СПОСОБ ОБЪЕКТИВНОГО ИЗМЕРЕНИЯ ОСТРОТЫ ЗРЕНИЯ (ВАРИАНТЫ)
METHOD FOR OBJECTIVE MEASUREMENT OF VISUAL ACUITY (EMBODIMENTS)

Способ относится к офтальмологии, нейроофтальмологии, офтальмоэргономике, инженерной психологии и может быть использован для объективного измерения остроты зрения.
Известен способ оценки остроты зрения на основе распознавания по заявке US 2017/0209039 от 27.05.2014 (публ. 27.07.2017). Цель его заключается в повышении точности измерения остроты зрения пациентов, которые имитируют более высокую (например, при подаче заявки на работу) или более низкую (например, при установлении инвалидности) остроту зрения. Способ включает показ на дисплее пациента тестовых символов (оптотипов), размер которых постоянно регулируют в широком динамическом диапазоне. По мере корректировки размеров оптотипов их ориентация периодически изменяется или некоторые оптотипы заменяются другими оптотипами того же размера. Острота зрения определяется на основе вычисления угла, на котором испытуемый распознает оптотипы с минимальным различимым наблюдателем угловым размером, эта величина регистрируется и записывается как значение остроты зрения в относительных единицах как отношение к минимальным угловым размерам которые распознает «стандартный наблюдатель». Эта процедура повторяется несколько раз, для полученных данных определяется среднее значение остроты зрения, рассчитывается относительное стандартное отклонение, и, если его значение превышает 5%, делается вывод, что выполненные измерения были недостаточно точными и/или что пациент симулирует, и что необходимо принять меры для исправления условий тестирования и/или повторить тест.
Известен также способ исследования остроты зрения на основании распознавания контурных «исчезающих» оптотипов (Механизмы распознавания контурных исчезающих прототипов. Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова, 2005, №9, стр. 1080-1090, Коскин С.А, Бойко Э.В., Соболев А.Ф., Шелепин Ю.Е.). В данном исследовании в качестве стимулов использовали оптотипы в виде колец Ландольта, которые предъявляли испытуемому на мониторе компьютера. Оптотипы, помимо изменения ориентации, были еще отфильтрованы на разных пространственных частотах. У этих оптотипов совпадали дистанции обнаружения и распознавания. Это позволяло повысить точность измерения остроты зрения за счет учета различных порогов восприятия (порогов обнаружения ираспознавания) таких изображений. Повышение точности измерений за счет применения исчезающих оптотипов определяется тем, что у изображений обычных контурных фигур, оптотипов применяемых для определения остроты зрения, дистанция обнаружения наличия фигуры и дистанция распознавания данной фигуры отличаются значительно. В условиях, превышающих разрешающую способность, наблюдатель может только указать наличие и местоположение обычного изображения, размытого оптикой глаза. Первый порог (порог обнаружения), достигается при обнаружении размытого пятна изображения объекта -лимитируется яркостью фигуры и контрастом. При дальнейшем приближении к объекту достигается второй порог (порог распознавания) данного теста. Второй порог лимитируется разрешающей способностью зрительной системы наблюдателя. При достижении порога распознавания наблюдатель различает форму фигуры. Этот порог и применяют для определения остроты зрения. Для определения порога обнаружения и распознавания можно изменять дистанцию наблюдения или размеры теста. В обоих случаях изменяются угловые размеры стимула. Расчет величины порога распознавания определяется процентом правильных ответов для минимальных размеров оптотипов. Различия в угловых порогах обнаружения и распознавания характерны для наблюдения практически всех реальных объектов в повседневной жизни, а для решения клинических задач или проведения научных исследований применяют различия в угловых порогах обнаружения и распознавания применяют специальные оптотипы для измерения остроты зрения. Наличие 2-х порогов является одной из причин вариабельности остроты зрения.
Недостатком описанных аналогов является отсутствие объективной, независимой от ответов наблюдателя, оценки остроты зрения.
Известен объективный способ измерения остроты зрения человека методом зрительных вызванных потенциалов. («Объективные измерения остроты зрения человека методом зрительных вызванных потенциалов». Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова, 2005, №8, стр. 956-969. Авторы Хараузов А.К. Пронин С.В., Соболев А.Ф., Коскин С.А., Бойко Э.В., Шелепин Ю.Е.), принятый за прототип.
