K. s.、アダムローリーは均等に貢献します。この研究は、基本的な科学研究開発プログラムを通じて、国立研究財団の韓国 (NRF) 科学省 ICT ・将来計画 (NRF 2016R1D1A1B03931389) によって資金を供給によって支えられました。

ここで説明したすべての実験手順は、ヘルシンキ宣言 (な HYI-15-029-2) によると、制度的レビュー ボードの漢陽大学によって承認されました。6 健常者 (男性 4 名・女性 2 名)、6 MCI 患者 (男性 3 名・女性 3) は、第三紀の医療センター、漢陽大学病院から募集されました。
1. 参加者を募集します。
<ol><li>MCI 患者 (すなわち、障害者の IADL 機能) と 70-80 歳まで健康のコントロール (すなわち、通常の IADL 機能) を採用します。</li>
	<li>臨床経験 10 年以上で神経科医の助けを借りて、患者の病歴を確認し、神経/精神疾患または脳外科手術の既往がある患者を除外します。 注: を使用して、次の神経心理学的テスト: ミニ精神状態検査認知症スクリーニング、韓国語インストゥルメンタルの日常生活活動、自由、選択テスト、桁スパン テスト-前方または後方、トレイルを作ってテスト-A/B13とアルバートらの基準14 MCI の診断に。</li>
</ol>2. VR ソフトウェアをインストールし、コンピューターを接続します。
<ol><li>図 1のような専用ルームでハードウェアをセットアップします。部屋サイズ没入型仮想環境 (2.5 m3x 2.5 x 4) でこのプロトコルを実行 4 台のコンピューター、4 立体三次元 (3 D) プロジェクター、および位置および支配的な手の向きを追跡するモーション追跡カメラで 8 が含まれていると頭の中に 2 つの IADL タスク。 注: この資料で使用される VR 技術は、コンピューターのハードウェアおよびソフトウェアは、現実的なオブジェクトおよびイベントは、仮想環境で提示できる没入型のインタラクティブな 3 D 体験を提供します。ハードウェアとソフトウェアの詳細は、表のとおりです。</li>
	<li>すべてのコンピューターに必要なソフトウェア (Visual Studio 2012 の再頒布可能パッケージ (x86)、DirectX と MiddleVR、または同等) と装備されてを確認します。MiddleVR、すなわち、ミドルウェア ソフトウェアの入力デバイス、立体視、クラスタ リング、および相互作用のためのライブラリの最新バージョンを取得するウェブサイト15を確認してください。</li>
	<li>コンピューターを立体 3 D プロジェクターに接続します。グラフィック設定は、1920 x 1080 ピクセルの解像度です。</li>
	<li>ホーム ネットワークに 4 台のコンピューターを接続するための Windows 10 ホーム グループを作成します。プライマリ コンピューターにフォルダーを作成し、ホーム グループの他のコンピューターと共有します。</li>
	<li>プライマリ コンピューター上のミドルウェア ソフトウェアを開始します。「クラスター」ボタンをクリックします。サーバーおよびクライアントとして他のコンピューターとしてプライマリ コンピューターを設定します。これは、すべてのデバイスの状態を同期します。「3 d ノード」ボタンををクリックしてします。位置、向き、および仮想環境の画面のサイズを指定します。</li>
	<li>15ウェブサイトに基づいて設定を完了し、構成ファイルを保存します。</li>
</ol>3. 仮想環境でモーション キャプチャ システムを設定します。
<ol><li>モーション追跡カメラでキャプチャ ボリュームを完全にカバーするための仮想環境では 8 をマウントします。キャプチャ中に静止しているので、カメラを確実に固定します。仮想環境内のオブジェクトは、すべての回で、少なくとも 2 台のカメラで表示されますを確認します。</li>
	<li>インストール マニュアル16を使用してプライマリ コンピューターにソフトウェア OptiTrack 動機、すなわち、モーション キャプチャ ソフトウェアをインストールします。カテゴリ 6 イーサネット ケーブルとモーション キャプチャ システムをプライマリ コンピューターを接続します。</li>
	<li>ソフトウェア マニュアル16に示すとおり、次の手順でのモーション キャプチャ システムを調整します。<ol>
<li>キャプチャ ボリュームからすべての不要な反射や不要なマーカーを削除します。</li>
		<li>不要な反射や周囲の干渉をマスクする「見えないマスク」ボタンをクリックします。</li>
		<li>「でて開始」ボタンをクリックします。校正の杖を使用すると、それぞれの位置と 3 D 空間の方向を計算するためにサンプル フレームのキャプチャをサポートします。</li>
		<li>収集したサンプルを使用してシステムを校正するには、「計算」をクリックします。</li>
		<li>(最悪から最高への順序) で校正結果を確認: 貧しい人々、公正、良い偉大な優れた、優れた。結果は素晴らしいより優れている場合、は、「適用」ボタンをクリックします。そうでない場合は、「キャンセル」ボタンをクリックし、でてプロセスを繰り返します。</li>
		<li>原点位置とする 3 D 空間内校正広場を配置します。追跡 3 D 座標系の原点を確立する「グランド プレーンを設定」ボタンをクリックします。</li>
		<li>支配的な手と頭の関連付けられている反射マーカーを選択します。「剛体」ボタンをクリックしてし、「選択したマーカーから作成」ボタンをクリックして。</li>
	</ol>
</li>
	<li>モーション キャプチャ ソフトウェアは、「ストリーミング」メニューを開きます。3883 である記載されているポート番号を確認し、「VRPN ストリーミング エンジン」カテゴリの「フレーム データ放送」ボックスを選択します。校正ファイルを保存するには、"Ctrl"+"S"をクリックします。</li>
	<li>プライマリ コンピューター上のミドルウェア ソフトウェアを開始します。「デバイス」をクリックします。モーション キャプチャ システムから追跡データを取得する VRPN トラッカーを追加し、構成ファイルを保存します。</li>
</ol>4. 使用する仮想環境を準備します。
<ol><li>仮想環境からすべての反射物 (すなわち時計、指輪、イヤリング、金属、等) を削除します。</li>
