet a été établi et la tâche est terminée. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

8. Utilisez le seuil nouvellement obtenu comme référence pour la présentation des stimuli suivants (étapes 2.3 à 2.5). Pour remplacer le nouveau seuil dans tous les fichiers de définition de stimuli, utilisez le script Python à l’intérieur du dossier de remplacement et suivez les instructions à l’écran.

3. Procédure de stimuli

REMARQUE : Au total, 10 expériences seront menées : 5 avec des points blancs sur fond noir et 5 avec des points noirs sur fond blanc.

1. Tâche de cohérence
   1. Lorsque l’objet est prêt, ouvrez le fichier config.txt et commentez (c’est-à-dire insérez le symbole dièse) la ligne filename=Shape_Brt.txt et décommentez la ligne ci-dessous, y compris la tâche shape_dotsB_C.txt. Dans cette tâche, le cercle et l’ellipse sont constitués de points se déplaçant aléatoirement avec une vitesse de 10°/s. L’arrière-plan est constitué de points se déplaçant de manière cohérente vers le haut avec la même vitesse que dans le cercle et l’ellipse.
      REMARQUE : Il est possible de définir une direction de mouvement différente des points d’arrière-plan en modifiant le paramètre Direction dans le fichier de définition pour chaque tâche.
   2. Exécutez Viscacha2.jar. Expliquez la tâche au sujet avec des mots simples, par exemple, veuillez toujours pointer le cercle. Lorsque le participant est prêt, appuyez sur la touche s pour commencer l’expérience. Attendez que l’expérience soit terminée.
   3. Ouvrez le fichier config.txt, commentez la ligne filename=shape_dotsB_C.txt et décommentez la ligne ci-dessous, y compris la tâche shape_dotsW_C.txt. Répétez l’étape 3.1.2.
2. Tâche de direction
   1. Lorsque l’objet est prêt, ouvrez le fichier config.txt et commentez le nom de fichier précédemment sélectionné. Décommentez la ligne contenant filename=shape_dotsB_D.txt tâche. Dans cette tâche, le cercle et l’ellipse sont constitués de points se déplaçant de manière cohérente vers le haut avec une vitesse de 10°/s. L’arrière-plan est constitué de points se déplaçant de manière cohérente vers la gauche avec la même vitesse que dans le cercle et l’ellipse.
   2. Exécutez Viscacha2.jar. Expliquez la tâche au sujet. Lorsque le participant est prêt, appuyez sur la touche s pour commencer l’expérience. Attendez que l’expérience soit terminée.
   3. Ouvrez le fichier config.txt, commentez la ligne filename=shape_dotsB_D.txt et décommentez la ligne ci-dessous, y compris la tâche shape_dotsW_D.txt. Répétez l’étape 3.2.2.
3. Tâche de vitesse
   1. Lorsque l’objet est prêt, ouvrez le fichier config.txt et commentez le nom de fichier précédemment sélectionné. Décommentez la ligne contenant filename=shape_dotsB_V10_20.txt tâche. Cette tâche comporte trois conditions. Le cercle, l’ellipse et l’arrière-plan sont constitués de points se déplaçant de manière cohérente vers le haut, et les points à l’intérieur du cercle et de l’ellipse se déplacent toujours plus lentement que les points d’arrière-plan : i) 10°/s contre 20°/s ; ii) 5°/s contre 10°/s ; et iii) 1°/s contre 2°/s.
   2. Exécutez Viscacha2.jar. Expliquez la tâche au sujet. Lorsque le participant est prêt, appuyez sur la touche s pour commencer l’expérience. Attendez que l’expérience soit terminée.
   3. Ouvrez le fichier config.txt et commentez la ligne shape_dotsB_V10_20.txt et décommentez la ligne ci-dessous, y compris la tâche shape_dotsW_V10_20.txt. Répétez l’étape 3.2.2.
   4. Répétez les étapes 3.3.1 à 3.3.3 2 fois pour les tâches shape_dotsB_V5_10.txt et shape_dotsW_V5_10.txt, ainsi que pour shape_dotsB_V1_2.txt et shape_dotsW_V1_2.txt.
      1. Pour éviter de modifier manuellement le nom de fichier de chaque tâche une fois celle-ci terminée, utilisez une option sweep_file. Dans le fichier config.txt, définissez le champ sweep_files sur 0 pour terminer la procédure une fois chaque procédure de tâche terminée.
      2. Utilisez ce paramètre pour la tâche Shape_Brt.txt afin de définir la valeur de seuil de référence initiale. Une fois la ligne de base définie, pour exécuter plusieurs tâches successivement, définissez le fichier de balayage sur un entier compris entre 1 et 9. L’entier détermine ici le nombre de modifications entre les tâches consécutives (par exemple, si défini à 1 et shape_dotsB_D.txt n’est pas commenté, le programme exécutera cette tâche et la suivante. S’il est défini sur 9, toutes les tâches seront exécutées). En interne, cela entraînera la régénération d’un nouveau fichier de configuration après la fin de chaque expérience, avec un nom de fichier précédemment sélectionné commenté et le nom de fichier suivant sélectionné pour l’expérience à venir.

