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Bioengineering

Quantification of Oculomotor Responses and Accommodation Through Instrumentation and Analysis Toolboxes

Published: March 3, 2023 doi: 10.3791/64808

Summary

VisualEyes2020(VE2020)은 시각적 안구 운동 자극을 표시, 기록 및 동기화하는 맞춤형 스크립팅 언어입니다. VE2020은 접합 안구 운동(단속 및 부드러운 추적), 접합 안구 운동(수렴), 조절 및 각각의 조합에 대한 자극을 제공합니다. 두 가지 분석 프로그램이 시선 추적 및 숙박 기록 시스템의 데이터 처리를 통합합니다.

Abstract

안구 운동의 의도적인 자극과 기록을 통해 안구 운동의 기본 신경 메커니즘의 기본 특성을 관찰할 수 있습니다. VisualEyes2020(VE2020)은 기존 일배체경 내에서 모터나 액추에이터에 의존하지 않는 연구원이 사용할 수 있는 맞춤형 소프트웨어 기반 시각 자극이 부족하여 개발되었습니다. 이 새로운 기기와 방법론은 시선 추적 및 자동 굴절 시스템을 모두 활용하는 새로운 일배체경 구성을 위해 개발되었습니다. 안구 운동과 조절 반응의 동기화된 분석을 가능하게 하는 분석 소프트웨어는 시력 연구자와 임상의에게 재현 가능한 환경과 공유 가능한 도구를 제공합니다. 시각 및 신경 공학 연구소(Vision and Neural Engineering Laboratory, VNEL)의 안구 운동 분석 프로그램(Eye Movement Analysis Program, VEMAP)은 VE2020의 아이트래커에서 생성된 기록을 처리하기 위해 설립되었으며, 조절 운동 분석 프로그램(Accommodative Movement Analysis Program, AMAP)은 해당 자동 굴절 시스템의 기록 출력을 처리하기 위해 만들어졌습니다. VNEL은 조절(인공 수정체 볼록성의 흐림 중심 변화), 수렴(눈의 안쪽, 수렴 회전 및 바깥쪽, 발산 회전) 및 단속(복합 안구 운동)의 세 가지 주요 자극을 연구합니다. VEMAP과 AMAP은 유사한 데이터 흐름 프로세스, 수동 작업자 상호 작용 및 필요한 경우 개입을 활용합니다. 그러나 이러한 분석 플랫폼은 운영자 의존도를 최소화하는 객관적인 소프트웨어 제품군의 구축을 앞당깁니다. 그래픽 인터페이스와 해당 알고리즘의 유용성은 운영자로부터 필요한 최소한의 사전 코딩 경험으로 광범위한 시각적 실험을 수행할 수 있도록 합니다.

Introduction

조화로운 양안 협응과 시각적 자극에 대한 적절한 조절 및 안구 운동 반응은 일상 생활의 중요한 측면입니다. 개인이 안구 운동 기록을 통해 정량화한 수렴 안구 운동 반응 속도가 감소하면 복시(복시)가 인식될 수 있습니다 1,2. 또한, 코크란 문헌 메타 분석에 따르면 정상적인 양안 시력을 유지하려고 시도하는 안구 운동 기능 장애가 있는 환자는 흐릿함/복시, 두통, 눈의 스트레스/피로, 편안하게 읽기 어려움 등 일반적으로 공유되는 시각적 증상을 경험한다고 보고했습니다3. 빠른 접합 안구 운동(단속)은 결핍될 때 시각적 표적에 과소 반응하거나 과잉 반응할 수 있으므로 이 오류를 수정하기 위해 추가 순차적 단속이 필요합니다4. 이러한 안구 운동 반응은 또한 렌즈에서 나오는 빛의 부적절한 초점이 흐림을 생성하는 조절 시스템에 의해 혼란스러울 수 있습니다5.

전자 장치를 읽거나 작업하는 것과 같은 작업에는 안구 운동과 조절 시스템의 조정이 필요합니다. 양안 안구 운동 또는 조절 기능 장애가 있는 개인의 경우 양안 융합(단일) 및 예리한(명확한) 시력을 유지할 수 없으면 삶의 질과 전반적인 생산성이 저하됩니다. 반복 가능한 계측 구성과 객관적인 분석을 통해 이러한 시스템을 독립적이고 조화롭게 정량적으로 기록하기 위한 절차적 방법론을 수립함으로써 특정 결함에 대한 적응에 대한 구별되는 특성을 이해할 수 있습니다. 안구 운동의 정량적 측정은 기존의 방법에 비해 보다 포괄적인 진단6 으로 이어질 수 있으며, 치료적 개입을 통한 치료 가능성을 예측할 수 있다. 이 계측 및 데이터 분석 제품군은 시력 치료와 같은 현재 치료 표준의 메커니즘과 치료 개입이 환자에게 미칠 수 있는 장기적인 영향을 이해하기 위한 통찰력을 제공합니다. 정상적인 양안 시력이 있는 개인과 그렇지 않은 개인 간의 이러한 정량적 차이를 설정하면 새로운 개인화된 치료 전략을 제공하고 객관적인 결과 측정을 기반으로 치료 효과를 높일 수 있습니다.