	<li>コンピューター、立体 3 D プロジェクター、およびモーション キャプチャ システム (360 フレーム/秒) をオンにします。</li>
	<li>4 台のコンピューターを実行している、VRDaemon ソフトウェアを起動します。たとえば、「C:\Program Files (x86) \MiddleVR\bin"にある"VRDaemon.exe"をダブルクリックしてください。</li>
	<li>プライマリ コンピューター上には、モーション キャプチャ ソフトウェアを開始します。「オープン既存プロジェクト」というラベルの付いたトップ] メニューに近いボタンをクリックします。カメラ校正ファイルを読み込みます。</li>
	<li>プライマリ コンピューター上のミドルウェア ソフトウェアを開始します。「シミュレーション」ボタンををクリックしてします。共有フォルダーから適切なシミュレーションおよび構成ファイルを読み込みます。</li>
	<li>ミドルウェア ソフトウェア シミュレーションと構成ファイルを選択した没入型仮想アプリケーションを実行する「実行」ボタンを押します。</li>
</ol>5. 仮想環境の理解します。
<ol><li>約 50 グラムの重量を量る立体メガネを参加者を提供します。立体メガネの表示周波数が 192 Hz 立体メガネが目と耳の上快適に配置ことを確認。図 2 aを参照してください。</li>
	<li>参加者の支配的な手と頭に 1 g 未満の重量を量る反射マーカーを取り付けます。しっかりと; 反射マーカーを付ける気をつけてください。図 2 bを参照してください。彼らは自由に移動することができます参加者または頭部の動きを使用して仮想環境で回転を通知し、利き手で仮想オブジェクトをクリックすることができます。参加者の人差し指の位置を模倣する仮想環境における仮想手が表示されます。図 3を参照してください。</li>
	<li>自由に移動するように参加者を求める (すなわち、立ち上がる、座る、左に行くし、右に行く) VR 環境に慣れるに 5 分間、仮想環境で。それから支配的な手を持つ仮想オブジェクトと対話する方法を理解するために 5 分用の仮想ボタンをクリックするように参加者を求めます。参加者は、1 つを要求する場合は、別の 10 分トレーニング セッションを提供します。</li>
	<li>参加者がシミュレータ病気アンケート17と VR 酔いに免疫かどうかを確認します。 注意: 立体ディスプレイにトラッキング同期モーションが原因で VR 酔い、不快感、頭痛、胃の意識、吐き気、嘔吐、蒼白、発汗、疲労、眠気、見当識障害と無関心になることができます。参加者は、疲労の不平を言う、またはシミュレータ病気のスコアが高すぎる、プロトコルを停止します。</li>
</ol>6. 実行"タスク 1: お金を引き出す」
注意: は、キャリー オーバー効果を削除するタスク 1 とタスク 2 のシーケンスを相殺します。
<ol><li>参加者にタスクの詳細を説明して、仮想環境でタスクを完了する 8 操作手順を提供します。手順 (1) 挿入 (2) '撤退' メニューを選択、(3) 選択を撤回、(4) 請求書タイプを選択、(5) PIN (個人識別番号) を入力して、(6) 受信確認オプションを選択、(7) カードを削除する量は、ATM にカードは、(8) からお金を取るATM (図 4を参照)。</li>
	<li>プライマリ コンピューター上のミドルウェア ソフトウェアを開始します。「シミュレーション」タブには、タスク 1 および構成ファイルのシミュレーション ファイルを選択します。「実行」ボタンをを押す「タスク 1: お金を引き出す「仮想環境で実行されます。 注: タスク 1 ファイル補足のファイル 1に添付の"タスク 1 を撤回 Money.zip"ファイルを参照してください。ユニティ 3 D エンジンと仮想のタスクが開発されたことに注意してください。</li>
	<li>場合、「タスク 1: お金を引き出す"仮想の環境で実行する実行するよう参加者に指示する:「ショッピングのため ATM から 70,000 ウォン (約 60 ドルに相当) を撤回してください。ノートの選択 2 種類、1 つ 20,000 ウォン、5万ウォンと 2 つの 10,000 のための 50,000 ウォン注ウォン ノートします。トランザクションのパスワードは本日の日付です。例えば、実験 11 月 11 日に行ったが場合、ピンは 1111 です。ください、領収書より詳細なリファレンス"</li>
	<li>タスクが完了すると、共有フォルダーからさらに分析を CSV ファイル (コンマ区切り) に保存した運動データを確認します。 注: 中にモーション キャプチャ システムを使用して「タスク 1: お金を引き出す「1 の記録の頻度でタスクを行う場合、位置および支配的な手の向きを記録 ms。</li>
	<li>開始する前に、参加者に約 5 分の休憩を与える「タスク 2: バス」。</li>
</ol>7. 実行」タスク 2: バス」
<ol><li>参加者にタスクの詳細を説明しを完了する方法について説明「タスク 2: バス"次ように:"のバス停で待ってからターゲット バスします下さい。バス、ターゲットの情報は、特定の行番号、色、および目的地によって VR 画面に与えられます。ターゲットのバスが到着すると、必ずターゲット バスの正面玄関にバス停留所から徒歩します。8 別のターゲット バス ランダムに生成され提示します。」図 5を参照してください。</li>
	<li>プライマリ コンピューター上のミドルウェア ソフトウェアを開始します。「シミュレーション」タブでは、タスク 2 および構成ファイルのシミュレーション ファイルを選択します。「実行」ボタンを押して、「タスク 2: バス"仮想環境で実行されます。 注: タスク 2 ファイル補足のファイル 2に添付の「タスク 2 を取る、Bus.zip」ファイルを参照してください。ユニティ 3 D エンジンと仮想のタスクが開発されたことに注意してください。</li>
	<li>場合、「タスク 2: バス"バス停で待機する参加者に指示する仮想環境で実行されます。バスがバス停に到着するキーボードの「スペースバー」キーをクリックしてします。</li>
	<li>タスクが完了すると、共有フォルダーからさらに分析用の CSV ファイルに保存した運動データを確認します。 注: 中にモーション キャプチャ システムを使用して「タスク 2: バス"1 記録の頻度でタスクを行う際の位置と頭の向きを記録 ms。</li>
	<li>プロトコルは完了です。立体メガネを外し、支配的な手と頭から反射マーカーをデタッチ参加者を助けます。</li>
</ol>

