CN109152559A - 用于定量评估视觉运动神经响应的方法和系统 - Google Patents

用于定量评估视觉运动神经响应的方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109152559A
CN109152559A CN201680085780.1A CN201680085780A CN109152559A CN 109152559 A CN109152559 A CN 109152559A CN 201680085780 A CN201680085780 A CN 201680085780A CN 109152559 A CN109152559 A CN 109152559A
Authority
CN
China
Prior art keywords
test
stimulation
variation
perception
subject
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201680085780.1A
Other languages
English (en)
Inventor
查尔斯·达菲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Brain Assessment Systems Ltd
Cerebral Assessment Systems Inc
Original Assignee
Brain Assessment Systems Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Brain Assessment Systems Ltd filed Critical Brain Assessment Systems Ltd
Publication of CN109152559A publication Critical patent/CN109152559A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/162—Testing reaction times
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/04—Constructional details of apparatus
    • A61B2560/0487—Special user inputs or interfaces

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

本公开内容提供了一种用于通过接收响应于呈现的视觉刺激的运动神经响应输入来执行自动视觉运动神经响应评估的方法，该方法包括：在显示器上向受试者呈现场景；调制场景的预定部分的对比度；使该预定部分相对于场景移动；提供用于跟踪该预定部分的移动的手动输入装置；从手动输入装置接收被跟踪移动的数据；测量被跟踪移动的数据的运动学参数；定量地改进被跟踪的移动；确定场景中的至少一个与经定量改进的被跟踪移动之间的关系；关于经定量改进的被跟踪移动调整经调制的对比度；并计算与受试者相关的临界阈值参数。

Description

用于定量评估视觉运动神经响应的方法和系统
相关申请的交叉引用
以下申请在此全文并入本文：
申请No.12560583，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF FUNCTIONAL IMPAIRMENT”
申请No.13899630，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF FUNCTIONAL IMPAIRMENT”
申请No.14464795，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF FUNCTIONAL IMPAIRMENT”
申请No.12560605，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VISUAL MOTOR RESPONSE”
申请No.13899646，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VISUAL MOTOR RESPONSE”
申请No.14464822，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VISUAL MOTOR RESPONSE”
申请No.12560642，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VISUAL CONTRAST SENSITIVITY”
申请No.12560683，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VISUAL FORM DISCRIMINATION”
申请No.14332646，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VISUAL FORM DISCRIMINATION”
申请No.12560746，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VISUAL MOTION DISCRIMINATION”
申请No.12560916，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF SPATIAL DISTRACTOR TASKS”
申请No.12561010，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF LETTER IDENTIFICATION LATENCY”
申请No.13899651，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF LETTER IDENTIFICATION LATENCY”
申请No.14464850，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF LETTER IDENTIFICATION LATENCY”
申请No.12561048，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VERBAL MEMORY”
申请No.12561110，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF FACIAL EMOTION SENSITIVITY”
申请No.12561169，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF FACIAL EMOTION NULLING”
申请No.14464872，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF FACIAL EMOTION NULLING”
申请No.12561188，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF Social Cues SENSITIVITY”
申请No.14464894，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF FACIAL EMOTION NULLING”
申请No.12561223，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF SPATIAL SEQUENCE MEMORY”
申请No.14464794，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF SPATIAL SEQUENCE MEMORY”
申请No.12561240，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD IDENTIFICATION LATENCY”
申请No.13899657，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD IDENTIFICATION LATENCY”
申请No.14464831，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD IDENTIFICATION LATENCY”
申请No.12561248，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD RECOGNITION SENSITIVITY”
申请No.13899660，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD RECOGNITION SENSITIVITY”
申请No.14464843，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD RECOGNITION SENSITIVITY”
申请No.12561250，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD DETECTION LATENCY”
申请No.13899681，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD DETECTION LATENCY”
申请No.14464858，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD DETECTION LATENCY”
申请No.12561253，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF SOCIAL INTERACTIONS NULLING TESTING”
申请No.13899766，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF SOCIAL INTERACTIONS NULLING TESTING”
申请No.14464869，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF SOCIAL INTERACTIONS NULLING TESTING”
申请No.12561257，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF SOCIAL INTERACTIONS NULLING TESTING”
申请No.13899774，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VERBAL RECOGNITION MEMORY”
申请No.14464885，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF VERBAL RECOGNITION MEMORY”
申请No.14614124，并且标题为“METHOD AND SYSTEM FOR QUANTITATIVEASSESSMENT OF WORD RECOGNITION SENSITIVITY”
技术领域
本公开内容总体上涉及心里物理学领域，并且更具体地涉及与感官、认知、情感和运动神经(motor，运动肌、运动)信号的神经处理相关联的感知异常，并且甚至更具体地涉及对由来自任何伤害、疾病或障碍，来自神经系统结构或功能的任何先天性或后天性异常的神经信息处理障碍(即感官、认知、情感和运动障碍)引起的功能损伤的定量评估。
背景技术
存在大量文献描述由神经性、神经精神性和精神病性障碍引起的感官、认知、情感和运动神经损伤。感官、认知、情感和运动神经处理受到脑功能障碍的影响。然而，在常规临床和临床实验室检查中不太可能发现许多这样的异常。
用于定量评估功能损伤的方法和系统促进对各种神经性疾病和障碍的检测和诊断。用于感官-认知、情感和运动神经定量神经评估的系统提供连续的反馈调整后的刺激，并且其标准化的评分算法可以提供对与各种疾病和障碍相关联的脑变化和损伤的早期阶段的检测。定量评估可以帮助探查处于各种水平的感官、认知、情感和运动神经功能，包括但不限于：对影响刺激的各种参数变量的感官灵敏度；所述刺激例如，但不限于，运动、对象、深度、取向、面部/表情、手/手势以及视觉刺激的其他分类类别；在对通过神经处理分析的信息类型的比较、检测、辨别、识别和区别的情景下感知的刺激。
此外，定量评估可以指示多种健康问题的检测、诊断和区分，包括但不限于神经性、精神病性、神经精神性、心理性、神经心理性、感官和运动神经疾病和障碍。这些可以反映单一或组合的病理性、致病性和病理生理性机制，包括但不限于先天性、脱髓鞘性、感染性、代谢性、肿瘤性、系统性、创伤性和血管性效应。这些包括但不限于阿尔茨海默病和其他失智症、帕金森病和其他移动障碍、自闭症谱系和其他神经精神性障碍、情绪和其他精神病性障碍、以及社会适应不良和其他心理性障碍的众所周知的特定疾病实体。
其他工具，诸如行为评估、认知测试、神经生理学和神经成像模态，具有与其一致的应用、实施和解读中的困难相关的缺点。纸笔测试及其计算机演示和评分测试并未始终将初始测试结果考虑在后续测试的布置和演示中。
另外，由于感官、认知、情感和运动神经损伤尚未被普遍认为是紧密联系的，因此在常规医学评价期间通常还未进行心理物理神经行为测试。因此，需要开发适当的测试来量化相关障碍的影响。此外，虽然有些人认为神经行为分析不可量化，但许多研究学习表明，确实可以以定量的方式分析功能损伤。因此，还需要用于定量评估功能损伤的改进的系统，以治疗患有影响感官、感知、认知和情感损伤、缺陷或障碍的疾病、障碍和功能障碍的受试者。
还需要识别神经行为疾病或障碍的早期阶段。
还需要对神经行为疾病进展的改进的监视。
还需要定量评估功能损伤，其具有简化对感官、认知、情感、运动神经的临床研究的能力，包括对感知、记忆力、注意力、执行和高阶处理缺陷的学习。
在动物研究评价中还需要进一步的改进，其中为了研究，在基础和临床科学中向动物受试者显示感官刺激和运动任务的定量控制的变化，从而导致诊断、治疗和其他干预措施的兽医和医学测试。