Способ основан на измерении зрительных вызванных потенциалов, возникающих при предъявлении синусоидальных черно-белых решеток различных пространственных частот. Вызванные потенциалы регистрируются в затылочных областях коры мозга. Недостатком метода является значительная вариабельность результатов измерений и то, что измеряется только процесс обнаружения периодичности решетки, а не распознавание формыизображения.
В клинической диагностике бывают случаи, когда необходимо проверить зрение у пациентов, которые не могут четко сформулировать, насколько хорошо они не только обнаруживают, но и распознают объекты. У таких пациентов довольно сложно проверить остроту зрения. Особый интерес представляют такие случаи, когда необходимо выявить симулянтов и аггравантов (пациентов, которые обманывают, имитируют плохое или хорошее зрение). Описанные выше способы не могут полностью разрешить проблему, состоящую в отсутствии учета процесса принятия испытуемым решения об изображении.
Для разрешения этой проблемы предлагается ставить испытуемому задачу на распознавание одной группы признаков, а экспериментатору (врачу) для оценки остроты зрения испытуемого использовать регистрацию неосознаваемых реакций на другие признаки. Одним из вариантов решения является ставить задачу проводить классификации оптотипов по физическим (пространственно-частотным) признакам, т.е. являются ли изображения четкими или размытыми, а оценивать ответы по неосознаваемым человеком реакциям его мозга на семантические признаки тестового изображения оптотипа.
Другой вариант - постановка задачи проводить классификации оптотипов по семантическим признакам, а оценивать ответы по неосознаваемым человеком реакциям его мозга на физические признаки тестового изображения оптотипа.
Для оценки этих откликов мозга регистрировать ответ на предъявляемые стимулы не только в затылочных, но также в лобных и/или височных областях мозга, так как именно там происходит классификация и принятие решений об изображениях. При этом испытуемому ставится задача классифицировать изображения по признакам, не совпадающим с теми, ответ на которые регистрируют. Несущественно, по каким именно признакам (физическим или семантическим) испытуемый классифицирует изображения, важно только то, что регистрируют ответ в мозге на те признаки изображений, которые не были упомянуты в инструкции. Сосредоточившись на конкретной когнитивной задаче, испытуемый отвлекается от классификации изображений по тем признакам, ответ на которые измеряет экспериментатор.
Методика проведения измерений включает постановку задачи испытуемому, контроль ее выполнения по осознаваемым признакам стимула и контроль истинной остроты зрения, при изменении характеристик тестовых изображений путем перестройки видимого диапазона спектра пространственных частот тестового изображения с помощью пространственно-частотнойфильтрации (Шелепин Ю.Е., Колесникова Л.И., Левкович Л.Н. Визоконтрастометрия. Л.: Наука. 1985). Она позволяет определить остроту зрения по осуществляемым исследователем измерениям компонентов вызванных потенциалов в электроэнцефалограмме (ЭЭГ), в лобных, височных и затылочных областях коры мозга при неосознаваемой классификации изображений испытуемым.
При проведении измерений испытуемому предъявляются тестовые изображения контуров объектов двух типов (живых и неживых), подвергнутые фильтрации с целью выделения низкочастотного (ниже 4 циклов на угловой град) и высокочастотного (выше 4 циклов на угловой град) диапазонов пространственных частот. Контрасты всех изображений уравниваются так, чтобы стандартные отклонения яркости контуров от однородного фона имели одинаковые значения. Испытуемому дается инструкция классифицировать изображения по одному из признаков (например, живой или не живой объект, либо четкое или размытое изображение), ответы испытуемого (нажатия на кнопки компьютерной мыши) регистрируются. Возможны и другие категории классификации объектов по семантическим признакам (например, растения и животные, здания и транспортные средства) и по физическим признакам (например, более или менее контрастные изображения). При обработке результатов измерений анализируется амплитуда компонентов вызванных потенциалов по признакам, не совпадающими с указанными в инструкции.