현재까지, 개별적인(안구 운동 및 조절) 데이터 스트림으로 추가 처리될 수 있는 상응하는 조절 위치 및 속도 응답과 함께 안구 운동 데이터를 동시에 자극하고 정량적으로 기록할 수 있는 상업적으로 이용 가능한 단일 플랫폼은 없습니다. 조절 및 안구 운동 위치 및 속도 응답에 대한 신호 처리 분석은 각각 약10Hz7의 최소 샘플링 요구 사항과 단속적 안구 운동에 대해 240Hz에서 250Hz 사이의 권장 샘플링 속도를 설정했습니다8,9. 그러나 수렴 안구 운동에 대한 나이퀴스트 비율은 아직 확립되지 않았지만, 수렴은 단속적 안구 운동보다 최대 속도가 약 한 단계 낮습니다. 그럼에도 불구하고 안구 운동 기록 및 자동 굴절 계측 플랫폼 통합에 관한 현재 문헌에는 격차가 있습니다. 또한, 동기식 조절 반응으로 객관적인 안구 운동 반응을 분석하는 기능은 아직 오픈 소스가 아닙니다. 이에 따라 시각 및 신경 공학 연구소(VNEL)는 VE2020과 안구 움직임 및 조절 반응을 분석하기 위한 두 개의 오프라인 신호 처리 프로그램 제품군을 만들어 동기화된 계측 및 분석의 필요성을 해결했습니다. VE2020은 수렴 부전/과잉, 발산 부전/과잉, 조절 부전/과잉, 뇌진탕 관련 양안 기능 장애, 사시, 약시 및 안진에 대한 양안 시력 연구 프로젝트를 포함하여 기초 과학에서 임상에 이르기까지 다양한 응용 분야에 적응할 수 있도록 교정 절차 및 자극 프로토콜을 통해 맞춤화할 수 있습니다. VE2020은 VEMAP 및 AMAP로 보완되며, 이후 이러한 자극된 눈과 조절 동작에 대한 데이터 분석 기능을 제공합니다.

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Protocol

이 계측 및 데이터 분석 제품군이 만들어지고 성공적으로 구현된 이 연구는 New Jersey Institute of Technology Institution Review Board HHS FWA 00003246 승인 F182-13의 승인을 받았으며 ClinicalTrials.gov 식별자: NCT03593031에 게시된 무작위 임상 시험으로 승인되었습니다. NIH EY023261을 통해 자금 지원. 모든 참가자는 대학의 기관 검토 위원회(Institutional Review Board)에서 승인한 정보에 입각한 동의서를 읽고 서명했습니다.

1. 계측 설정

  1. 연결 및 하드웨어 모니터링
    1. VE2020 시스템은 시계 방향 순서로 모니터를 공간적으로 할당합니다. 기본 제어 모니터가 0으로 인덱싱되고 모든 연속 모니터가 1부터 인덱싱되는지 확인합니다. 모든 모니터가 단일 컴퓨터에서 관리되는지 확인합니다( 재료 표 참조).
    2. 자극 모니터의 적절한 공간 구성을 보장합니다. 컨트롤러 데스크탑 홈 화면에서 컨트롤러 모니터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 디스플레이 설정을 선택한 다음 화면 해상도로 이동합니다. 식별을 선택합니다. 이렇게 하면 제어 컴퓨터에 연결된 각 자극 디스플레이에 대해 할당된 모니터 인덱스가 시각화됩니다(그림 1).
  2. 물리적 장비 구성
    1. 시선 추적 시스템이 최소 카메라 거리가 38cm인 광학 정중선에 있는지 확인합니다. 자동 굴절 기 시스템이 광학 정중선에 있고 눈에서 1m ± 0.05m 떨어져 있는지 확인하십시오.
    2. 그림 1의 치수를 참조하여 하드웨어 및 장비의 구성을 검증합니다.
  3. 시선 추적 시스템
    1. 데스크탑과 해당 시선 추적 하드웨어가 제조업체의 지침에 따라 구성되고 보정되었는지 확인하십시오( 재료 표 참조).
    2. 아날로그 브레이크아웃 터미널 박스 (NI 2090A)를 통해 데스크탑의 아날로그 출력에서 데이터 수집 (DAQ) 보드로 BNC 케이블 와이어링을 설정합니다. VE2020의 기본 BNC 포트 구성은 표 1 을 참조하십시오.
      알림: 기본 배선에서 벗어나려면 Acquire.vi 및/또는 TriggerListen.vi 파일에 설명된 할당된 포트를 수정하거나 표준 헤더 순서를 편집해야 .txt file.
    3. 단일 종단/차동(SE/DIFF) 스위치를 식별하여 아날로그 터미널 브레이크아웃 박스 레퍼런스 스위치를 구성하고( 그림 2 참조) 스위치를 SE로 설정합니다. 그런 다음 접지 선택(RSE/NRSE) 스위치( 그림 2 참조)를 식별하고 접지 참조를 참조된 단일 종단(RSE)으로 설정합니다.
  4. 수용적 반응 획득
    1. 자동 굴절 기의 방향을 수행하십시오 ( 재료 표 참조) 제조업체의 권장 사항에 따라. 자동 굴절 기를 직접 정렬로 구성하고 자동 굴절 기의 수동 작업자 기반 트리거를 수행하여 자동 굴절 기 기록 데이터를 저장합니다.
    2. 외부 이동식 저장 장치를 사용하여 자동 굴절 기 데이터를 저장하는지 확인하십시오. 자동 굴절기 소프트웨어를 시작하기 전에 외장 드라이브를 제거하고 소프트웨어가 실행되면 드라이브를 다시 삽입하십시오. 참가자 프로필, 세션 타이밍 및 자극을 식별하기 위해 해당 저장 장치 내에 폴더 디렉토리를 만듭니다. 각 실험 녹음 세션에 대해 이 연습을 따르십시오.
    3. 자동 굴절 기 소프트웨어 활성화 및 외부 저장 장치 삽입 후 자동 굴절 기 보정을 시작합니다.
    4. 적외선 투과 필터(IR Tx 필터)10로 참가자의 왼쪽 눈을 단안으로 가립니다. IR Tx 필터 앞에 볼록한 구형 시험 렌즈를 놓습니다( 재료 표 참조).
    5. 물리적으로 가까운 자극 모니터에서 높은 예리한 4° 자극을 양안으로 제시합니다.
      참고: 참가자가 자극을 시각적으로 단일하고 명확한(급성) 것으로 보고하면 참가자는 휴대용 트리거를 사용하여 보정을 진행해야 합니다.
    6. 물리적으로 가까운 자극 모니터에서 높은 예리한 16° 자극을 쌍안으로 제시합니다.
      참고: 참가자가 자극을 시각적으로 단일하고 명확한(급성) 것으로 보고하면 참가자는 진행을 위해 휴대용 트리거를 사용해야 합니다.
    7. 각 볼록구 렌즈에 대해 -4, -3, -2, -1, +1, +2, +3 및 +4와 같이 각 볼록 구 렌즈에 대해 이러한 보정 절차(1.4.4-1.4.6단계)를 반복합니다.

