Purpose: In this work, we explore the potential and limitations of simulating gaze-contingent tunnel vision conditions using Virtual Reality (VR) with built-in eye tracking technology. This approach promises an easy and accessible way of expanding study populations and test groups for visual training, visual aids, or accessibility evaluations. However, it is crucial to assess the validity and reliability of simulating these types of visual impairments and evaluate the extend to which participants with simulated tunnel vision can represent real patients. Methods: Two age-matched participant groups were acquired: The first group (n=8 aged 20-60, average 49.1, sd 13.2) consisted of patients diagnosed with Retinitis pigmentosa (RP). The second group (n=8, aged 27-59, average 46.5, sd 10.8) consisted of visually healthy participants with simulated tunnel vision. Both groups carried out different visual tasks in a virtual environment for 30 minutes per day over the course of four weeks. Task performances as well as gaze characteristics were evaluated in both groups over the course of the study. Results: Using the "two one-sided tests for equivalence" method, the two groups were found to perform similar in all three visual tasks. Significant differences between groups were found in different aspects of their gaze behavior, though most of these aspects seem to converge over time. Conclusion: Our study evaluates the potential and limitations of using Virtual Reality technology to simulate the effects of tunnel vision within controlled virtual environments. We find that the simulation accurately represents performance of RP patients in the context of group averages, but fails to fully replicate effects on gaze behavior.


翻译:目的:本研究探讨了利用内置眼动追踪技术的虚拟现实(VR)模拟注视点相关管状视野条件的潜力与局限。该方法有望为视觉训练、视觉辅助工具或可及性评估提供一种便捷途径,以扩大研究人群和测试组规模。然而,评估此类视觉损伤模拟的有效性和可靠性,以及判定模拟管状视野的参与者能否代表真实患者至关重要。方法:招募两组年龄匹配的参与者:第一组(n=8,年龄20-60岁,平均年龄49.1岁,标准差13.2)由确诊为视网膜色素变性(RP)的患者组成;第二组(n=8,年龄27-59岁,平均年龄46.5岁,标准差10.8)由视觉健康但接受管状视野模拟的参与者组成。两组在四周内每天于虚拟环境中执行不同视觉任务30分钟。研究全程评估两组参与者的任务表现及注视特征。结果:采用“双单侧检验等价方法”发现,两组在所有三项视觉任务中的表现相似。两组在注视行为的不同方面存在显著差异,但多数差异随时间推移趋于收敛。结论:本研究评估了在受控虚拟环境中利用VR技术模拟管状视野效应的潜力与局限。研究发现,该模拟能准确反映RP患者在群体平均水平上的表现,但无法完全复现其对注视行为的影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
5+阅读 · 今天10:12
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
5+阅读 · 今天9:53
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
9+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
13+阅读 · 6月13日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员