与其他物体相比,诸如面部等社交刺激更能吸引和留住注意力。我们使用 fMRI 研究了当参与者看向或远离属于不同类别(面部和汽车)的视觉刺激时,眼球运动和视觉大脑区域的活动如何受到调节。我们发现,上额沟内的一个区域对面部的反扫视和正扫视之间的差异比对汽车的反扫视更大,从而支持社交环境中的抑制控制。相比之下,与面部感知相关的腹侧枕颞区和杏仁核对面部的正扫视表现出比反扫视更高的活动,但对汽车则相反,这表明情境自上而下的机制调节了参与感知的区域的功能专业化。此外,在有面部存在的扫视过程中,我们发现额叶眼区与其他皮质和皮质下眼动结构(即下额叶眼区、后顶叶皮质和基底神经节)之间的功能连接增加,这可能反映了眼动系统对抑制社会显著刺激反应的要求更高。这些数据首次突出了与其他物体相比,朝向或远离面部的不同定向反应的神经基础。
心脏病和糖尿病因眼睛运动异常而被转诊至神经科。在手术后三个月内,他接受了康德疗法,并因甲状腺弥漫性轴突损伤而受到弥散的轴突损伤,并因交通碰撞引起的宫颈椎间盘破裂。最近,由于心脏AR猝死引起的缺氧 - 缺血性脑损伤,该患者表现出异常的眼球运动。神经系统检查表明,他的眼睛处于营养状态,头部固定向左转,四肢瘫痪。学生的大小正常,并且对光反应。角膜和堵嘴反射也是双侧完整的。视频记录术显示,左侧的眼球震颤和小小的下滑,并在患者的角度(从患者的角度来看)扭转组件。去除光不会导致重大变化(图1a,补充视频
本研究使用隐性和显性代理措施研究了扫视的代理感 (SoA)。在两个眼动追踪实验中,参与者将目光移向屏幕上的刺激物,随后该刺激物的颜色发生变化。然后,参与者要么重现扫视和颜色变化之间的时间间隔(实验 1),要么用听觉 Libet 时钟报告这些事件的时间点(实验 2),以测量时间绑定效应作为 SoA 的隐性指标。参与者要么被要求相信可以控制颜色变化,要么不相信(代理操纵)。显性评级表明因果信念的操纵以及代理是成功的。然而,时间绑定只对导致的结果明显,并且只有在使用足够敏感的程序时才会出现(听觉 Libet 时钟)。这表明时间绑定和 SoA 之间的联系比之前提出的要弱。结果还为以前从未经历过的动作-效果关联类型相对快速地获得代理感提供了证据。这表明,动作控制的根本过程可能植根于比以前认为的更复杂、适应性更强的认知模型。本研究中涉及的眼球运动 SoA 可能代表基于凝视的社交互动(社交主体感)或基于凝视的人机交互场景的重要认知基础。公共意义声明:本研究使用显性和隐性措施详细研究了非社交领域中眼球运动的主体感。因此,它提供了新颖而具体的见解,以理解由眼球运动引起的影响的主体感,以及对与全新获得的动作-效果关联类型有关的主体感的更广泛见解。眼球运动主体感可能代表基于凝视的社交互动(社交主体感)或基于凝视的人机交互场景的重要认知基础。由于眼球运动领域的特殊性,例如意志控制程度不同,眼球运动可以为未来研究中更普遍的主体感理论提供新信息。
目的:记录 (1) 评估时有症状的脑震荡儿童的眼球运动 (OM) 和前庭眼 (VO) 功能,并将其与临床康复(无症状)的脑震荡儿童和无脑震荡损伤的儿童进行比较,以及 (2) OM 和 VO 功能与受伤儿童脑震荡后症状严重程度的关系程度。 设置:参与者是从脑震荡诊所或社区招募的。 参与者:总共 108 名脑震荡青少年(72 名有症状;36 名康复)和 79 名健康青少年(年龄 9-18 岁)。如果脑震荡青少年年龄在 9 至 18 岁之间,在过去 12 个月内没有发生过脑震荡,受伤后不到 90 天,并且没有已知的现有视觉障碍或学习障碍,则将其纳入。 研究设计:一项前瞻性横断面研究。主要指标:所有参与者均使用商用虚拟现实 (VR) 眼动追踪系统 (Neuroflex ®,加拿大魁北克省蒙特利尔) 测试 OM 和 VO 功能。