Figure 1
그림 1: 일배체경 제어 및 기록 장비 구성. 시계 방향 모니터 순서 및 치수 지정을 위한 VE2020의 디스플레이 인덱싱 예. 여기서, 1은 제어 모니터, 2는 좌측 디스플레이 모니터, 3은 좌측 디스플레이 모니터, 6은 캘리브레이션 보드(CalBoard), 4는 극우 디스플레이 모니터, 5는 우측 디스플레이 모니터이다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

표 1: BNC 포트 맵. BNC 연결에 대한 규칙입니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: 브레이크아웃 박스 스위치 참조. 적절한 NI 2090A 스위치 위치 데모. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. VE2020 비주얼 디스플레이와 VE2020 LED 타겟을 활용한 비주얼 자극

  1. VisualEyes2020 자극 디스플레이의 보정을 시작합니다.
    1. Pix2Deg2020.vi 라는 가상 계측기(VI) 파일을 엽니다. 스트레치 모드 ID 입력 필드와 모니터의 해당 디스플레이 인덱스를 활용하여 보정할 모니터를 선택합니다(그림 3).
    2. Line 입력 필드에 자극 파일 이름을 입력하여 자극 이미지(예: RedLine.bmp)를 선택합니다.
      참고: Pix2Deg2020.vi 는 .dds 파일이 아닌 .bmp 파일을 사용한다는 점에 유의해야 합니다.
    3. Pix2Deg2020.vi 실행하고 측정된 물리적 대상에 겹쳐질 때까지 자극 위치를 조정합니다.
    4. 가상 이미지가 물리적으로 측정된 대상과 정렬되면 주어진 각도 값에 대한 화면 픽셀 값을 기록합니다. 다양한 자극도 요구 사항과 해당 픽셀 값으로 최소 3개의 보정 지점을 기록합니다.
    5. 각 교정 지점을 기록한 후 VE2020이 Cals.xls라는 출력 파일을 생성하는지 확인합니다. Cal.xls의 보정 포인트를 활용하여 최적 선형 회귀를 적용하여 실험적으로 필요한 안구 운동 자극 요구 사항(회전 각도)을 픽셀로 매핑합니다. 기록된 픽셀 보정에 대한 5점 각도의 예가 그림 4에 나와 있습니다.
  2. 상이한 자극 이미지(즉, 필요에 따라 배경 또는 제2 시각 자극) 및 활용될 것으로 예상되는 각 자극 모니터에 대해 이 절차를 반복한다.

Figure 3
그림 3: 픽셀을 모니터링하기 위한 자극 각도. VE2020 교정을 위한 운전자 시야 묘사. 왼쪽에서 오른쪽으로, 고정된 종횡비, 주어진 파일 이름, 배경 자극(BG) 및 전경 자극(Line)을 갖는 주어진 자극 모니터 선택(스트레치 모드 ID)에 대해 알려진 정도 값에 대응하는 기록된 픽셀에 대한 값 테이블이 제공됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 4
그림 4: 픽셀 간 보정 기울기. 알려진 학위 값과 측정된 픽셀 값에 대한 단안 보정 곡선. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

3. LED 교정

  1. 수직 또는 수평 평면에서 삼각 항등식을 활용하여 실험적인 회전 각도를 결정합니다(그림 5). 회전도를 LED 번호의 함수로 플로팅합니다.
  2. LED 번호를 회전 각도의 함수로 선형적으로 회귀시킵니다. 얻은 관계를 사용하여 실험 중에 시각적 자극으로 사용될 초기 및 최종 LED 번호를 계산합니다.

Figure 5
그림 5: 계산된 회전 각도. 표적까지의 거리(X)와 동공 간 거리(IPD)를 알고 있는 단속적 안구 운동과 수렴 운동 모두에 대한 각도 변위를 계산하는 방법. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. 소프트웨어 프로그래밍

  1. VisualEyes 디스플레이 입력 파일을 정의하고 다음과 같이 자극 라이브러리에 저장합니다.
    1. 각 자극을 정의하려면 실험 전에 새 텍스트(.txt) 파일을 엽니다. 이 텍스트 파일의 첫 번째 행에서 4개의 필수 탭으로 구분된 매개변수가 있는지 확인합니다. X 위치(픽셀); Y 위치(픽셀); 및 회전(도). 또한 두 개의 선택적 연속 매개 변수가 있는지 확인합니다 : 스케일링 X (수평 스케일링); 및 스케일링 Y (수직 스케일링).
    2. 보정에서 파생된 선형 회귀 방정식을 사용하여 원하는 각 자극 정도에 대한 픽셀 값을 계산합니다(단계 2.1.5 참조).
    3. 텍스트 파일의 다음 행 내에서 자극이 초기 위치와 후속 최종 위치에 제시되는 길이(들)가 존재하고 탭으로 구분되는지 확인합니다.
    4. 자극 파일을 정보 파일 이름(예: stimulus_name_movement_size.vei)이 있는 VisualEyes 입력(VEI) 파일로 디렉토리에 저장합니다.
      참고: 각 자극 file은 단안으로 배치되므로 별도의 file보완적인 눈이 양안 움직임을 불러일으키기 위해 생성되어야 합니다.
  2. 원하는 각 실험 자극, 각각의 움직임 유형, 움직임 크기 및 눈에 대해 이 절차를 적절하게 반복합니다.

