Özet

Experimentos de realidad virtual con medidas fisiológicas

Published: August 29, 2018
doi:

Özet

Experimentos de realidad virtual (VR) pueden ser difíciles de implementar y requieren una planificación meticulosa. Este protocolo describe un método para el diseño y puesta en práctica de la experimentos VR que recopila datos fisiológicos de los participantes humanos. Los experimentos en el marco de entornos virtuales (EVA) se emplea para acelerar este proceso.

Abstract

Experimentos de realidad virtual (VR) se emplean cada vez más debido a su validez interna y externa en comparación a la observación del mundo real y experimentos de laboratorio, respectivamente. VR es especialmente útil para visualizaciones geográficas e investigaciones del comportamiento espacial. En la investigación del comportamiento espacial, VR proporciona una plataforma para el estudio de la relación entre la navegación y las medidas fisiológicas (por ej., piel conductancia, frecuencia cardíaca, presión arterial). En concreto, las medidas fisiológicas permiten a los investigadores abordar nuevas cuestiones y limitar las teorías anteriores de capacidades espaciales, estrategias y rendimiento. Por ejemplo, las diferencias individuales en el rendimiento de navegación pueden explicarse por el grado a que cambios en la excitación median los efectos de dificultad de la tarea. Sin embargo, la complejidad en el diseño y puesta en práctica de la experimentos VR puede distraer a los experimentadores de los objetivos principales de la investigación y presentar irregularidades en la recolección de datos y análisis. Para enfrentar estos desafíos, los experimentos en ambientes virtuales (EVA) marco incluye módulos estandarizados como participante de formación con el control de interfaz, recopilación de datos mediante cuestionarios, la sincronización de fisiológico las mediciones y almacenamiento de datos. Eva también proporciona la infraestructura necesaria para la evaluación, la visualización y gestión de datos. El presente trabajo describe un protocolo que emplea el marco de la víspera para llevar a cabo experimentos de navegación en VR con sensores fisiológicos. El protocolo enumera los pasos necesarios para reclutar participantes, colocar los sensores fisiológicos, administrar el experimento utilizando Eva y evaluar los datos recogidos con los instrumentos de evaluación de Eva. En general, este protocolo facilitará futuras investigaciones al optimizar el diseño y puesta en práctica de la experimentos VR con los sensores fisiológicos.

Introduction

Entender cómo los individuos navegación tiene implicaciones importantes para varios campos, incluyendo ciencia cognitiva1,2,3, neurociencia4,5y computer science6 , 7. navegación ha sido investigada en entornos reales y virtuales. Una de las ventajas de los experimentos del mundo real es que no requiere la mediación de una interfaz de control de navegación y así puede producir comportamiento espacial más realista. En contraste, experimentos de realidad virtual (VR) permiten una medición más precisa de comportamiento (por ejemplo., caminar trayectorias) y fisiológicos (e.g., pulso) datos, así como el control más experimental (es decir., interna validez). A su vez, este enfoque puede resultar en interpretaciones más simples de los datos y las teorías así más robustas de la navegación. Además, la neurociencia puede beneficiarse de VR porque los investigadores pueden investigar los correlatos neuronales de la navegación mientras los participantes están involucrados en el entorno virtual pero físicamente no se pueden mover. Para científicos de la computación, navegación en VR requiere desarrollos únicos en el proceso de poder, memoria y gráficos por ordenador para asegurar una experiencia inmersiva. Los resultados de experimentos VR pueden aplicarse también en arquitectura y cartografía por informar el diseño del edificio diseños8 y mapa características9 para facilitar la navegación del mundo real. Recientemente, avances en la tecnología VR combinado con una disminución dramática en su coste han conducido a un aumento en el número de laboratorios que emplean VR para sus diseños experimentales. Debido a esta popularidad creciente, los investigadores deben considerar cómo agilizar la implementación de aplicaciones de VR y estandarizar el flujo de trabajo de experimento. Este enfoque ayudará a cambio recursos de aplicación para el desarrollo de la teoría y ampliar las capacidades existentes de VR.

