Experimentos de realidad virtual con medidas fisiológicas
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
Representative Results
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
- Gallistel, C. R. . The Organization of Learning. , (1990).
- Waller, D., Nadel, L. . Handbook of Spatial Cognition. , (2013).
- Denis, M. . Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , (2017).
- Epstein, R. A., Patai, E. Z., Julian, J. B., Spiers, H. J. The cognitive map in humans: spatial navigation and beyond. Nature Neuroscience. 20, 1504 (2017).
- O’Keefe, J., Nadel, L. . The Hippocampus as a Cognitive Map. , (1978).
- Kuipers, B. J. Modelling spatial knowledge. Cognitive Science. 2, 129-153 (1978).
- Heppenstall, A. J., Crooks, A. T., See, L. M., Batty, M. . Agent-Based Models of Geographical Systems. , (2012).
- Kuliga, S. F., Thrash, T., Dalton, R. C., Hölscher, C. Virtual reality as an empirical research tool – Exploring user experience in a real building and a corresponding virtual model. Computers, Environment and Urban Systems. 54, 363-375 (2015).
- Credé, S., Fabrikant, S. I. Let’s Put the Skyscrapers on the Display-Decoupling Spatial Learning from Working Memory. Proceedings of Workshops and Posters at the 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2017). , 163-170 (2018).
- Hodgson, E., Bachmann, E. R., Vincent, D., Zmuda, M., Waller, D., Calusdian, J. WeaVR: a self-contained and wearable immersive virtual environment simulation system). Behavior Research Methods. 47 (1), 296-307 (2015).
- Nilsson, N., et al. 15 Years of Research on Redirected Walking in Immersive Virtual Environments. IEEE Computer Graphics and Applications. , 1-19 (2018).
- Razzaque, S., Kohn, Z., Whitton, M. C. Redirected walking. Proceedings of EUROGRAPHICS. , 105-106 (2001).
- Hodgson, E., Bachmann, E. Comparing Four Approaches to Generalized Redirected Walking: Simulation and Live User Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 19 (4), 634-643 (2013).
- Nescher, T., Huang, Y. -. Y., Kunz, A. Planning redirection techniques for optimal free walking experience using model predictive control. 2014 IEEE Symposium on 3D User Interfaces (3DUI). , 111-118 (2014).
- Razzaque, S., Swapp, D., Slater, M., Whitton, M. C., Steed, A. Redirected walking in place. Eurographics workshop on virtual environments. , 123-130 (2002).
- Meilinger, T., Knauff, M., Bulthoff, H. Working Memory in Wayfinding-A Dual Task Experiment in a Virtual City. Cognitive Science: A Multidisciplinary Journal. 32 (4), 755-770 (2008).
- Grübel, J., Thrash, T., Hölscher, C., Schinazi, V. R. Evaluation of a conceptual framework for predicting navigation performance in virtual reality. PLOS ONE. 12 (9), 0184682 (2017).
- Weisberg, S. M., Schinazi, V. R., Newcombe, N. S., Shipley, T. F., Epstein, R. A. Variations in Cognitive Maps: Understanding Individual Differences in Navigation. Journal of experimental psychology. Learning, memory, and cognition. , (2014).
- Wiener, J. M., Hölscher, C., Büchner, S., Konieczny, L. Gaze behaviour during space perception and spatial decision making. Psychological research. 76 (6), 713-729 (2012).
- Hassabis, D., Chu, C., Rees, G., Weiskopf, N., Molyneux, P. D., Maguire, E. A. Decoding Neuronal Ensembles in the Human Hippocampus. Current Biology. 19 (7), 546-554 (2009).
- Maguire, E. A., Nannery, R., Spiers, H. J. Navigation around London by a taxi driver with bilateral hippocampal lesions. Brain. 129, 2894-2907 (2006).
- Marchette, S. A., Vass, L. K., Ryan, J., Epstein, R. A. Anchoring the neural compass: coding of local spatial reference frames in human medial parietal lobe. Nature neuroscience. 17 (11), 1598-1606 (2014).
- Vass, L. K., et al. Oscillations Go the Distance: Low-Frequency Human Hippocampal Oscillations Code Spatial Distance in the Absence of Sensory Cues during Teleportation. Neuron. 89 (6), 1180-1186 (2016).