5. DC 파일

  1. 각 자극 모니터에 대한 자극 라이브러리를 만듭니다. 이러한 라이브러리의 이름을 dc_1.txt부터 dc_7.txt까지 지정합니다. dc_1.txt 및 dc_2.txt 파일에 포함된 설정은 표 2를 참조하십시오.
    1. Display > Screen Resolution > Identify를 클릭하여 각 자극 모니터의 숫자 ID를 확인합니다. 디바이스 ID가 기본 GPU(시작 인덱스 0)이고 창 모드가 1인지 확인합니다.
    2. left는 화면의 왼쪽 경계(픽셀 단위)를 정의하고, top은 화면의 위쪽 경계(픽셀 단위)를 정의하고, width는 화면의 세로 너비(픽셀 단위)이고, height는 화면의 세로 높이(픽셀 단위)인지 확인합니다.
    3. 자극 파일 이름과 위치(.dds)를 연결하는 자극 번호(Stim#)를 설정하고, nostimulus.vei 파일이 자극 번호 0인 경우 자극 지수 번호에 연결합니다. 후속 stimulus_name.vei의 경우 실험 세션 내에서 사용할 수 있는 다양한 자극 파일을 나열합니다.
      참고: nostimulus.vei 파일은 nostimulus.vei가 자극(빈 화면)을 표시하지 않으므로 ExpTrial을 사용할 때 유용합니다.

표 2: DC 파일 구성. 다음 표에서는 DC 텍스트 파일 형식에 대한 개요를 제공합니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

6. LED 입력 파일 정의 및 자극 라이브러리 저장

  1. 새 텍스트(.txt) 파일을 열고 파일 내에서 탭 구분을 활용합니다. 텍스트 파일 내의 각 줄은 탭으로 구분된 두 개의 0으로 끝납니다.
  2. 첫 번째 행에서 초기 시간(s) 및 LED(위치) 값을 정의합니다. 두 번째 행에서 최종 시간(들)과 최종 LED 위치 값을 정의합니다. stimulus_name.vei 파일을 디렉토리에 저장하고 모든 자극에 대해 이 단계를 반복합니다.
  3. 완료되면 모든 자극 파일을 자극 라이브러리 array_config.txt에 저장합니다.
  4. array_config.txt 파일의 첫 번째 행이 VisualEyes가 기본 입력 값 COM1을 사용하여 유연한 시각 자극기와 통신하는 데 사용하는 통신(COM) 포트인지 확인합니다. 두 번째 행은 기본 입력 값이 9,600인 전송 속도입니다. 세 번째 행은 기본 입력 값이 8비트인 데이터 비트 용량입니다. 네 번째 행은 기본 입력 값이 0인 데이터 패리티 인덱스입니다. 파일의 다음 행에는 유연한 시각 자극기의 자극 파일이 포함되어 있습니다(그림 6).
  5. 그림 6과 같이 프로필 번호를 확인합니다. 이는 인덱스 0에서 시작하는 주어진 자극 파일 이름의 해당 행 인덱스를 참조합니다.

Figure 6
그림 6: 자극 라이브러리. VE2020은 포트 통신, 전송 속도, 데이터 크기 및 패리티를 식별하기 위해 표시된 형식인 텍스트 편집 소프트웨어와 자극 파일 라이브러리(.vei)를 활용하여 성공적으로 실행하는 데 필요한 구성과 자극 파일 이름을 제공합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

7. 실험 프로토콜을 위한 스크립트 생성

  1. 새 텍스트(.txt) 파일을 열어 VE2020이 읽고 실행할 실험 프로토콜 명령을 스크립팅합니다. 실험적 프로토콜 명령 및 설명서에 대한 적절한 구문을 확인합니다. 표 3 은 VE2020 구문 규칙에 대한 개요를 제공합니다.
    참고: VE2020은 이러한 명령을 순차적으로 읽습니다.
  2. 텍스트 파일을 디렉터리에 VisualEyes 스크립트(VES)로 저장합니다(예: script_name.ves). 이전 VisualEyes 버전 설명서11에서 입력 및 출력 기능이 있는 소프트웨어 기능 표를 확인하십시오. 표 3 에서는 새로 구현된 세 가지 업데이트된 기능을 보여 줍니다.

