为了调查与健康衰老相关的生物运动感知的下降是否可以通过短暂的 NeuroTracker 训练干预措施逆转。
13名参与者在5周内完成了3个小时的 NeuroTracker 培训,而28名对照参与者进行了实验培训或没有培训(总体平均年龄为67岁)。用VR Walker(像显示的点)在4M和16M处评估了生物运动感知的验证前评估。
前NeuroTracker 训练参与者的表现显示出4M的解释人类运动的表现明显较低,而16m。对照在训练后没有变化,而 NeuroTracker 训练的小组在4m处的表现升至16m的表现水平。由于生物运动感知能力被视为对社交技能很重要,并且对于4M的避免碰撞至关重要,研究人员得出结论,结果表明, NeuroTracker 是一种有用的仿制培训形式,用于帮助老年人处理社会相关的动态场景。
与No-Egg饮食相比,多种超过1个月的鸡蛋饮食可改善 NeuroTracker 的性能。
为了评估全鸡蛋,蛋清和蛋黄对视觉认知表现(NeuroTracker)在健康老年人中的营养影响的影响。
99名50至75岁的健康男性和女性被随机分配给五组之一,每天消耗鸡蛋,并记录其通常的饮食摄入量。在1个月的时间里,参与者要么消耗四个蛋清,两个整个常规鸡蛋,两个整个Omega-3型鸡蛋,四个蛋黄或没有鸡蛋(对照)。在研究的最后2周内,所有参与者都完成了15个 NeuroTracker。
平均而言,男性参与者在 NeuroTracker 上的表现明显好于女性。与No-Egg对照组相比,在2周的 NeuroTracker 训练中,所有基于鸡蛋饮食的参与者的表现都要好得多。研究结果表明,整个鸡蛋,蛋清和蛋黄对健康老年人的视觉认知表现有益。
NeuroTracker 同行评审的研究表明,与不同人群之间的广泛认知增强相关性。
评估 NeuroTracker (3D-MOT)作为认知增强工具的实用性,以克服与认知训练产品相关的共同挑战。
作者对当前有关认知增强工具的文献进行了全面的综述,以及有关 NeuroTracker 的特定文献,以探究其优势和劣势作为研究工具。还检查了 NeuroTracker 所说的认知领域的证据。
发现NeuroTracker 在改善许多认知领域,包括信息处理,注意力,工作记忆,抑制和执行功能方面具有广泛的科学相关。在以下人类绩效领域中发现了很大的转移效果:健康成年人的视觉信息处理,健康衰老受试者的生物运动处理,足球运动员的现场表现以及对神经发育缺陷的人群的关注。作者得出的结论是,尽管存在有希望的同行评审研究,但仍需要进行更多的研究,以在认知增强的背景下坚持这种方法的有益效果。
为了调查健康老年人的感知认知能力是否通常可以通过 NeuroTracker 训练来提高。
20名年轻人(平均年龄27岁)和20名老年人(平均年龄66岁)完成了3个小时的3个小时分发的 NeuroTracker 训练。
尽管老年人的 NeuroTracker 变形者得分明显低于老年人,但他们对训练的学习反应与年轻同龄人相当。在培训计划结束时,老年人与年轻人的初始基线表现紧密相匹配。尽管结果表明,健康衰老的感知认知功能的下降,但结果表明,通过短暂的训练干预措施可以迅速逆转这种下降。
几项研究表明,有氧运动可以减缓与年龄相关的认知能力下降,在某些情况下,可以改善老年人群的认知功能。这项研究的目的是首次调查耐药性训练对认知功能的影响,如 NeuroTracker 测量的变化所衡量。
25名平均年龄为70岁的老年人分为受过训练的组(6周的抵抗运动)和一个未经训练的组。使用 NeuroTracker 基准测量了训练前后的感知认知能力。
进行了六周抵抗训练的老年人,通过 NeuroTracker衡量,在感知认知功能方面取得了重大改善。因此,抵抗训练可能是减慢年龄相关认知能力下降的有效手段。
与成年人相比,2D和3D中的NeuroTracker 基准揭示了健康儿童和老年人的双目立体观点。
3D 视觉(双眼立体视觉)在儿童时期发育,并在 65 岁后趋于下降。本研究旨在调查这些影响在处理复杂的动态运动时是否显着。
招募了三组20名受试者:儿童(7-12岁),成人(18-40岁)和老年人(≥65岁)。每个人完成了4次 NeuroTracker 会话,2 in 2d(无双眼立体声)和3D(带有双眼立体声)。
典型的是,成年人的 NeuroTracker 剂得分明显高于儿童或老年人。在3D中执行 NeuroTracker 时,它们也获得了更大的优势。反过来,儿童在3D方面表现出比老年人更多的优势。这表明较旧的人群使用立体处理能力降低了处理复杂和动态运动的能力。这项研究表明,具有和无立体效应的分数之间的比较可以直接评估进行 NeuroTracker时的立体质量优势。
单个6分钟的 NeuroTracker 基线与健康老年人的模拟驾驶风险和车道偏差高度相关。
通过评估 NeuroTracker 是否测量与模拟场景中的较旧的驾驶性能相关的方法,即驾驶性能与多个对象的动态处理密切相关的理论。
30个经验丰富的驾驶员在一场 NeuroTracker (3D-MOT)上测试了65-85岁年龄的驾驶员,并在Stisim 3.0驾驶模拟器上完成了多达3个驾驶场景。场景中包括5个意外事件以测试崩溃风险。然后计算 NeuroTracker 速度阈值与模拟器测量(碰撞速率,车道偏差)之间的相关性。
在高速公路驾驶场景中, NeuroTracker 阈值与碰撞率和车道偏差之间发现了极大的相关性。在高速公路合并期间,较低的 NeuroTracker NeuroTracker 分数与车道偏差密切相关,并且与参与者在不同情况下崩溃的可能性较小,并且具有更好的整体车道维护技能有关。这项研究增加了这样的想法,即 NeuroTracker 等多个对象跟踪测试可能是将老年驾驶员评估电池纳入评估电池的候选人。