还需要药物和装置公司和研究设施的实验室来研究和开发用于人类和动物受试者的功能损伤测试的治疗。
需要进一步的改进来识别可能导致功能损伤的元参数和诊断其示例性疾病和障碍的方法。
还需要基于功能损伤的定量评估来生成实时评分和诊断。
在记忆力、注意力、组织、情绪和社交提示分析的关键测试中还需要进一步的改进。
需要治疗可能导致人类受试者的功能损伤的发展过程。
还需要在评估功能损伤方面最大化刺激响应兼容性，以便不模糊神经处理的各方面。
功能损伤评估工具还需要进一步的改进，其捕获感官输入、认知转化、情感解读和运动神经响应的所有方面。
此外，需要结合人工智能，即在功能胜任力和损伤的自动评估的实时参数控制方面受试者表现和特征数据的机器实施。
最后，同样地，在临床研究方面需要动态测试，其中系统响应于受试者的动作。
发明内容
本发明涉及一种用于定量评估动物或人类受试者的功能损伤的方法，其中该方法向受试者呈现视觉场景、提示和听觉位置或特征，确定受试者的平衡场景参数，并产生输出。例如，输出可以包括在注意力缺陷障碍方面的注意力的评估，其中可以基于这些和相关的功能评估部分地或完全地指导兴奋剂和其他特定药物治疗剂、补充剂、行为治疗剂、感官或电刺激或外科手术的施用、滴定或中止。或对晚年痴呆症诸如但不限于脑血管或神经退行性疾病的记忆力的评估，其中可以基于这些和相关的功能评估部分地或完全地指导益智药和其他特定药物治疗剂、补充剂、行为治疗剂、感官或电刺激或外科手术的施用、滴定或中止，可以基于这些和相关的功能评估部分地或完全地指导。
本公开内容的一个方面包括用于定量评估受试者中功能损伤的装置，该装置包括一个或多个输入装置，视觉、听觉或触觉刺激装置，控制装置和有形纸或计算机可读输出介质。
本公开内容的一个方面包括用于执行功能损伤测试的系统，其可以以下述方式连续地调制刺激的特定感知域和跨感知域的转变，所述方式为测量关于特定测试的个体或群组的响应误差、已建立或推断的正常范围表现特征。在简化的实施方式中，在有形计算机可读介质上生成通过心理物理学响应的功能能力的评估简档。
本公开内容改进和简化了在功能及其潜在损伤或人与动物测试受试者内或人与动物测试受试者之间的非受损变异范围的特征、空间、时间和其他分类或参数操作方面的行为、心理物理学、电生理学和成像研究的背景下的复杂实验范例。
根据所公开的主题，提供了神经疾病对受影响的感官-认知-情感-运动神经功能的影响的量化，从而基本上推进或促进神经疾病和障碍的早期和后续阶段的诊断和识别，以及对这些疾病和障碍的后果的次级(诊断后)和三级(初始治疗后)预防。
需要开发适当的测试以更好地理解神经行为缺陷。本公开内容教导了包括一系列感官刺激阵列的多个测试。更具体地，本公开内容产生并呈现复杂的动态场景，收集了来自人或动物测试受试者或患者的响应，定量地改进结果，相对于解读的反馈校准显示装置，并提供关于所述受试者或患者的在确定所述受试者或患者的诊断和治疗方面的临床有用信息。
根据本文提供的描述和附图，所公开的主题的这些和其他优点以及另外的新颖特征将是明显的。本总结的目的不是对所要求保护的主题的全面或详尽的描述，而是提供对主题的功能的示例性实例和应用的简短概述。
附图说明
现在将参考附图详细描述本主题，附图被提供作为本主题的例示性示例，以使得本领域的技术人员能够实践本主题。值得注意的是，附图和示例并不意图将本主题的范围限制为单个实施方式，而是通过交换所描述或说明的元素中一些或全部来实现其他实施方式，并且此外，其中：
图1是示出实施方式中的自动功能损伤测试的方法的各方面的简化示意图。
图2是示出实施方式中的自动功能损伤测试的方法的各方面的简化示意图。
图3是示出用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化图。
图4是示出根据实施方式的可以在用于自动功能损伤测试的系统中使用的计算系统的各方面的简化示意图。
图5A是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化框图。
图5B是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的方法的各方面的简化框图。
图5C是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化框图。
图5D是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化示意图。
图5E是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的方法的各方面的简化流程图。
图5F是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化框图。
图6是人脑的左后侧视图的表示。
图7示出了用于自动功能损伤测试的系统中的示例性操作者显示器。
图8是用于自动功能损伤测试的系统中的物理组件的简化图。
图9是用于自动功能损伤测试的系统中的旋转操纵器测试受试者响应装置的简化图。
图10是用于自动功能损伤测试的系统中的线性操纵器测试受试者响应装置的简化图。
图11是用于自动功能损伤测试的系统中的XY笛卡尔操纵器测试受试者响应装置的简化图。
图12是示出刺激生成器的各方面的简化框图，该刺激生成器包括用于在用于自动功能损伤测试的系统中产生场景参数的硬件和软件。
图13是用于自动功能损伤测试的系统中的手动输入组件的简化图。
图14是实施方式中用于自动功能损伤测试的系统中的操作者接口的简化图。
图15描绘了用于自动功能损伤测试的系统中的示例性评分输出。
图16是总体上在图7中示出的示例性操作者显示器的放大视图，示出了用于受试者人口统计特征条目界面显示的图形用户接口。
图17是类似于图16的示例性操作者显示器的放大视图，示出了用于受试者病史条目显示的图形用户接口。
图18A示出了用于自动功能损伤测试的系统中的示例性操作者显示器。
图18B示出了用于自动功能损伤测试的系统中的示例性标准操作测试评分显示。
图19A是用于自动功能损伤测试的如图14中总体所示的系统中的操作者接口的放大简化图。
图19A是图形显示的放大简化图，示出了关于如图14中总体示出的操作者接口的当前测试表现。
图20A示出了操作者接口的示例性标准操作动态表现显示。
图20B是如图20A中总体所示的示例性操作者评论条目显示的放大图示。
图21是示出用于自动功能损伤测试的系统中的系统初始化序列和测试初始化序列的各方面的简化处理流程图。
图22是示出用于自动功能损伤测试的系统中的测试控制序列和测试呈现序列的各方面的简化处理流程图。
图23是示出用于自动功能损伤测试的系统中的测试排序和测试关闭序列的各方面的简化处理流程图。
图24是示出用于自动功能损伤测试的系统中的数据归档、操作者接口和帐户管理的各方面的简化处理流程图。
图25示出了视觉显著性测试的开始阶段，在这种情况下，是示例性动态对比度测试。
图26示出了视觉显著性测试的中间阶段，在这种情况下，是图25的示例性动态对比度测试。
图27显示了视觉显著性测试的终止阶段，在这种情况下，是图25和图26的示例性动态对比度测试。
图28示出了视觉对比度灵敏度测试的开始阶段。
图29示出了图28的视觉对比度灵敏度测试的中间阶段。
图30显示了图28和图29的视觉对比度灵敏度测试的终止阶段。
图31描绘了视觉运动辨别测试的开始阶段。
图32示出了图31的视觉运动辨别测试的中间阶段。
图33示出了图31和图32的视觉运动辨别测试的终止阶段。
图34描绘了视觉运动辨别测试的初始化。
图35示出了图34的视觉运动辨别测试的中间阶段。
图36示出了图34和图35的视觉运动辨别测试的终止阶段。
图37描绘了视觉运动和视觉形态注意力测试的叠加。
图38示出了图37的视觉运动和视觉形态注意力测试的中间阶段。
图39表示了图37和图38的视觉运动和视觉形态注意力测试的左上的形态目标和右上的运动目标。
图40显示了图37和图38的视觉运动和视觉形态注意力测试的左上的形态、低区别目标和右上的运动、高相干性目标。
图41示出了图37和图38的视觉运动和视觉形态注意力测试的左上的形态、高区别目标和右上的运动、低相干性目标。
图42显示了图37和图38的视觉运动和视觉形态注意力测试的左上的形态、高区别目标和右上的运动、高相干性目标。
图43显示了单词识别测试组系的开始阶段。
图44示出了图43的单词识别测试组系的正常字母取向。
图45示出了图43和图44的单词识别测试组系的镜像旋转字母取向。
图46示出了图43和图44的单词识别测试组系的倒转字母取向。
图47示出了图43和图44的单词识别测试组系的中间阶段。
图48示出了图43和图44的单词识别测试组系的终止阶段。
图49示出了文字记忆力测试组系的开始阶段。
图50显示了图49的文字记忆力测试组系的中间阶段。
图51示出了具有图49和图50的文字记忆力测试组系的具有高对比度的左上目标取向。
图52示出了具有图49和图50的文字记忆力测试组系的具有中等对比度的右上目标取向。
图53显示了具有图49和图50的文字记忆力测试组系的具有低对比度的右下目标取向。
图54示出了低难度面部情绪灵敏度测试。
图55示出了中等难度面部情绪灵敏度测试。
图56示出了高难度面部情绪灵敏度测试。
图57示出了低难度面部情绪归零测试。
图58示出了中等难度面部情绪归零测试。
图59示出了高难度面部情绪归零测试。
图60示出了低难度社交提示灵敏度测试。
图61示出了中等难度社交提示灵敏度测试。
图62示出了高难度社交提示灵敏度测试。
图63示出了表示目标刺激位置(这里为x-y显示位置，纵坐标)对测试中的时间(这里为z，横坐标)的示例性位置轨迹。
图64示出了绘制目标的角速度(纵坐标)对测试中的时间(这里为z，横坐标)的示例性速度轨迹。
图65示出了目标的角加速度(纵坐标)对测试中的时间(这里为z，横坐标)的示例性加速度轨迹。
图66示出了示例性3D信噪比(S/N或SNR)梯度图，其中较高点表示高SNR(高感知显著性，易于看到)并且较低点表示低SNR(低感知显著性，难以看到)。
图67示出了关于竖向和水平目标位置的示例性S/N简档。
图68示出了示例性位置误差函数曲线图(刺激目标位置和受试者响应光标位置之间的x、y或角度差)。
图69示出了示例性采样位置误差函数曲线图。
图70显示了示例性速度误差函数曲线图。
图71是瞬时位置误差的图形表示。
图72是整个测试中误差幅度的图形表示(幅度意为目标-光标误差的绝对值)。
图73是刺激模糊随时间变化的图形表示(高模糊更难以看到)。
图74是相对于目标位置的受试者位置误差随时间变化的图形表示。
图75是相对于目标速度的受试者速度误差随时间变化的图形表示。
图76是在图形用户接口中显示的概括自动功能损伤测试的结果的示例性图表说明。
图77是示出在示例性诊断概要中随时间变化的测试功能损伤的结果的图形表示。
图78A示出了在用于自动损伤评估测试的系统中包括两个同心环带的显示，其中每个环带中的目标刺激经历模糊的链接或独立控制，因为受试者旋转轮以控制一个环带中的目标位置(类似于单个环带刺激中的光标)，而目标位置由算法控制(类似于单个环带刺激中的目标)。
图78B示出了在用于自动损伤评估测试的系统中包括两个同心环带的显示。
图78C示出了在用于自动损伤评估测试的系统中包括两个同心环带的显示。
图79是示出用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化逻辑流程图。
图80是示出用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化逻辑流程图。
图81是示出用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化逻辑流程图。
图82是示出用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化逻辑流程图。
图83是示出用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化框图。
图84是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图85是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图86是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图87是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图88是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图89是示出用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化框图。
图90是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图91是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图92是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图93是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图94是用于自动功能损伤测试的系统中的一系列测试场景的视觉描绘。
图95是示出用于自动功能损伤测试并且可替代地包括双刺激测试和单刺激测试的系统的各方面的简化框图，基于当前或先前的测试表现或基于受试者、群组、疾病或治疗标准交替地或单独地部署。
图96是示出用于自动功能损伤测试并且包括双刺激测试和单刺激测试的系统的各方面的简化示意图。
图97是示出用于自动功能损伤测试并且包括双刺激测试和单刺激测试的方法的各方面的简化框图。
图98是示出用于自动功能损伤测试系统并且包括双刺激测试和单刺激测试的方法的各方面的简化示意图。
图99是示出可以在根据实施方式的用于自动功能损伤测试的系统中使用的计算系统的各方面的简化示意图。
图100A、图100B、图100C、图100D、图100E和图100F详细描述了可由实施方式采用的一系列测试场景的示例性视觉描绘。
图101A、图101B、图101C、图101D、图101E和图101F详细描述了可由实施方式采用的一系列测试场景的示例性视觉描绘。
图102是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化框图
图103是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化框图
图104是示出实施方式中的用于自动功能损伤测试的系统的各方面的简化框图。