Configuraciones VR pueden ir de más a menos realista en cuanto a pantallas y controles. Configuraciones VR más realistas tienden a requieren infraestructura adicional como espacios de seguimiento de grandes y de alta resolución muestra10. Estos sistemas a menudo emplean algoritmos de poca redireccionados para inyectar imperceptibles rotaciones y traducciones en la retroalimentación visual a los usuarios y efectivamente ampliación el entorno virtual a través del cual los participantes pueden mover11 , 12. estos algoritmos pueden ser generalizada en que no requieren el conocimiento de la estructura ambiental13 o predictivo que asumen particular caminos para el usuario14. Aunque investigación en caminar Redirigido ha utilizado pantallas montado en la cabeza (HMDs), algunos investigadores emplean una versión de esta técnica con caminar en el lugar como parte de un sistema de proyección grande (e.g., cuevas)15. Mientras HMDs pueden ser llevados en la cabeza del participante, cueva muestra tiende a proporcionar un mayor campo de visión horizontal16,17. Sin embargo, es necesario menos infraestructura para sistemas de VR mediante pantallas de escritorio18,19. La investigación neurocientífica también ha empleado sistemas VR en combinación con la proyección de imagen de resonancia magnética funcional (fMRI) durante la exploración de20, en combinación con fMRI después del análisis de21,22y en combinación con Electroencefalografía (EEG) durante la grabación de23,24. Marcos de software son necesarios para coordinar la gran variedad de pantallas y controles que se utilizan para la investigación de la navegación.

Investigación que incorpora VR y datos fisiológicos plantea desafíos adicionales como sincronización y adquisición de datos. Sin embargo, los datos fisiológicos permiten para las investigaciones de procesos implícitos que pueden mediar la relación entre el comportamiento de navegación espacial y potencial. De hecho, la relación entre el estrés y la navegación se ha estudiado utilizando escritorio VR y una combinación de diferentes sensores fisiológicos (ej., frecuencia cardíaca, presión arterial, conductancia de la piel, cortisol salival y la amilasa alfa)25 , 26 , 27 , 28. por ejemplo, van Gerven y colegas29 investigó el impacto del estrés sobre estrategia de navegación y rendimiento utilizando una versión de realidad virtual de una tarea de laberinto de agua de Morris y varias medidas fisiológicas (por ej., piel conductancia, frecuencia cardíaca, presión arterial). Sus resultados revelaron que estrés pronosticado estrategia de navegación en términos de uso de la señal (es decir., egocéntrico versus allocentric) pero no se relacionó con el rendimiento de navegación. En general, los resultados de los estudios anteriores son algo inconsistentes con respecto al efecto del estrés en el rendimiento de navegación y memoria espacial. Este patrón puede atribuirse a la separación del factor estresante (por ej., el procedimiento pressor fría26, la tarea de rastreo estrella espejo25) de la tarea real de la navegación, el uso de simple laberinto-como entornos virtuales ( por ejemplo., laberinto de agua de Morris virtual26, brazo radial virtual laberinto28) y las diferencias en detalles metodológicos (e.g., tipo de estresor, tipo de datos fisiológicos). Diferencias en el formato de los datos fisiológicos recogidos también pueden ser problemáticas para la aplicación y análisis de dichos estudios.

