캔사스와 앨 러 배 마 동등 하 게 기여합니다. 이 연구는 기본 과학 연구 프로그램을 통해 국가 연구 재단의 한국 (NRF) 과학의 부, 정보 통신 및 미래 계획 (NRF-2016R1D1A1B03931389)에 의해 자금에 의해 지원 되었다.

여기에 설명 된 모든 실험 절차 (HYI-15-029-2) 헬싱키의 선언에 따라 제도적 검토 보드의 한 양 대학에 의해 승인 되었다. 6 건강 한 컨트롤 (4 남성 및 2 명의 여성)와 6 MCI 환자 (3 남성 3 여성)는 3 차 의료 센터, 한 양 대학 병원에서에서 채용 했다.
1. 참가자 모집
<ol><li>(즉, 장애인된 IADL 기능) MCI 환자와 건강 한 컨트롤 (즉, 정상적인 IADL 기능) 70-80 세를 모집 합니다.</li>
	<li>10 년 임상 경험의 신경과의 도움으로 환자의 병력을 검토 하 고 신경/정신 질환 또는 뇌 수술의 역사를 가진 환자를 제외 합니다. 참고: 사용 하 여 다음 신경 심리적 시험: 소형 정신 상태 검사-치 매 검사, 한국어 경 음악 활동의 일상 생활, 자유 및 상기 테스트, 숫자 범위 테스트-앞 으로/뒤로, 트레일 만들기 테스트-A/B13 Cued 선택적 , 그리고 알 버트 외 의 기준 MCI 진단 14 입니다.</li>
</ol>2. VR 소프트웨어를 설치 하 고 컴퓨터를 연결
<ol><li>그림 1과 유사한 전용된 룸에 하드웨어를 설치. 룸 크기 몰입 형 가상 환경에서 (2.5 x 2.5 m3x 4)이이 프로토콜을 수행 4 컴퓨터, 4 입체 3 차원 (3D) 프로젝터, 및 8 모션 추적 카메라 위치와 방향을 지배적인 손의 추적을 포함 하 고 머리 두 IADL 작업 중입니다. 참고:이 문서에 사용 되는 VR 기술은 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어는 현실적인 개체 및 이벤트 제공 될 수 있는 가상 환경에 몰입 하 고 인터랙티브 3D 경험을 제공 하는. 하드웨어 및 소프트웨어의 세부 자료 테이블에 설명 되어 있습니다.</li>
	<li>모든 컴퓨터 (Visual Studio 2012 재배포 가능 패키지 (x86), DirectX, MiddleVR, 또는 동등한) 필요한 소프트웨어를 갖추고 있는지 확인 합니다. MiddleVR, 즉, 미들웨어 소프트웨어, 입력된 장치, 월, 클러스터링, 및 상호 작용에 대 한 라이브러리의 최신 버전을 얻으려면 웹사이트15 확인.</li>
	<li>입체 3D 프로젝터를 컴퓨터를 연결 합니다. 그래픽 설정은 1920 x 1080 픽셀의 해상도입니다.</li>
	<li>4 컴퓨터를 홈 네트워크에 연결 하는 Windows 10 홈 그룹을 만듭니다. 주 컴퓨터에 폴더를 만들고 다른 홈 컴퓨터와 공유 합니다.</li>
	<li>주 컴퓨터에 미들웨어 소프트웨어를 시작 합니다. "클러스터" 버튼을 클릭 합니다. 서버 및 클라이언트 다른 컴퓨터는 주 컴퓨터를 설정 합니다. 이 모든 디바이스의 상태와 동기화 됩니다. "3D 노드" 버튼을 클릭 합니다. 위치, 방향, 및 가상 환경 화면 크기를 지정 합니다.</li>
	<li>웹사이트15 에 따라 설정을 완료 하 고 구성 파일을 저장 합니다.</li>
</ol>3. 가상 환경에서 모션 캡처 시스템 설정
<ol><li>캡처 볼륨을 완전히 커버 하는 가상 환경에서 8 모션 추적 카메라를 탑재 합니다. 그들은 캡처 동안 고정 된 상태로 유지 되도록 카메라를 안전 하 게 수정 합니다. 개체는 가상 환경에서 항상 적어도 2 대의 카메라에 의해 표시 됩니다 확인 하십시오.</li>
	<li>OptiTrack 동기 소프트웨어, 즉, 모션 캡처 소프트웨어를 설치 수동16를 사용 하 여 기본 컴퓨터에 설치 합니다. 카테고리 6 이더넷 케이블 모션 캡처 시스템와 주 컴퓨터를 연결 합니다.</li>