图105呈现了可以由本公开内容的实施方式采用的示例性启发式模型。在这种情况下，在背景明度和空间频率上呈现的点阵列对比度灵敏度被用作示例性测试。类似的流程图可以使用任何其他刺激域(例如，形状、颜色、字母、取向等)可以与在其他形式的刺激降级(例如，整体明度、空间频率滤波、随机点模糊等)的情境下的其他任务(例如，检测、辨别、记忆等)组合。
具体实施方式
本公开内容涉及在于2009年9月16日提交的且均指定Charles Joseph Duffy为发明人的以下共同未决申请中公开的主题：序列号12/560,583，并且名称为“METHOD ANDSYSTEM FOR QUANTITATIVE ASSESSMENT OF FUNCTIONAL IMPAIRMENT”。
在描述本发明的如附图中所示的实施方式中，为了清楚起见可能采用特定术语。在本说明书中，示出单数组件的实施方式不应被视为是限制性的。确切地讲，除非本文另有明确说明，否则本主题涵盖包括多个相同组件的其他实施方式，反之亦然。此外，除非同样地明确阐明，否则申请人不意在使说明书或权利要求中的任何术语被赋予不常见的或特殊的含义。此外，本主题涵盖本文中通过例示的方式提及的已知组件的当前和未来已知等效物。
关于本公开主题的领域的附加背景(context，上下文、情境)由以下专利提供，所有这些专利具有共同的转让且均由Charles Joseph Duffy发明，并且所有这些专利的全部内容通过引用并入本详细描述中以用于所有目的：Duffy等人的名称为“Method forAssessing Navigational Capacity”的美国申请No.US 10/703,101；Duffy等人的名称为“Methods for Diagnosing Visuospatial Disorientation Or Assessing VisuospatialOrientation Capacity”的美国专利No.US 6,364,845B1。
关于该公开主题的领域的其他信息出现在以下研究出版物中，所有这些研究出版物具有共同的作者Charles Joseph Duffy，并且所有这些研究出版物的全部内容通过引用并入本详细描述中以用于所有目的：Duffy,Charles J.等,“Attentional Dynamics andVisual Perception:Mechanisms of Spatial Disorientation In Alzheimer'sDisease”,Brain,126：1173-1181(2003)；Duffy,Charles J.等,“Visual Mechanisms ofSpatial Disorientation in Alzheimer's Disease”,Cerebral Cortex,11：1083-1192(2001)。
应当理解，其中本公开内容涉及特定诊断技术，这种诊断技术可以通过诊断式计算系统的操作来执行，该诊断式计算系统具体地在与合适的手动输入装置、眼输入装置或生理输入装置及显示器通信的台式计算机、膝上型计算机、移动计算机或网络硬件计算机装置上实施并校准。在实施方式中，合适的输入装置可以被校准成对关于经处理的输出诸如指针或光标的输入提供已知的预定响应，经处理的输出诸如指针或光标可被显示给用户以操纵或控制这种指针或光标在显示器的感官刺激场上的移动或相对于该感官刺激场的移动。将理解的是，在实施方式中，可以以高精度关系关于输入装置接收手动输入的对经处理的输出诸如光标或指针的响应。
在本公开内容中，措辞“光流”可以被定义为由移动的观察者看到的图案化视觉运动，或者模拟移动的观察者所看到的事物的图案化视觉运动，其提供关于视觉环境的前进方向和三维结构的线索(Duffy等，“Visual Mechanisms of Spatial Disorientation inAlzheimer's Disease”)。例如，受损的光流处理使人衰弱，因为它涉及步行或车辆的自主移动感知和控制的个人自治。
发明人发表的与光流感知受损程度有关的研究的一个直接实例可以包括但不限于基本视觉运动处理缺陷和升高的感知阈值。本公开内容的优点可以基本上从对下述的任何分析得出：受损的高阶(复杂刺激)识别，其可以追根于基本脑处理损伤(例如，光流)；以及它如何与复杂行为(例如，视觉空间取向)的感知机制相关，其反应了在考虑观察者与环境特征之间的关系情形下受损的行为理解和控制，所述环境特征包括地面固定物体和独立移动的物体、人或车辆。
本公开内容描述了用于诊断患者的系统、方法和位于合适的可访问存储器中的计算机实施的代码。具体地，本公开内容描述了用于诊断患者的系统、方法和位于合适的可访问存储器中的计算机实施的代码，包括或利用双输入机构。所公开的系统、方法和计算机实施的代码优于先前诊断技术的优点包括但不限于：
使用包括单个或多个感官刺激阵列(例如大小和/或颜色和/或表情面部辨别)的客观神经输入系统，使用禁止的行为任务、认知任务和情绪任务以使测试受试者参与特定的信息处理范例(例如，手动指向或注视转移到树阵列中最不对称形状的对象树)，
使用客观行为或生理响应监视系统来评估反映神经信息处理(例如，心率变化和将光标手动移动到最具威胁的面部的响应速度)的刺激及任务相关的效应并使其相互关联，
随机设置特定刺激示例和运动响应要求以在测试类别和参数内创建多组条件，使得所有受试者的所有测试的每次运行都可以是独特的(例如，在每次呈现给每个受试者的单词辨别测试的每个刺激中呈现不同的单词和非单词组)，
在测试会话内和测试会话之间进行一系列测试的交叉校准，以使涉及特定属性个体受试者的刺激和响应参数(例如，在评估对阵列中最独特的刺激的手动响应速度中，手部移动减慢的障碍)标准化，
使用启发式算法以基于受试者在该测试阶段中的先前测试上的表现或在先前测试阶段中的表现，或基于已建立或推定的诊断，或基于对治疗剂或反应激发剂(例如，)的管理来选择要对测试受试者施用的下一个最具信息性的测试，
通过消解(elimination，消去)实现测试的一致性，以确保指定测试细节的那些分类和参数变量的完全一致性，所述消解通过操作者/管理员对每个测试以及测试序列的步调(pace，步速)、内容和行为的控制及影响来进行。
本公开内容的实施方式可以采用视觉显著性测试，其中对比度测试例如可以是组体，以确定阈值能力。例如，对比度灵敏度测试可以包括操纵一个或多个点的对比度并观察对比度范围上的结果。一些实施方式可以同样执行明度和空间频率测试。
本公开内容的实施方式可以执行附加测试，包括但不限于：在确定诊断报告中的感知和记忆力测试。在一些测试中，可以采用随机杂波、噪声和其他方法来修改所呈现的信噪比。以改变信噪比。使用对比度灵敏度测试的语言极大地分散和削弱了知识属性。3)有关操纵SNR的一些方式的说明，请参阅手册。
实施方式采用的测试的简单表示可以包括：
a)呈现刺激域，其中示例性刺激域类包括但不限于字母、形状、运动、空间布置、面部和手部；
b)修改刺激参数以改变信噪比，其中这可能受制于或取决于先前的测试表现；以及
c)请求响应于特定任务的输入，这创建了行为响应范例。例如，特定任务可以包括但不限于检测、记忆力和注意力任务。
实施方式采用的示例性测试的进一步简化表示可以被认为包括：
刺激域；
SNR控制参数；以及
任务。
本公开内容的一些实施方式的简化表示包括下述测试场景：
执行简单的运动控制测试，其结果可用于设置后续测试的步调和评分。
执行视觉显著性测试，其结果可用于设置其他测试的对比度和大小。
一些实施方式可以将这些得出的参数用于一个或多个后续测试。例如。如果有人慢，则使测试慢下来；如果有人视力不好，使测试更易于看到。在一些实施方式中，后续测试可以维持那些得出的参数而无需操纵(在相同会话中的相同受试者，那些参数由那些首次测试的结果固定)。独立于得出值的示例性测试可以包括刺激SNR控制参数(％随机、角度变化等)，其可以在该特定测试中用于操纵SNR(任务难度)。
图1示出了环境中的交互子系统110的概念框架，其用于评估受试者的功能损伤。如图所示，示例性过程可以由登记用户的输入112开始，其中系统对输入114进行评分。然后，系统可以修改第一刺激位置116A，并且可以修改第一刺激目标难度或呈现参数118A。系统可以同时地、或者以预定义的延迟修改第二刺激位置116B，并且可以修改第二刺激目标难度或呈现参数118B。此后，系统可以合成系统输出120，记录刺激响应参数122，和/或可以创建新的感官刺激阵列124，其中再次登记用户的输入112。
图2显示了用于评估患者或受试者的功能损伤的示例性工作流程方法。功能损伤126工作流程在登记受试者的操纵器响应的步骤128处开始。紧接着此后是计算位置误差的步骤130，其后跟着计算速度误差的步骤132。在步骤132之后，确定误差是否增加或减少的步骤134发生，其后可以同时地或以确定的延迟跟着确定第一目标位置和显著性变化的步骤136A以及确定第一目标位置和显著性变化的步骤136B。紧接着此后，改变到新刺激参数的步骤138发生；此后，是登记受试者的操纵器响应的步骤128，这导致重复功能损伤126的工作流程的随后步骤。
如在本公开内容中显现的，感官的显著性与刺激的可感知性有关，这可以通过观察者对该刺激作出反应的能力或者人或装置基于该刺激的呈现来检测观察者的某些变化来判断。显著性可受到刺激的物理性质的任何分类或参数变化的影响。这些性质包括但不限于明度、对比度、刺激降级等的变化。
图3描绘了可以与功能损伤的定量评估相关联的测试环境188。测试环境188可以包括但不限于与研究和开发实验室相关联的那些测试环境，诸如存在于医疗中心、大学、药物公司和制药公司的那些测试环境。此外，可以在诊所以及动物研究设施中进行功能损伤的定量评估。本主题可以在未来已知的等效物中实施。
此外，功能损伤的定量评估可以通过因特网或其他网络从任何物理位置远程地进行。此外，本公开内容可以用于在因特网上执行治疗、筛选测试或更正式的评价。
本公开内容可以提供测试环境188，其可以包括简化了复杂实验范例的通用心理物理学测试环境。本公开内容可以帮助临床医生和/或研究人员重复基础研究并更好地探讨受衰老和神经功能障碍损害的视觉功能，例如声刺激的音调和同步以及视觉刺激的形状和运动。
此外，图3中描绘的示例性测试环境188可以包括安装的护罩盒外壳，该外壳可以保护受试者192免受视觉干扰项的影响。在被设计用于功能损伤的定量评估的系统中，各种组件和装置包括必要的设备。本公开内容中的测试环境188可以包括但不限于受试者192、操作者190、受试者显示器198、刺激区域199、操作者显示器194、受试者操纵器402、护罩196、受试者耳机和受试者麦克风、操作者耳机和操作者麦克风、以及计算系统200。此外，在图8中更详细地示出了可以包括受试者耳机和受试者麦克风的受试者耳麦426。此外，在图8中更详细地示出了可以包括操作者耳机和操作者麦克风的操作者耳麦424。更具体地，在图4中更详细地示出了计算系统200。
刺激区域可以呈现在受试者显示器198和/或受试者扬声器/耳机上，其中受试者耳机可以是受试者耳麦或周围测试装置426的组件。此外，光标1050可以位于受试者显示器198上。光标1050可以从刺激区域199的中心延伸到刺激区域199的边缘，诸如在图25中更详细地示出的圆形边界1302。
此外，除了叠加测试之外，光标1050可以是在本公开内容的多个测试中实施的相同光标。更具体地，包括叠加现象的功能损伤测试可能需要将一个目标区域与另一个目标区域对准，从而需要不止一个光标1050。
此外，测试环境188可以包括安装装置，该安装装置可以是拉式安装或桌面安装。此外，受试者显示器198可以包括但不限于显示屏、无线连接等。听觉刺激器(例如，耳麦的扬声器)或视觉显示器(例如，屏幕或眼罩)可以用于显示指令，以在指令或指导期间显示操作者190的图像，或呈现视觉测试刺激。显示装置22可以包括或已附接指向受试者192的视频摄像机，以在操作者显示器194上显示受试者192的图像。受试者显示器198即用于受试者192的显示器可以包括安装在盒上的护罩196，呈安装有护罩的盒的形式，以便保护受试者192免受视觉干扰项的影响，或者还可以包括耳机以便呈现刺激并保护受试者免受可听干扰项的影响。
参照图4，用于实施本发明的在计算环境内的示例性系统包括计算系统200形式的、可从Intel、IBM、AMD、Motorola、Cyrix等商业获得的通用计算装置。计算系统202的组件可以包括但不限于处理单元204、系统存储器206以及系统总线236，该系统总线将各种系统组件包括系统存储器耦合到处理单元204。系统总线236可以是包括下述的若干类型总线结构中的任何类型：存储器总线或存储器控制器、外围总线以及使用各种总线架构中的任何总线架构的局部总线。
计算系统200通常包括各种计算机可读介质。计算机可读介质可以是可由计算系统200访问的任何可用介质，并且包括易失性和非易失性介质，以及可移动和不可移动介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块、云存储或其他数据存储装置之类的信息的任何方法或技术实施的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。
计算机存储器包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪速存储器或其他存储器技术、CD-ROM、数字通用磁盘(DVD)或其他光盘存储装置、磁带盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁性存储装置、或可以用于存储所需信息并且可以通过到固定或移动计算系统200的直接连接或传输的连接被访问的任何其他介质。
系统存储器206包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质，诸如只读存储器(ROM)210和随机存取存储器(RAM)212。基本输入/输出系统214(BIOS)——包含有助于诸如在初始化期间在计算系统200内的元件之间传递信息的基本例程——通常存储在ROM 210中。RAM 212通常包含处理单元204可立即访问和/或当前正在操作的数据和/或程序模块。作为示例而非限制，示出了操作系统216、应用程序220、其他程序模块220和程序数据222。
计算系统200还可以包括其他可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质。仅作为示例，可以采用读取或写入不可移动的非易失性磁性介质的硬盘驱动器224、读取或写入可移动的非易失性磁盘228的磁盘驱动器226、以及读取或写入可移动的非易失性光盘232诸如CD ROM或其他光学介质的光盘驱动器230来存储本实施方式的发明。可以在示例性操作环境中使用的、通过基于传输的连通性在本地或远程地被直接连接或访问的其他可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质包括但不限于磁带盒、闪速存储卡、数字通用磁盘、数字录像带、固态RAM、固态ROM等。硬盘驱动器224通常通过不可移动存储器接口诸如接口234连接到系统总线236，并且磁盘驱动器226和光盘驱动器230通常通过可移动存储器接口诸如接口238连接到系统总线236。
