ランダムドットビデオゲームを用いたステレオアキュレーション改善
Summary
ここでは、ランダムドット刺激に基づくゲーミフィケーション知覚学習ソフトウェアを使用してステレオアキュリティを向上させるプロトコルです。患者は斜視のないステレオ欠乏被験者である。このプロトコルは、オプトメトリー・センターの訪問と、ソフトウェアを使用したホーム・エクササイズを組み合わせたものです。コンプライアンスとステレオアキュリティの進化はクラウドに保存されます。
Abstract
従来の弱視療法は、優勢な眼の閉塞または罰を伴うが、これらの方法は、症例の30%未満で立体視視力を高める。これらの結果を改善するために、ランダムドット刺激と知覚学習技術を用いてステレオアキュリティを刺激するビデオゲームの形で治療を提案する。このプロトコルは、弱視の治療を既に受けており、少なくとも0.1 logMARの単眼最高補正距離視力を有する7〜14歳の間のステレオ欠乏患者のために定義される。患者は、ビデオゲームを使用して自宅で知覚学習プログラムを完了する必要があります。コンプライアンスはクラウドに自動的に保存されますが、定期的な検眼センター訪問は、患者の進化を追跡し、最小の検出可能な視差が達成されるまでゲームの立体的な需要を調整するために使用されます。プロトコルは成功したことが証明されており、ランダムなステレオアキュリティテスト(グローバルステレオアキュキュリティまたはシクロピアンステレオアキュキュリティリファレンステスト)で2レベルのゲインの観点から有効性が測定されます。さらに、ランダムドット刺激学習は、成功基準が140以上の最終的なステレオアキュレーションであるWirt Circlesテストに従って内側の側面立体視力に伝達され、達成された増強は2レベル以上に相当する立体視力。6ヶ月後、ランダムドットのステレオアキュリティテストは、達成されたステレオアキュリティの低下を記録しなかった。
Introduction
アンビヨピアは、成層圏、アニソミズロピア、または若い1歳での形態剥奪の存在に頻繁に関連する空間視力の発達障害である。一般集団における弱視の発生率は1.3%-3.6%2から及び、従来の弱視療法は、屈折誤差の補正から始まり、続いてパッチまたはアトロピンペナルティ3を有する良好な眼の閉塞が続く。従来の治療の治療結果は当初良好であるが、73%-90%の患者が視力の改善を経験しているが、この改善は患者の約50%において正常な視力と同等ではない。また、治療に成功した後も頻繁に悪化を経験する2.以前の研究は、両眼視に関して、弱視を有するアニソソートロピー患者の28%が治療4の結果として2レベル以上の改善を記録したことを示した。弱視の場合の立体視改善の戦略を評価することを目的とした研究はほとんどなく、ヒト5の視覚知覚にステレオプシスが不可欠であるという事実にもかかわらず。従来の弱視療法は、視力に良い結果を生み出すが、両眼視の点では成績が悪いが、弱視2の既往歴を有する患者における立体力を改善することを目的とした介入モデルの開発から恩恵を受けることができる。
過去10年間にわたり、一部の研究者は、弱視6、7の経過を理解するための代替アプローチを提案しています。この理解は、両眼視視力8、9の回復のための抗抑制二色トレーニングに焦点を当てた介入モデルの提案を動機付けている。自宅での患者使用のための標的ゲーミ化活性を含むアンビソピア療法は、多くの症例10、11において成功したと報告されている。
それにもかかわらず、この二視的な訓練は立体視力12を改善するために有効ではない。抗抑制二視トレーニングモデルを用いた2つの現代臨床試験は、立体改善が11、13で報告されなかった。しかし、最新の研究では、二色刺激は抑制深さと程度を減少させ、双眼視力を改善することが可能であることを示しています(同時双眼知覚の回復)。場合によっては、これは改善されたステレオアキュレーション14、15と一致します。
いくつかの研究は、知覚学習活動を通じて立体の直接刺激に焦点を当てた別の介入アプローチを提案している16,17.これらの研究は、実験室の条件下で治療された症例の連続に限定される。Astleらの研究では、ステレオプシスは9回の実験室セッションの過程で2つの成人アニソメトロピック弱視16で刺激された。治療には、ランダムドット画像に基づくステレオグラムペアを持つミラーステレオスコープを用いた双眼刺激が含まれていた。DingとLeviは、Gaborパッチ18に基づくミラーステレオスコープおよびステレオグラムを使用して、実験室条件下で完全に行われる治療の過程でステレオプシスを刺激した。被験者は成人5人で、そのうち4人は立体症を持っておらず、1人はステレオ欠乏であった。被験者は3,000-20,000知覚学習トレーニング試験の間で実行する必要がありました。
さらに、Xi et al. は、10 -13 知覚学習トレーニングセッションの過程でアニソモトロピック弱視を研究し、その間に 3-D アナグリフ テクスチャを使用してステレオプシス19を刺激しました。最後に、Vedamurthyらの研究では、11人のステレオ欠乏成人がバーチャルリアリティ環境17でvisuo-motorタスクトレーニング(「スカッシュ・ザ・バグ」ゲーム)に従事しました。これらの科目は、8-11週間にわたって35セッションで12,600回の試験を行いました。