脑震荡组完成脑震荡后症状测试的参与者使用脑震荡后症状量表进行评分。结果:平稳追踪期间的会聚 (F 2,176 = 10.90;P < .05)、扫视期间的平均潜伏期 (F 2,171 = 5.99;P = .003) 和反扫视期间的平均反应延迟 (F 2,177 = 9.07;P < .05) 存在显著的群体效应,其中有症状脑震荡的儿童表现比临床康复和健康的儿童差。在水平向左(F 2,168 = 7;P = .001)和向右(F 2,163 = 13.08;P < .05)以及垂直向上(F 2,147 = 7.60;P = .001)和向下(F 2,144 = 13.70;P < .05)方向的平均前庭眼反射增益方面,VO 也发现了相似的结果。在临床康复的幼儿中,平均扫视误差与脑震荡后症状量表总分呈正相关。结论:VR 眼动追踪可能是识别脑震荡后亚急性期(< 90 天)OM 和 VO 缺陷的有效工具。关键词: 角前庭眼反射、眼球追踪、轻度创伤性脑损伤、眼球运动、脑震荡后症状量表、前庭眼、虚拟现实
越来越多的证据支持眼球运动异常与大脑健康之间的联系。事实上,眼球运动系统由多种皮质和皮质下结构和回路网络组成,这些结构和回路易受各种退化过程的影响。我们在此展示了一项正在进行的 MS 患者纵向队列研究的基线测量的初步结果,该研究旨在确定是否可以仅根据眼球运动参数来高精度地估计和跟踪疾病和认知状态。使用一种新颖的注视点跟踪技术,该技术无需红外摄像头,仅使用 iPad Pro 嵌入式摄像头即可可靠、准确地跟踪眼球运动,我们在这项横断面研究中表明,几个眼球运动参数与感兴趣的临床结果指标显着相关。眼球运动参数是从注视、前扫视、反扫视和平滑追踪视觉任务中提取的,而临床结果测量则是几种疾病评估工具和标准认知测试的分数,例如扩展残疾状况量表 (EDSS)、多发性硬化症简明国际认知评估 (BICAMS)、多发性硬化症功能综合量表 (MSFC) 和符号数字模式测试 (SDMT)。此外,偏最小二乘回归分析表明,一小组眼球运动参数可以解释高达 84% 的临床结果测量方差。总之,这些发现不仅复制了先前已知的眼球运动参数和临床评分之间的关联(这次使用了一种新颖的基于移动的技术),而且还验证了使用新颖的眼动追踪技术询问眼球运动系统可以告诉我们疾病的严重程度,以及多发性硬化症患者的认知状态。
摘要:车辆外部的干扰会导致视觉注意力分散,从而导致交通事故。作为一种低成本、高效的广告解决方案,广告牌被广泛安装在路边,尤其是高速公路上。然而,广告牌对驾驶员分心、目光注视和认知的影响尚未得到充分研究。本研究利用定制的驾驶模拟器和同步脑电图 (EEG) 和眼动追踪系统来研究与驾驶员视觉信息处理相关的认知过程。区分了与辅助驾驶刺激相关的目光注视和其他可能成为分心源的刺激。本研究比较了驾驶员对广告牌注视和车辆仪表板注视的认知反应。测量的眼球注视相关电位 (EFRP) 显示 P1 成分相似;然而,随后的 N1 和 P2 成分不同。此外,当驾驶员受到限速标志提示而调整行驶速度时,会观察到 EEG 运动反应。实验结果表明,所提出的测量系统是评估驾驶员认知的有效工具,并表明对广告牌的认知参与水平可能是驾驶员分心的前兆。将实验结果与文献中的人类信息处理模型进行了比较。