	<li>소프트웨어 수동16에 자세한 다음 단계 모션 캡처 시스템 보정.<ol>
<li>캡처 볼륨에서 모든 외부 반사 또는 불필요 한 표시를 제거 합니다.</li>
		<li>원치 않는 반사 또는 주변 간섭 마스크 "마스크 표시" 버튼을 클릭 합니다.</li>
		<li>"시작 Wanding" 버튼을 클릭 합니다. 교정 지팡이 사용 하 여 각각의 위치와 방향을 3 차원 공간에서 계산 하기 위해 샘플 프레임의 캡처를 지 원하는.</li>
		<li>수집 된 샘플을 사용 하 여 시스템 보정에 "계산" 버튼을 클릭 합니다.</li>
		<li>(순서에 최악의 최고) 교정 결과 확인: 가난, 박람회, 좋은, 좋은, 우수한, 및 특별. 결과 보다 큰 경우 "적용" 버튼을 클릭 합니다. 그렇지 않으면, "취소" 버튼을 클릭 하 고 wanding 프로세스를 반복 합니다.</li>
		<li>기원 하려는 3D 공간 안에 교정 사각형을 놓습니다. "지 면 설정" 버튼을 추적된 3D 좌표계 원점 설정을 클릭 합니다.</li>
		<li>지배적인 손 및 머리에 대 한 연결 된 반사 마커를 선택 합니다. "강 체" 버튼을 클릭 한 다음 "만들기에서 선택 표시" 버튼을 클릭 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>모션 캡처 소프트웨어, "스트리밍" 메뉴를 엽니다. 나열 된 포트 번호 3883, 인지 확인 하 고 "VRPN 스트리밍 엔진" 카테고리에서 "브로드캐스트 프레임 데이터" 상자를 선택 합니다. "Ctrl" + "S" 교정 파일 저장을 클릭 하십시오.</li>
	<li>주 컴퓨터에 미들웨어 소프트웨어를 시작 합니다. "장치"를 클릭 합니다. 모션 캡처 시스템에서 추적 데이터를 얻기 위해 VRPN 추적기를 추가 하 고 구성 파일을 저장 합니다.</li>
</ol>4. 사용을 위해 가상 환경 준비
<ol><li>가상 환경에서 모든 반사 개체 (즉, 시계, 반지, 귀걸이, 금속, 등)를 제거 합니다.</li>
	<li>컴퓨터, 입체 3D 프로젝터 및 모션 캡처 시스템 (360 프레임 / 초)를 켭니다.</li>
	<li>일단 4 컴퓨터를 실행 하는 VRDaemon 소프트웨어를 시작 합니다. 예를 들어 "C:\Program Files (x86) \MiddleVR\bin."에 있는 "VRDaemon.exe"에 더블 클릭</li>
	<li>주 컴퓨터에 모션 캡처 소프트웨어를 시작 합니다. 상단 메뉴 "열기 기존 프로젝트." 레이블이 있는 단추를 클릭 합니다 카메라 보정 파일을 로드 합니다.</li>
	<li>주 컴퓨터에 미들웨어 소프트웨어를 시작 합니다. "시뮬레이션" 버튼을 클릭 합니다. 공유 폴더에서 적절 한 시뮬레이션 및 구성 파일을 로드 합니다.</li>
	<li>미들웨어 소프트웨어에 선택한 시뮬레이션 및 구성 파일 몰입 형 가상 응용 프로그램을 실행 하려면 "실행" 버튼을 누릅니다.</li>
</ol>5. 가상 환경 참가자 숙지
<ol><li>입체 안경 무게 약 50 g 참가자를 제공 합니다. 입체 안경의 디스플레이 주파수는 192 Hz. 입체 안경을 편안 하 게 눈과 귀가; 배치 확인 그림 2A참조.</li>
	<li>참가자의 지배적인 손 및 머리 1 g 미만의 무게 반사 마커를 부착 합니다. 반사 마커를 단단히; 연결 조심 그림 2B참조. 그들은 자유롭게 움직일 수 있다는 참가자 이나 머리의 움직임을 사용 하 여 가상 환경에서 회전 하 고 지배적인 손 가진 가상 개체를 클릭 하 여. 가상 손 참가자의 검지 손가락;의 위치를 모방 하기 위해 가상 환경에 나타납니다. 그림 3을 참조 하십시오.</li>