立体プシスの直接刺激は実験室で行われてきたが、この治療モデルは時間がかかり、特に小児では日常的な臨床現場での応用が困難である。したがって、成功した概念実証が以前に提示された実現可能な治療モデルが考案された20.このプロトコルは、ステレオアキュリティを向上させるためにビデオゲーム形式でランダムドット刺激を使用した知覚学習治療に基づく、将来的な、ランダム化された、二重盲検、並列グループ研究の結果を組み込む。この研究で続くプロトコルの詳細な説明を示します。
Protocol
Representative Results
Discussion
ここで提示するステレオアキュレーションの直接刺激のためのプロトコルであり、ランダムドットステレオ画像を使用してステレオ欠損被験者の立体視力を高める。4つの先行研究は、直接刺激16、17、18、19の結果を評価した。この最新のプロトコルは、上記の介入モデルに追加機能を提供します。
提案された介入のモデルは、既に治療を受けている階層または異性刺激性弱視の既往歴を有する患者を対象としており(すなわち、光学矯正、閉塞、斜視手術、視力療法)、最良の矯正を達成した。少なくとも0.1 logMARの視力が、そのステレオアキュリティは低いままである(200″-800″の間)。プロトコルの目的は、このような場合にステレオアキュリティを向上させることです。
ステレオプシスの直接刺激は、ステレオ欠損被験者16、17、18、19におけるステレオ化性を高める上で有効であることが既に示されている。しかし、刺激システムが実現可能な場合には、学習に必要な3,000-20,000の試験に到達するために、患者の自宅で治療を行う必要があります。
この手順を検証し、上記で要約した以前に公開された研究では、11人の被験者が彼らのステレオアキュリティ20を改善した。しかし、被験者のうち5人はステレオアキュリティの増加を経験しなかった(図3)。これは、カバーテストでは検出できない小角斜視の存在に起因する可能性があります。読んでは、左右の目からの画像はパヌムの融合の領域内に配置されるべきであるので、通常のステレオアキュリティは0.6プリズムディオプター28内の位置合わせを必要とする必要があると推測される。パナムの融合面積は、円弧の±5-20分(フォビアの0.1-0.6プリズムディオプター)であり、このウィンドウ内の位置合わせは、高品位の立体視力29をサポートするために必要である可能性があります。Holmesらが行った研究では、カバーテストが±3プリズムディオプター以下の偏差を検出できなかったことが示されました。したがって、検出不能な斜視の存在は、患者が微細な立体状態を獲得する能力を損なう可能性がある。
ゲーミフィケーションは、患者のモチベーションとコンプライアンスを強化するために使用されています。さらに、プログラムは、各セッションの後にクラウドにデータを格納し、開業医が日常的に患者の活動をリモートで追跡することを可能にします。この機能のおかげで、コンプライアンスの結果は優れています (88.36%)そして、弱視の被験者が自宅でiPadを使用して二視刺激治療を受けた2つの以前の研究で記録されたものに匹敵する10、11。彼らはまた、同様の条件下でのPEDIG研究の報告された結果よりもはるかに優れています, サンプルのわずか22.5%は、処方された治療の75%以上を完了するために管理.ここで実証されたコンプライアンスは、弱視における閉塞治療の有効性を評価した研究によって報告された研究(6時間の閉塞が処方された場合は70%、12時間が処方された場合は50%)30を上回る。Web アプリケーションには、親が子供のコンプライアンス13の記録を保持する必要がないようにするという利点があります。検眼医の唯一の義務は、サーバーにアクセスし、コンピュータ化された立体的なゲームプログラムを使用して、各セッションの終了時に各患者のために収集されたデータをチェックすることです。
トレーニング期間中、患者は検眼センター(検診訪問)を訪問し、検眼医がユーザーと画面の距離の重要性を強調できるようにします。検眼医はまた、これらの検診の訪問中に刺激カテゴリ(貧しい、粗い、中程度の罰金)を設定します。知覚学習理論は、患者が自分の閾値で働かない場合(例えば、患者が画面に近づいたり、より容易な刺激カテゴリで働いたりした場合)、改善の可能性は低いと予測する。これらの知見は、このプロトコル20を検証するために行われた研究で裏付けられた。ユーザーから画面までの距離は、ソフトウェアの制御外であるため、患者または患者の親の責任です。