摘要:车辆外部的干扰会导致视觉注意力分散,从而导致交通事故。作为一种低成本、高效的广告解决方案,广告牌被广泛安装在路边,尤其是高速公路上。然而,广告牌对驾驶员分心、目光注视和认知的影响尚未得到充分研究。本研究利用定制的驾驶模拟器和同步脑电图 (EEG) 和眼动追踪系统来研究与驾驶员视觉信息处理相关的认知过程。区分了与辅助驾驶刺激相关的目光注视和其他可能成为分心源的刺激。本研究比较了驾驶员对广告牌注视和车辆仪表板注视的认知反应。测量的眼球注视相关电位 (EFRP) 显示 P1 成分相似;然而,随后的 N1 和 P2 成分不同。此外,当驾驶员受到限速标志提示而调整行驶速度时,会观察到 EEG 运动反应。实验结果表明,所提出的测量系统是评估驾驶员认知的有效工具,并表明对广告牌的认知参与水平可能是驾驶员分心的前兆。将实验结果与文献中的人类信息处理模型进行了比较。
摘要:人类是视觉主导的物种;我们感知到什么取决于我们看向何处。因此,眼球运动 (EM) 对我们与环境的互动至关重要,实验结果表明,EM 会受到神经退行性疾病 (ND) 的影响。这可能是 ND 中某些认知和运动障碍的原因。因此,我们旨在确定 EM 诱发反应的变化是否可以告诉我们 ND(例如阿尔茨海默病 (AD) 和帕金森病 (PD))在不同阶段的进展情况。在本综述中,我们分析了心理、神经和 EM(扫视、反扫视、追踪)测试的结果,以使用机器学习 (ML) 方法预测疾病进展。借助 ML 算法,我们能够从高维参数空间中找到与 ND 症状相关的显着 EM 变化,从而让我们深入了解 ND 机制。所描述的预测算法使用各种方法,包括粒度计算、朴素贝叶斯、决策树/表、逻辑回归、C-/线性 SVC、KNC 和随机森林。我们证明了 EM 是评估 PD 和 AD 症状进展的可靠生物标记。这两种疾病都存在 3D 空间导航问题。因此,我们研究了虚拟空间中的 EM 实验,以及它们如何帮助发现与神经退行性疾病相关的大脑变化,例如与位置或/和方向问题相关的变化。总之,具有临床症状的 EM 参数是强大的精密仪器,除了借助 ML 预测 ND 进展的潜力外,还可用于指示这两种疾病的不同临床前阶段。
摘要:飞行员疲劳是与人为错误有关的航空事故的一个重要原因。如果可以利用飞行员的眼球运动测量来预测疲劳,那么与人有关的事故可能会减少。眼动追踪是一种非侵入式的可行方法,不需要飞行员暂停当前任务,并且设备不需要与飞行员直接接触。在本研究中,研究了心理运动警觉测试 (PVT) 测量(即反应时间、误报次数和失误次数)与眼球运动测量(即瞳孔大小、眼球注视次数、眼球注视持续时间、视觉熵)之间的正相关或负相关。然后,开发了疲劳预测模型,使用通过前向和后向逐步回归确定的眼球运动测量来预测疲劳。所提出的方法已在涉及新手和专家飞行员的模拟短途多阶段飞行任务中实施。结果表明,测量值之间的相关性因专业知识而异(即新手与专家);因此,据此开发了两个预测模型。此外,回归结果表明,单个或部分眼球运动测量值可能足以预测疲劳。结果显示了使用非侵入式眼球运动作为疲劳预测指标的前景,并为我们更接近开发近乎实时的预警系统以防止重大事故奠定了基础。
传统的神经心理学测试不能代表日常生活中遇到的复杂和动态情况。沉浸式虚拟现实模拟可用于在受控环境中模拟动态和交互情况。在这种模拟中添加眼动追踪可以提供非常详细的结果测量,并且在神经心理学评估方面具有巨大的潜力。在这里,我们指示参与者(83 名中风患者和 103 名健康对照者)在虚拟超市环境中从购物清单中找到 3 或 7 件物品,同时记录眼球运动。使用逻辑回归和支持向量机模型,我们旨在预测参与者的任务以及他们是属于中风组还是对照组。通过有限数量的眼球运动特征,我们的模型在预测每个参与者被分配的购物清单是短的还是长的(3 件或 7 件物品)时实现了 0.76 的平均曲线下面积 (AUC)。将参与者识别为中风患者和对照组导致 AUC 为 0.64。在两个分类任务中,重访过道的频率是最容易产生分离的特征。因此,从虚拟现实模拟中获得的眼动数据包含一组丰富的特征,可用于检测认知缺陷,为潜在的临床应用打开了大门。