	<li>참가자가 자유롭게 이동 요청 (즉, 일어, 아래, 왼쪽가 앉아서 오른쪽) VR 환경 자체에 익숙해지도록 하 5 분에 대 한 가상 환경에서. 그럼 참가자가 지배적인 손 가진 가상 개체와 상호 작용 하는 방법에 익숙해지도록 5 분 가상 버튼 클릭 부탁 드립니다. 참가자 한 경우 또 다른 10 분 훈련 세션을 제공 합니다.</li>
	<li>참가자 시뮬레이터 병 설문17VR 질병에 면역 인지 확인 하십시오. 주의: 동기화 동작 입체 디스플레이에 추적 VR 질병, 불편, 두통, 위 인식, 구역 질, 구 토, 창백, 발한, 피로, 졸음, 방향 감각 상실, 그리고 무관심에 발생할 수 있습니다 발생할 수 있습니다. 참가자의 피로 불평 또는 시뮬레이터 병 점수 너무 높다, 프로토콜을 중지.</li>
</ol>6. 수행 "작업 1: 돈을 인출"
주의: 작업 1과 작업 2 월 효과 제거 하려면 시퀀스 맞출.
<ol><li>참가자에 게 작업의 세부 정보를 설명 하 고 제공 하는 가상 환경에서 작업을 완료 하려면 8 작업 단계. 단계는 (1) 삽입 ATM, (2) 선택 '철회' 메뉴, (3) 선택 철회, (4) 빌 종류 선택, (5) PIN (개인 id 번호)을 입력, (6) 확인 옵션을 선택, (7) 제거, 카드 금액에 카드와 (8)에서 돈을 ATM ( 그림 4참조).</li>
	<li>주 컴퓨터에 미들웨어 소프트웨어를 시작 합니다. "시뮬레이션" 탭에서 작업 1과 구성 파일에 대 한 시뮬레이션 파일을 선택 합니다. "실행" 단추. "작업 1: 돈을 인출" 가상 환경에서 실행 됩니다. 참고: 작업 1 파일에 대 한 추가 파일 1에 있는 "작업 1 철수 Money.zip" 칙 참조. 참고 가상 작업 Unity 3D 엔진으로 개발 되었다.</li>
	<li>경우는 "작업 1: 돈을 인출"을 다음과 같이 수행할 참가자를 지시 가상 환경에서 실행: "쇼핑을 위한 ATM에서 70, 000 원 (약 60 달러에 해당) 철회 하시기 바랍니다. 노트의 선택 두 가지, 하나 두 10000 및 50000 원 50000 원 주 원 20000 원에 대 한 메모. 거래에 대 한 암호는 오늘날의 날짜입니다. 예를 들어, 실험 수행 11 월 11 일에, PIN는 1111입니다. 제발 추가 참조에 대 한 영수증 계속. "</li>
	<li>작업이 완료 되 면 공유 폴더에서 추가 분석을 위해 CSV 파일 (쉼표로 구분 된 값)에 저장 된 운동학 적 데이터를 확인 합니다. 참고: 동안 모션 캡처 시스템을 사용 하 여 "작업 1: 돈을 인출" 1의 기록 주파수 작업 할 때 위치와 지배적인 손의 방향을 기록 ms.</li>
	<li>시작 하기 전에 약 5 분 휴식을 참가자에 게 "작업 2: 버스."</li>
</ol>7. 수행 "작업 2: 버스를 타고"
<ol><li>참가자에 게 작업의 세부 사항을 설명 하 고 완료 하는 방법에 지침을 제공 "작업 2: 버스를 타고" 다음과 같이: "버스 정류장에서 기다려 고 대상 버스 이용 하시기 바랍니다. 대상 버스 정보는 특정 줄 번호, 색상, 그리고 대상에 의해 VR 화면에 주어질 것 이다. 대상 버스 도착 하면, 대상 버스의 문 앞에 버스 정류장에서 도보로 해야 합니다. 8 다른 대상 버스 수 무작위로 생성 되며 발표. " 그림 5를 참조 하십시오.</li>
	<li>주 컴퓨터에 미들웨어 소프트웨어를 시작 합니다. "시뮬레이션" 탭에서 작업 2와 구성 파일에 대 한 시뮬레이션 파일을 선택 합니다. 다음 "실행" 버튼을 누르면 "작업 2: 버스를 타고" 가상 환경에서 실행 됩니다. 참고: 작업 2 파일 추가 파일 2에 연결 된 "작업 2 걸릴는 Bus.zip" 파일 참조. 참고 가상 작업 Unity 3D 엔진으로 개발 되었다.</li>