- Sharma, G., Gramann, K., Chandra, S., Singh, V., Mittal, A. P. Brain connectivity during encoding and retrieval of spatial information: individual differences in navigation skills. Brain Informatics. 4 (3), (2017).
- Richardson, A. E., VanderKaay Tomasulo, M. M. Influence of acute stress on spatial tasks in humans. Physiology & Behavior. 103 (5), 459-466 (2011).
- Duncko, R., Cornwell, B., Cui, L., Merikangas, K. R., Grillon, C. Acute exposure to stress improves performance in trace eyeblink conditioning and spatial learning tasks in healthy men. Learning & memory (Cold Spring Harbor, N.Y.). 14 (5), 329-335 (2007).
- Klopp, C., Garcia, C., Schulman, A. H., Ward, C. P., Tartar, J. L. Acute social stress increases biochemical and self report markers of stress without altering spatial learning in humans. Neuro endocrinology letters. 33 (4), 425-430 (2012).
- Guenzel, F. M., Wolf, O. T., Schwabe, L. Sex differences in stress effects on response and spatial memory formation. Neurobiology of Learning and Memory. 109, 46-55 (2014).
- van Gerven, D. J. H., Ferguson, T., Skelton, R. W. Acute stress switches spatial navigation strategy from egocentric to allocentric in a virtual Morris water maze. Neurobiology of Learning and Memory. 132, 29-39 (2016).
- Grübel, J., Weibel, R., Jiang, M. H., Hölscher, C., Hackman, D. A., Schinazi, V. R. EVE: A Framework for Experiments in Virtual Environments. Spatial Cognition X: Lecture Notes in Artificial Intelligence. , 159-176 (2017).
- Hegarty, M., Richardson, A. E., Montello, D. R., Lovelace, K., Subbiah, I. Development of a self-report measure of environmental spatial ability. Intelligence. 30, 425-447 (2002).
- Ziegler, M. G. Psychological Stress and the Autonomic Nervous System. Primer on the Autonomic Nervous System. , 189-190 (2004).
- Michaelis, J. R., Rupp, M. A., Montalvo, F., McConnell, D. S., Smither, J. A. The Effect of Vigil Length on Stress and Cognitive Fatigue. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 59 (1), 916-920 (2015).
- Helton, W. S. Validation of a Short Stress State Questionnaire. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 48 (11), 1238-1242 (2004).
- Wolbers, T., Hegarty, M. What determines our navigational abilities. Trends in Cognitive Sciences. 14 (3), 138-146 (2010).
- Moussaïd, M., et al. Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment. Journal of The Royal Society Interface. 13 (122), (2016).
- . Lead positioning Available from: https://lifeinthefastlane.com/ecg-library/basics/lead-positioning/ (2017)
- Wilder, J. The law of initial value in neurology and psychiatry. The Journal of Nervous and Mental Disease. 125 (1), 73-86 (1957).
- Loomis, J., Knapp, J. Visual Perception of Egocentric Distance in Real and Virtual Environments. Virtual and Adaptive Environments. , 21-46 (2003).
- Richardson, A. R., Waller, D. The effect of feedback training on distance estimation in virtual environments. Applied Cognitive Psychology. 19 (8), 1089-1108 (2005).
- Klatzky, R. L., Loomis, J. M., Beall, A. C., Chance, S. S., Golledge, R. G. Spatial updating of self-position and orientation during real, imagined, and virtual locomotion. Psychological Science. 9, 293-298 (1998).
- Bakker, N. H., Werkhoven, P. J., Passenier, P. O. Calibrating Visual Path Integration in VEs. Presence: Teleoperators and Virtual Environments. 10 (2), 216-224 (2001).
- Thrash, T., et al. Evaluation of control interfaces for desktop virtual environments. Presence. 24 (4), (2015).
- Kinateder, M., Warren, W. H. Social Influence on Evacuation Behavior in Real and Virtual Environments. Frontiers in Robotics and AI. 3, 43 (2016).
- Loomis, J. M., Blascovich, J. J., Beall, A. C. Immersive virtual environment technology as basic research tool in psychology. Behavior Research Methods, Instruments & Computers. 31 (4), 557-564 (1999).