上面讨论的驱动器及其相关联的计算机存储介质为计算系统200提供了计算机可读指令、数据结构、程序模块和其他数据的存储。例如，硬盘驱动器224被示出为存储操作系统268、应用程序270、其他程序模块272和程序数据274。注意，这些组件可以与操作系统216、应用程序220、其他程序模块220和程序数据222相同或不同。操作系统268、应用程序270、其他程序模块272和程序数据274在此给出不同的数字，以说明它们至少是不同的副本。
用户可以通过诸如平板电脑或电子数字转换器240、麦克风242、键盘244和点击装置246之类的输入装置将命令和信息输入到计算系统200中，上述点击装置通常是指鼠标、轨迹球或触摸板。这些和其他输入装置通常通过耦合到系统总线208的用户输入接口248连接到处理单元204，但是可以通过其他接口和总线结构诸如并行端口、游戏端口或通用串行总线(USB)进行连接。
监视器250或其他类型的显示装置也经由接口诸如视频接口252连接到系统总线208。监视器250还可以与触摸屏面板等集成。要注意的是，监视器250和/或触摸屏面板可以物理地耦合到其中包含计算系统200的壳体，诸如在平板电脑型个人计算机或其他移动计算机连接的装置中。此外，计算机诸如计算系统200还可以包括可以通过输出外围接口258等进行连接的其他外围输出装置，诸如扬声器254和计算机连接的打印机256。
计算系统200可以使用到一个或多个远程计算机诸如远程计算系统260的逻辑连接在联网环境中操作。远程计算系统260可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对等装置、个人移动装置或其他公共网络节点，并且通常包括上面描述的与计算系统200有关的元件中许多或所有元件，尽管仅示出了存储器存储装置262。所描绘的逻辑连接包括通过网络接口276连接的局域网(LAN)264和经由调制解调器278连接的广域网(WAN)266，但是还可以包括其他网络，诸如传输访问的存储介质或处理装置。这种网络化环境在办公室、企业范围的计算机网络、内联网、因特网和云系统中是常见的。
例如，在本实施方式中，计算机系统200可以包括从其生成/传输数据的源机器，并且远程计算系统260可以包括目的地机器。然而注意，源机器和目的地机器不需要通过网络或任何其他手段连接，而是可以经由能够由源平台写入并由一个或多个目的地平台读取的任何介质传输数据。
根据操作系统软件诸如IBMMicrosoftApple Mac和其他可商业获得的操作系统操作的中央处理器为本发明提供的服务提供了功能性。一个或多个操作系统可以驻留在中央位置或分布式位置(即，镜像或独立)。
软件程序或模块指示操作系统执行任务，诸如但不限于促进客户端请求、系统维护、安全性、数据存储、数据备份、数据挖掘、文档/报告生成和算法。所提供的功能性可以直接在硬件中、由处理器执行的软件模块中或两者的任何组合中实施。
此外，软件操作可以部分或全部地由一个或多个服务器或客户端系统经由硬件、软件模块或两者的任何组合来执行。软件模块(程序软件模块或可执行的软件模块)可以驻留在RAM存储器、闪速存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、DVD、光盘或本领域已知的任何其他形式的存储器中。示例性存储介质耦合到处理器，使得处理器可以从存储介质读取信息并且向存储介质写入信息。在替代方案中，存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质也可以驻留在专用集成电路(ASIC)中。总线可以是根据本领域公知的各种协议操作的光学或传统总线。
图5A示出了参数个性化的层级(hierarchical，分层的、按等级划分的、阶层式的)性质的范例。“层级”一词指的是可以得出测量的一些测试，所得出的测量可以用作用于后续测试的预设，或者用于从固定设定或可变应用的后续测试中抽取的启发式选择的后续测试的预设。此外，“层级”一词与后续测试中的起始值的出现相关联，使得可能存在有序的测试排序。在用于参数个性化的层级300中，来自运动神经适应性测试302的结果数据可以应用于视觉显著性测试304、听觉测试306和/或振动测试308。在一些实施方式中，结果还可以应用于感知测试和/或记忆力测试，如本文详述的那样。一个特定测试或测试组合的结果可以应用于在本公开内容中进一步描述的测试组系(test battery，成套测试)310，所述测试组合可以包括但不限于视觉显著性测试304、听觉测试306和/或振动测试308。
图5B示出了参数个性化的层级性质的范例。如图所示，采用用于参数个性化300的示例性层级的系统可以执行移动测试303，其中移动测试的结果可以应用于视觉显著性测试305、听觉测试307、振动测试309或其组合。
图5C示出了示例性系统和可由系统处理器314致动的视觉显著性测试模块304、听觉测试模块306、振动测试模块308和移动测试模块302的评分。
图5D呈现了可以由本公开内容的系统实施方式采用的示例性处理流程。如图所示，处理流程500可以包括运行双刺激运动神经测试模块514，其后可以跟着运行双刺激感官测试模块518，其后可以跟着运行双刺激认知测试模块526，其后可以跟着运行双刺激交互测试模块530，其后可以跟着运行双刺激评分算法534。
图5E呈现了由本公开内容的实施方式采用的示例性方法。如图所示，方法550可以包括执行运动神经测试554，其后可以跟着执行感官测试558，其后可以跟着执行认知测试模块562，其后可以跟着执行认知测试模块566，其后可以跟着执行交互测试570，其后可以跟着结果评分574。
图5F呈现了示例性系统架构，包括数据库594内的模块的存储。如图所示，数据库594可以包括运动神经测试模块584、感官测试模块586、认知测试模块588、刺激和交互测试模块590、以及最终评分算法592。
图6描绘了人脑322的左后侧视图320的表示。给出的示例是作为一系列并行信息处理路径的与其他皮层感官系统一样组织的人类视觉系统。在眼睛中，有两个感官系统，用于日光视觉的视锥细胞和用于暮光视觉的视杆细胞。在视神经和视觉路径中，存在若干种不同类型的神经纤维，其中大细胞路径324和小细胞路径328是最重要的。大细胞路径324被本领域的技术人员认为是“哪里？”路径；小细胞路径328被本领域的技术人员认为是“什么？”路径。此外，大细胞路径324携带所有瞬态的、运动相关的视觉信息和低对比度的黑白信息。小细胞路径328携带所有颜色信息，并且在携带高对比度黑白信息方面是有效的。此外，人脑322包括纹状和周围纹状视觉区域326。
图7显示了示例性操作者显示器194，其可向操作者190显示针对受试者192的感知到的损伤数据。操作者显示器194可以包括但不限于实时的受试者视频显示332、刺激显示334、当前测试表现显示336以及受试者误差显示338。此外，操作者显示器194可以显示当前状态362，其可以包括但不限于当前受试者的当前状态、当前测试的当前状态以及当前分数的当前状态。此外，测试表现显示336可以示出刺激难度350相对时间间隔348的时间的曲线图。
系统可以被配置为允许操作者190经由选择并存储测试组系的选项340从测试组系310中选择适当的测试。替代地，系统可以利用测试启发法基于历史患者数据或其他输入推荐适当的测试，其中测试选择启发法基于立即或远程、先前管理的表现测试，或基于其他受试者特征，或基于与该受试者有关的感兴趣的特定情形的特征，如在疑似障碍或脑功能或预期情形或在特定区域的高表现中的特征。由到受试者显示器的连接共享的或与之分离的操作者显示器194促进输入命令，例如关于任何功能评估测试的开始342、暂停344和停止346。功能评估测试可以被表示为测试组系A 352、测试组系B 354、测试组系C 356、测试组系D 358或测试组系X 360，如图7的示例性操作者显示器194上所示。
此外，操作者显示器194可以用于经由一系列窗口来使测试开始和停止，所述一系列窗口可以通过使用计算系统200示出。上述一系列窗口可以包括以下内容：
用于关于受试者192、操作者190和测试站点的数据输入的窗口。
用于操作者190的能够查看受试者的刺激以进行监视的窗口。
用于显示当前受试者192和正在进行的测试的窗口。
用于实时显示图形式受试者误差和数字式受试者误差的窗口。
用于向操作者190显示受试者的视频图像以用于监视受试者的位置和注视的窗口。
用于显示受试者的响应显著性功能的窗口。
用于显示受试者的当前基本分数的窗口。
用于操作者190输入评论的窗口。
用于操作者190输入识别、病史、治疗等的窗口。
操作者显示器194可以是可用于定量评估功能损伤的许多组件中的一个组件。图8示出了用于评估功能损伤的本公开方法的主要组件的实施方式。上述组件可以包括但不限于基本组件400、受试者操纵器402、操作者接口404和闭路通信406。如图3所示，基本组件400可以在测试环境188中使用。
操作者接口404可以包括但不限于专供操作者190使用的装置，例如：键盘244，这里称为操作者键盘408；以及点击装置246，其可以是但不限于操作者触摸板410或鼠标，这里称为操作者鼠标412。操作者190可以通过输入装置诸如操作者触摸板410或操作者鼠标412将命令和信息输入到计算系统200中。操作者190可以利用操作者接口404来输入识别信息、病史、治疗数据等，以促进对功能损伤的定量评估。
此外，闭路通信406可以包括但不限于可以由操作者190使用的操作者耳麦424，以及可以由受试者192使用的受试者耳麦426。本公开内容可以包括在受试者192与在现场或从远程位置连接的人类操作者或模拟操作者190之间的闭路听觉和视觉连接406，其由三个组件组成：
受试者192可利用受试者耳麦426来屏蔽可听干扰项，从而允许将听觉刺激受控呈现为任务提示或任务干扰项，或任务的提示元素，包括但不限于特定音调和言语，或者允许用于操作者190的指令或指导。受试者耳麦426可以包括共同安装的受试者麦克风428，其可以总是朝向操作者190方向的，从而允许受试者192的所有评论并引发适当的响应。
操作者190可以佩戴操作者耳麦424，该操作者耳麦可以允许操作者190听到来自受试者192的任何声音，但也可以允许操作者190听到来自周围环境的声音。操作者耳麦424可以包括共同安装的操作者麦克风425，该操作者麦克风可以允许操作者190与受试者192讲话。此外，操作者接口404可以允许经由操作者190与受试者192的接触能够启用或禁用操作者显示器194中的虚拟开关。
本公开内容包括用于控制受试者-操作者闭路通信406的状态的软件、硬件和接口连接。
本公开内容的其他组件可以包括受试者操纵器402，该受试者操纵器可以是转换来自用户的输入的物理接口装置。受试者操纵器402的属性可以类似于点击装置246或其他输入装置的性质，所述其他输入装置可以包括但不限于轮子、操纵杆或计算机鼠标装置。此外，受试者操纵器402可以是触摸屏显示面板，移动、倾斜、接触或压力敏感装置，或者通过遥感监视手、眼睛、头部或其他身体部位的受试者移动或言语或自动身体响应的装置，并且422可以容纳连续或间歇输入。
类似于操作者接口404，受试者操纵器402可以包括但不限于下述装置诸如：键盘244，这里称为受试者键盘409；以及点击装置246，其可以是但不限于受试者触摸板411或鼠标，这里称为受试者鼠标420；还包括移动、倾斜、接触或压力敏感装置，或者通过遥感监视手、眼睛、头部或其他身体部位的受试者移动或言语或自动身体响应的装置。受试者192可以通过输入装置诸如受试者触摸板411或鼠标420或其他直接或远程接触装置将命令和信息输入到计算系统200中。
此外，系统可以被配置为：通过如此处所示的通过移动受试者响应操纵器402的位置进行直接或远程响应，来专用于受试者输入。受试者操纵器402可以通过受试者192的手或其他意志移动或非意志响应来被操纵，并且其目的是使刺激响应兼容性最大化，使得通过呈现给受试者的刺激和使受试者参与的任务将脑功能的感官处理和运动神经控制方面结合。受试者192可以通过受试者操纵器402的移动来提供输入并响应于感官刺激。受试者响应装置的示例性布置是手接触操纵器，包括旋转操纵器414、线性操纵器416和xy笛卡尔操纵器418。因此，受试者响应操纵器402可以登记单轴或多轴响应，诸如在下述中的移动：旋转运动440、线性运动442、笛卡尔坐标系中的x轴运动444、笛卡尔坐标系中的y轴运动446、及其组合。此外，受试者响应操纵器402的移动可以表示为受试者显示器198上的光标1050。光标可以是但不限于球棒光标。
参照图9、图10和图11，更详细地示出了示例性旋转操纵器414、示例性线性操纵器416和示例性xy笛卡尔操纵器418，但是没有将这些示例与其他受试者响应接口装置区分开来，这些受试者响应接口装置接触或远程感测意志移动诸如眼睛、头部和身体移动或监视其他身体响应诸如由一体或附接的机器测量的并由所呈现的刺激和任务引发的心率、呼吸速率或脑电响应。
此外，受试者操纵器402可以被设计为包括通过电容接触检测器监视受试者192是否在接触手柄的装置。此外，受试者操纵器402可以被设计为包括机动化系统，该机动化系统可以通过移动受试者操纵器来更改由受试者操纵器402提供给受试者192的阻力，以用于测试受试者192的运动神经性控制。此外，受试者操纵器402可以设计成包括振动元件，该振动元件可以产生手柄的可变幅度、可变频率振动作为提示或分散注意力的刺激。
此外，本公开内容可以适应多个受试者响应装置的使用，这里再次通过受试者响应操纵器402来例示以测试受试者192的运动神经性控制。本公开内容可以容纳两个操纵器402，每个操纵器对应受试者的一只手。
此外，受试者操纵器402的响应可以被实施为单独的安装于盒的装置或实施为触摸屏显示面板422上的虚拟装置，该虚拟装置可以适应手指或触笔输入，诸如通过文本。
计算系统200的其他主要组件可以包括计算机可读介质、计算过程，该计算过程通过与其他硬件组件联接并且通过本公开内容中进一步描述的代表性软件来支持详细操作。
在图9所示的例示示例中，受试者操纵器402被示出为以旋转运动440移动的旋转操纵器414。旋转操纵器414可以包括盒安装轮439，该盒安装轮可以被安装成使得其可以围绕其中心旋转，该安装于盒的轮可以附接到盒443中的旋转电路。通过抓住偏心手柄441来移动盒安装轮439，受试者192使用该偏心手柄来使旋转操纵器414的角度旋转，这可以在受试者显示器198上显示为光标1050。旋转操纵器414的运动可以是从零到三百六十角度，其可以被转化成代表性运动，该代表性运动也是从零到三百六十角度、处于受试者显示器198上的光标1050的形式。