	<li>경우는 "작업 2: 버스" 참가자가 버스 정류장에 대기 지시 가상 환경에서 실행 됩니다. 버스 정류장에 도착 하는 버스를 만들기 위해 키보드에서 "스페이스바" 키를 클릭 합니다.</li>
	<li>작업이 완료 되 면 공유 폴더에서 추가 분석을 위해 CSV 파일에 저장 된 운동학 적 데이터를 확인 합니다. 참고: 동안 모션 캡처 시스템을 사용 하 여 "작업 2: 버스를 타고" 1의 기록 주파수 작업 할 때 위치와 머리의 방향을 기록 ms.</li>
	<li>프로토콜 완료 됩니다. 참가자는 입체 안경을 제거 하 고 지배적인 손 및 머리에서 반사 마커를 분리 도움이 됩니다.</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. Soc. 20 (5), 468-477 (2014).</li><li>Klinger, E., 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=AGATHE:+A+tool+for+personalized+rehabilitation+of+cognitive+functions+based+on+simulated+activities+of+daily+living.">AGATHE: A tool for personalized rehabilitation of cognitive functions based on simulated activities of daily living.</a> IRBM. 34 (2), 113-118 (2013).</li><li>White, D., Burdick, K., Fulk, G., Searleman, J., Carroll, J. <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+reality+application+for+stroke+patient+rehabilitation.">A virtual reality application for stroke patient rehabilitation.</a> ICMA. 2, 1081-1086 (2005).</li><li>Dimbwadyo-Terrer, I., 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=Activities+of+daily+living+assessment+in+spinal+cord+injury+using+the+virtual+reality+system+Toyra:+functional+and+kinematic+correlations.">Activities of daily living assessment in spinal cord injury using the virtual reality system Toyra: functional and kinematic correlations.</a> Virtual Real. 20 (1), 17-26 (2016).</li><li>Preische, O., Heymann, P., Elbing, U., Laske, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diagnostic+value+of+a+tablet-based+drawing+task+for+discrimination+of+patients+in+the+early+course+of+Alzheimer's+disease+from+healthy+individuals.">Diagnostic value of a tablet-based drawing task for discrimination of patients in the early course of Alzheimer's disease from healthy individuals.</a> J. 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>