Технический результат состоит в том, что повышается объективность измерения остроты зрения за счет оценки электрической активности мозга в режиме не только обнаружения, но и распознавания изображений. Постановка когнитивной задачи, состоящей в распознавании и классификации изображений по различным физическим или семантическим характеристикам, в сочетании с тем, что регистрируют отклики на предъявляемые стимулы в указанных областях мозга, дает возможность исследовать остроту зрения вплоть до классификации и принятия решения испытуемым, которое происходит в височных и в лобных областях мозга. В результате методика позволяет регистрировать неосознаваемые отклики на стимулы в мозге.
На фиг. 1 приведены изображения объектов живой природы, отфильтрованные на высоких (а) и на низких (б) частотах и изображения объектов неживой природы, отфильтрованные на высоких (в) и на низких частотах (г).
На фиг. 2 показан сравнительный анализ амплитуды усредненных вызванных потенциалов в различные интервалы времени при инструкции классифицироватьизображения по признакам живой/неживой объект.
На фиг. 3 показан сравнительный анализ амплитуды усредненных вызванных потенциалов в различные интервалы времени при инструкции классифицировать изображения по признакам четкое/размытое изображение.
На фигурах 2 и 3 приведены результаты анализа амплитуды компонентов достоверно отличающиеся по пространственно-частотным признакам (четкий/размытый) (а) и результаты анализа амплитуды компонентов достоверно отличающиеся по семантическим признакам (живой/неживой) (б). Синими кружками отмечены отведения области мозга, где были выявлены достоверные различия (р<0,05) в амплитуде вызванных потенциалов, имеющих отрицательную полярность. Красными кружками отмечены области мозга, где были выявлены достоверные различия (р<0,05) в амплитуде вызванных потенциалов, имеющих положительную полярность. Белыми кружками отмечены области мозга, где не было выявлено достоверных различий.
На фиг. 4 изображен пример оценки результатов исследования - лобное отведение F7 при инструкции наблюдателю определять живые и неживые изображения. Показаны различия по амплитуде вызванных потенциалов на изображения 4-х классов стимулов (живые ВЧ, неживые ВЧ, живые НЧ, неживые НЧ). Стрелкой отмечен компонент N100, в котором наблюдались различия только по пространственно-частотным признакам (четкие и размытые изображения).
На фиг. 5 изображен пример оценки результатов исследования - лобное отведение F7 при инструкции наблюдателю определять четкие и размытые изображения. Показаны различия по амплитуде вызванных потенциалов на изображения 4-х классов стимулов (живые ВЧ, неживые ВЧ, живые НЧ, неживые НЧ) при инструкции наблюдателю классифицировать четкие и размытые изображения. Стрелкой отмечен компонент Р200, в котором наблюдались различия только по семантическим признакам (живые - неживые объекты).
При проведении измерений по данной методике производят следующие операции: 1. С расстояния 0,3-10 м от глаз испытуемого до экрана монитора предъявляют изображения объектов живой и неживой природы, отфильтрованные с помощью вейвлетной фильтрации во всем видимом диапазоне пространственных частот от низких до высоких (от 0,01 цикла на угл град до 60 циклов на угл град). Угловые размеры изображений объектов на экране могут варьироваться. Время предъявления изображений составляет 50-1000 мс, интервал - 500-2000 мс.
2. Во время решения данной задачи проводят регистрацию вызванных потенциалов. Например, электроды располагают по схеме 10-10 или 10-20 с референтными ушными электродами.
3. Инструкция наблюдателю состоит в том, чтобы классифицировать изображения, например, по физическим признакам (пространственно-частотным, на четкие и размытые) или по семантическим (живые и неживые объекты).
4. Анализируют характер изменений вызванных потенциалов, связанных с признаками воспринимаемых изображений (живые/неживые, четкие/размытые). Анализ производят в указанных областях мозга во всех компонентах вызванных потенциалов, для различных участков пространственно-частотного диапазона.
5. Помимо этого проверяют остроту зрения по количеству правильных ответов обследуемого.