图10呈现了另外的示例性布置，其中使用了线性操纵器416。线性操纵器416可以以线性运动442移动。线性操纵器416可以包括盒安装槽445，手柄447从该盒安装槽突出。手柄447附接到盒443中的电路，该电路转换手柄447在槽445的范围内的移动。手柄447可由受试者192抓住并沿着槽445的轴线移动，这可以使受试者显示器198上的光标1050移动。光标1050的移动可以被表示为在受试者显示器198上显示的线性光标。显示的线性形式的光标1050可以以各种方式移动，包括但不限于在刺激区域199的相应轴线上的左右运动或上下运动。
图11示出了另一操纵器布置，示出为在笛卡尔坐标系中移动的xy笛卡尔操纵器418，其可以是笛卡尔坐标系中的x轴运动444或笛卡尔坐标系中的y轴运动446。xy笛卡尔操纵器418可以包括盒安装手柄449，该盒安装手柄附接到记录手柄的角度偏转的位置的xy笛卡尔坐标换能器电路。盒安装手柄449被受试者192倾斜，以使光标1050在受试者显示器198的xy表面上移位；受试者显示器198的xy表面可以被示出为从受试者显示器198的左上到右下。
图12描绘了刺激生成器450的框图，该刺激生成器还可以包括系统软件452、应用硬件配置454、以及神经处理的系统概念化456。此外，刺激生成器450的框图可以结合硬件和软件来产生场景参数。
系统软件452可以考虑将测试受试者误差监视器460指向得出新目标位置的步骤462和得出新刺激难度的步骤464两者。得出新目标位置的步骤462和得出新刺激难度的步骤464的结果可以影响系统测试模块特定刺激生成的步骤468。
此外，系统软件452中涉及的步骤可能影响应用硬件配置454中涉及的步骤。更具体地，系统测试模块特定刺激生成的步骤468的结果可能适用于与计算机的声音的引擎(固件)474、计算机的图形引擎(固件)472和计算机的信号生成器(固件)470相关联的步骤中的每个步骤。
与计算机的声音的引擎(固件)474相关联的步骤的结果可能适用于与计算机的声音接口(硬件)476相关联的步骤。与计算机的图形引擎(固件)472相关联的步骤的结果可能适用于与计算机的图形接口(硬件)480相关联的步骤。与计算机的信号生成器(固件)470相关联的步骤的结果可能适用于与计算机的数字接口(硬件)484相关联的步骤。
此外，与计算机的声音接口(硬件)476相关联的步骤的结果可能适用于与受试者的听觉耳麦(硬件)478相关联的步骤。与计算机的图形接口(硬件)480相关联的步骤的结果可能适用于与受试者的视觉显示器(硬件)482相关联的步骤。与计算机的数字接口(硬件)484相关联的步骤的结果可能适用于与受试者的振动触觉操纵器(硬件)486相关联的步骤。
此外，应用硬件配置454中涉及的步骤可能影响系统测试模块特定刺激生成的步骤468中涉及的步骤。更具体地，与受试者的听觉耳麦(硬件)478、受试者的视觉显示(硬件)482或受试者的振动触觉操纵器(硬件)486中的任一个相关联的步骤可能与系统测试模块特定刺激生成的步骤468相关联。
图13示出了受试者操纵器550的框图，其表示与受试者操纵器402相关联的必要组件。受试者操纵器550的框图的组件可以包括但不限于操纵器手柄和换能器552、USB接口554、信号调节556以及到系统计算机558的USB连接器。此外，操纵器手柄和换能器552可以与旋转操纵器414、线性操纵器416或xy笛卡尔操纵器418中的任一个相关联。
与操纵器手柄和换能器552相关联的输出耦合到信号调节556，信号调节556可以适用于USB接口或直接适用于到系统计算机558的USB连接器。与USB接口相关联的输出直接耦合至到系统计算机558的USB连接器。
图14描绘了示例性操作者输出接口570，其可以包括但不限于操作者显示器194和操作者接口404。在图7及其随附的描述中更详细地示出了操作者显示器194。在图8及其随附的描述中更详细地示出了操作者接口404。此外，操作者显示器194可以包括示例性的实时受试者视频显示器332，以用于呈现与当前公开的主题一起使用的一系列场景的测试。
图15描绘了操作者显示器194的子组件，用于视觉移动模块600的高级用户预设控件，其可以用作具有参数调整滑块和按钮的图形用户接口。操作者190可以控制用于视觉移动模块600的高级用户预设控件，以便改变与移动测试302相关联的一个、若干或所有设置。用于视觉移动模块600的高级用户预设控件可以包括但不限于滑杆，具有关于下述的伴随值范围：刺激区域602；刺激速度604；点速度606的范围；点颜色608；背景颜色610；平均点明度612；点大小(最小、最大)614；点半衰期(毫秒)616；以及点重叠(最大％)618。
图16呈现了操作者显示器194中的窗口，除了选择和评分测试组系340的选项之外，该窗口还可以包括示例性受试者人口统计特征条目显示650。操作者190可以在受试者人口统计特征条目显示650中输入受试者192的受试者人口统计特征652，该受试者人口统计特征条目显示可以是操作者显示器194的子组件。受试者人口统计特征可以包括但不限于全名660、法定年龄662、出生日期664、性别身份666、种族身份668、以及民族身份670。
图17示出了操作者显示器194中的窗口，除了选择和评分测试组系340的选项之外，该窗口还可以包括示例性受试者病史条目显示700。操作者190可以在受试者病史条目显示700中输入受试者192的病史710和功能能力712，该受试者病史条目显示可以是操作者显示器194的子组件。此外，病史710可以包括但不限于药物过敏720、其他过敏(季节性/食物)722、当前服用的药物724、当前服用的补充剂726、当前诊断728、外科手术730、计划的外科手术732和创伤史734。此外，功能能力712可以包括但不限于物理限制736、听力损伤738、视觉损伤740、移动困难742、最高教育水平744和偏好手746。病史710和功能能力712可以有助于对功能损伤的定量评估，从而可以有助于对受试者192的治疗。
图18示出了标准操作测试评分显示750，其可以是图形用户接口中用于显示受试者的当前基本评分的窗口。标准操作测试评分显示750可以是除了选择和评分测试组系340的选项之外的显示，其可以是操作者显示器194的一部分。
标准操作测试评分显示750还可以显示更详细的测试评分显示752，其可以包括但不限于测试受试者输出760、测试模块输出762、显著性分数输出764、先前输出的平均值766、间隔分数输出768、以及以五秒水平输出的时间百分比770。此外，测试评分显示752可以示出与可以用于定量评估功能损伤的当前特定测试相关的当前数据。
此外，先前输出的平均值766可以与显著性分数输出764相关联。此外，以五秒水平输出的时间百分比770可以与间隔分数输出768相关联。
图19示出了操作者显示器194中的窗口，除了选择和评分测试组系340的选项之外，该窗口还可以包括示例性标准操作动态表现显示800。当前测试表现802，其可以图形地表示为当前测试表现804的趋势图，这可以是刺激难度350相对十秒测试间隔806的曲线图。
此外，十秒间隔806是距该测试开始的时间808的示例性表示。然而，在当前测试表现804的趋势图上，可以将不同时间间隔表示为距该测试开始的时间808。
此外，当前测试表现804的趋势图可以表示递增的任务难度812伴随着值变高的刺激难度350。此外，当前测试表现804的趋势图可以表示递减的任务难度810伴随着值变小的刺激难度350。
此外，当前测试表现802可以是标准操作动态表现显示800的更详细的表示。此外，当前测试表现802可以与受试者的响应显著性功能相关联。
图20示出了操作者显示器194中的窗口，除了选择和评分测试组系340的选项之外，该窗口还可以包括示例性操作者评论条目显示850。操作者190可以在操作者评论条目852上输入评论，该操作者评论条目可以是操作者评论条目显示850的子组件。操作者评论条目852可以包括但不限于：关于受试者对测试体验的响应的提示854、操作者对受试者表现的评估856、受试者评论858和操作者评论860。
此外，可以按受试者对测试表现的响应862来对受试者对测试体验的响应854进行评分，可以是但不限于按从非常不愉快870到中等不愉快872到适中874到中等愉快876到非常愉快878来对该受试者对测试表现的响应进行评分。可以按操作者对受试者表现的评估864来对操作者对受试者表现的评估856进行评分，可以是但不限于从非常不愉快870到中等不愉快872到适中874到中等愉快876到非常愉快878。
参照图21至图78，本公开内容包括利用具有大量参数调整控制的广泛的多维参数控制系统实施的多级系统可配置性。这些参数允许本公开内容跨越许多应用域的灵活专用化以及本公开对于特定医学诊断和与该技术的各种可直接预见的应用相关的相应问题的灵活专用化。
本公开内容允许关于被包括用于特定应用的测试的参数的专用化，其可以包括但不限于以下内容：
选择针对特定应用的特定测试，诸如在关于阿尔茨海默病的应用中关注后皮层和皮层下功能的测试组系，相对比地，在关于额颞痴呆的应用中筛选额叶和颞叶功能的不同测试组系；
评估药物和毒素暴露的潜在机制，包括用于药物和毒素暴露的应用，其可以通过从本公开内容的实施获得的经验来选择；内在的可配置性允许实施广泛的、非专业的筛选，包括测量正常人群中其各自范围内的认知功能的不同维度，这可能反映了健康和功能性人群中看到的广泛或神经精神性障碍或这些障碍的脆弱性的存在或可能性；
高级用户测试阵列配置模式，其中可以包括或排除来自本公开内容的特定测试子集，以最适合于客户的特定兴趣或用于特定应用；
由内在测试配置产生的测试的可变的总持续时间。
此外，本公开内容可以提供用于定量评估功能损伤的实验设计、显示校准、数据收集和数据分析的完整、流线型工作流程。
用于在特定应用中使用的测试配置的参数的专用化可以包括但不限于以下内容：
选择本公开内容中描述的所有测试的所有物理参数，包括更改目标运动的速度、目标显著性增加或减少的速率、刺激的空间和时间频率成分以及多模态刺激的性质，诸如单独的视觉刺激、单独的听觉刺激、单独的手指振动触觉刺激、或者作为提示或干扰项的那些模态的任何组合；
参数调整设置可以包括视觉显示的所有方面，包括但不限于明度、对比度、空间(刺激元素的大小)和时间(刺激显示的时间段)频率成分、目标位置或改变n位置(移动)；
调整测试受试者的运动神经控制介质的各方面，包括但不限于调整响应灵敏度、过滤受试者响应信号频率；调整到受试者的听觉输入的各方面，包括但不限于指令的视觉和/或听觉呈现、测试刺激的视觉和/或听觉呈现，诸如言语或音调、作为干扰项的听觉刺激的呈现、以及听觉刺激的幅度和滤波。
因为定性评估的参数调整。这种参数调整，包括选择参数的能力，上述参数得自个体的人口统计规范，其可以包括但不限于年龄、性别、病史、药物治疗，或者得自测试阵列序列中的特定测试的结果，其可以包括但不限于使用对比度灵敏度简档来更改将呈现所有其他视觉刺激的对比度，或者使用速度和其他受试者运动参数来更改用于所有其他测试的目标运动参数。这些依赖于受试者表现的元参数可以按从该受试者或受试者组的表现得出的那样直接使用，或者可以在算法上编程。
高级用户测试参数配置模式，其中计算机化参数调整滑块和按钮可以被呈现以允许调整参数，以最适合于客户的特定兴趣或特定应用。
此外，用于测试特定受试者的应用的测试配置的专用化可以允许选择语言，其中，可以以受试者的主要语言或先前获得的辅助语言呈现用于测试受试者的指令和语言刺激提示。
此外，用于测试特定受试者的应用的测试配置的专用化可以允许选择相关提示，诸如几何形状或音调或诸如在用于年龄适合、发育障碍、或后天性的语言处理障碍的应用中的对象和可识别的声音，而不是语言提示。
此外，用于测试特定受试者的应用的测试配置的专用化可以允许使用来自先前测试会话、在该站点或另一测试站点的个体受试者的评分。此外，用于测试特定受试者的应用的测试配置的专用化可以允许使用个体受试者的分数来选择要被管理的测试，其可能潜在地关注异常或不可靠的表现或者特定选择的表现能力的应用，例如检测受神经性障碍影响的特定能力或测试特别是与该受试者特别相关的情形或任务相关的特定能力。同样，测试配置参数可以从先前的测试会话承继以匹配那些测试或将测试扩展到不同的参数域。
此外，用于测试特定受试者的应用的测试配置的专用化可以允许操作者在关注的区域上输入警报，这可以是对告警医生或操作者关于某些功能的患者投诉的响应，诸如记忆力、注意力、或受控的熟练移动。
本公开内容可以包括与来自源的信息集成的受试者表现数据的广泛处理，所述源可以包括：i)受试者人口统计特征，诸如针对年龄或教育从分数标准化到正常，ii)来自已建立或推定的诊断的受试者特征或者可能更改或专注于分析的已知治疗，诸如帕金森综合征的运动神经响应，和/或iii)先前的测试分数，诸如专注于测量改进、稳定性或衰退。
本公开内容可以包括在线数据分析，其可以包括在每个测试的管理终止时呈现和归档总结分数。这些测试的分数可以包括：在测试的最后十五秒、十秒和五秒中作为最大分数的百分比的平均显著性，在测试中花费最大时间百分比的显著性，受试者首次失去追踪目标的显著性。在另一实施方式中，本公开内容可以在每个测试的管理期间生成实时评分。
本公开内容可以包括离线数据分析，其可以包括对各种依赖测量的推导，包括但不限于：i)受试者的响应曲线对渐近函数的拟合参数、渐近线的显著性水平、以及实现渐近线所花费的时间，ii)受试者的响应函数的曲线下的区域，在预设时间诸如测试的一百秒或达到渐近线之后三十秒、或响应功能中的三个峰值/谷值的时间、或直到达到预先选择的截止时间诸如显著性大于百分之九十五之前终止，iii)比较评价，诸如在选定的测试对另一选定测试上的受试者表现的测量之间的差，iv)比较测量，诸如受试者在测试上的基本测量与来自所选择的对照受试者组的测量之间的差，诸如针对年龄、性别或教育的标准化的百分比标度表现分数。
更具体地，可以通过例示的方式示出应用于本公开内容所描述的定量评估功能损伤的系统初始化和测试初始化。图21示出了用于定量评估的概念框架的测试流程1100的实施方式。在测试流程1100的开始步骤，系统初始化序列1102可以从开机和自测试步骤1106开始，并且可以在步骤1108处进行初始化操作者接口。在初始化操作者接口步骤1108期间经由操作者接口1120从操作者190接收到数据录入输入时，可以完成系统初始化序列1102。
接下来的测试初始化序列1104可以随后开始于会话脚本步骤1122。在接收到操作者确认1124时，会话演示1126从会话演示刺激1128开始。在患者响应的步骤1130，记录评分结果1132。此后，已完成的询问1134可以确定会话演示刺激128是否已完成。如果已完成的询问1134为否，则测试初始化序列1104返回到会话演示刺激1128。如果已完成的询问1134为是，则测试初始化序列1104继续进行存储结果步骤1136。