<ol>
	<li>Reppermund, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impairment+in+instrumental+activities+of+daily+living+with+high+cognitive+demand+is+an+early+marker+of+mild+cognitive+impairment:+the+Sydney+Memory+and+Ageing+Study.">Impairment in instrumental activities of daily living with high cognitive demand is an early marker of mild cognitive impairment: the Sydney Memory and Ageing Study.</a> Psychol. Med. 43 (11), 2437-2445 (2013).</li><li>Graf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Lawton+instrumental+activities+of+daily+living+scale.">The Lawton instrumental activities of daily living scale.</a> Am. J. Nurs. 108 (4), 52-62 (2008).</li><li>Gold, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+examination+of+instrumental+activities+of+daily+living+assessment+in+older+adults+and+mild+cognitive+impairment.">An examination of instrumental activities of daily living assessment in older adults and mild cognitive impairment.</a> J. Clin. Exp. Neuropsychol. 34 (1), 11-34 (2012).</li><li>Jekel, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mild+cognitive+impairment+and+deficits+in+instrumental+activities+of+daily+living:+a+systematic+review.">Mild cognitive impairment and deficits in instrumental activities of daily living: a systematic review.</a> Alzheimers. Res. Ther. 7 (1), 17 (2015).</li><li>Suchy, Y., Kraybill, M. L., Franchow, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Instrumental+activities+of+daily+living+among+community-dwelling+older+adults:+discrepancies+between+self-report+and+performance+are+mediated+by+cognitive+reserve.">Instrumental activities of daily living among community-dwelling older adults: discrepancies between self-report and performance are mediated by cognitive reserve.</a> J. Clin. Exp. Neuropsychol. 33 (1), 92-100 (2011).</li><li>Desai, A. K., Grossberg, G. T., Sheth, D. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Activities+of+Daily+Living+in+patients+with+Dementia.">Activities of Daily Living in patients with Dementia.</a> CNS drugs. 18 (13), 853-875 (2004).</li><li>Ma, M., Jain, L. C., Anderson, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Virtual, augmented reality and serious games for healthcare 1. 68, (2014).</li><li>Allain, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detecting+everyday+action+deficits+in+Alzheimer's+disease+using+a+nonimmersive+virtual+reality+kitchen.">Detecting everyday action deficits in Alzheimer's disease using a nonimmersive virtual reality kitchen.</a> J. Int. Neuropsychol. 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Alzheimers. Dis. 55 (4), 1463-1469 (2017).</li><li>Seo, K., Kim, J. K., Oh, D. H., Ryu, H., Choi, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Virtual+daily+living+test+to+screen+for+mild+cognitive+impairment+using+kinematic+movement+analysis.">Virtual daily living test to screen for mild cognitive impairment using kinematic movement analysis.</a> PLOS ONE. 12 (7), e0181883 (2017).</li><li>Albert, M. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+diagnosis+of+mild+cognitive+impairment+due+to+Alzheimer's+disease:+Recommendations+from+the+National+Institute+on+Aging-Alzheimer's+Association+workgroups+on+diagnostic+guidelines+for+Alzheimer's+disease.">The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer's disease: Recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer's Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer's disease.</a> Alzheimers. Dement. 7 (3), 270-279 (2011).</li><li>. Motive Quick Start Guide Available from: <a target="_blank" href="https://optitrack.com/public/documents/motive-quick-start-guide-v1.10.0.pdf">https://optitrack.com/public/documents/motive-quick-start-guide-v1.10.0.pdf</a> (2017)</li><li>Kennedy, R. S., Lane, N. E., Berbaum, K. S., Lilienthal, M. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simulator+sickness+questionnaire:+An+enhanced+method+for+quantifying+simulator+sickness.">Simulator sickness questionnaire: An enhanced method for quantifying simulator sickness.</a> Int. J. Aviat. Psychol. 3 (3), 203-220 (1993).</li><li>Singh, N. B., Baumann, C. R., Taylor, W. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Can+Gait+Signatures+Provide+Quantitative+Measures+for+Aiding+Clinical+Decision-Making?+A+Systematic+Meta-Analysis+of+Gait+Variability+Behavior+in+Patients+with+Parkinson's+Disease.">Can Gait Signatures Provide Quantitative Measures for Aiding Clinical Decision-Making? A Systematic Meta-Analysis of Gait Variability Behavior in Patients with Parkinson's Disease.</a> Front. Hum. Neurosci. 10, 319 (2016).</li><li>Hernandez, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Six+degree-of-freedom+measurements+of+human+mild+traumatic+brain+injury.">Six degree-of-freedom measurements of human mild traumatic brain injury.</a> Ann. Biomed. Eng. 43 (8), 1918-1934 (2015).</li><li>Gamito, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cognitive+training+on+stroke+patients+via+virtual+reality-based+serious+games.">Cognitive training on stroke patients via virtual reality-based serious games.</a> Disabil. Rehabil. 39 (4), 385-388 (2017).</li></ol>