コンピュータ化された立体的なゲームの設計にランダムドットアプローチを使用するという決定は重要かもしれません。ランダムドット立体画像による刺激は決して重要ではありません:患者でさえ、その閾値以下の経験の改善を働いています。知覚学習の過程で、ランダムドット刺激単独への繰り返し暴露は両眼視力を高める。患者の課題は、斜視31の既往歴を有する患者にとって特に困難であるものであり、各眼12で知覚される相関ランダムドットを抑制することなく融合させることである。これにより、相関ドット(信号)と融合できないドット(ノイズ)を区別する能力が向上します。このタイプのトレーニングは、知覚学習が融合応答を改善し、患者がノイズ32から信号を切り離す能力を向上させたことを考えると、視差検出器応答を改善した可能性がある。
知覚学習アプローチのリスクの1つは、選択的性である。この方法は、学習がWirt Circlesテストで測定された内側の側面立体に伝達されるため、ランダムドットステレオグラムトレーニングが選択的ではないことを実証しました。この治療方法の有効性を実証する別の知見は、達成された結果の安定性である。知覚学習訓練の結果として弱視の被験者で達成された改善が安定16、17、19、33であるかどうかを異なる研究が検討している。このモデルは、6ヶ月のフォローアップ訪問でランダムドットのステレオCU感試験で測定された改善の安定性を実証した。
いくつかの制限が検出されました。ソフトウェア設計では、このプロセスが患者の進化に応じて理想的に自動で行われる必要がある場合に、刺激カテゴリを手動で設定する必要があります。実装された合格レベルの状態は、患者が数回連続してレベルを通過できなかった場合に、患者を粗いステレオアキュリティ設定に戻す可能性を考慮することによって改善することができる。いずれにせよ、ゲーミフィケーションの目標の1つはゲーム力学を通じて患者のモチベーションを向上させることであるため、階段の手順は破棄されます。患者は、臨床状態が改善または悪化しているかどうかに関係なく、進歩と成功の感覚を経験する必要があります。これは、ゲームフロー内の簡単なトライアルを隠すことによって達成されます(ただし、標準的な階段手順ではなく、パフォーマンスが50%のしきい値制限を迅速かつ正確に決定することを目標としています)。もう一つの改善は、自動的に画面から患者の距離を監視することです。ただし、特別なハードウェアの使用を伴わないソリューションは認識していませんが、カスタム構築された Web カメラヘッド トラッキング ソフトウェアをテストする価値があります。
他の制限は、研究設計に起因し、以下を含む:(1)被験者の大半は斜視の歴史を有していた(アニソームトロピック弱視の歴史を有する被験者のサンプルは小さすぎた)。(2)年齢層は7~14歳に制限された。(3)ステレオアキュリティ範囲は800″-200″の間であった。今後の研究では、アニソミカル抗視症と粗いステレオ視力と古い被験者に対する治療効果を検証することは興味深いでしょう。
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
著者らは、オビエド大学(FUO-EM-104-12)との合意の下で、コンピュータベースのテストの開発を部分的に支持したVISUALIA視覚療法クリニックを認めたい。
Materials
| Autorrefractometer, model TRK 1P | Topcon, Japan | Refractive error measurements by autorrefraction | |
| Computerized Stereoscopic Game | University of Oviedo, Spain | The computer-based test itself was developed at the University of Oviedo by SM-G, coauthor of this manuscript. After finishing this study, a private company named VISIONARY TOOL (www.visionarytool.com) has contacted both SM-G and JAP-C to participate in the development of a computerized visual training tool. This tool includes several games and tests. The one used in this article, based on random dot hidden silhouettes, is one of them. | |
| Randot Preschool Stereoacuity Test | Stereo Optical Company Inc, USA | Global stereoacuity test | |
| Screen model | SIFIMAV, Italy | Logarithmic visual acuity chart ETDRS format | |
| Wirt Circles Test | Stereo Optical Company Inc, USA | Local stereoacuity test |
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