4. Lunettes limitant la vision

1. Pour supprimer temporairement le champ visuel périphérique, utilisez des lunettes de natation (Figure 2), où les verres transparents sont remplacés par des verres blancs opaques. Les objectifs avaient une ouverture de 1,4 mm qui limitait le champ visuel à 10° central. Pour que les lunettes soient adaptées à tous les sujets et pour tenir compte au mieux de la distance interoculaire naturelle individuelle, faites 14 paires de lunettes avec des trous espacés de 58 mm à 72 mm (avec un pas de 1 mm entre chaque paire de lunettes).

Figure 2 : Lunettes rétrécies. Les trous centraux ont un diamètre de 1,4 mm. Nous avions 14 paires de lunettes avec des distances entre les trous de 58 mm à 72 mm. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

2. Utilisez une règle pour définir la distance entre les yeux du participant. Placez la règle juste au-dessus des yeux, dans l’alignement des sourcils, avec la valeur 0 sur le dessus d’un œil. Calculez la distance en mm de la deuxième pupille en vérifiant la valeur au-dessus du deuxième œil. Pendant la procédure, demandez au participant de maintenir le regard aussi stable que possible.
3. Une fois que la paire la plus appropriée a été choisie, faites une pause de 15 min. Pendant ce temps, demandez aux participants de se déplacer librement dans la pièce, d’utiliser leur téléphone ou de lire pour laisser les yeux s’habituer à la nouvelle condition visuelle.
4. Recommencez la procédure à partir de l’étape 3.

5. Reconfiguration

1. Étalonnage de la taille de l’écran et de la distance
   1. Si un autre écran est utilisé, insérez les dimensions de l’écran (résolution et diagonale) dans le fichier de configuration (resolution_v pour la résolution verticale, resolution_h pour la résolution horizontale diagonal_inch pour la diagonale de l’écran en pouces).
   2. Exécutez Viscacha2.jar. Une fois l’écran initial affiché, appuyez sur ESC pour terminer. Ouvrez le fichier .csv contenant les résultats.
   3. Trouvez la ligne contenant le texte Distance mm et notez la valeur.
   4. Réajustez la configuration expérimentale afin que le sujet puisse être assis à la distance nouvellement calculée. Calculez la distance de sorte que la largeur de l’écran occupe 44,6° de l’espace visuel horizontalement. Ceci est défini par le paramètre full_angle_h, qui peut également être modifié dans le fichier config.txt.
      REMARQUE : L’étalonnage peut également être effectué pour la hauteur de l’écran à l’aide du paramètre full_angle_v. Veuillez noter qu’un seul de ces paramètres peut être défini, l’autre doit être commenté avec un préfixe #.
2. Définition des stimuli
   1. Définissez les paramètres des stimuli dans des fichiers séparés (par exemple, shape_dotsB_C.txt). Certaines valeurs, telles que les dimensions du S- (Ellipse_X, Ellipse_Y) sont données en pixels. Pour calculer à partir des pixels en degrés visuels, multipliez la valeur par le multiplicateur Pixel par rapport à l’angle extrait du fichier csv contenant les résultats.
      REMARQUE : Les paramètres des stimuli, tels que la cohérence des points, sont prédéfinis et réglables pour chaque couche (arrière-plan, forme S+, forme S-, bruit). Dans la tâche de cohérence, par exemple, le cercle et l’ellipse sont constitués de points se déplaçant aléatoirement avec une vitesse de 10°/s (cohérence = 0,0). L’arrière-plan est constitué de points se déplaçant de manière cohérente vers le haut avec la même vitesse que dans le cercle et l’ellipse (cohérence = 1,0). Viscacha2 n’a pas encore de manuel d’utilisation officiel. Pour plus d’informations concernant la définition des stimuli, reportez-vous au fichier stimuli_description.ods dans le référentiel Viscacha2.

Résultats

La tâche d’acuité du mouvement génère, pour chaque participant, un fichier de résultats pour chaque procédure de stimuli. Un exemple de fichier journal pour un participant au test a été inclus dans le référentiel à l’intérieur du dossier doc. De la rangée 1 à la ligne 31, différents paramètres sont signalés, tels que le nom du patient et les paramètres de configuration. Le bloc de tâches commence à la ligne 34 et rapporte des informations importantes nécessaires à une analyse plus approfondie : ...

Discussion

Ici, une nouvelle méthode est décrite pour mesurer l’acuité du mouvement visuel à l’aide d’un ensemble de stimuli basés sur des kinématogrammes de points aléatoires. Le résultat est donné comme une différence minimale perçue entre un cercle et une ellipse, et il permet de voir quand le sujet a cessé de distinguer les formes les unes des autres. Plus la différence obtenue est faible, meilleure est l’acuité : cela signifie que le sujet peut toujours détecter où se trouve le cercle, même s’il est ...

matériels

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