著者は利益相反を宣言しません。

没入型 VR 環境でのモーション キャプチャ システムで日常の生活動作の運動学的測定プロトコルを詳しく説明します。まず、実験の設定をセットアップする方法に誘導準備と没入型 VR 環境の理解します。第二に、VR の 2 つの標準化された IADL タスクを開発しました。第三に、ステップ 3 とステップ 5 プロトコル] セクションでは、VR 酔いを最小限に抑えるために最も重要な手順です。仮想環?...

日常生活 (IADL)、金融取引の処理、公共交通機関を使用して、調理、彼らは複数の神経心理学的機能1を必要とするので医療マーカーであるなどの活動。障害者の IADL 機能扱われます軽度認知障害 (MCI) と認知症2などの神経疾患の前駆体。金の IADL タスク3の包括的な見直しは、財政を管理するなど、公共交通機関を使用しての認知より要求の厳しいタスクが MCI 及び認知症の初期の予測でことを示した。
までに、IADL の最も一般的に使用される評価は自己申告アンケート、インフォー マント ベースのアンケート、パフォーマンス ベースの評価4。IADL のアンケート評価では主観的なバイアスになりやすいが、コスト効果の高い、使いやすいです。例えば、自己申告、患者傾向がある以上- または下-estimate の IADL 機能5。同様に、通報者は、観察者の誤認や知識のギャップ4による IADL 能力を見誤る。したがって、求める患者特定の IADL のタスクを実行するパフォーマンス ベースの評価はタスクの多くが一般臨床設定6のために適切が優先されています。
最近では、バーチャル ・ リアリティ (VR) の研究では、この技術が医学・医療、リハビリテーション医学の査定7にトレーニングに至るまでが含まれています重要なアプリケーションを持っていることを示しています。すべての参加者は、現実世界を模倣する同じ VR 条件の下でテストできます。例えば、アランら8仮想コーヒーのタスクを開発し、認知機能障害患者は不十分なタスクを実行することを示した。クリンガーら9は、メーリング リストやタスクのショッピングのための別の VR 環境を開発し、VR のタスク完了時間と神経心理学的テストの結果の意味のある関係を発見しました。IADL 評価以前の VR 研究が主にマウスとキーボードの8,9など従来の入力デバイスを使用して反応時間や精度などの単純な指標に注目します。IADL に関するより詳細なパフォーマンス データは効率的に MCI4患者のスクリーニング、したがって必要です。
リアルタイム モーション キャプチャ データのキネマティック解析は、定量的 IADL タスクに関連付けられている詳細なパフォーマンス データを文書化する強力なアプローチです。たとえば、白ら10は、日常生活のタスク中に参加者の関節角度データをキャプチャし、キャプチャしたデータ理学療法の有効性を定量的に評価するために使用する仮想キッチンを開発しました。Dimbwadyo Terrer et al.11は、日常生活の基本的なタスクを行うときに上肢の業績を評価するための没入型 VR 環境を開発し、上肢の機能の尺度と相関仮想環境における運動学的データが記録されたことを示した。モーション キャプチャ システムでこれらの運動学的解析はさらに患者の認知機能障害12を迅速に評価する機会を提供できます。MCI 患者のスクリーニングの詳細な運動データの包含は、健常者13と比較して患者の分類を大幅改善。
ここでは、没入型 VR 環境でのモーション キャプチャ システムで日常の生活動作の運動を評価するプロトコルについて述べる。プロトコルは、2 つの複雑な IADL タスクで構成されています:「タスク 1: お金を引き出す」(金融取引の処理) と「タスク 2: バス」(公共交通機関を使用して)。タスクが実行されますが、モーション キャプチャ システムは、位置と支配的な手と頭の向きをトレースします。作業 1 を完了すると、完了までの時間、移動距離、支配的な手の軌道が収集されました。作業 2 で、完了までの時間、移動距離、ヘッド軌道を集めました。MCI 患者の予備テストの詳細についてこの資料の代表結果説明 (すなわち、IADL 機能障害のある) 健常者と比較して (すなわち、IADL 機能はそのまま)。

