Too many shades of grey : photometrically and spectrally mismatched targets and backgrounds in printed acuity tests for infants and young children

Purpose: Acuity tests for infants and young children use preferential looking methods that require a perceptual match of brightness and color between grey background and target spatial average. As a first step in exploring this matching, this article measures photometric and colorimetric matches in these acuity tests. Methods: The luminance, uniformity, contrast, and color spectra of Teller Acuity Cards, Keeler Acuity Cards for Infants, and Lea Paddles under ambient, warm, and cold lighting, and of grey-emulating patterns on four digital displays, were measured. Five normal adults’ acuities were tested at 10 m observationally. Results: Luminance and spectral mismatches between target and background were found for the printed tests (Weber contrasts of 0.3% [Teller Acuity Cards], −1.7% [Keeler Acuity Cards for Infants], and −26% [Lea Paddles]). Lighting condition had little effect on contrast, and all printed tests and digital displays met established adult test luminance and uniformity standards. Digital display grey backgrounds had very similar luminance and color whether generated by a checkerboard, vertical grating, or horizontal grating. Improbably good psychophysical acuities (better than −0.300 logMAR: (logarithm of the minimum angle of resolution)) were recorded from adults using the printed tests at 10 m, but not using the digital test Peekaboo Vision. Conclusions: Perceptible contrast between target and background could lead to an incorrectly measured, excessively good acuity. It is not clear whether the luminance and spectral contrasts described here have clinically meaningful consequences for the target patient group, but they may be avoidable using digital tests. Translational Relevance: Current clinical infant acuity tests present photometric mismatches that may return inaccurate testing results

Screen and virtual reality-based testing of contrast sensitivity

Contrast sensitivity is a key visual ability for everyday tasks, as well as a potential indicator of important optical and neurological diseases. Current clinical standards, based on visual discrimination performance on printed charts, present problems that could be bypassed using electronic devices. This work describes the development of new tests for contrast sensitivity, based on the detection of a moving target on a computer screen and in virtual reality headset. It presents preliminary evaluation of these innovations by comparison of their performance, using healthy adults with normal vision and by artificially altering their contrast sensitivity. The results demonstrate consistent correlation between all test modalities explored

Desarrollo de un método de captación de movimiento humano para el control remoto de terapias de rehabilitación robóticas

Ciertas patologías de origen neurológico como los infartos cerebrales o la parálisis cerebral pueden provocar deficiencias en las capacidades motrices de los afectados. Las plataformas robóticas de rehabilitación, son robots especialmente diseñados para asistir en terapias de rehabilitación, ayudando a mejorar la recuperación del paciente. Además, estas terapias robóticas aportan una mejora en su motivación, ya que el uso de robots suele resultar atractivo a la población, en especial a los niños. Es importante destacar que en el uso de estas plataformas es fundamental la interacción entre el fisioterapeuta y el paciente para una exitosa terapia de rehabilitación. La aplicación de las tecnologías de captación de movimientos a estas plataformas puede mejorar su eficiencia, ya que permite guardar e implementar de manera más sencilla los patrones de movimiento, además de hacerlos más fieles al movimiento real que mediante la programación convencional. Asimismo, constituyen un nuevo canal de interacción entre el paciente y fisioterapeuta. Este proyecto tiene como objetivo el uso de un sistema de captación de movimientos para obtener patrones de movimiento de personas sin patologías para que puedan ser implementados en plataformas robóticas de rehabilitación. El rehabilitador define y realiza una serie de movimientos que pueden ser guardados e implementados más tarde en plataformas robóticas o ser copiados por el robot en tiempo real. Entre las tecnologías disponibles, se escogieron los sensores inerciales por su precio, por ser ambulatorios y por la facilidad de integrar sus datos en plataformas robóticas. Se ha utilizado el sistema Tech MCS que se compone de un procesador HUB y hasta 16 sensores inerciales o IMU para la captura del movimiento. En este proyecto solo se usarán hasta 4 sensores. En el método de captación de movimientos, se midieron los ángulos girados por las articulaciones del cuerpo humano. Para ello, se calcularon las orientaciones de los segmentos corporales del cuerpo humano (una articulación une dos segmentos corporales). Con la orientación de dos segmentos corporales se obtenía el ángulo de la articulación correspondiente. Cada sensor se colocó en un segmento corporal, de manera que la orientación de cada sensor correspondiera a un segmento corporal. El desarrollo del sistema de cálculo de la orientación de los sensores se hizo progresivamente, empezando con 1 sensor y acabando en 4 sensores. Con 4 sensores se pudo realizar una cadena cinemática que medía tres articulaciones: tobillo, rodilla y cadera. El cálculo de la orientación se basa en matrices de rotación 3x3 constituidas por 3 vectores X Y Z. Para obtener estos 3 vectores de orientación se operan las señales obtenidas del magnetómetro y el acelerómetro incorporados en el sensor inercial. La orientación en forma de ángulos se obtiene al realizar la trasformación a ángulos de Euler roll, pitch yaw. En el cálculo del ángulo de una articulación, hay que combinar las orientaciones de 2 sensores. Se plantean dos métodos posibles para realizar este cálculo: -Método por resta. Consiste en calcular la orientación de cada sensor respecto a su posición original y restar los ángulos obtenidos. - Método por cadena. Consiste en calcular la orientación de un sensor respecto a la orientación del otro sensor en cada momento, obteniendo directamente el ángulo de la articulación. Comparando ambos métodos se concluye que el método por cadena es ligeramente mejor a la hora de medir una articulación. Además a la hora de establecer una cadena cinemática de sensores, el método por cadena es más robusto y eficiente. En el proyecto, el método se ha extendido a una cadena de 4 sensores, que permiten medir el movimiento de una pierna a través de sus 3 articulaciones: tobillo, rodilla y cadera. Se ha desarrollado un método de conexión y transmisión en tiempo real entre el ordenador que tiene conectados los sensores y otro ordenador receptor. Para ello se ha utilizado el protocolo UDP, elegido por su velocidad de trasmisión. Los datos enviados se pueden ajustar a las necesidades del receptor. En el caso de este proyecto, el CPWalker requiere paquetes de 56 bytes correspondientes a 7 datos de 8 bytes. Para la validación del método de cálculo se realizaron pruebas de marcha y se compararon los resultados obtenidos con los resultados ya existentes, provenientes de otros estudios que también han estudiado la marcha. En las pruebas de marcha normal, los datos obtenidos se asemejaron a los ya existentes, con gran similitud en la forma de las señales. Las variaciones en la amplitud de las medidas se explican debido a que la velocidad, la altura y el ritmo de la marcha influyen en las medidas obtenidas, y estas características son diferentes para cada persona. En las pruebas de marcha con cambios de dirección, los resultados fueron menos satisfactorios ya que al realizar los cambios de dirección los valores de las señales sufrieron un cambio offset. La cadera fue la que sufrió una mayor variación durante los giros, y la rodilla la que sufrió menor variación. Para cuantificarlo se calculó el cociente entre el rango medio de cada articulación y la variación de la señal media obtenida en las pruebas con giros. Las pruebas de conexión entre los sensores y la plataforma robótica se realizaron con buenos resultados. Las formas de las señales eran muy similares en forma y valores, con ciertas variaciones debidas al mapeo de la señal, necesario para poder comparar mejor las señales. Además, el retraso sufrido al establecer la conexión se encontraba dentro de los márgenes recomendables para prótesis robóticas