저자는 관심 없음 충돌 선언합니다.

우리 일상 생활 움직임 모션 캡처 시스템 몰입 형 VR 환경에서의 운동학 적인 측정 프로토콜 상세. 첫째, 실험 설정, 설정 하는 방법에 가이드 준비, 하 고 몰입 형 가상 현실 환경에 익숙해지도록 참가자. 둘째, 우리는 VR에서 두 표준화 IADL 작업을 개발. 셋째, 단계 3과 단계 5 프로토콜 섹션에서 VR 질병을 최소화 하기 위해 가장 중요 한 단계입니다. 가상 환경 (3 단계)에서 모션 캡처 시스템을 설정할...

매일 (IADL)와 같은 금융 거래 처리, 대 중 교통을 사용 하 여, 요리, 의료 마커 때문에 그들은 여러 신경 심리적 기능1필요 생활의 경 음악 활동. 장애인된 IADL 기능 따라서 신경 질병, 가벼운 인지 장애 (MCI) 등 치 매2에 선구자 이라고 여겨진다. 골드의 종합적인 검토 IADL 작업3 의 표시 인 더 까다로운 작업, 재정 관리 등 대 중 교통을 사용 하 여 MCI의 치 매 초기 예측 했다.
날짜 하려면, IADL의 가장 일반적으로 사용 되 평가 각자 보고 질문 지, 정보 기반 설문 조사 및 성능 기반 평가4입니다. IADL의 평가 설문지 기반 비용 효율적이 고 사용 하기 쉬운, 하지만 주관적인 편견 하는 경향이 있다. 예를 들어, 자기 보고, 환자는 경향이에 이상-또는 아래-estimate 자신의 IADL 기능5. 마찬가지로, 정보는 관찰자의 misperceptions 또는 지식 격차4IADL 기능을 잘못 판단. 많은 작업은 일반적인 임상 설정6에 대 한 적절 한 따라서, IADL 특정 작업을 수행 하는 환자에 게 성능 기반 평가 선호 되었습니다.
최근, 가상 현실 (VR) 연구가이 기술 의학 및 의료 평가7재활 훈련에서 모든 것을 포함 하는 건강 관리에 중요 한 응용 프로그램에 있을 수 있었다는 것으로 나타났습니다. 모든 참가자는 동일한 조건 VR, 현실 세계를 모방을 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, 얼 레인 외. 8 가상 커피 만들기 작업을 개발 하 고 인지 장애를 가진 환자는 작업 제대로 수행 했다. Klinger 외. 9 다른 VR 환경 메일링 및 작업 쇼핑에 대 한 개발과 신경 심리적 시험 결과 및 VR에서 작업 완료 시간 사이의 의미 있는 관계를 발견. 마우스와 키보드8,9등 기존의 입력된 장치를 사용 하 여 때 IADL 평가의 이전 VR 연구는 주로 반응 시간이 나 정확도 등 간단한 성능 측정에 집중 됩니다. IADL에 대 한 자세한 성능 데이터 따라서 MCI4환자에 대 한 화면을 효율적으로 필요 합니다.
실시간 모션 캡처 데이터의 운동학 적 분석은 양적 문서 IADL 작업과 관련 된 자세한 성능 데이터를 강력한 접근 이다. 예를 들어 화이트 외. 10 일상 생활 작업 동안 참가자의 관절 각도 데이터를 캡처하고 캡처한 데이터 양적 물리 치료의 효과 평가 하기 위해 사용 하는 가상 부엌 개발. Dimbwadyo-Terrer 외. 11 일상 생활의 기본 작업을 수행 하는 경우 상 지 성능을 평가 하는 몰입 형 VR 환경 개발과 운동학 데이터 어퍼 사지의 기능 비늘으로 매우 상관 VR 환경에서 기록 했다. 모션 캡처 시스템 이러한 운동학 분석 더 신속 하 게 환자의 인지 장애12를 평가 하는 기회를 제공할 수 있습니다. MCI 환자에 대 한 심사에 상세한 운동학 적 데이터의 포함은 크게 건강 한 컨트롤13에 비해 환자의 분류를 개선.
여기, 우리 일상 생활 운동 몰입 형 VR 환경에서 모션 캡처 시스템의 기구학을 평가 하기 위해 프로토콜을 설명 합니다. 프로토콜 구성 두 복잡 한 IADL 작업: "작업 1: 돈을 인출" (금융 거래 처리) 및 "작업 2: 버스를 타고" (대 중 교통을 사용 하 여). 작업은 수행 하는 동안 모션 캡처 시스템 위치와 지배적인 손 및 머리의 방향을 추적. 작업 1을 완료, 지배적인 손 궤적, 이동 거리, 및 완료 시간 수집 했다. 작업 2에서 머리 궤적, 이동 거리, 및 완료 시간 수집 했다. 이 문서에서는 대표적인 결과 섹션 내용을 MCI 환자의 예비 시험 (즉, IADL 기능은 장애인)에 비해 건강 한 컨트롤 (즉, IADL 기능은 그대로).

