26、虚拟现实在神经心理评估中的应用

虚拟现实在神经心理评估中的应用

虚拟现实在神经心理评估中的应用

在神经心理评估领域,传统测试方法往往难以准确测量个体在现实生活中的行为表现。而虚拟现实(VR)技术的出现,为该领域带来了新的可能。

虚拟现实环境的生态效度

为了使评估结果更贴近现实生活,许多研究者将经典测试结果与模拟的VR环境结果进行对比,以提供生态效度。常见的虚拟环境包括虚拟城市、超市、家庭、厨房、学校、办公室、康复单元甚至虚拟海滩等。近年来,VR还被认为是测试注意缺陷多动障碍(ADHD)儿童持续表现能力的可靠方法。

基于虚拟现实的神经心理测试
注意力测试

传统的注意力测试存在争议,因为严格意义上并没有所谓的“注意力测试”,只能评估人类行为中与注意力相关的某些方面。注意力在许多脑部疾病中会受到影响,如发育性、创伤性或退行性疾病。传统上,注意力通常通过纸笔任务(如取消任务、连线测试)或听觉任务来测量。

ADHD是注意力问题的典型案例,它是一种神经行为发育障碍,在19岁以下人群中的患病率为5 - 7%,近年来成人诊断率也在增加。诊断ADHD较为复杂,需要专家(通常是神经心理学家)进行临床评估,并从多方面获取信息。连续性能测试(CPT)是用于测量儿童注意力的一系列心理测试,已从纸笔形式发展到简单的计算机程序。

Rizzo等人开发了一个三维虚拟教室的VR应用程序来评估ADHD。儿童通过立体头戴式设备和运动追踪器沉浸在虚拟教室中,完成黑板上的任务。该系统具有以下优点:
1. 更高的生态效度 :与传统测试和访谈相比,儿童面临的情况更接近现实。虽然无法直接证明其生态效度,但与现实教室的相似性很明显。
2.

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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