표 3: VE2020 함수 구문. VE2020에는 임베디드 함수 호출 및 주석 작성에 대한 표와 같이 특정 구문이 있습니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

8. 참가자 준비 및 실험 시작

  1. 동의 및 자격 획득
    1. 다음 일반 참가자 자격 기준을 사용하십시오: 18-35세, 20/25(또는 그 이상) 교정된 단안 시력, 500초(또는 그 이상)의 입체 시력, 적절한 굴절 교정을 활용한 2주(또는 그 이상).
    2. 확립된 관행12에 따라 다음 수렴 부전(CI) 참가자 자격 기준을 사용합니다: 수렴 부전 증상 조사(CISS)13 점수 21 이상, Sheard의 기준 14 실패, 6cm(또는 그 이상, 파단 시) 수렴 지점(NPC) 근처, 4Δ(또는 그 이상) 외편차(원거리와 가까운 비교).
    3. 다음 통제 참가자 자격 기준을 사용하십시오: CISS 점수 21 미만, 근거리 포리아와 원거리 포리아 간의 차이 6Δ 미만, NPC 6cm(휴식 시) 미만, Sheard의 기준 통과 및 Hofstetter의 공식15에 정의된 충분한 최소 수용 진폭.
    4. 다음과 같은 일반 참가자 부적격 기준을 사용합니다: 지속적인 사시, 이전 사시 또는 굴절 수술, 휴면 또는 현시된 안진, 뇌병증, 조절, 수렴 또는 안구 운동을 손상시키는 질병, 2Δ(또는 그 이상) 수직 이질증, 연구 관련 테스트를 수행하거나 이해할 수 없음. CI 부적격 기준에는 Donder의 팔굽혀펴기 방법16을 통한 수용 반응이 5디옵터 미만인 참가자가 추가로 포함됩니다.
    5. 정보에 입각한 동의를 얻은 후에는 참가자를 일배체경에 앉도록 지시합니다.
    6. 참가자의 이마와 턱을 고정된 머리 받침대에 대고 머리 움직임을 최소화하고 참가자의 의자 높이를 조정하여 참가자의 목이 전체 실험 기간 동안 편안한 위치에 있도록 합니다.
    7. 참가자의 눈이 카메라의 시야 내에서 캡처되도록 안구 움직임 기록 카메라를 조정합니다.
  2. 일배체경과 아이트래커/자동 굴절기에 제대로 앉은 후 참가자에게 시각적으로 제시된 대상에 시각적으로 고정하도록 요청합니다. 이 설정 중에 시각적 목표가 중간 시상면에 표시되도록 참가자의 눈이 중앙에 있는지 확인합니다.
    1. 시각적 정중선에서 양안으로 높은 시력 표적을 제시하여 눈 센터링을 달성합니다. 참가자는 고정 대상을 중심으로 생리적 복시(복시)가 발생할 때 시각적 정중선에 정렬됩니다.
  3. 그런 다음 시선 추적 게이팅 및 시선 추적 신호 게인을 조정하여 윤부(홍채와 공막 사이의 경계), 동공 및 각막 반사와 같은 해부학적 특징을 캡처합니다.
  4. 참가자에게 반복적인 수렴 및/또는 단속 운동을 수행하도록 요청하여 안구 운동 데이터 캡처를 검증합니다.
  5. 예비 검증 및 물리적 모니터 보정 후 ReadScript.vi 엽니다. ReadScript.vi 열리면 왼쪽 상단 모서리에 파일 이름을 입력하여 실험적 프로토콜 스크립트를 선택합니다. Acquire.vi 실행하려면 왼쪽 상단 모서리에 있는 흰색 화살표를 눌러 ReadScript.vi 통해 프로토콜을 실행합니다.
  6. 참가자에게 휴대용 트리거 버튼을 제공하고 트리거를 누르면 데이터 수집이 시작된다고 설명합니다. 제어 모니터 화면 Acquire.vi 에 파일이 자동으로 나타나 사전view 기록된 안구 운동 데이터. 실험 프로토콜이 완료되면 ReadScript.vi 자동으로 중지되고 데이터 출력 파일이 자동으로 생성되어 저장됩니다.