Проведено 2 серии исследований, в которых принимали участие 42 здоровых испытуемых в возрасте от 20 до 38 лет с нормальным и откорректированным очками до нормы зрением. С расстояния 1,5 м от глаз испытуемого до экрана монитора предъявлялись изображения объектов живой и неживой природы, отфильтрованные с помощью вейвлетной фильтрации в разных участках видимого пространственно-частотного диапазона, на высоких и низких пространственных частотах. Например, пространственных частотах с максимальным значением пропускания на частоте 10 цикл/град, и низких частот - 1 цикл/град. Фильтрация позволила представить каждый стимул из групп "живых" или "неживых" объектов в виде либо низкочастотного («размытого») изображения, либо высокочастотного («четкого»). Возможность использовать одни и те же изображения, но в разном пространственно-частотном диапазоне, позволяет в какой-то степени игнорировать роль отдельных физических свойств изображений и выделить их семантическое значение. Фильтрация позволяет разделить изображения на различные пространственно-частотные составляющие, что дает возможность, с одной стороны, минимизировать влияние локальных признаков и при этом сохранить гештальт изображения, и с другой стороны, позволяет косвенно провести аналогию по отношению к функционированию парво- («высокочастотных») и магно- («низкочастотных») каналов в зрительной системе. Угловые размеры изображений объектов на экране составили 3 угл. град. Таким образом, испытуемым предъявили 4 класса изображений: изображения объектов живой природы, отфильтрованныена низкой пространственной частоте; изображения объектов живой природы, отфильтрованные на высокой пространственной частоте; изображения объектов неживой природы, отфильтрованные на высокой пространственной частоте, и изображения объектов неживой природы, отфильтрованные на низкой пространственной частоте. Время предъявления изображений составило 100 мс, интервал - 1 секунда. Регистрация вызванных потенциалов проводилась по схеме 10-20 с референтными ушными электродами. Давалось 2 инструкции наблюдателю: первая инструкция - классифицировать изображения по признакам живой или неживой объект, вторая инструкция - классифицировать изображения на четкие и размытые. Экспериментатор анализировал амплитуду вызванных потенциалов по признакам как живой/неживой, так и четкий/размытый.
В результате анализа ЭЭГ, регистрируемой во время выполнения задачи на классификацию изображений, были выявлены достоверные различия в амплитуде различных компонентов вызванных потенциалов в зависимости от семантических и пространственно-частотных признаков изображений. Достоверными считались лишь те различия, которые наблюдались одновременно для двух типов изображений. Так, различающимися по семантическим признакам считались только те компоненты вызванных потенциалов, для которых были выявлены достоверные различия в ответ на предъявление стимулов, отфильтрованных в разных участках видимого пространственно-частотного диапазона. Аналогично, различающимися по пространственно-частотным признакам считались только те компоненты вызванных потенциалов, которые достоверно изменялись в ответ на предъявление объектов как живой, так и неживой природы. Для анализа вызванных потенциалов использовали пространственно-временной анализ сенсорных и когнитивных составляющих зрительных вызванных потенциалов.
Компоненты вызванных потенциалов анализировали в следующих временных интервалах, начиная от момента предъявления стимула: компоненты Р100 и N100 (80-150 мс), Р170 и N170 (150-220 мс), Р250 и N250 (220-300 мс), Р300 (300-480 мс), Р500 (480-650). Затем проводили статистическое сравнение значений амплитуды компонентов, полученных в ответ на предъявление различных типов стимулов.
Результаты проведенного анализа приведены на фигурах 2 и 3.
Проведенный анализ амплитуды в эксперименте с инструкцией испытуемому различать объекты по признаку «живой-неживой» выявил (фиг. 2), что ранние компоненты вызванных потенциалов Р100 и N100 зависят только от пространственно-частотныххарактеристик изображений и не зависят от их семантических признаков. Достоверные различия в амплитуде этих компонентов были обнаружены в затылочных, теменных, височных и лобных областях. В следующем интервале времени регистрировали компоненты Р170 и N170, амплитуда которых зависела от пространственной частоты стимула и от семантических признаков в затылочных областях и от семантических признаков в лобных, центральных и нижневисочных областях
В интервале времени 220-300 мс после предъявления стимула регистрировали волны Р250 и N250 мс. Амплитуда этих волн зависела от физических признаков стимула практически во всех исследуемых областях, в то время как их зависимость от семантических признаков наблюдали в основном в центральных, теменных и затылочных областях.