Los experimentos en el marco de experimentos virtuales (EVA) facilita el diseño, implementación y análisis de experimentos VR, especialmente aquellos con dispositivos periféricos adicionales (por ej., seguidores de ojo, los dispositivos fisiológicos)30. El marco de Eva está disponible como un proyecto de código abierto en GitHub (https://cog-ethz.github.io/EVE/). Este marco se basa en el popular unidad 3D juego motor (https://unity3d.com/) y el sistema de gestión de base de datos MySQL (https://www.mysql.com/). Investigadores pueden utilizar el marco de la víspera para preparar las distintas etapas de un experimento VR, incluyendo cuestionarios previos y post estudios, mediciones iniciales para cualquier datos fisiológicos, formación con la interfaz de control, la tarea principal de navegación, y pruebas de memoria espacial del ambiente navegado (e.g., sentencias de dirección relativa). Los experimentadores también pueden controlar la sincronización de datos de diferentes fuentes y en diferentes niveles de agregación (por ej., a través de ensayos, bloques o sesiones). Fuentes de datos pueden ser físicas (es decir., conectado con el usuario; véase Tabla de materiales) o virtual (es decir., dependiente de las interacciones entre el avatar de los participantes y el entorno virtual). Por ejemplo, un experimento puede requerir grabar frecuencia cardiaca y la posición/orientación del participante cuando avatar del participante se mueve a través de un área particular del entorno virtual. Todos estos datos se almacenan en una base de datos MySQL y evaluado con funciones de reproducción y la R paquete evertools (https://github.com/cog-ethz/evertools/). Evertools proporciona funciones de exportación, estadísticas descriptivas básicas, y herramientas de diagnóstico para las distribuciones de datos.

El marco de la víspera puede desplegarse con una variedad de infraestructuras físicas y sistemas de VR. En el presente Protocolo, se describe una aplicación particular en el NeuroLab en ETH Zürich (figura 1). El NeuroLab es una 12 m por 6 m sala que contiene una cámara aislada para realizar experimentos de EEG, un plato que contiene el sistema VR (2,6 m x 2.0 m) y una zona de cortinas para colocar sensores fisiológicos. El sistema VR incluye una pantalla de televisión de ultra alta definición de 55″, una computadora de juegos de alta calidad, una interfaz de control joystick y varios sensores fisiológicos (véase Tabla de materiales). En las siguientes secciones Describimos el protocolo para la realización de un experimento de navegación en el NeuroLab utilizando el marco de la víspera y sensores fisiológicos, presente resultados representativos de un estudio sobre el estrés y la navegación y discutir las oportunidades y retos asociados con este sistema.

Protocol

Se llevó a cabo el siguiente protocolo de conformidad con las directrices aprobadas por el Comisión de ética de la ETH Zürich como parte de la propuesta EK 2013-N-73. 1. reclutar y preparar a los participantes Seleccionar participantes con demografía particular (por ej., edad, género, antecedentes educativos) utilizando un sistema de reclutamiento de participantes o lista de correo (e.g., UAST; http://www.uast.uzh.ch/). Póngase en contacto con los p…

Representative Results

De cada participante en el NeuroLab, normalmente recogemos datos fisiológicos (e.g., ECG), datos del cuestionario (e.g., el sentido de Santa Bárbara de la escala de dirección o SBSOD31) y datos de navegación (e.g., caminos a través de la entorno virtual). Por ejemplo, cambios en el ritmo cardíaco (derivado de los datos del ECG) se han asociado con cambios en Estados de estrés en combinación con otros fisiológicos<sup class="xref"…

Discussion

En el presente documento, describe un protocolo para la realización de experimentos en VR con dispositivos fisiológicos utilizando el marco de la víspera. Estos tipos de experimentos son únicos debido a consideraciones de hardware adicional (por ej., dispositivos fisiológicos y otros periféricos), los pasos preparatorios para la recogida de datos fisiológicos con VR y requisitos de gestión de datos. El presente Protocolo proporciona los pasos necesarios para experimentadores que pretende recopilar datos …

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

El entorno virtual fue proporcionado amablemente por VIS juegos (http://www.vis-games.de) para llevar a cabo investigación en realidad virtual.

Materials

Alienware Area 51 Base Dell  210-ADHC Computation
138cm 4K Ultra-HD LED-TV Samsung UE55JU6470U Display
SureSigns VS2+ Philips Healthcare 863278 Blood Pressure
PowerLab 8/35 AD Instruments PL3508 Skin Conductance
PowerLab 26T (LTS) AD Instruments ML4856 Heart Rate
Extreme 3D Pro Joystick Logitech 963290-0403 HID

Referanslar

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