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="961">
	<tbody>
		<tr height="357">
			<td height="357" style="height:357px;width:216px;">Computer</td>
			<td style="width:161px;">N/A</td>
			<td style="width:127px;">N/A</td>
			<td style="width:457px;">Computer requirements:&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160; - Single socket H3 (LGA 1150) supports 
			- Intel&#174; Xeon&#174; E3-1200 v3, 4th gen. Core i7/i5/i3 processors 
			- Intel&#174; C226 Express PCH 
			- Up to 32GB DDR3 ECC/non-ECC 1600MHz UDIMM in 4 sockets 
			- Dual Gigabit Ethernet LAN ports 
			- 8x SATA3 (6Gbps) 
			- 2x PCI-E 3.0 x16, 3x PCI-E 2.0 x1, and 2x PCI 5V 32-bit slots 
			- 6x USB 3.0 (2 rear + 4 via headers) 
			- 10x USB 2.0 (4 rear + 6 via headers) 
			- HD Audio 7.1 channel connector by Realtek ALC1150 
			- 1x DOM power connector and 1x SPDIF Out Header 
			- 800W High Efficiency Power Supply 
			- Intel Xeon E3-1230v3 
			- DDR3 PC12800 8GB ECC 
			- WD 1TB BLUE WD 10EZEX&#160; 3.5&#34; 
			- NVIDIA QUADRO K5000 &#38; SYNC</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Stereoscopic 3D Projector</td>
			<td style="width:161px;">Barco</td>
			<td style="width:127px;">F35 AS3D WUXGA&#160;</td>
			<td style="width:457px;">Resolution:&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160; - WQXGA (2,560 x 1,600)&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160; - Panorama (2,560 x 1,080)&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160; - WUXGA (1,920 x 1,200), 1080p (1,920 x 1,080)&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Stereoscopic Glasses</td>
			<td style="width:161px;">Volfoni&#160;</td>
			<td style="width:127px;">Edge 1.2</td>
			<td>For further information, visit http://volfoni.com/en/edge-1-2/</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Motion Capture Systems</td>
			<td style="width:161px;">NaturalPoint OptiTrack</td>
			<td style="width:127px;">17W</td>
			<td style="width:457px;">For further information, visit http://optitrack.com/products/prime-17w/</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">OptiTrack (Motion capture software)</td>
			<td style="width:161px;">NaturalPoint OptiTrack</td>
			<td style="width:127px;">Motive 2.0</td>
			<td style="width:457px;">For further information, visit https://optitrack.com/downloads/motive.html</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">MiddleVR (Middleware software)</td>
			<td style="width:161px;">MiddleVR</td>
			<td style="width:127px;">MiddleVR For Unity</td>
			<td style="width:457px;">For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">VRDaemon (Middleware software)</td>
			<td style="width:161px;">MiddleVR</td>
			<td style="width:127px;">MiddleVR For Unity</td>
			<td style="width:457px;">For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Unity3D (Game engine)</td>
			<td style="width:161px;">Unity Technologies</td>
			<td style="width:127px;">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