В интервале времени 300-480 мс регистрировали компонент Р300, амплитуда которого в основном зависела от семантических признаков стимулов, в то время как более поздний компонент Р500, наблюдаемый в интервале времени 480-650 мс, наоборот, зависел в основном от пространственно-частотных характеристик изображений.
В 2-м эксперименте с инструкцией «четкий-размытый» объект (фиг. 3), так же как в 1-м эксперименте с инструкцией «живой-неживой» объект, самые ранние компоненты вызванных потенциалов Р100 и N100 зависели только от пространственной частоты стимулов в затылочной, теменной и височных областях мозга.
Компоненты Р170 и N170 зависели от семантических свойств изображений в височных областях и только от семантических и физических признаков изображений в затылочных областях и от семантических признаков в лобных областях.
Компоненты Р250, N250 и Р300 в теменных, височных и затылочных областях зависели только от пространственно-частотных свойств изображений, за исключением лобных областей, в которых амплитуда этих компонентов зависела только от семантических характеристик изображений. Аналогично компонентам Р100 и N100 амплитуда волн Р250 и N250 и Р300 в затылочных, височных и теменных областях была выше в ответ на предъявление низкочастотных изображений.
В компоненте Р500 в этой серии исследований амплитуда не различалась на разные характеристики стимулов.
Таким образом, так же, как и в первом эксперименте, наблюдалась тенденция к увеличению амплитуды вызванных потенциалов в ответ на предъявление низкочастотных изображений объектов, хотя они встречались реже, чем в первом эксперименте. Вкомпоненте N170 в височных, затылочных и лобных областях амплитуда вызванных потенциалов различалась в случае стимулов с разными семантическими характеристиками изображений. Т.е. в этих областях происходила осознанная и неосознанная классификация изображений по семантическим признакам (живой-неживой) независимо от поставленной инструкции наблюдателю.
Таким образом, в эксперименте с инструкцией «живой-неживой» объект происходила параллельная обработка наблюдаемого сигнала по разным семантическим и физическим признакам изображений. В эксперименте инструкцией «четкий-размытый» также происходила параллельная обработка, но по сравнению с первым были выделены отклики в затылочных, височных и лобных отделах мозга, связанные с семантикой изображений даже в том случае, когда задача испытуемого заключалась в классификации по физическим признакам изображений объектов.
Самый главный результат экспериментов состоит в том, что в компонентах N170 нижневисочной и затылочной коре и Р200 в лобной коре, несмотря на инструкцию наблюдателям «классифицировать изображения по физическим признакам (четкий/размытый)», регистрировали отклики в мозге по семантическим признакам (живой/неживой) объектов, т.е. неосознаваемую классификацию изображений.
Острота зрения дополнительно проверялась по количеству субъективных правильных ответов испытуемого. Это позволило сделать вывод о совпадении объективных показателей у обычных испытуемых и расхождении у аггравантов и симулянтов.
В предлагаемом способе оценки остроты зрения мы изучаем остроту зрения посредством целостного анализа процесса опознавания. Используется метод вызванных потенциалов, но вместо простой задачи испытуемым смотреть на стимулы, мы ставим когнитивную задачу и измеряем отклики в затылочной, лобной, височной областях мозга, хотя возможно также измерять отклики в центральной и теменной области. Это дает возможность оценить распознавание испытуемым образов в целом. Преимущество метода состоит в том, что мы используем различные типы стимулов и комбинируем различные инструкции, что дает возможность видеть отклики в мозге на стимулы, отфильтрованные на высокой и низкой пространственной частоте, и на изображения, имеющие различные физические и семантические признаки. По откликам на самые высокие пространственно-частотные характеристики стимулов, на которые можно зарегистрировать значимо отличающиеся от шума ответы мозга определяют остроту зрения человека. Анализнизкочастотных каналов дает возможность оценить состояние проводящих путей зрительной системы (например, состояние зрительного нерва и т.п.). Фильтрация на низких пространственных частотах вместе с высокочастотной позволяет создать неоднозначную когнитивную задачу, что позволяет применять различные инструкции наблюдателю.