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虚拟现实双眼感知觉训练在弱视治疗中的短期

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.12.6

演讲专家

廖咏川

四级专家,副教授,临床医学博士

中华医学会眼科学分会视光学组委员

四川省医学会眼科学分会视光学组委员

前言

在正常观看状态下,弱视眼只提供弱信号,它可能被主导眼的强信号所抑制;因此,为平衡双眼,采用信号/噪声或改变对比度的方法,弱化主导眼,达到双眼平衡,进而完成同时知觉、融合和立体的训练。

研究背景

1、双眼感知觉训练的基础——视觉大脑神经可塑性

因为大脑并不是简单的接纳输入的原始信号,而是每个感官系统先对数据进行初步分析分解,然后根据先天固有的联系和规划重新构建原始信息,所以视觉是一个创造的过程,强调视觉活动中大脑的高级功能活动,即“不仅是用眼,而是用脑看事物”的观点。

2、双眼感知觉训练的基础——立体视

立体视觉的形成包括单眼线索和双眼线索,其中由双眼视网膜图像的相对位置差异引起的水平视差形成了人类的立体视觉。这种视差包括绝对视差和相对视差。而视皮层是通路中的M细胞通路和P细胞通路均存在视差反应细胞。

目前研究认为,M细胞通路即背侧通路主要对绝对视差反应,产生粗的立体视;P细胞即腹侧通路对绝对视差和相对视差均敏感,产生精细的立体视,两条通路是相对独立的。

(1)立体感知与视差:绝对视差和相对视差,前者是双眼视网膜成像相对于视网膜解剖标志(黄斑)的物理视差,后者是双眼成像在三维空间的视差。

(2)立体视的不同整合通路:静态立体视——腹侧通过(沿着大脑皮层的枕颞叶分布。从枕叶的初级视皮层V1区、次级视皮层V2区经高级视皮层V4区投射至下颞叶。腹侧通路的神经元主要与客体特征有关,包括颜色、性质及质地等物体特殊,即“what”通路)、动态立体视——背侧通路(沿着枕顶叶分布,从V1、V2、V3区经内侧颞叶MT投射至枕顶叶。背侧通路的神经元主要是对物体空间位置和运动信息进行识别,即“where”通路)和运动视差立体视(背流通路与腹流通路的整合区域位点的双眼立体视)。

3、虚拟现实技术

VirtualReality((VR)技术到现在已经创立发展超过30年了,最开始是应用在游戏领域,目前医学领域也得到广泛应用,如医学技能培训,疾病预防、评估、治疗等。

下图是年汶川大地震后,来自美国的医疗团队利用VR技术给孩子进行创伤后应激综合征治疗恢复,效果还不错。

下图是VR在医学上的一些应用。

研究方法

1、训练方法

采用选取了32例屈光不正或屈光参差性弱视患者,通过虚拟现实双眼视感知觉训练系统,采用噪声滤波算法和双眼间抑制推拉模型对患者进行20分钟短期可塑性训练。

2、评估方法

在训练前后分别检测患者视力以及通过双眼视感知觉检查系统对患者的中心凹抑制,随机点动态立体视和随机点静态立体视等功能进行评估。

3、效果分析

利用配对样本T检验分析训练前后视力和双眼视功能的变化情况。

研究结果

参与研究的32例屈光不正或屈光参差性弱视患者有17例是女孩子,15例男孩子,平均年龄在8岁左右。

训练前的平均视力是0.48,经过20分钟的短期训练,训练后的视力是0.56。前后的视力变化存在统计学差异。

1、结果1-视力

我们根据差眼视力差异,将32例儿童分成两组,≥0.5组和<0.5组,各16例。从下图的训练前后平均视力对比,我们知道视力是有提升的,而且改变也有统计学意义。

下图是两个组各16例儿童的视力情况对比图。

2、结果2-中心凹抑制

中心凹抑制训练前的均值是1.19,训练后是1.41,同样存在差异,而且也是有统计学差异的。

3、结果3-立体视

立体视,从训练前的1.81到训练后的2.06也是有变化的。

讨论

(1)对于立体视的发育,平衡的双眼输入是先决条件。

(2)在正常观看状态下,弱视眼只提供弱信号,它可能被主导眼的强信号所抑制;因此,为平衡双眼,采用信号/噪声或改变对比度的方法,弱化主导眼,达到双眼平衡,进而完成同时知觉、融合和立体的训练。

(3)国际研究现状——推拉模型理论是在双眼整合条件下,对双眼对比度进行量化检查。然后在重新平衡的情况下,进行提高差眼能量,在双眼竞争条件下做双眼锁定,进行训练,训练强调的是交互性。

(4)国际研究现状-VR技术:更有利于眼位的锁定,双眼关系训练的进行,同时训练内容的高度趣味性能让孩子更容易投入。

小结

弱视患者除视力异常外,双眼视功能也存在不同程度的异常;因此,对屈光不正或屈光参差性弱视患者采用虚拟现实双眼感知觉可塑性训练能提高患者的差眼视力和动态立体视功能,减轻差眼中心凹抑制,且训练前后的差异具有统计意义。

我们可用过观察短期可塑性训练前后视功能的变化,对不同弱视患者双眼视功能的可塑性能力进行评估,进而对患者制定个性化和精准性的长期训练计划,以期达到缩短弱视治疗周期和增强治疗效果的临床目的。

给你个机会,

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长按







































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