일상 생활 (IADL)의 기 악 활동을 완료 하는 무 능력은 다양 한 신경 심리적 질병에 선구자. IADL의 평가 설문지 기반 사용 하기 쉽습니다 하지만 주관적인 편견 하는 경향이 있습니다. 여기, 우리는 2 개의 복잡 한 IADL 작업을 평가 하기 위해 소설 가상 현실 (VR) 테스트 설명: 금융 거래를 처리 하 고 대 중 교통을 사용 하 여. 참가자 VR 환경에서 작업을 수행 하는 동안 모션 위치와 방향을 지배적인 손 및 머리는 3 차원 데카르트 좌표계에서의 시스템 추적을 캡처합니다. 운동학 적 원시 데이터 수집 되 고 ' 운동학 성능 측정,' 즉, 변환 모션 궤도, 이동 거리, 및 완료 시간. 모션 궤도 공간에서 특정 신체 일부 (예:, 지배적인 손 또는 머리)의 경로입니다. 궤적의 총 거리를 참조 거리를 이동 그리고 완료 시간 IADL 작업을 완료 하는 데 걸리는 시간. 운동학이 측정 건강 한 컨트롤에서 인지 장애 환자 차별 수 있습니다. 이 동 측정 프로토콜의 개발 초기 IADL 관련 인지 장애의 감지 수 있습니다.

CSV 파일에서 "작업 1: 돈을 인출" 지배적인 손 궤적, 이동 거리, 및 완료 시간을 계산 하는 통계 소프트웨어 R를 사용 하 여 분석 했다. 지배적인 손 움직임의 궤적 시각 이다 (그림 6). 지배적인 손의 이동 거리는 작업 1을 수행 하는 동안 순차적인 손 위치 사이 총 거리를 합산 하 여 계산 됩니다. 위치 사이 거리 유클리드 거리가입니다. 완료 시간 (즉...

Watch this Scientific Journal Video about Measuring the Kinematics of Daily Living Movements with Motion Capture Systems in Virtual Reality at JoVE.com

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

우리는 모션 캡처 시스템 일상 생활 (IADL)의 기 악 활동을 평가 하기 위해 가상 현실 테스트를 설계. 우리는 다양 한 움직임, 궤적, IADL 기능 평가를 완료 시간과 이동 거리를 포함 하 여 참가자의 해석에 대 한 자세한 운동학 분석을 제안 합니다.

가상 현실에서의 일상 생활 움직임 모션 캡처 시스템의 기구학을 측정

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

measuring-kinematics-daily-living-movements-with-motion-capture

Research

JoVE Journal

Behavior

7.6K 조회수.  Hanyang University. 우리는 모션 캡처 시스템 일상 생활 (IADL)의 기 악 활동을 평가 하기 위해 가상 현실 테스트를 설계. 우리는 다양 한 움직임, 궤적, IADL 기능 평가를 완료 시간과 이동 거리를 포함 하 여 참가자의 해석에 대 한 자세한 운동학 분석을 제안 합니다.

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

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.

가상 현실 환경을 탐색 마우스의 두 광자 칼슘 이미징

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

연구

행동분석학

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.

일상 생활 기술의 가상 현실 평가 개발

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.

