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2 后天性脑损伤导致的视力障碍类型及其对职业表现的影响 2.1 视觉敏锐度 2.1.1 什么是视觉敏锐度
光线通过瞳孔进入眼睛，并通过包括角膜和晶状体 152 在内的前眼结构聚焦到视网膜上（见图 2.1）。视网膜中的感光细胞记录图像的基本成分，并通过视神经和其他通路传递到皮质进行感知处理。152 虽然概念简单，但过程复杂，涉及多个结构，它们通过复杂的通路进行通信以创建精确协调的动作序列。这些通路将感光细胞与丘脑、脑干、皮质和小脑连接起来。聚焦的关键动作序列包括 1) 通过协调前眼结构和眼球运动将图像精确聚焦到视网膜感光细胞上 2) 确保感光细胞通过瞳孔充分充满光线 3) 通过眼球运动和调节保持在一定距离范围内的聚焦清晰度。然后，视觉输入通过视神经和其他通路传输到后皮质区域，将语言与图像联系起来，并将其储存在记忆中。137，152 这些结构或通路的任何损害都可能导致视力模糊。2.1.2 视力缺陷视力下降的原因有很多，包括先天性或后天性疾病；遗传或后天性眼部结构缺陷；早年或晚年发生的眼部疾病；因其他疾病、神经系统疾病以及眼部和脑部损伤而发生的疾病。32，
![已发布版本的引用 (APA)：Zargari Marandi, R.、Madeleine, P.、Omland, Ø.、Vuillerme, N. 和 Samani, A. (2018)。眼球运动特征反映了年轻人和老年人的疲劳发展。科学报告，8，[13148]。https://doi.org/10.1038/s41598-018-31577-1](/simg/9\9e64772976d8044e0ad89fd2df15381e66b58fc1.webp)
已发布版本的引用 (APA)：Zargari Marandi, R.、Madeleine, P.、Omland, Ø.、Vuillerme, N. 和 Samani, A. (2018)。眼球运动特征反映了年轻人和老年人的疲劳发展。科学报告，8，[13148]。https://doi.org/10.1038/s41598-018-31577-1
长时间使用电脑会导致疲劳，尤其是老年人。本研究调查了眼球运动特征与疲劳发展的关系。20 名年轻人和 18 名老年健康成年人被招募来执行一项长时间的功能性电脑任务，同时记录他们的眼球运动。该任务持续 40 分钟，涉及 240 个周期，分为 12 个部分。每个周期由一系列操作组成，包括记忆一个模式、一个清除期以及使用电脑鼠标复制该模式。参与者在每个部分之后评估他们所感知到的疲劳程度。计算了每个任务部分的眨眼持续时间 (BD) 和频率 (BF)、扫视持续时间 (SCD) 和峰值速度 (SPV)、瞳孔扩张范围 (PDR) 和注视持续时间 (FD) 的平均值以及基于点击速度和准确度的任务表现。疲劳主观评价的增加表明疲劳正在发展。在年轻人和老年人中，BD、BF 和 PDR 随着时间的推移而增加，而 SPV 和 SCD 则减少。与年轻人相比，老年人的 FD 更长、SCD 更短，任务表现也更差。本研究结果提供了一种可行的方法，可以开发基于眼科测量的计算模型来跟踪计算机工作期间的疲劳发展。
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人工智能是在我们的生活中互动、理解和使用的许多不同技术之一 [1-4]。机器学习和自然语言处理等技术都是人工智能领域的一部分。每一种技术都在沿着自己的道路发展，当与数据、分析和自动化结合使用时，可以帮助企业实现目标，无论是改善客户服务还是优化供应链（Afraa Z. Attiah、Enas F. Khairullah[1]）。人机交互是人工智能的一部分，人工智能是一个新兴技术领域，专注于设计和增强人机交互过程。人机交互广泛应用于许多领域，如医疗技术、机器人技术、城市设计、游戏和辅助技术，如巴西 Chambayil、Rajesh Singla、R Jha [2] 所示。人工智能在图像处理和面部识别方面发挥着重要作用，能够检测和识别图像和视频中的物体和图案。眼动追踪系统可以采用不同类型的图像处理 [1]。图像或图像序列包括输入数据，这些数据首先被获取并转换为数字形式。要执行下一个操作，必须增强图像，这可以通过应用不同的数学运算来实现。有许多系统，包括基于人类眼球运动和眨眼的应用程序。对眼球追踪系统的需求巨大，尤其是对于因受伤、生病或疾病而导致严重运动障碍的人[4]。该系统致力于缓解他们的残疾症状并创建自我表达工具。这项技术旨在减轻
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d 当位于眼球后部、支撑视网膜的细胞层撕裂时，就会发生视网膜色素上皮 (RPE) 撕裂。 e 抗血小板试验合作组织 (APTC) 事件包括致命和非致命的心脏病发作、中风和出血 (出血性) 事件（血管破裂导致异常出血的事件）。 f 除非另有说明，所有价格均按照 CADTH 药物经济学审查报告中针对 AMD 的 8 毫克阿柏西普的价格计算。
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刺激特征对凝视表现的影响......
恢复无法说话或移动的患者的沟通能力是解码脑电波以进行脑机接口 (BCI) 控制的主要目标之一。许多用于通信的 BCI 方法依赖于对视觉刺激的注意，通常采用一种奇怪的范式，并且需要眼球运动和足够的视力。然而，依赖 BCI 通信的患者可能缺乏这些能力。因此，我们开发了一种基于响应的通信 BCI，它独立于凝视转移，但利用注意力向左或右视野的隐性转移。我们从 29 个通道记录了脑电图 (EEG)，并联合记录了垂直和水平眼电图。使用 14 个后通道对半球之间基于注意力的细微差异（也称为 N2pc）进行数据驱动解码，这些后通道有望反映视觉空间注意力的相关性。 18 名健康参与者通过秘密地将注意力集中在两个彩色符号（绿叉和红叉分别代表“是”和“否”）之一上，同时保持视线集中在中央，从而对 120 条语句做出了回应。在所有参与者中，平均有 88.5%（标准差：7.8%）的回应被在线正确解码。为了研究刺激特征对准确性的潜在影响，我们通过改变符号大小和偏心率，以不同的视角呈现符号。离线分析显示，刺激特征对 BCI 的可控性影响微乎其微。因此，我们通过新方法表明，对彩色符号的空间注意是一种控制 BCI 的强大方法，它有可能支持眼球运动受损和视力低下的严重瘫痪患者与周围环境进行交流。