三维多目标跟踪速度阈值与老年驾驶员模拟驾驶表现指标相关

确定通过多目标跟踪和相关认知任务测量的视觉注意力和执行能力是否与高度自动化驾驶模拟中的接管表现相关。.

参与者完成了一系列认知评估，包括三维多目标追踪（NeuroTracker）、执行功能测试以及其他视觉注意力任务。这些测试结果与参与者在高保真驾驶模拟器中的表现结果相关，该模拟器要求参与者在与风险相关的条件下从自动驾驶系统中接管车辆控制权。.

在模拟自动驾驶场景中，更高的动态跟踪性能和更强的执行功能与更高的接管成功率相关。这些发现表明，通过3D-MOT范式测量的感知认知能力与体育运动以外的实际视觉运动任务相关，包括对安全至关重要的驾驶行为。.

评估膳食中摄入全蛋、蛋清和蛋黄的营养影响对健康老年人视觉认知能力（NeuroTracker）的影响。.

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99名年龄在50至75岁之间的健康男性和女性被随机分配到五个组，每组每日鸡蛋摄入量不同，并记录其日常饮食情况。在一个月的时间里，参与者分别摄入四个蛋清、两个普通全蛋、两个富含ω-3脂肪酸的全蛋、四个蛋黄或不摄入鸡蛋（对照组）。在研究的最后两周，所有参与者均完成了15次 NeuroTracker。.

平均而言，男性参与者在 NeuroTracker 中的表现显著优于女性。所有食用鸡蛋的参与者在为期两周的 NeuroTracker 训练中，表现均显著优于未食用鸡蛋的对照组。研究结果表明，全蛋、蛋清和蛋黄均有益于健康老年人的视觉认知能力。.

为了检验 NeuroTracker 训练是否能转化为有效视野 (UFOV) 表现，该指标与驾驶表现密切相关。.

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招募了20名年龄在23至33岁之间的健康青年，并将他们平均分配到 NeuroTracker 训练组或使用数学游戏（2048）的积极对照组。两组均完成了为期5周、共计5小时的训练。两组均在训练前后接受了UFOV的标准化评估。.

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NeuroTracker 训练组在UFOV任务中表现出显著提升，而主动对照组在该任务中仅表现出微小的、统计学上不显著的提升。研究人员认为， NeuroTracker 和UFOV任务的表现可能依赖于重叠的认知能力，而这些能力可以通过训练和测量在年轻人身上得到提升，从而有助于提高驾驶安全性。.

调查与健康衰老相关的生物运动感知能力下降是否可以通过短期的 NeuroTracker 训练干预来逆转。.

13名参与者在5周内完成了3小时的 NeuroTracker 训练，另有28名对照组参与者接受了实验组训练或未接受训练（平均年龄67岁）。使用VR步行器（点状显示器）在4米和16米处对参与者的生物运动感知能力进行了前后测评估。.

与16米处相比，接受NeuroTracker 训练前的参与者在4米处解读人体运动的表现显著降低。对照组在训练后未见变化，而接受 NeuroTracker 训练的组在4米处的表现则提升至与16米处相同的水平。由于生物运动感知能力被认为对社交技能至关重要，并且对于4米处的碰撞规避也至关重要，研究人员得出结论：结果表明 NeuroTracker 是一种有效的通用训练方法，可以帮助老年人应对与社交相关的动态场景。.

多项研究表明，有氧运动可以延缓与年龄相关的认知衰退，在某些情况下还能改善老年人的认知功能。本研究旨在首次探讨阻力训练对认知功能的影响，并以 NeuroTracker 测量指标的变化作为评估依据。.

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25名平均年龄为70岁的老年人被分为训练组（进行6周的阻力训练）和未训练组。使用 NeuroTracker 基线测量训练前后受试者的感知认知能力。.

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老年人进行六周阻力训练后，其感知认知功能（通过 NeuroTracker测量）显著改善。因此，阻力训练可能是延缓与年龄相关的认知衰退的有效方法。.

三维视觉（双眼立体视觉）在儿童时期发展，并在65岁以后趋于衰退。本研究旨在探讨在处理复杂动态运动时，这些影响是否显著。.

招募了三组受试者，每组20人：儿童（7-12岁）、成人（18-40岁）和老年人（≥65岁）。每人完成4次 NeuroTracker 测试，其中2次为2D测试（无双目立体视觉），2次为3D测试（有双目立体视觉）。.

与往常一样，成年人的 NeuroTracker 得分显著高于儿童和老年人。他们在进行3D NeuroTracker 测试时也获得了显著优势。相反，儿童在3D测试中比老年人更具优势。这表明老年人群体利用立体视觉处理复杂动态运动的能力有所下降。本研究表明，通过比较有无立体视觉效应时的得分，可以直接评估立体视觉在 NeuroTracker测试中的优势。.