此后，可测试询问1138可以识别存储结果是否是可测试的。如果可测试询问1138为否，则测试初始化序列1104确定所得为不可测试脚本1140，从而进行到测试关闭步骤1144。如果可测试询问1138为是，则测试初始化序列1104进行到测试控制器，该测试控制器可以用作与测试装置1142联接的一体的或单独的、本地的或远程的、自动的或人工的决策器，其图22中以更详细的步骤被进一步描绘。
更具体地，可以通过例示的方式示出应用于本公开内容中描述的定量评估功能损伤的测试控制和测试呈现。图22显示了测试控制步骤序列1152和测试呈现步骤序列1154。在图21所示的测试控制步骤1142处，测试初始化序列1104可以进展到测试控制步骤序列1152。最初在测试初始化或呈现步骤1156之后，测试控制步骤序列1152进行到询问测试选择1160。询问测试选择1160可以进行搜索以从测试排序1158中分配适当的测试或分配适当的测试到该测试排序。在实现测试选择1160时，假设没有剩余测试，则测试控制步骤序列1152可以进行到测试关闭步骤1142。此外，在实现测试选择1160时，假设有剩余测试，则测试控制步骤序列1152可以进行到测试脚本步骤1164。
操作者启用步骤1166可以促进测试演示刺激1168的引入。测试控制步骤序列1152可以经由患者响应1170继续进行接收输入，测试流程1100针对该患者响应记录评分结果1132。如果测试控制步骤序列1152没有完成评分结果1132，则测试控制步骤序列1152在控制回路中继续进行测试演示刺激1168，直到测试控制步骤序列1152完成评分结果1132。
在实现评分结果1132时，测试控制步骤序列1152可以进行到存储结果步骤1136，然后进行到可测试询问1138。如果可测试询问1138为是，则测试控制步骤序列1152可以进行到去往测试呈现的步骤1180并初始化测试呈现步骤序列1154，该测试呈现步骤从来自测试控制的步骤1182开始。然后，在来自测试控制步骤1182处，测试呈现步骤序列1154可以继续进行到具体的测试x准备步骤1184，其后跟着操作者确认的步骤1124。
然而，如果可测试询问1138为否，则测试控制步骤序列1152可以进行到去往测试控制的步骤1142。之后，测试控制步骤序列1152可以返回到测试初始化或呈现步骤1156。
在接收到操作者确认1124时，测试呈现步骤序列1154可以呈现出具体的测试x，呈现特定选择的刺激1188，从而促进患者响应1170。随后，可以将患者响应1170记录在评分和存储步骤1192中，从而提示测试超时询问1194。如果测试超时询问1194为否，则测试呈现步骤序列1154进行到稳定评分的询问1196。
然而，如果测试超时询问1194为是，则测试呈现步骤序列1154可以进行到去往测试控制的步骤1142，从而回到测试初始化或呈现步骤1156。如果测试超时询问1194为否，则测试呈现步骤序列1154可以呈现稳定评分询问1196。如果稳定评分询问1196为否，则测试呈现步骤序列1154可以返回到操作者确认的步骤1124。然而，如果稳定评分询问1196为是，则测试呈现步骤的序列1154进行到测试控制的步骤1142，可以返回到测试初始化或呈现步骤1156。
更具体地，可以通过例示的方式示出应用于本公开内容中描述的定量评估功能损伤的测试排序和测试关闭。图23比在图22的来自测试控制的步骤1182处所了解的更详细地示出了测试排序1202的流程。来自测试控制的步骤1182的子集可以从测试排序1202的来自测试控制“选择”步骤1206开始。此后，新的患者询问1208问询新患者是否已被选择参与过测试排序1202。如果对新患者询问1208为否，则可以执行第一测试询问1210。如果对新患者询问提示1208为是，则测试排序1202进行到访问测试组系的步骤1216。在初始化第一测试询问1210时，测试排序1202开始加载患者参数的步骤1212。此后，检查患者的参数的步骤1214开始。
此外，在核查患者的参数的步骤1214中可以考虑的被核查的患者参数1215可以包括但不限于以下内容：确认患者身份、特殊考虑因素(例如，年龄、性别、诊断)、来自早期测试报告的先前分数、基于推定诊断或治疗干预的测试优先级、以及解决先前测试的任何冲突或高度可变结果的需求。
紧接着在检查患者的参数1214的步骤之后，可以开始访问测试组系的步骤1216。此后，可以在序列中下一测试的步骤1218中启动测试的进展，序列中下一测试可以包括特定测试类型1219。此外，特定测试类型1219可以进一步包括但不限于与下述特征中的任何、一些或全部相关联的测试：运动神经、形态、运动、注意力、词语以及记忆力特征。
此外，序列中下一测试的步骤1218可以开启负载测试及其预设的步骤序列1220，紧接着是该测试的参数组系的分析步骤1222。更具体地，该测试的参数组系的步骤1222可以包括但不限于参数组系的类型细节1223，其在图23中以详细列表形式列出。
测试排序1202的最终步骤可以是去往测试控制“选择”的步骤1224，其将测试流程1100返回到测试控制步骤序列1152，该测试控制步骤序列开始于测试初始化或呈现步骤1156。在完成测试并在存储结果步骤1136保存测试数据时，测试关闭1204中的步骤序列开始于来自测试初始化或控制的步骤1226。
此后，请求操作者评论的步骤1228寻求操作者评论1230，该操作者评论可以经由数据归档机制1234存储为存储评论1232。随后，通过打印结果的询问1236以及打印机可用的询问1238来提示用户。如果打印机可用的询问1238为否，则进行到标志打印提醒的步骤1240。如果打印机可用的询问1238为是，则进行到打印机队列的步骤1242，紧接着是另一患者的提示1244，以打印另一患者的测试结果。
此后，可以启动有新患者请求的询问1246。如果有新患者请求的询问1246为否，则向用户显示自动注销和去往系统初始化登录的步骤1248。如果有新患者请求的询问1246为是，则向用户显示去往系统初始化患者ID的步骤1249。
更具体地，可以通过例示的方式示出应用于本公开内容中描述的定量评估功能损伤的数据归档、操作者接口和帐户管理。图24示出了测试流程1100的子序列，其可以包括用于数据归档1250、操作者接口1252和帐户管理1254的步骤序列。数据归档1250的处理流程可以从如图23所示的测试关闭1204中的步骤序列的结束开始。
此后，用于数据归档1250的步骤可以开始于访问所有先前结果的步骤1256，上述所有先前结果在格式化原始数据和报告数据的步骤1258中被格式化。在格式化来自测试排序1202的数据时，数据可以在存储原始数据和报告数据的步骤1260中被存储。此后，数据归档1250的处理流程可以继续进行到计费标志类型的步骤1262以及后续的加密和锁定文件的步骤1264。数据归档1150的处理流程可以结束于返回测试关闭1266。一些实施方式包括数据归档，该数据归档包括机器上的安全归档、远程位置上的数据归档、用于其他应用的符合规的规的去识别数据的数据归档、及其组合。
图24还示出了用于操作者接口1252的测试流程1100的子序列，其可以开始于来自系统初始化序列的步骤1282。此后，操作者接口1252可以继续进行创建多功能显示的步骤1268，紧接着是开启到患者的AV链接的步骤1270。接下来，操作者接口1252可以进行开启刺激/响应显示及分数的步骤1272，其启动了后续的开启患者误差显示和存储的步骤1274以及接下来的显示测试组系和就绪状态的步骤1276。此后，可以提示用户准备好开始的步骤1278，紧接着可以是去往系统初始化会话初始化的步骤1280。
此外，图24还示出了用于帐户管理1254的测试流程1100的子序列，其可以开始于来自系统初始化的步骤1282。此后，可以用帐户管理系统的步骤1284对用户进行询问。如果帐户管理系统的询问1284为否，则接连的步骤可以是询问本地管理员1294以确定用户是否是本地管理员。如果问询用户是否是本地管理员的询问1294为是，则帐户管理1254可以进行到本地测试和计费的步骤1295。然而，如果问询用户是否是本地管理的询问1294为否，则帐户管理1254可以经由本地操作者的询问1296进行到问询用户是否是本地操作者的步骤1190。如果本地操作者的询问1296为是，则帐户管理可以进行到系统初始化帐户管理的步骤1298；否则，帐户管理可以进行到系统初始化和登录提示呈现的步骤1299。
相反，如果帐户管理系统的询问1284为是，则用于帐户管理1254的测试流程过程1100可以继续进行预确认和许可的步骤1286，紧接着可以是经由确认询问1288的确认步骤。如果确认询问1288为否，则用于帐户管理1254的测试流程100可以进行到现在轮询系统服务器的步骤1292。相反，如果确认询问的询问步骤1288为是，则用于帐户管理1254的测试流程1100可以进行到系统访问的步骤1290。从系统访问1290的步骤以后，帐户管理1254经历用户退出模式并在系统初始化登录提示1199处结束帐户管理1254。
参照图25至图78，本公开内容包括具有高刺激-响应兼容性(刺激与所需响应具有不言而喻的关系；例如，屏幕左侧或右侧的刺激与通过左侧有一个按钮和右侧有一个按钮的装置的按钮操作响应高度兼容)的筛选测试组系以在测量一系列功能域以检测和量化各种功能损伤时促进测试受试者的参与。
所有这些测试共同的基本刺激响应意外事件是在相关干扰项(整个显示器的其他部分)的背景下的刺激的分段呈现(整个显示的某些部分)以唤起受试者对光标的定位以指示本地刺激。
在本公开内容的一种实施方式中，测试被组织成捕获感官输入、认知/情感解读和转化以及运动性响应控制的所有方面，在此被称为感官-运动神经认知评估，其也可以被称为感官-认知-情感-运动神经评估。本公开内容可以将感官刺激与运动神经响应的记录结合以评估大脑皮层功能。在不同测试的背景下记录刺激-响应模式，从而允许：1)对基本感官和运动神经功能进行量化，2)通过测量其对运动神经功能的影响，对多级别的高认知功能和情感(情绪)功能进行量化，以及3)对这些功能中的任何功能中的损伤或改善进行检测。
测试可以通过测试受试者在感官-运动神经认知-情感评估任务的任务中的表现实现提供刺激显著性随时间变化的曲线图(例如，成功会导致更困难的任务和刺激，因此表现能力反映在测试中达到的难度)。
此外，本公开内容的测试可以通过对可量化的特征进行评价来表征感官-运动神经认知-情感评估中的功能损伤。
在感官-运动神经认知-情感评估中的损伤的一种这样的可量化的特征可以是在感官-运动神经认知-情感评估任务中对受试者的最佳功能的高延迟，其可以是不太陡峭的感官-运动神经认知-情感评估功能。该延迟测量可以通过刺激响应范例的突然变化来获得，该范例要求测试受试者快速适应那些变化(例如，受试者响应轮与屏幕光标方向的方向关系的突然反转(即，受试者必须逆时针转动轮以顺时针转动光标)。
损伤的另一种这样的可量化的特征可以是在感官-认知-情感-运动神经认知评估任务期间最佳功能的高可变性，其可以是更大的终端波动(即，受试者的速度、准确性或其他响应测量)变得更加可变，因为刺激变得不那么容易被区别(更难以识别)。损伤的又一种这样的可量化的特征可以是神经认知评估功能的低增强，特别是通过有效提示变得更陡峭或更高。术语“有效提示”可以指提供刺激，该刺激允许受试者具有对后续刺激的预知、访问感知、注意力和记忆力，其可能能够提供感官-认知-情感-运动功能的更高分辨率视图。
损伤的另一种这样的可量化的特征可以是神经认知评估的增强或减弱，(例如，通过比较对有效和无效提示的响应。术语“无效提示”表示注意力或记忆力提供关于运动神经认知评估中刺激的性质或内容的不正确信息的测试条件。
此外，本公开内容的实施方式可以包括与刺激区域199相关联的视觉运动的模式，该视觉运动可以是平移运动、旋转运动、径向运动或可以是平移、旋转和径向运动的组合的运动。此外，与刺激区域199相关联的运动本质上可以是随机的，如由各种视觉噪声生成算法支配的那样。
此外，本公开内容的另一实施方式可以包括连续反馈调整的刺激。其中，由于单刺激参数或选定的一组刺激参数中的差的梯度或边界，刺激的空间子部分与刺激的其余部分不同。这样的边界可以反映某个边缘处的单个阶跃变化、远离目标中心的连续距离阶跃处的多个阶跃变化、或者具有距目标中心的距离的梯度函数。
此外，本公开内容的测试可以连续地改变刺激场中的目标的位置。本公开内容可以包括来自受试者192的连续变化的响应。目标位置可以通过围绕旋转轴线的角移位、沿单个轴线或任何固定的或改变的取向的移位、或者沿多个轴线诸如水平和竖直轴线的移位来改变。
此外，在神经认知评估任务期间，目标的显著性——指的是目标相对背景和其他刺激元素的感知特异性——可以连续地改变以更改任务的难度并建立该评估域中的受试者192的神经认知评估响应功能。
此外，在本公开内容的测试中，光标1050本身可以是在单独的显示区域中或叠加在单个显示区域上的两个同时呈现的刺激中之一的目标区带，其中目标位置由算法独立操纵(如在单个刺激测试中)并且另一目标由测试受试者或患者独立地操纵，与在单个刺激测试1050中的光标一样。计算机系统200可以控制与光标刺激1050相关联的显著性，从而允许受试者192同时执行两个明确限定的神经认知任务，这种情况可能与双任务干扰或双任务增强相关联。更具体地，可以要求受试者192在与双任务干扰相关联的功能损伤测试期间将一个目标区域与另一目标区域对准(例如：同时呈现两个同心环形目标区域，或两个平行线性目标区域。每个目标区域包含嵌入非目标“陪衬(foil，衬托)”刺激场中的分类目标。两个目标区域可以包含相同或不同刺激类别的目标和陪衬。在每个目标区域内，目标和陪衬被呈现为这些元素的显著性，是参数共同变化或独立变化的，与受试者操纵响应接口装置以使一个区域中的目标与另一区域中的目标的计算机控制的移动位置对准的程度有关。
此外，在本公开内容的测试期间，受试者表现控制目标位置和显著性的变化的速率和方向。当受试者192偏离目标时，可以使速度、最大加速度和方向变化的速率增加，并且当受试者192在目标上时，可以使速度、最大加速度和方向变化的速率减小。当受试者192偏离目标时，可以使显著性增加，当受试者在目标上时，可以使显著性减小；变化的速率与受试者误差的大小和持续时间成比例。
此外，测试的持续时间可以由受试者误差的大小和持续时间来控制。更具体地，持续的、稳定的分数可能导致提前终止测试。围绕稳定水平的分数的多次振荡可能导致此特定测试的终止。在任何显著性下都无法捕获目标可能导致此特定测试的终止。