<table><tbody><tr><td>Computer</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>Computer requirements:&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp; - Single socket H3 (LGA 1150) supports&lt;br/&gt; - Intel&amp;reg; Xeon&amp;reg; E3-1200 v3, 4th gen. Core i7/i5/i3 processors&lt;br/&gt; - Intel&amp;reg; C226 Express PCH&lt;br/&gt; - Up to 32GB DDR3 ECC/non-ECC 1600MHz UDIMM in 4 sockets&lt;br/&gt; - Dual Gigabit Ethernet LAN ports&lt;br/&gt; - 8x SATA3 (6Gbps)&lt;br/&gt; - 2x PCI-E 3.0 x16, 3x PCI-E 2.0 x1, and 2x PCI 5V 32-bit slots&lt;br/&gt; - 6x USB 3.0 (2 rear + 4 via headers)&lt;br/&gt; - 10x USB 2.0 (4 rear + 6 via headers)&lt;br/&gt; - HD Audio 7.1 channel connector by Realtek ALC1150&lt;br/&gt; - 1x DOM power connector and 1x SPDIF Out Header&lt;br/&gt; - 800W High Efficiency Power Supply&lt;br/&gt; - Intel Xeon E3-1230v3&lt;br/&gt; - DDR3 PC12800 8GB ECC&lt;br/&gt; - WD 1TB BLUE WD 10EZEX&amp;nbsp; 3.5&quot;&lt;br/&gt; - NVIDIA QUADRO K5000 &amp;amp; SYNC</td></tr><tr><td>Stereoscopic 3D Projector</td><td>Barco</td><td>F35 AS3D WUXGA</td><td>Resolution: &lt;br /&gt;- WQXGA (2,560 x 1,600) &lt;br /&gt;- Panorama (2,560 x 1,080) &lt;br /&gt;- WUXGA (1,920 x 1,200), 1080p (1,920 x 1,080)</td></tr><tr><td>Stereoscopic Glasses</td><td>Volfoni</td><td>Edge 1.2</td><td>For further information, visit http://volfoni.com/en/edge-1-2/</td></tr><tr><td>Motion Capture Systems</td><td>NaturalPoint OptiTrack</td><td>17W</td><td>For further information, visit http://optitrack.com/products/prime-17w/</td></tr><tr><td>OptiTrack (Motion capture software)</td><td>NaturalPoint OptiTrack</td><td>Motive 2.0</td><td>For further information, visit https://optitrack.com/downloads/motive.html</td></tr><tr><td>MiddleVR (Middleware software)</td><td>MiddleVR</td><td>MiddleVR For Unity</td><td>For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/</td></tr><tr><td>VRDaemon (Middleware software)</td><td>MiddleVR</td><td>MiddleVR For Unity</td><td>For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/</td></tr><tr><td>Unity3D (Game engine)</td><td>Unity Technologies</td><td>Personal</td><td>For further information, visit https://unity3d.com/unity</td></tr></tbody></table>

measuring the kinematics of daily living movements with motion capture systems in virtual reality