9. VNEL 안구 운동 분석 프로그램(VEMAP)

  1. 데이터 전처리
    1. 데이터 전처리 버튼을 선택하여 분석을 시작합니다. 파일 탐색기 창이 나타납니다. 사전 처리를 위해 VE2020에서 기록된 데이터 파일을 하나 이상 선택합니다.
    2. 20차 버터워스 필터(수렴 안구 운동의 경우 40Hz, 단속적 안구 운동의 경우 120Hz 또는 250Hz)를 사용하여 데이터를 필터링합니다. 완성된 전처리된 데이터 파일은 VEMAP 전처리 폴더에 .mat 파일로 저장됩니다.
      알림: VEMAP의 필터링 주파수는 애플리케이션에 따라 사용자가 선호하는 차단 주파수로 조정할 수 있습니다.
  2. 교정
    1. VE2020 스크립트에서 파생된 왼쪽 및 오른쪽 눈 위치에 대해 각각 3개의 자극된 단안 보정 움직임을 활용하여 기록된 전압 값의 함수로 안구 운동 자극의 선형 회귀를 도 단위로 생성합니다. 그림 7의 하단 플롯에서 볼 수 있듯이 적합성의 정량적 평가를 위해 각각의 Pearson 상관 계수와 회귀 공식을 사용합니다.
    2. 각 회귀의 기울기를 각각의 단안 교정 이득으로 활용하여 기록된 (원시) 전압을 도(교정)로 변환합니다.
    3. 실험적 보정에서 왼쪽 및 오른쪽 안구 움직임 응답에 대한 적절한 게인 값을 식별합니다. 기록된 각 안구 운동 자극 섹션에 보정 게인을 일관되게 적용합니다. 모든 무브먼트 하위 섹션을 보정한 후 확인 창이 나타납니다.
      참고: 단안 안구 운동 보정은 우리 실험실에서 조사한 일차 안구 운동 기능 장애인 수렴 부전 환자가 양안 보정을 단일 지각으로 인식할 수 없기 때문에 선택됩니다. 기록된 보정 신호가 포화 상태이거나 선형 상관 관계가 없는 경우(자극, 깜박임, 단속적 움직임, 눈 찢어짐 또는 눈 감김으로 인해) 왼쪽 및 오른쪽 안구 움직임 응답에 대해 표준화된 보정 이득을 적용합니다. 이것은 드물게 수행되어야 하며, 이러한 보정 이득 값은 각각 왼쪽 및 오른쪽 안구 운동 응답 이득에 대한 이전 참가자의 큰 그룹 수준 평균에서 파생되어야 합니다.
  3. 분류
    1. 보정 후 각 안구 움직임 반응을 수동으로 검사하고 일시적인 깜박임, 대칭, 비대칭, 융합 손실, 움직임 없음(반응 없음) 및 포화 안구 운동과 같은 다양한 분류 레이블을 사용하여 분류합니다.
    2. 그림 8 을 참조하십시오. 상한(위치 데이터) 플롯은 4° 대칭 수렴 단계 자극의 반응입니다. 결합된 수렴 운동은 녹색으로 표시되고 오른쪽 눈 운동은 빨간색으로 표시됩니다. 왼쪽 눈의 움직임은 파란색으로 표시됩니다. 버전 추적은 검은색으로 표시됩니다. 아래쪽 플롯은 위에서 설명한 것과 동일한 색상 패턴을 가진 안구 운동 위치 응답의 1차 도함수 속도를 보여줍니다.
  4. 데이터 분석
    1. VEMAP 사용자 인터페이스(UI) 내에서 버튼으로 액세스할 수 있고 그림 9에서 미리 볼 수 있는 데이터 분석의 VEMAP 처리 데이터 흐름의 마지막 단계를 수행합니다. 그림 9의 오른쪽에 표시된 것처럼 특정 자극 유형 및 분류 레이블 내의 안구 움직임을 앙상블 플롯으로 함께 플로팅합니다.
    2. 분류 레이블을 통해 안구 운동의 하위 집합을 선택적으로 분석하거나 클래스 선택 버튼을 통해 적용된 분류 필터 없이 전체적으로 분석합니다.
    3. 기본 안구 운동 지표가 지연 시간, 최대 속도, 응답 진폭 및 최종 진폭과 같은 기록된 각 안구 운동과 일치하는지 확인합니다.
    4. 각 안구 움직임 반응을 검사하여 기록된 각 지표가 유효한지 확인합니다. 메트릭이 적절하지 않은 경우 적절한 값이 각 움직임을 정확하게 반영할 때까지 기록된 메트릭을 적절하게 다시 측정합니다. 또한 기록된 메트릭이 기록된 안구 운동을 적절하게 설명할 수 없는 경우 Reclassify 버튼을 통해 안구 움직임을 생략하거나 제공된 분류 레이블을 재분류합니다.

Figure 7
그림 7: 단안 보정 및 상관 관계 기울기. 전압 값에서 회전도까지 안구 운동 데이터를 보정하는 예입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 8
그림 8: 안구 운동 소프트웨어 분류. 자극된 안구 운동 반응의 분류. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 9
그림 9: 안구 운동 반응 소프트웨어 분석. 4° 대칭 단계 변화(오른쪽)에 의해 자극된 플롯된 수렴 반응의 예로, 개별 안구 운동 반응 메트릭이 표로 표시되고(왼쪽) 그룹 수준 통계가 응답 메트릭 아래에 표 형식으로 표시됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

10. 조절 운동 분석 프로그램(AMAP)

  1. 데이터 구성
    1. 자동 굴절 기 데이터가 포함 된 외부 저장 장치를 활용하여 AMAP가 설치된 장치로 데이터를 내 보냅니다. AMAP는 독립형 실행 파일뿐만 아니라 MATLAB 응용 프로그램 설치를 통해 로컬 응용 프로그램으로도 사용할 수 있습니다.
  2. AMAP 응용 프로그램을 시작합니다. AMAP에서 파일 전처리기 또는 배치 전처리기를 선택합니다. 파일 전처리기는 개별 데이터 폴더를 처리하고, 배치 전처리기는 선택한 데이터 폴더 디렉토리를 처리합니다.
  3. AMAP의 진행률 표시줄 및 알림은 선택한 데이터가 사전 처리되었을 때 시스템에서 제공하므로 확인합니다. 폴더 디렉토리는 AMAP_Output 중인 컴퓨터의 로컬 드라이브를 통해 데이터 처리, 투명성 및 접근성을 위한 AMAP의 전처리에서 생성됩니다.
  4. 사전 데이터 처리 없이 AMAP 기능을 선택한 경우 사용자가 데이터 디렉토리를 선택할 수 있는 파일 탐색기 창이 나타나는지 확인합니다.
  5. 아래 설명에 따라 AMAP 데이터 분석을 수행합니다.
    1. 전처리 후 데이터 로드 버튼을 통해 분석할 데이터 파일을 선택합니다. 이렇게 하면 사용 가능한 모든 파일이 생성된 AMAP_Output 폴더로 기본 설정된 현재 파일 디렉터리에 로드됩니다. 선택한 데이터 파일 이름이 현재 파일 필드에 표시됩니다.
    2. 눈 선택기 아래에서 기록된 조절 굴절에 대한 양안 평균 데이터를 제공하는 기본 선택을 확인합니다.
    3. Type Selector통해 조절 굴절과 안구 운동 수렴(응시) 간에 데이터 유형을 전환합니다. 데이터 메트릭과 1차 및 2차 특성을 표시하는 데 사용할 수 있는 추가 그래픽 사용자 지정을 확인합니다. 그림 10에서 작업자가 시각화하기 위해 선택할 수 있는 그래픽 옵션의 조합을 확인하십시오.
    4. 다음과 같은 AMAP에 대한 기본 메트릭을 확인합니다: 최대 속도(도/초); 응답 진폭(도); 최종 진폭(도); 응답 시작 인덱스(들); 피크 속도 지수(들); 응답 종료 인덱스(들); 시선(수렴) 속도(도/초); 시선 응답 진폭(도); 시선 최종 진폭(도); 응시 응답 시작 인덱스(들); 시선 속도 지수(들); 응시 응답 종료 인덱스(들); 및 분류(이진 0 - 나쁨, 1 - 좋음).
    5. 메트릭 수정 스피너를 통해 응답 시작 지수, 응답 종료 지수 및 최대 속도 지수에 대한 수정을 수행합니다(그림 10).
    6. 표시된 모든 기록된 움직임을 분석한 후 각 데이터 파일에 대해 분석된 메트릭을 이동 ID 필드 또는 왼쪽 및 오른쪽 탐색 화살표를 통해 저장합니다.
    7. 저장 단추를 선택하여 분석된 데이터를 액세스 가능한 스프레드시트로 내보냅니다. 분석되지 않은 움직임은 NaN(Not-a-Number)의 기본 분류를 가지며 저장되거나 내보내지지 않습니다.
    8. 각 동작에 대해 수동 분류(양호/불량)를 수행하여 모든 작업자가 완벽하게 분석할 수 있도록 합니다.