경 두개 자기 자극, 근전도, 모션 캡쳐, 가상 현실을 이용하여 인간의 모터 제어 유학을위한 다기능 설치

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

Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that attempt to recognize user activities. Participants performed a pre-determined set of daily living actions within a continuous test circuit that included mobility activities (walking, standing, sitting, lying, ascending/descending stairs), daily living tasks (combing hair, brushing teeth, preparing food, eating, washing dishes), and subtle environment changes (opening doors, using an elevator, walking on inclines, traversing staircase landings, walking outdoors). 
To evaluate WMMS performance on this circuit, fifteen able-bodied participants completed the tasks while wearing a smartphone at their right front pelvis. The WMMS application used smartphone accelerometer and gyroscope signals to classify activity states. A gold standard comparison data set was created by video-recording each trial and manually logging activity onset times. Gold standard and WMMS data were analyzed offline. Three classification sets were calculated for each circuit: (i) mobility or immobility, ii) sit, stand, lie, or walking, and (iii) sit, stand, lie, walking, climbing stairs, or small standing movement. Sensitivities, specificities, and F-Scores for activity categorization and changes-of-state were calculated.
The mobile versus immobile classification set had a sensitivity of 86.30% &#177; 7.2% and specificity of 98.96% &#177; 0.6%, while the second prediction set had a sensitivity of 88.35% &#177; 7.80% and specificity of 98.51% &#177; 0.62%. For the third classification set, sensitivity was 84.92% &#177; 6.38% and specificity was 98.17 &#177; 0.62. F1 scores for the first, second and third classification sets were 86.17 &#177; 6.3, 80.19 &#177; 6.36, and 78.42 &#177; 5.96, respectively. This demonstrates that WMMS performance depends on the evaluation protocol in addition to the algorithms. The demonstrated protocol can be used and tailored for evaluating human activity recognition systems in rehabilitation medicine where mobility monitoring may be beneficial in clinical decision-making.

A standardized evaluation method was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that includes continuous activities in a realistic daily living environment. Testing with a series of daily living activities can decrease activity recognition sensitivity; therefore, realistic testing circuits are encouraged for valid evaluation of WMMS performance.

일상 생활 환경에서 스마트 폰 기반의 인간 활동 인식 시스템의 평가

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that ...

Substantiating Appropriate Motion Capture Techniques for the Assessment of Nordic Walking Gait and Posture in Older Adults

Nordic walking (NW) has become a safe and simple form of exercise in recent years, and in studying this gait pattern, various data collection techniques have been employed, each with positives and negatives. The aim was to determine the effect of NW on older adult gait and posture and to determine optimal use of different data collection systems in both short and long duration analysis. Gait and posture during NW and normal walking were assessed in 17 healthy older adults (age: 69 &#177; 7.3). Participants performed two trials of 6 Minute Walk Tests (6MWT) (1 with poles (WP) and 1 without poles (NP)) and 6 trials of a 5m walk (3 WP and 3 NP). Motion was recorded using two systems, a 6-sensor accelerometry system and an 8-camera 3-dimensional motion capture system, in order to quantify spatial-temporal, kinematic, and kinetic parameters.
With both systems, participants demonstrated increased stride length and double support and decreased gait speed and cadence WP compared to NP (p &#60;0.05). Also, with motion capture, larger single support time was found WP (p &#60;0.05). With 3-D capture, smaller hip power generation and moments of force were found at heel contact and pre-swing as well as smaller knee power absorption at heel contact, pre-swing, and terminal swing WP compared to NP, when assessed over one cycle (p &#60;0.05). Also, WP yielded smaller moments of force at heel contact and terminal swing along with larger moments at mid-stance of a gait cycle (p &#60;0.05). No changes were found for posture.
NW seems appropriate for promoting a normal gait pattern in older adults. Three-dimensional motion capture should primarily be used during short duration gait analysis (i.e. single gait cycle), while accelerometry systems should be primarily employed in instances requiring longer duration analysis such as during the 6MWT.

The aim was to substantiate optimal use of data collection techniques for Nordic walking gait and posture analysis. Three-dimensional motion capture should be used during short duration analysis (i.e. single gait cycle), while accelerometry should be employed for longer duration analysis (i.e. repeated cycles) like a 6 Minute Walk Test.

이전 성인의 노르딕 워킹 보행의 평가와 자세에 대한 적절한 모션 캡처 기술을 실증

Nordic walking (NW) has become a safe and simple form of exercise in recent years, and in studying this gait pattern, various data collection techniques ...

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.

가상 현실을 사용 하 여 다른 한 손으로에서 모터 기술 지식을 전송 하

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.

상부 말단 뇌졸중 재활을 위한 모바일 게임 기반 가상 현실 프로그램

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

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.

여러 참가자와 탐색 실험 결정 과학에 대 한 네트워크로 연결 된 데스크톱 가상 현실 설정

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

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.

가상 현실 생리 측정 실험

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

얼리 어답터들 사이에서 가상 현실의 학습 사용에 대한 온라인 탐구 연구

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