日常生活 (IADL) の活動を完了することができない様々 な神経心理学的疾患に前駆体であります。IADL のアンケート評価を使いやすいが、主観的なバイアスになりやすいです。ここでは、2 つの複雑な IADL タスクを評価するための新しいバーチャル ・ リアリティ (VR) テストについて述べる: 金融取引を処理し、公共交通機関を使用しています。参加者は、VR の設定で、タスクを実行、動きはシステム トレースをキャプチャして位置と利き手と三次元デカルト座標システムに頭の向き。運動学的生データ収集され、完了までの時間、移動距離、軌道運動 '運動学的指標、'すなわちに変換されます。運動は、空間内の特定の身体部分 (例えば、支配的な手または頭) のパスです。軌道の総距離は、移動距離と完了までの時間はそれが IADL タスクを完了するためにかかった。これらの運動学的施策は、健常者から認知機能障害患者を識別できます。この運動の測定プロトコルの開発は、IADL 関連認知障害の早期検出できます。

CSV ファイルから「タスク 1: お金を引き出す「支配的な手の軌跡、移動距離と完了まで時間を計算する統計ソフト R を用いて分析を行いました。支配的な手の動きの軌跡を視覚化 (図 6)。支配的な手の移動距離は、タスク 1 を実行しながら順次手の位置間の合計距離を加算して計算されます。位置の間の距離は、ユークリッド距離です。完了まで...

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

モーション キャプチャ システムで日常生活 (IADL) の活動を評価するために仮想現実のテストを考案しました。軌道、移動距離と IADL 機能の評価の完了までの時間を含む様々 な動き解釈参加者の詳細な運動解析を提案します。

バーチャル ・ リアリティーのモーション キャプチャ システムで日常の生活動作の運動を測定

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

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Research

JoVE Journal

Behavior

7.6K ビュー.  Hanyang University. モーション キャプチャ システムで日常生活 (IADL) の活動を評価するために仮想現実のテストを考案しました。軌道、移動距離と IADL 機能の評価の完了までの時間を含む様々 な動き解釈参加者の詳細な運動解析を提案します。

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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.

日常生活スキルのバーチャルリアリティ評価の開発

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

行動学

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.

経頭蓋磁気刺激、電、モーションキャプチャ、およびバーチャルリアリティを用いたヒトモータ制御研究のための多機能のセットアップ

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

Movement Retraining using Real-time Feedback of Performance

Any modification of movement - especially movement patterns that have been honed over a number of years - requires re-organization of the neuromuscular patterns responsible for governing the movement performance. This motor learning can be enhanced through a number of methods that are utilized in research and clinical settings alike. In general, verbal feedback of performance in real-time or knowledge of results following movement is commonly used clinically as a preliminary means of instilling motor learning. Depending on patient preference and learning style, visual feedback (e.g. through use of a mirror or different types of video) or proprioceptive guidance utilizing therapist touch, are used to supplement verbal instructions from the therapist. Indeed, a combination of these forms of feedback is commonplace in the clinical setting to facilitate motor learning and optimize outcomes.
Laboratory-based, quantitative motion analysis has been a mainstay in research settings to provide accurate and objective analysis of a variety of movements in healthy and injured populations. While the actual mechanisms of capturing the movements may differ, all current motion analysis systems rely on the ability to track the movement of body segments and joints and to use established equations of motion to quantify key movement patterns. Due to limitations in acquisition and processing speed, analysis and description of the movements has traditionally occurred offline after completion of a given testing session.
This paper will highlight a new supplement to standard motion analysis techniques that relies on the near instantaneous assessment and quantification of movement patterns and the display of specific movement characteristics to the patient during a movement analysis session. As a result, this novel technique can provide a new method of feedback delivery that has advantages over currently used feedback methods.

Retraining abnormal movement patterns following injury or disease is a key component of physical rehabilitation. Recent advances in technology have permitted accurate assessment of movement during a variety of tasks, with near instantaneous quantification of results. This provides new opportunities for modification of faulty movement patterns in real time.

パフォーマンスのリアルタイムのフィードバックを使用して再教育運動

Any modification of movement - especially movement patterns that have been honed over a number of years - requires re-organization of the neuromuscular ...

医学

Virtual Reality Experiments with Physiological Measures

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and laboratory experiments, respectively. VR is especially useful for geographic visualizations and investigations of spatial behavior. In spatial behavior research, VR provides a platform for studying the relationship between navigation and physiological measures (e.g., skin conductance, heart rate, blood pressure). Specifically, physiological measures allow researchers to address novel questions and constrain previous theories of spatial abilities, strategies, and performance. For example, individual differences in navigation performance may be explained by the extent to which changes in arousal mediate the effects of task difficulty. However, the complexities in the design and implementation of VR experiments can distract experimenters from their primary research goals and introduce irregularities in data collection and analysis. To address these challenges, the Experiments in Virtual Environments (EVE) framework includes standardized modules such as participant training with the control interface, data collection using questionnaires, the synchronization of physiological measurements, and data storage. EVE also provides the necessary infrastructure for data management, visualization, and evaluation. The present paper describes a protocol that employs the EVE framework to conduct navigation experiments in VR with physiological sensors. The protocol lists the steps necessary for recruiting participants, attaching the physiological sensors, administering the experiment using EVE, and assessing the collected data with EVE evaluation tools. Overall, this protocol will facilitate future research by streamlining the design and implementation of VR experiments with physiological sensors.