此外，可以使用由先前测试通知的配置来初始化示例性神经认知评估响应表征协议。运动神经控制响应参数诸如由受试者产生的最大速度、最大加速度和最小方向反转间隔可以用于在特定测试中或跨测试建立随后使用的用于在后续测试中使用的参数标准。此外，感官对比度灵敏度测量可以在一种或多种感官模态或子模态中确定，并且在后续测试中使用，以在后面的测试中为每个受试者192提供单独标准化的刺激。此外，神经认知评估神经处理测量可以用于比较以调整叠加在那些测试上的注意力和记忆力操纵中的评分，以进一步通知那些任务、降级协议和任务中的评估。
此外，本公开内容的另一实施方式可以是以最小的干预操作用于定量评估功能损伤的系统。本公开内容可以包括人工智能能力以实现动态测试(例如，基于先前输入或获得的信息的实时测试选择)。此外，本公开内容的每个测试可以包括对受试者192的动作的动态响应的能力。因此，本公开内容中的每个测试可以响应于受试者192采取的动作而自动缩短或延长其本身。
在一种实施方式中，可以施用十个测试以评估受试者192的功能损伤。此外，在一种实施方式中，可以以下述顺序施用测试。然而，根据本公开内容的实施方式的方法可以包括可以以任何顺序施用的十个测试的任何其他子集的执行。此外，测试可以包括本文中通过例示的方式提及的已知组件的当前和未来已知等效物。
图25示出了动态对比度测试的初始化，其通过分析目标移动速度、加速度和方向反转的域中的感官-认知-情感-运动功能来评价视觉-运动神经响应。高对比度的贴片可以由单个元素组成，其包括但不限于圆形、棋盘格或条纹。这里称为点的各个元素可以被等效地移位到高明度或低明度水平，并且可以与原本填充刺激区域的中间明度背景区分开。
动态对比度测试的开始阶段1300可以初始化刺激区域199上的高颜色/对比度贴片的移动。可以在背景刺激区域1308内呈现相等数量的较暗点1304和较亮点1306，该背景刺激区域可以被高相对或低相对明度边界1302包围。较暗点1304和较亮点1306可以以宽或窄范围的大小随机分配，从而评估随机分布的空间频率依赖性，如白噪声、粉红噪声或由屏幕上显示的点形成的其他空间频率分布。高颜色/对比度/空间频率贴片，其可以是活动刺激目标区段1310，其可以在刺激区域199内移动。在环形/圆形/线性刺激区域1302内，可以被操作以使目标区段更大或更小的、可以是二十五度扇区的活动目标区段1310可包含多个相对较高对比度水平的较暗和/或较亮点1312，其中刺激区域的其余部分包含相对较低对比度水平的较暗或较亮点1314。
刺激区域1304的较高对比度目标点区段可以相对于刺激区域的较低对比度非目标其余部分变化对比度，并且较高较亮对比度点1306的位置淡入并且可以变化在刺激区域内的位置。另外，刺激区域的总明度和显示屏幕的非刺激区域部分可以单独地变化1308。刺激区域的点可以以随机分配的寿命周期显示，该寿命周期在一系列时间间隔内选择，从而产生连续变化的点图案。实施测试参数190的修改的测试开发者可以预设中性对比背景刺激区域1308的整体明度亮度级别、圆形边界1302内的较高对比度点1304和较低对比度点1306的数量、以及中性或中间对比度背景刺激区域1308相对于较高对比度点1304和较低比度点1306的颜色的相对颜色、以及较高对比度目标点区域1304和较低对比度非目标点区域1306的最大大小。
刺激生成器450提供可应用于活动刺激目标区段1310内的相对较高对比度水平目标点1312和相对较低对比度水平非目标点1314的算法，这可以使相对较高对比度水平点1312与较低或中性对比度非目标刺激区域或非刺激区域背景1308 1314 1308中的点相比实现更大的感知显著性。
显影器190可以预设用于下述的设置：活动刺激目标区段1310、整个刺激区域区段1310的亮度级别、活动刺激目标区段1310内相对较高对比度水平目标点1312和相对较低对比度水平非目标点1314的数量、活动刺激目标区段1310的颜色相对于相对较高对比度水平目标点1312和相对较低对比度水平非目标点1314的颜色的相对颜色、以及相对较高对比度水平目标点1312和相对较低对比度水平非目标点1314的最大直径。
在动态对比度测试的开始阶段1300期间，活动刺激径向区段1310可以针对活动刺激径向区段1310内的相对较高对比度水平点1312中的任一个或两者生成最高对比度水平以及针对相对较低对比度水平点1314生成最低对比度水平。然后，活动刺激目标区段1310可以开始连续地移动，并且在这样做时，活动刺激目标区段1310可以沿顺时针或者逆时针方向改变方向和/或它可以加速或减速。
在动态对比度测试的开始阶段1300期间，可以要求受试者192识别活动刺激径向区段1310的移动并使用受试者操纵器1402来并行于该移动。可以用光标1050在受试者显示器198上跟踪受试者对受试者操纵器1402的控制和移动。可以利用经由受试者的控制的光标1050跟踪活动刺激径向区段1310。
当活动刺激目标区段1310围绕中性对比度背景刺激区域1308移动时，活动刺激目标区段1310内的对比度水平可以开始随着活动刺激目标区段1310的位置、方向和速度而改变。随着活动刺激目标区段1310的对比度水平开始衰退，受试者192将发现跟随活动刺激目标区段1310的移动更加困难。因此，操作者190可以估计用户可以译解的活动刺激目标区段1310的相对的对比度水平的近似阈值。
图26示出了动态对比度模块测试的中间阶段1320，该阶段由不连续性质标记。在该不连续阶段期间，活动刺激目标区段1310可以以不连续的方式四处移动，以等于或低于动态对比度测试的开始阶段1300的初始对比度水平的水平从活动刺激径向区段1310的低对比度水平的淡出阶段开始。
在该淡出时段期间，活动刺激目标区段1310可以最初淡出(逐渐变得在感知上不那么突出)。随后，活动刺激目标区段1310可以淡入(逐渐变得在感知上更突出)，其中活动刺激目标区段1310内的相对较高对比度水平目标点1312 1314在根据原始随机化条件的对比度条件下被重建；然而，重建的相对较高对比度水平目标点1312 1314经由这里类似于跳跃运动的运动被移动到中性对比度背景刺激区域1308内的新位置，该新位置填充有对比度点1304 306并且还可以被较高或较低对比度边界1302包围。
每当受试者192移动受试者操纵器402时，受试者可以移动光标1050来跟踪目标活动刺激目标区段1310；如果受试者192可以在预定限度内成功地跟踪活动刺激目标区段1310，则可以发出单独的信号，例如可以发信号通知或者可以确认受试者192的动作的明亮闪烁和蜂鸣声。动态对比度测试的中间阶段1320可以以进一步跳跃继续，直到测试受试者的刺激-响应表现190限定进一步改进的阈值；动态对比度测试的中间阶段1320的后续的重新开始可以以变化的对比度水平和对比度增加率及减少率继续，这导致重复过程，直到可以估计受试者的感知阈值。
图27示出了动态对比度测试的终止阶段1322，在此期间，受试者192可能不再能够在刺激区域1308的较低或中性背景内区分出活动刺激目标区段1310的存在。此时，受试者的响应操纵器的最终移动动态以及光标1050的相关移动可以将临界阈值标记为该受试者的表现评分的一部分，其中在随后的测试中使用阈值的数据。紧接在临界阈值点之后，较高对比度点1304和较低对比度点1306可以填充整个刺激区域1308，该刺激区域可以被显示器上的边界1302包围。
图28描绘了视觉对比度灵敏度测试的开始阶段1324，其可以涉及将高明度元素1325的贴片实施到活动刺激目标区段1310上，这可以在高对比度边界1302内。高明度元素1325的贴片可以包括但不限于是圆形、棋盘格或条纹。可以将各个元素与中间明度背景元素区分开以改变显著性。受试者192控制光标1050的位置和移动以匹配目标的位置和移动。
在视觉对比度灵敏度测试的开始阶段1324期间，可以将高明度元素1325与可以在中性对比背景刺激区域1308中随机分配的较暗对比度点1304和较亮对比度点1306区分开。
图29描绘了视觉对比度灵敏度测试的中间阶段1326。在视觉对比度灵敏度测试的中间阶段1325期间，高明度元素1325可以被自动转变低明度，从而变成低明度元素1327。变成低明度元素1327的转变可以使得受试者192能够确定阈值。
图30示出了视觉对比度灵敏度测试的终止阶段1328，在此期间，可以在活动刺激径向区段1310内向受试者192呈现包括高明度元素1325和低明度元素1327两者的混合明度元素。在刺激径向区段1310逐渐呈现混合明度的过程期间，可以提示受试者192确定阈值以在活动刺激径向区段1310内实现相等数量的高明度元素1325和低明度元素1327。在受试者192可以确定相等数量的高明度元素1325和低明度元素1327的时刻，光标1050的最终位置可以标记临界阈值，对于该临界阈值，在随后的测试中使用阈值的数据。
图31描绘了视觉形态辨别测试的初始化，在此期间，可以使规则形状的贴片挠曲以将目标区域形状与它们的背景区分开。在视觉形态辨别测试期间，规则形状的贴片可以被挠曲以将目标区域形状与背景区分开。规则形状的贴片可以以包括但不限于大小、形状、纵横比、线厚度和/或取向的方式被挠曲。受试者192可以控制光标1050的位置和移动以匹配目标的位置和移动。
在视觉形态辨别测试的开始阶段1330期间，可以在中性对比度背景刺激区域1308内呈现相等数量的较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334，该中性对比度背景刺激区域可以被刺激区域边界1302包围。较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334可以在屏幕上以一个单位长度宽度和三个单位长度高度的大小随机分配。活动视觉形态模块刺激径向区段1336包含多个相对较高对比度水平的较暗矩形1332和相对较低的对比度水平较亮矩形1334，该活动视觉形态模块刺激径向区段可以是圆形边界1302内的二十五度扇区，如果被动态调整的话能更大或更小。
测试显影器190可预设中性对比度背景刺激区域1308的亮度水平、圆形边界1302内的较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334的数量、中性对比度背景刺激区域1308的颜色相对于较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334的颜色的相对颜色、以及较暗对比度点1304和较亮对比度点1306的最大直径。
较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334可以在中性对比度背景刺激区域1308中淡入和淡出，其中可以在定时间隔内选择分配的寿命周期，该定时间隔设置在以七十二帧每秒计的三十六帧和一百零八帧之间，在三帧上发生显现和消退。此外，较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334可以在中性对比度背景刺激区域1308中淡入和淡出，同时移动到随机新位置。
在视觉形态辨别测试的开始阶段1330期间，可以要求受试者192使用操纵器402来识别活动视觉形态模块刺激目标区段1336。可以用光标1050在受试者显示器198上跟踪受试者对受试者操纵器402的控制和移动。可以利用经由受试者的控制的光标1050跟踪活动视觉形态模块刺激径向区段1336。
图32显示了视觉形态辨别测试的中间阶段1340，该阶段由不连续性质标记。在该不连续阶段期间，活动视觉形态模块刺激径向区段1336内的矩形元素的大小、形状和取向可以变化，同时活动视觉形态模块刺激径向区段1336以变化的显著性水平围绕圆形边界1302连续地移动。更具体地，活动视觉形态模块刺激径向区段1336可以围绕圆形边界1302连续地移动，同时加速或减速并且/或者顺时针或逆时针移动；此外，活动视觉形态模块刺激径向区段1336内的矩形元素可以将移动的方向从顺时针改变到逆时针或反之亦然。
在视觉形态模块测试的中间阶段1340期间，可以要求受试者192使用光标1050来匹配活动视觉形态模块刺激目标区段1336的移动，该光标可以是类似于轮子或操纵杆的物理接口。随后，活动视觉形态模块刺激目标区段1336淡入，其中比活动视觉形态模块刺激目标区段1336内的背景矩形1332 1334较暗或较亮的相对较高对比度水平在根据原始随机化条件的对比度条件下被重建；然而，重建的相对较高对比度的矩形1332 1334可以经由此处类似于漂移或跳跃运动的运动被移动到中性对比度背景刺激区域1308内的新位置。
每当受试者192将光标1050移动到目标活动刺激区段1310中时，瞬时明亮闪烁和蜂鸣声可以发信号通知并且可以确认受试者192的动作。视觉形态模块测试的中间阶段1340可以以进一步跳跃继续，直到操作者190得出进一步改进的阈值；视觉形态模块测试的中间阶段的中间阶段1340的后续的重新开始可以以变化的对比度水平和对比度增加率继续，这导致重复过程，直到达到接下来的阈值。
图33示出了动态对比度辨别测试的终止阶段1348，在此期间，受试者192可能不再能在中性对比度背景刺激区域1308内区分出活动视觉形态模块刺激径向区段1336的存在。因此，较暗的高对比度1332和较亮的高对比度矩形1334可以分布在整个中性对比度背景刺激区域1308中，该中性对比度背景刺激区域可以被边界1302包围。此时，受试者的响应操纵器的最终位置和移动以及光标1050的相关位置和移动可以标记临界阈值，对于该临界阈值，可以在接下来的测试中使用阈值的数据。
图34描绘了视觉运动辨别测试的初始化，在此期间，斑点以平面、径向或圆形模式移动或者创建运动限定的边缘或点。受试者192可以控制光标1050的位置和移动以匹配目标。在视觉运动辨别测试期间，可以通过将更多的元素转变为随机运动来减少目标的显著性，更少的元素按照移动的模式移动。
视觉运动辨别测试的开始阶段1350可以包括光流中运动的径向中心的分段呈现。可以在中性对比度刺激区域1308内呈现相等数量的较暗的高对比度点1304和较亮的高对比度点1306，该中性对比度刺激区域可以被边界1302包围。可以通过各种刺激参数来操纵运动模式的感知显著性。例如，较暗的高对比度点1304和较亮的高对比度点1306的对比度水平可以被设置为高于在动态对比度测试的开始阶段1300中建立的阈值的两个置信区间。较暗的高对比度点1304和较亮的高对比度点1306可以通过远离扩展焦点1352移动来以向外的放射模式1354移动，或朝向收缩焦点移动，该扩展焦点可以是刺激区域1302内的指定点，该收缩焦点可以是刺激区域内的指定点。替代地，如以下详细说明的，可以通过用随机放置的元素或独立于模式移动的元素替换模式中的移动元素来操纵运动模式刺激的感知显著性。
更具体地，扩展焦点或收缩焦点1352可以位于刺激区域内的任何位置；然而，可以预设扩展焦点或收缩焦点1352的偏心率。此外，较暗的高对比度点1304和较亮的高对比度点1306可以在三度或更小的范围内随机分配大小，从而在屏幕上保持点的粉红噪声空间频率成分。此外，控制变量可以包括背景亮度中性对比度背景刺激区域1308和较暗对比度点1304和较亮对比度点1306的点密度、颜色、空间频率和速度。可以在模式中移动的点与总点数的比率可以被称为相干比。值得注意的是，该比率可以是比率为1比1(所有点在模式中移动)的完全相干，或者是比率为0比1的不相干(所有点随机移动)。
