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虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的注意力與狀態(tài)識(shí)別

閱讀:288        發(fā)布時(shí)間:2023-8-4
來(lái)自波蘭的研究人員在 Sensors 雜志上發(fā)表文章,探討了虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和近紅外技術(shù)的實(shí)際結(jié)合問(wèn)題。他們?cè)O(shè)計(jì)了一套綜合實(shí)驗(yàn)平臺(tái),其中包含 CW-fNIRS 和頭戴式顯示(HMD)技術(shù),并使用變體后的經(jīng)典 n-back 任務(wù)(2-back 版本)在虛擬現(xiàn)實(shí)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果證實(shí)了結(jié)合 fNIRS 和 HMD 技術(shù),實(shí)驗(yàn)者可以有效地將實(shí)驗(yàn)性認(rèn)知過(guò)程轉(zhuǎn)移到可控的 VR 環(huán)境中。


研究背景
功能性近紅外光譜(fNIRS)是功能神經(jīng)成像技術(shù)之一,使用波長(zhǎng)為650-950nm的近紅外光來(lái)測(cè)量皮質(zhì)腦區(qū)的血流動(dòng)力學(xué)反應(yīng)。近紅外系統(tǒng)通常使用激光或LED發(fā)射連續(xù)波(CW)近紅外光。
VR技術(shù)已被用于注意力技能的研究和訓(xùn)練,已有許多結(jié)合VR和近紅外技術(shù)的案例和論文。
結(jié)合VR和FNIRS技術(shù),通過(guò)訓(xùn)練程序調(diào)節(jié)注意力狀態(tài)的可行性已經(jīng)得到證明。識(shí)別注意狀態(tài)可以用于監(jiān)測(cè)受試者在任務(wù)中的參與度。用戶與系統(tǒng)的交互體驗(yàn)可以通過(guò)視覺(jué)量表和問(wèn)卷來(lái)測(cè)量其滿意度。
本研究假設(shè):
DLFPC 和 MFG 區(qū)的血流動(dòng)力學(xué)活動(dòng) (HbO/HbR 濃度變化 ) 在增強(qiáng)注意力投入 (n-back 任務(wù) ) 和放松狀態(tài)之間的差異將顯著高于研究組的機(jī)會(huì)閾值水平。
用戶與系統(tǒng)的交互體驗(yàn)(fNIRS+HMD) 將高于滿意度評(píng)估量表的平均值。
被試
12 名受試者 (10 名女性 ),年齡 21-34 歲 (M = 24.82;SD = 4.38) 參與實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中所有參與者均為右利手,裸眼視力和校正后視力正常。
設(shè)備
近紅外信號(hào)被記錄在一個(gè)雙波長(zhǎng) (760 和 850 nm) fnirs系統(tǒng)中 ((Cortivision sp. z o.o., Lublin, Poland)。其中共有16 個(gè)LED光源和10探測(cè)器。
在線階段的數(shù)據(jù)處理在OpenViBE 3.1.0 (Inria Hybrid Team, Rennes, France)上使用自定義Python 腳本進(jìn)行。
使用 Unity3D 引擎開(kāi)發(fā) VR 場(chǎng)景,并在Oculus Quest(Facebook Technologies, Menlo Park, CA, USA)上顯示。
使 用 JASP軟件對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
圖片
實(shí)驗(yàn)裝置包括無(wú)線一體化 VR 護(hù)目鏡 和可穿戴 fNIRS設(shè)備。在數(shù)據(jù)記錄過(guò)程中,參與者是坐著的,設(shè)備是無(wú)線連接的。
主觀滿意度評(píng)估
使用視覺(jué)模擬量表 (Visual Analogue Scale, VAS) 來(lái)評(píng)估兩組實(shí)驗(yàn)結(jié)束后的總體主觀滿意度。評(píng)估采用 11 分制"。
使用改良版的魁北克輔助技術(shù)用戶評(píng)價(jià) (eQUEST 2.0) 來(lái)測(cè)量參與者對(duì)使用系統(tǒng)滿意度。
實(shí)驗(yàn)流程
該研究包括三個(gè)部分。
step1:需要判斷當(dāng)前水果在兩個(gè)水果之前是否看到過(guò)。當(dāng)法師扔出能量球時(shí)代表放松。
step2:離線階段的任務(wù)和教程相同。
step3:要求被試只在腦內(nèi)做同樣的任務(wù)。物體的運(yùn)動(dòng)方向直接由分類(lèi)輸出信號(hào)控制。
實(shí)驗(yàn)中,任務(wù)和休息依次交替。在每個(gè)“2-back"任務(wù)塊中,水果列表隨機(jī)分為3個(gè)目標(biāo)、7個(gè)非目標(biāo)。
圖片
數(shù)據(jù)收集
近紅外數(shù)據(jù)由Cortivision PHOTON CAP系統(tǒng)收集。使用了10個(gè)通道。此外,在F3和F4位置放置了兩個(gè)短距離通道(見(jiàn)圖3)。對(duì)于所有數(shù)據(jù)通道,光源與探測(cè)器之間的距離保持在30毫米左右。短通道的距離則固定為10毫米。光源和探測(cè)器的放置位置是基于軟件中的預(yù)定義位置進(jìn)行選擇的。三個(gè)感興趣區(qū)域(MFG、L-DLPFC、R-DLPFC)被自動(dòng)從腦區(qū)解剖翻譯為10-5國(guó)際系統(tǒng)位置。
圖片
信號(hào)處理
將原始光強(qiáng)度轉(zhuǎn)換為光密度。處理記錄的前5秒期間記錄基線。然后將光密度轉(zhuǎn)換為氧脫氧血紅蛋白(HbO/HbR)濃度。然后,基于VR應(yīng)用程序流標(biāo)記進(jìn)行基于刺激的分段。。進(jìn)行低通濾波。采用廣義線性模型 (GLM) 進(jìn)行特征提取,并進(jìn)行進(jìn)一步分析。
將獲得的包含提取特征的數(shù)據(jù)集分為五部分進(jìn)行五次交叉驗(yàn)證。每次重復(fù)交叉驗(yàn)證都包括以下步驟:


  1. Z-score標(biāo)準(zhǔn)化:訓(xùn)練集和測(cè)試集的z-score標(biāo)準(zhǔn)化。
  1. SVM分類(lèi)器被用來(lái)區(qū)分兩個(gè)類(lèi):“放松"和“2-back任務(wù)"。


圖片
結(jié)果
分類(lèi)準(zhǔn)確性
單樣本非參數(shù)Wilcoxon符號(hào)等級(jí)檢驗(yàn)的結(jié)果表明,校準(zhǔn)階段的分類(lèi)精度為M=88.58,SD=8.49,顯著高于Müller-Putz等人為兩類(lèi)BCI計(jì)算的95%的概率上限(T=78,p<0.01,rrb=1)。然而,我們?cè)谠诰€條件下沒(méi)有觀察到顯著差異(M=61,SD=14.89,T=6,P=0.107)。同時(shí),這兩種情況都顯著高于50%的機(jī)會(huì)水平(校準(zhǔn):t=78,p<0.001,rrb=1;在線:t=31,p<0.001,rrb=0.72)。表給出了校準(zhǔn)和在線會(huì)話中所有參與者的平均分類(lèi)精度結(jié)果。
圖片
圖片
用戶滿意度
用戶對(duì)系統(tǒng)的交互整體滿意度平均為6分,接近滿分11分的“非常滿意"評(píng)分。調(diào)查發(fā)現(xiàn),在交互中得分的方面是安全性和易用性。對(duì)于系統(tǒng)的其余方面,評(píng)分平均為5級(jí)以上,包括調(diào)節(jié)性、尺寸、可靠性、重量和舒適性。
圖片
結(jié)論
根據(jù)感興趣的區(qū)域?qū)ρ鲃?dòng)力學(xué)變化進(jìn)行分類(lèi),可以識(shí)別出注意力增強(qiáng)和放松程度。
在實(shí)驗(yàn)中,頭戴式顯示設(shè)備和移動(dòng)fNIRS交互的總體用戶滿意度較高。
此外,開(kāi)源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理軟件中的信號(hào)處理方式可以為未來(lái)的腦機(jī)接口和神經(jīng)反饋研究提供框架。
便攜式fNIRS和虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)在更自然條件下研究認(rèn)知過(guò)程是可行的。
參考文獻(xiàn):
Zapa?a, D., Augustynowicz, P., & Tokovarov, M. (2022). Recognition of Attentional States in VR Environment: An fNIRS Study. Sensors, 22(9), 3133.



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