Figure 10
그림 10: AMAP 소프트웨어 프런트엔드. 이 그림은 AMAP의 기본 사용자 인터페이스를 표시하며, 데이터의 그래픽 표시(그래픽 옵션) 및 데이터 분석(메트릭 수정)을 위해 강조 표시된 섹션이 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Representative Results

VE2020에 의해 유발된 자극된 안구 운동의 그룹 수준 앙상블 플롯은 해당 1차 속도 특성과 함께 그림 11 에 나와 있습니다.

Figure 11
그림 11: 안구 운동 반응 앙상블. VE2020을 사용하여 자극된 수렴 스텝(왼쪽)과 단속(오른쪽)의 앙상블 플롯이 표시됩니다. 각 안구 움직임 위치 추적(도)은 고유한 색상의 선으로 표시되고 그룹 수준 속도 응답이 빨간색으로 오버레이됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

AMAP에서 내보낸 기능을 사용하면 참가자 수준 및 그룹 수준 이동 플롯(앙상블)과 해당 메트릭(내보내기)을 액세스 가능한 스프레드시트로 시각화할 수 있습니다(표 4). 내보낸 데이터 테이블은 참가자의 성과에 대한 정량적 개요를 제공하고 이상값 제거 기준을 설정할 수 있습니다.

표 4: AMAP 소프트웨어 분석 내보내기. 개별 안구 움직임 응답이 해당 주제 및 움직임 유형 식별과 함께 행 단위로 내보내지는 AMAP 내보내기 기능의 예입니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

참가자 공연의 시각화는 그림 12에 표시된 바와 같이 AMAP 내에서 수행될 수도 있으며, 이는 데이터 처리의 결과인 5° 수렴 응답과 해당 1.5 디옵터 조절 응답의 앙상블을 보여줍니다.

Figure 12
그림 12: 조절 동작 반응 앙상블. 이 그림은 각 개별 움직임 반응 추적(회색)과 평균 응답(녹색)의 중첩을 생성하는 AMAP 앙상블 함수를 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 11과 그림 12는 수렴 및 단속적 안구 운동과 조절 반응의 성공적인 자극 및 기록을 보여줍니다. VEMAP의 보정 절차가 예상되는 4° 수렴 및 5° 단속 목표를 제공한다면 그림 11은 이러한 시각적 작업을 수행하는 양안 정상 참가자의 경우 예상되는 자극이 충족됨을 보여줍니다. AMAP 내에서 처리되는 조절 반응에 대해, 그림 12는 1.5 디옵터의 조절 수요를 갖는 1 디옵터의 대략적인 조절 응답을 보여주며, 이는 다양한 참가자 인구 통계에 대한 자동 굴절 시스템의 가변성과 일치한다(17). 이러한 결과는 표 4에 표시된 내보내기 기능을 사용하여 다양한 실험 참가자 그룹에 대한 그룹 수준 통계에 따라 일정한 이득을 활용하여 추가로 보정할 수 있습니다. 따라서 VE2020, VEMAP 및 AMAP의 구축 및 성공적인 구현은 자극된 안구 운동과 조절 반응 지표의 차이에 대한 정량적 이해를 제공할 수 있습니다.

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Discussion

연구에서의 방법의 응용
초기 VisualEyes2020(VE2020) 소프트웨어의 혁신에는 하나 또는 여러 개의 시각적 자극으로 여러 모니터에 투사할 수 있는 VE2020의 확장성이 포함되어 있으며, 이를 통해 수렴18의 Maddox 구성 요소 정량화에서 지시된 대상19에 대한 산만 대상의 영향에 이르기까지 과학적 질문을 조사할 수 있습니다. VEMAP 및 AMAP의 보완적인 개발과 함께 일배체경 시스템을 VE2020으로 확장하면 현재 접근 가능한 안구 운동 및 조절 기록 장비와 호환되는 독립형 자극 및 분석 플랫폼이 제공됩니다. VE2020 자극 루틴 및 후속 기록의 성공적인 생성에 이어, 원시 안구 운동 위치 및 조절 데이터를 의미 있고 분석 가능한 데이터 하위 집합으로 변환함으로써 연구자는 필요한 비침습적 도구를 사용하여 일반적으로 발생하거나 경미한 외상성 뇌 손상으로 인한 기능 장애 및 수렴 부전과 같은 만연하고 근본적인 시력 기능 장애를 전체적으로 조사할 수 있습니다. 이는 양안 정상 대조군 참가자 1,2,13,20의 기능과 비교할 수 있습니다. 이에 상응하는 조절 반응과 함께 안구 운동 분석을 제공하면 건강한 참가자와 안구 운동 기능 장애가 있는 참가자 모두에서 수렴 시스템과 조절 시스템 사이의 알려지지 않은 상호 작용에 대한 과학적 이해가 향상됩니다21.