Virtual reality (VR) experiments can be difficult to implement and require meticulous planning. This protocol describes a method for the design and implementation of VR experiments that collect physiological data from human participants. The Experiments in Virtual Environments (EVE) framework is employed to accelerate this process.

仮想現実実験生理学的対策

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

The Immersive Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping Platform for the Assessment of Instrumental Activities of Daily Living

A decline in the performance of instrumental activities of daily living (IADLs) has been proposed as a prodromal marker of neurological disease. Existing clinical and performance-based IADL assessments are not feasible for integration into clinical medicine. Virtual reality (VR) is a powerful yet underutilized tool that could advance the diagnosis and treatment of neurological disease. An impediment to the adoption and scaling of VR in clinical neurology is VR-related sickness resulting from sensory inconsistencies between the visual and vestibular systems (i.e., locomotion problem).
The Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping (CC-VRS) platform attempts to solve the locomotion problem by coupling an omnidirectional treadmill with high-resolution VR content, enabling the user to physically navigate a virtual grocery store to simulate shopping. The CC-VRS consists of Basic and Complex shopping experiences; both require walking 150 m and retrieving five items. The Complex experience has additional scenarios that increase the cognitive and motor demands of the task to better represent the continuum of activities associated with real-world shopping. The CC-VRS platform provides objective and quantitative biomechanical and cognitive outcomes related to the user&#39;s IADL performance. Initial data indicate that the CC-VRS results in minimal VR-sickness and is feasible and tolerable for older adults and patients with Parkinson&#39;s disease (PD). The considerations underlying the development, design, and hardware and software technology are reviewed, and initial models of integration into primary care and neurology are provided.

Virtual reality (VR) is a powerful yet underutilized approach to advance the diagnosis and treatment of neurological disease. The Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping platform combines state-of-the-art VR content with an omnidirectional treadmill to quantify instrumental activities of daily living-a proposed prodromal marker of neurological disease.

没入型クリーブランドクリニックバーチャルリアリティショッピングプラットフォームは、日常生活の機器活動の評価のための

A decline in the performance of instrumental activities of daily living (IADLs) has been proposed as a prodromal marker of neurological disease. Existing ...

工学

定量的運動筋活動評価のためのVRとバイオセンサーの統合

Setup for the Quantitative Assessment of Motion and Muscle Activity During a Virtual Modified Box and Block Test

The ability to move allows us to interact with the world. When this ability is impaired, it can significantly reduce one's quality of life and independence and may lead to complications. The importance of remote patient evaluation and rehabilitation has recently grown due to limited access to in-person services. For example, the COVID-19 pandemic unexpectedly resulted in strict regulations, reducing access to non-emergent healthcare services. Additionally, remote care offers an opportunity to address healthcare disparities in rural, underserved, and low-income areas where access to services remains limited. 
Improving accessibility through remote care options would limit the number of hospital or specialist visits and render routine care more affordable. Finally, the use of readily available commercial consumer electronics for at-home care can enhance patient outcomes due to improved quantitative observation of symptoms, treatment efficacy, and therapy dosage. While remote care is a promising means to address these issues, there is a crucial need to quantitatively characterize motor impairment for such applications. The following protocol seeks to address this knowledge gap to enable clinicians and researchers to obtain high-resolution data on complex movement and underlying muscle activity. The ultimate goal is to develop a protocol for remote administration of functional clinical tests. 
Here, participants were instructed to perform a medically-inspired Box and Block task (BBT), which is frequently used to assess hand function. This task requires subjects to transport standardized cubes between two compartments separated by a barrier. We implemented a modified BBT in virtual reality to demonstrate the potential of developing remote assessment protocols. Muscle activation was captured for each subject using surface electromyography. This protocol allowed for the acquisition of high-quality data to better characterize movement impairment in a detailed and quantitative manner. Ultimately, these data have the potential to be used to develop protocols for virtual rehabilitation and remote patient monitoring.

著者スポットライト:バーチャルリアリティと筋電図による遠隔リハビリテーションの強化

The protocol described here aims to enhance the quantitative evaluation of upper limb deficits, with the goal of developing additional technology for remote assessment both in the clinic and at home. Virtual reality and biosensor technologies are combined with standard clinical techniques to provide insights into the functioning of the neuromuscular system.

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

The ability to move allows us to interact with the world. When this ability is impaired, it can significantly reduce one's quality of life and ...