VE2020, VEMAP 및 AMAP가 공동으로 구성된 바와 같이, 기능 장애의 기본 신경 제어 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있습니다22,23. VE2020의 반복 가능한 시각 자극을 통해 비정상적인 조절, 수렴 또는 버전 반응을 통해 발현되는 초기 바이오마커를 가질 수 있는 잠복 신경학적 기능 장애를 이제 AMAP와 VEMAP에 의해 정량적으로 평가할 수 있습니다. 이전에 분리된 시력 실험의 결합된 안구 운동 기록과 조절 반응 분석을 통합하면 연구에서 보다 완전하고 정량화 가능한 분석 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. 객관적인 분석 및 자극 방법은 현재 치료 표준의 효능과 치료 결과를 비교할 수 있는 능력을 제공합니다24,25. 이러한 정량화는 주관적인 참가자 증상 조사와 결합되어 결과를 개선하는 개인화된 치료 전략을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 증상을 유발할 수 있는 이러한 주성분을 평가함으로써, 상해를 검출하기 위한 초기 방법(26)과 중증도 평가가 강화된 효능으로 확립될 수 있다.

프로토콜의 중요한 단계
안구 운동은 일반적으로 눈의 회전 크기(도)로 측정됩니다. 그림 5에서 볼 수 있듯이 자극의 병진 이동을 각도로 삼각법으로 변환하려면 알려진 동공 간 거리(IPD)와 표적까지의 측정된 거리가 필요합니다. IPD에 대해 알려진 평균을 활용하면 VE2020 자극 시퀀스 스크립팅에 대한 일반화된 근사치를 제공할 수 있습니다. 그러나 이들은 적절한 교정에 의존합니다. 이동 방향에 대한 기호 규칙을 변경할 수 있습니다. 그러나 이렇게 하면 VEMAP에 대한 게인 값 적용이 변경됩니다. 단속운동에 대한 VEMAP의 현재 무브먼트 규칙은 다음과 같다: 우파는 양수, 좌파는 음수이다. 또한 수렴 운동의 경우 수렴(내부 회전)은 양수이고 발산(외부 회전)은 음수입니다.

그림 7에서 볼 수 있듯이 자극 대상은 1°, 3° 및 5°에 배치되었으며, 이는 광학 무한대에서 내부 단안 각도 회전을 나타냅니다. 왼쪽 아래 그림은 왼쪽 눈 위치 데이터에 대한 3점 선형 회귀를 보여주며, 여기서 5° 자극의 경우 평균 기록 전압은 -1V이고, 3° 자극의 경우 평균 기록 전압은 약 0.4V이며, 1° 자극의 경우 평균 기록 전압은 약 1.25V입니다. 마찬가지로, 오른쪽 하단 그림의 오른쪽 눈 위치의 경우, 1° 자극의 해당 전압은 -1.25V, 3° 자극의 평균 전압은 약 0V, 5° 자극의 평균 전압은 1.1V입니다.

방법의 한계
이 방법의 현재 한계는 자동 굴절 장치 및 아이 트래커 데이터의 표준화 된 출력을 포함하는데, 이는 AMAP 및 VEMAP이 이러한 데이터 형식을 처리하도록 프로그래밍되어 있기 때문입니다. 또 다른 제한 사항에는 실험이 매력적이지 않으면 참가자가 눈을 자주 깜박이거나(감을) 데이터 기록 품질이 저하될 수 있다는 사실이 포함됩니다. 사시, 약시, 안진 및 억제와 같은 다른 안구 운동 기능 장애는 VE2020, VEMAP 및 AMAP를 활용할 수 있지만 이러한 특정 안구 운동 기능 장애 각각에 대해 수정을 구현해야 합니다.

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Disclosures

저자는 선언할 이해 상충이 없습니다.

Acknowledgments

이 연구는 국립 보건원 (National Institutes of Health)의 지원을 받아 RLA에 R01EY023261을, SNF에 Barry Goldwater 장학금 및 NJIT Provost 박사 상을 수여했습니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Analog Terminal Breakout Box National Instruments 2090A
Convex-Sphere Trial Lens Set Reichert Portable Precision Lenses Utilized for autorefractor calibration
Graphics Cards - - Minimum performance requirement of GTX980 in SLI configuration
ISCAN Eye Tracker ISCAN ETL200
MATLAB MathWorks v2022a AMAP software rquirement
MATLAB MathWorks v2015a VEMAP software requirement
Microsoft Windows 10 Microsoft Windows 10 Required OS for VE2020
Plusoptix PowerRef3 Autorefractor Plusoptix PowerRef3
Stimuli Monitors (Quantity: 4+) Dell Resolution 1920x1080 Note all monitors should be the same model and brand to avoid resolution differences as well as physical configurations

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References

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생명 공학 문제 193
Quantification of Oculomotor Responses and Accommodation Through Instrumentation and Analysis Toolboxes
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Fine, S. N., Guo, Y., Talasan, H., LeStrange, S., Yaramothu, C., Alvarez, T. L. Quantification of Oculomotor Responses and Accommodation Through Instrumentation and Analysis Toolboxes. J. Vis. Exp. (193), e64808, doi:10.3791/64808 (2023).

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