Video Movement Analysis Using Smartphones (ViMAS): A Pilot Study

The use of smartphones in clinical practice is steadily increasing with the availability of low cost/freely available &#34;apps&#34; that could be used to assess human gait. The primary aim of this manuscript is to test the concurrent validity of kinematic measures recorded by a smartphone application in comparison to a 3D motion capture system in the sagittal plane. The secondary aim was to develop a protocol for clinicians on the set up of the smartphone camera for video movement analysis.
The sagittal plane knee angle was measured during heel strike and toe off events using the smart phone app and a 3D motion-capture system in 32 healthy subjects. Three trials were performed at near (2-m) and far (4-m) smartphone camera distances. The order of the distances was randomized. Regression analysis was performed to estimate the height of the camera based on either the subject&#39;s height or leg length.
Absolute measurement errors were least during toe off (3.12 &#177; 5.44 degrees) compared to heel strike (5.81 &#177; 5.26 degrees). There were significant (p &#60; 0.05) but moderate agreements between the application and 3D motion capture measures of knee angles. There were also no significant (p &#62; 0.05) differences between the absolute measurement errors between the two camera positions. The measurement errors averaged between 3 - 5 degrees during toe off and heel strike events of the gait cycle.
The use of smartphone apps can be a useful tool in the clinic for performing gait or human movement analysis. Further studies are needed to establish the accuracy in measuring movements of the upper extremity and trunk.

Video Movement Analysis Using Smartphones ViMAS: A Pilot Study

This manuscript describes the method to test the concurrent validity of kinematic measures recorded by the smartphone application in comparison to a 3D motion capture system in the sagittal plane. This protocol will enable clinicians to set up smartphones for video capture of human movement.

スマートフォン（ViMAS）を使用してビデオ運動解析：パイロットスタディ

The use of smartphones in clinical practice is steadily increasing with the availability of low cost/freely available &#34;apps&#34; that could be used to ...

Biplanar Videoradiography to Study the Wrist and Distal Radioulnar Joints

Accurate measurement of skeletal kinematics in vivo is essential for understanding normal joint function, the influence of pathology, disease progression, and the effects of treatments. Measurement systems that use skin surface markers to infer skeletal motion have provided important insight into normal and pathological kinematics, however, accurate arthrokinematics cannot be attained using these systems, especially during dynamic activities. In the past two decades, biplanar videoradiography (BVR) systems have enabled many researchers to directly study the skeletal kinematics of the joints during activities of daily living. To implement BVR systems for the distal upper extremity, videoradiographs of the distal radius and the hand are acquired from two calibrated X-ray sources while a subject performs a designated task. Three-dimensional (3D) rigid-body positions are computed from the videoradiographs via a best-fit registrations of 3D model projections onto&#160;to each BVR view. The 3D models are density-based image volumes of the specific bone derived from independently acquired computed-tomography data. Utilizing graphics processor units and high-performance computing systems, this model-based tracking approach is shown to be fast and accurate in evaluating the wrist and distal radioulnar joint biomechanics. In this study, we first summarized the previous studies that have established the submillimeter and subdegree agreement of BVR with an in vitro&#160;optical motion capture system in evaluating the wrist and distal radioulnar joint kinematics. Furthermore, we used BVR to compute the center of rotation behavior of the wrist joint, to evaluate the articulation pattern of the components of the implant upon one another, and to assess the dynamic change of ulnar variance during pronosupination of the forearm. In the future, carpal bones may be captured in greater detail with the addition of flat panel X-ray detectors, more X-ray sources (i.e., multiplanar videoradiography), or advanced computer vision algorithms.

Biplanar videoradiography (BVR) is an advanced imaging technique for understanding the three-dimensional movement of skeletal bones and implants. Combining density-based image volumes and videoradiographs of the distal upper extremity, BVR is used to study the in vivo motion of the wrist and distal radioulnar joint, as well as joint arthroplasties.

Accurate measurement of skeletal kinematics in vivo is essential for understanding normal joint function, the influence of pathology, disease progression, ...

バーチャル・リアリティーのモーションキャプチャシステムで日常の生活動作の運動を測定

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日常生活スキルのバーチャルリアリティ評価の開発

経頭蓋磁気刺激、電、モーションキャプチャ、およびバーチャルリアリティを用いたヒトモータ制御研究のための多機能のセットアップ

パフォーマンスのリアルタイムのフィードバックを使用して再教育運動

仮想現実実験生理学的対策

没入型クリーブランドクリニックバーチャルリアリティショッピングプラットフォームは、日常生活の機器活動の評価のための

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

スマートフォン（ViMAS）を使用してビデオ運動解析：パイロットスタディ

Biplanar Videoradiography to Study the Wrist and Distal Radioulnar Joints

バーチャル ・ リアリティーのモーション キャプチャ システムで日常の生活動作の運動を測定

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パフォーマンスのリアルタイムのフィードバックを使用して再教育運動

仮想現実実験生理学的対策

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仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

スマートフォン（ViMAS）を使用してビデオ運動解析：パイロットスタディ

Biplanar Videoradiography to Study the Wrist and Distal Radioulnar Joints

バーチャル・リアリティーのモーションキャプチャシステムで日常の生活動作の運動を測定