较暗对比度点1304和较亮对比度点1306可以以三十六至七十二帧之间的随机寿命消退和显现，其中三帧用于显现，三帧用于消退。较暗对比度点1304和较亮对比度点1306的速度可以是距扩展焦点1352的角距离的sin2函数，该乘积可以在算法上被操纵来评估受试者对模式内方向和速度梯度的灵敏度。视觉运动辨别测试的开始阶段1350可以以完全相干开始，其中受试者192可以使所有点以向外的放射模式1354远离被称为扩展焦点1352的奇点移动。
图35示出了视觉运动辨别测试的中间阶段1360，在该阶段期间，扩展焦点1352可以随着相干性、位置、方向和速度的变化的移动而移动。较暗对比度点1304和较亮对比度点1306可以以向外的放射模式1354或以随机方式1356从一帧移动到另一帧。可以将受试者的光标识别为二十五度光标区段，其可以从较高大小调整到较低大小。受试者192可以移动操纵器，使得光标1050移动到扩展焦点或收缩焦点1352。
当受试者192移动光标1050以进入二十五度区段时，则视觉运动辨别测试的中间阶段1360可以产生可直接转换到下一个刺激或任务的明亮闪烁和蜂鸣声。从高水平的相干(高SNR)开始，扩展焦点1352可以以不连续的方式移动，在与每个消退和显现序列的相干潜在变化的情况下围绕刺激区域1302跳跃运动；对于每个这样的跳跃，如果受试者表现出差的表现，则相干水平增加(变得更容易)；如果受试者表现出良好的表现，则相干水平下降(变得更难)。
图36示出了视觉运动辨别测试的终止阶段1370，在此期间受试者192可能不再能区分出扩展焦点或收缩焦点1352的位置。因此，较暗对比度点1304和较亮对比度点1306可以填充整个中性对比度背景刺激区域1308，该中性对比度背景刺激区域可以被圆形边界1302包围。此时，光标1050的最终位置可以标记临界阈值，对于该临界阈值，在接下来的测试中使用阈值的数据。最终，可以通过连续地约束开始相干和增加率来实现该阈值。
参照图34、图35和图36，可以包括但不限于光流中运动的径向中心的呈现，其可以包括刺激区域199中的扩展焦点1352或收缩焦点。可比较的刺激组可以由平面或圆形移动模式组成，其中受试者192可以使光标1050取向，该光标可以包括但不限于先前描述和示出的受试者接口响应装置中的任何。取决于刺激设置和行为任务，受试者是沿运动方向或运动限定点或边缘移动光标。此外，本主题的等效物可呈现圆形运动模式，其中旋转中心围绕刺激区域199移动，正如扩展焦点1352可在径向光流场中四处移动一样。此外，圆形和径向刺激可以加和以产生螺旋，其中螺旋的中心可以围绕刺激区域199移动。
图37描绘了形态和运动测试的叠加，此处称为空间干扰项任务测试，以评估视觉运动和视觉形态的组合。受试者192可以控制光标1050的位置和移动以匹配目标的位置和移动，而形态、运动或其他基本刺激与简短的视觉或听觉干扰项组合以干扰任务。
空间干扰项任务测试的开始阶段1380可以包括来自图31中的视觉形态辨别测试的开始阶段1330的叠加的较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334以及来自图25中的动态对比度测试的开始阶段1300的活动刺激径向区段1310内的相对较高对比度水平较暗点1312和相对较低对比度水平较亮点1314。
在空间干扰项任务测试的开始阶段1380中的较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334的数量可以少于或多于其他测试的开始阶段1330的等效元素的数量。在活动刺激径向区段1310内的相对较高对比度水平较暗点1312和相对较高对比度水平较亮点1314的数量可以少于或多于动态对比度测试的开始阶段1300中的等效结构的数量。因此，两种模式可以被示出为具有比先前其他测试的开始阶段1330高或低的提示元素密度，或者又例如，可以被示出为具有比动态对比度测试的开始阶段1300高或低的提示元素密度。这种提示元素的分配可以取决于受试者在其他测试上的表现或者取决于与该受试者的评估相关的其他因素。
另外，在空间干扰项任务测试的开始阶段1380中的较暗矩形1332和较亮矩形1334具有设置在先前建立的区别性阈值之间的区别水平，例如，从图33的动态对比度辨别测试的终止阶段1348得出的区别性阈值。如在视觉形态辨别测试的开始阶段1330的详细描述中极详细地描述的，较暗矩形1332和较亮矩形1334可以在中性背景刺激区域1308中淡入和淡出，同时移动到随机的新位置。
此外，在空间干扰项任务测试的开始阶段1380中，在活动刺激径向区段1310内的相对较暗点1312和相对较亮点1314具有设置在高于或低于下述已建立的阈值的两个置信区间之间的对比度水平，用于相干，所述已建立的阈值来自图27中的动态对比度测试的终止阶段1322。应当注意的是，其中本公开内容具体参考动态对比度测试的表现，其他实施方式同样可以以所描述的方式执行视觉显著性测试。还应当注意的是，其中本公开内容，具体对对比阈值的确定进行了参考，在不脱离本公开内容的范围的情况下，本公开内容的其他实施方式可以采用该方法学来确定附加的相干阈值。此外，可以以类似的方式采用这些相干阈值。例如，本公开内容的一些实施方式可以被配置为针对不同的视觉因素确定一个或多个相干阈值，所述不同的视觉因素包括但不限于亮度胜任力(competency，反应能力)阈值、对比度胜任力阈值、背景明度胜任力阈值和频率成分胜任力阈值。如在视觉形态辨别测试的开始阶段1330的详细描述中极详细地描述的，在活动刺激径向区段1310内的相对较高对比度水平较暗点1312和相对较低对比度水平较亮点1314可以在中性对比度背景刺激区域1308中淡入和淡出，其中在定时间隔内选择随机分配的寿命周期。
此外，活动刺激径向区段1310可以经历由刺激生成器450的算法概述的相同的设置和条件序列，如在视觉形态辨别测试的开始阶段1330中详细描述的。同时，听觉、触觉或视觉干扰项或其他基本刺激可能干扰任务，这可能与双任务干预相关联。此外，双任务干预可能要求受试者将一个目标区域对准另一目标区域的顶部。此外，受试者可能需要利用其大脑的两种功能，这可能导致这些脑功能之间的干预。
图38示出了空间干扰项任务测试的中间阶段1390，在该阶段期间，扩展焦点1352以由图35中的视觉运动辨别测试的中间阶段1360的详细描述概述的运动相干、位置、方向和速度的变化的移动而移动。扩展焦点1352的变化可以与在图37的空间干扰项任务测试的开始阶段1380中详细描述的活动刺激径向区段1310叠加。这种任务的叠加可以测试受试者的认知处理能力，而受试者192必须利用其大脑的两种功能，其中功能可能相互干预。
为了确保受试者192理解空间干扰项任务测试的中间阶段1390中存在的叠加测试迭代的复杂性，可以以高于在动态对比度模块测试的终止阶段1322中建立的阈值的两个置信区间和低于在动态对比度辨别测试的终止阶段1348建立的阈值的两个置信区间执行第一连续移动。随后，可以以高于在动态对比度模块测试的终止阶段1322中建立的阈值的两个置信区间和低于在动态对比度辨别测试的终止阶段1348中建立的阈值的两个置信区间执行连续移动。
受试者对受试者操纵器402的控制和移动可以被实施为使用光标1050跟踪受试者显示器198上的形态目标和运动目标。形态目标和运动目标位置可以由在一百五十度和二百一十度的范围内的预定间隔距离分隔开。
受试者192可以使用光标1050来跟踪形态目标，该形态目标包括较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334的形态变化。受试者192可以使用光标1050来跟踪运动目标的运动，该运动目标包括相对较高的对比度水平较暗点1312和相对较低的对比度水平较亮点1314。此外，标1050还可以被实施为跟踪移动并跟踪图39、图40和图41的相应测试中的形态，如在这些相应附图的随附描述中更详细地概述的。
在预先选择的或上下文得出的时间限制之后，范例中的运动和形态两个刺激转变地方以及可以指示受试者192转换任务。
图39表示视觉运动和视觉形态注意力测试1400的左上形态目标和右上运动目标。在阶段1400期间，可以使在主动刺激径向区段1310内的较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334的模式以及相对较高对比度水平较暗点1312和相对较低对比度水平较亮点1314的模式两者叠加。
图40显示了视觉运动和视觉形态注意力测试1410的左上的形态、低区别目标和右上的运动、高相干目标。在视觉运动和视觉形态注意力测试1410的左上形态、低区别目标和右上运动、高相干目标的阶段期间，可以使活动刺激径向区段1310内的较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334的模式以及相对较高对比度水平较暗点1312和相对较低对比度水平较亮点1314的模式两者叠加。
图41示出了视觉运动和视觉形态注意力测试1420的左上的形态、高区别目标和右上的运动、低相干目标。在视觉运动和视觉形态注意力测试1420的左上的形态、高区别目标和右上的运动、低相干目标的阶段期间，可以使活动刺激径向区段1310内的较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334的模式以及相对较高对比度水平较暗点1312和相对较低对比度水平较亮点1314的模式两者叠加。
图42描绘了视觉运动和视觉形态注意力测试1430的左上的形态、高区别目标和右上的运动、高相干目标。在视觉运动和视觉形态注意力测试1430的左上的形态、高区别目标和右上的运动、高相干目标的阶段期间，可以使活动刺激径向区段1310内的较暗对比度矩形1332和较亮对比度矩形1334的模式以及相对较高对比度水平较暗点1312和相对较低对比度水平较亮点1314的模式两者叠加。
此外，可以将本主题的关于图37、图38、图39、图40、图41和图42的空间干扰项任务测试增添到本公开内容的任何测试中。径向光流刺激可以是用于空间干扰项任务测试的基层(substrate)；然而，任何其他功能评估测试可以与用于空间干扰项任务测试的基层的刺激相关联。本公开内容描述了在执行空间辨别任务并且可以将光标1050定位到刺激区域199上的受试者192，所述光标可以是先前描述或示出的受试者接口响应装置中的任何一个，在刺激区域处受试者192可以看到在刺激区域199内的高显著性楔形物。本公开内容可以在其他地方叠加替代的高显著性提示的间接增添，使得受试者192可以暂时将注意力转移到该干扰项上，使得干扰项不是任务相关的，并且也不降低跟在主任务中的目标。干扰项可以包括但不限于在远离目标楔形物的位置处闪烁一至三秒的独特刺激元素的楔形物、在远离目标边缘的位置处闪烁一至三秒的独特元素的区域、或光标1050去往除了由受试者192指定的地方之外的某个地方的瞬态移位。
此外，本主题的关于图37、图38、图39、图40、图41和图42的空间干扰项任务测试可以与空间记忆力测试相关联，其中受试者192的空间记忆力可以用于增加受试者在主要任务中的任何任务中的响应灵敏度，该主要任务可以包括但不限于形态、动作和言语。在这些主要任务中，目标楔形物可能会瞬态地闪烁一些高显著性提示，该高显著性提示可以包括但不限于目标提示的百分之百显著性、或全白、或全黑，然后可以恢复到其相近阈值显著性并进行刻板移动或选定数量的移动。在重复曝光之后，受试者192可以隐含地即没有被告知地获得闪烁的含义的知识。受试者192可以使用该信息来增强跟随目标刺激通过该空间序列的能力；例如，受试者192还可以使用移动作为用于学习一系列移动的刺激。此外，空间记忆力测试可以包括但不限于序列记忆力或位置记忆力。此外，空间记忆力测试可以是与序列记忆力和位置记忆力相关联的测试的组合。
图43显示了单词识别延迟模块的开始阶段1440，在此期间，相等数量的交替的黑色字母组1442和白色字母组1444可以以固定次序呈现在圆形刺激区域的边缘周围。三字母单词可以分布在背景中，其可以包括一串其他三字母组以及还有限定目标的真实单词。此外，单词可以与可嵌入刺激环中的正确的字母相关联，其中三字母数字由非字母组成。
交替的黑色字母组1442和白色字母组1444的三个字母可以分为以下类别：1)目标单词，2)合规的非单词，3)违规的非单词，4)经翻转的违规的非单词，以及5)经翻转和旋转的非单词。三个字母可以处于不同的取向，或者可以使用假字体，如图44、图45和图46中进一步概述的。
可以通过来自视觉运动辨别测试的开始阶段1350和视觉形态辨别测试的开始阶段1330的预设来确定黑色字母组1442和白色字母组1444的字体、大小和位置。字母的对比度可以被设置为高于在视觉运动辨别测试的终止阶段1370中获得的受试者的对比度阈值两个置信区间。
这里，可以以各种方式使单词与非单词任务更加困难包括。难度种类可以包括但不限于：1)随机点在整个刺激区域上的叠加，其中点的更大数量或大小增加了任务难度，2)字母在单词和非单词陪衬中的相对位置的变化，以便使字母拥挤或分离、倾斜或不对准，其中更大的这种效果或效果的组合增加了任务难度，和/或3)选择合规的的非单词陪衬(例如，具有规则的辅音-元音-辅音结构的单词)与违规的非单词(例如，在单词中未见过的辅音-辅音-辅音结构)，其中合规结构的非单词可能比违规结构的非单词更难以拒绝作为候选目标单词。
图44示出了正常字母取向1450，其可以应用于先前在图43的字母识别延迟模块的开始阶段1440中描述的三字母。
图45示出了镜像旋转的字母取向1454，其可以应用于先前在图43的字母识别延迟模块的开始阶段1440中描述的三字母。
图46示出了倒转的字母取向1458，其可以应用于先前在图43的字母识别延迟模块的开始阶段1440中描述的三字母。
图47示出了字母识别延迟模块的中间阶段1460，在此期间，可以在圆形刺激区域1446内的黑色字母组1442和白色字母组1444的三字母可以被部分地模糊以降低其显著性并建立光标跟踪响应功能。在字母识别延迟模块的中间阶段1460的测试范例的开始期间，可以向受试者192呈现最高级别的字母连续性。多个项目刺激可以一致地在刺激区域199周围设置漂移，该刺激区域可以是环。受试者192可以将光标1050移动到真实单词并且跟随它持续预定时间段或预定程度作为角度漂移。评分可以从受试者192登记可以被捕获和跟踪的真实单词的位置所花费的时间得出。
随后，可以通过叠加背景颜色线段来连续地和在算法上破坏单词连续性，该背景颜色线段遮挡形成所显示的字符的线段的长度的设定百分比。在使字母组围绕圆形刺激区域1446的边缘连续移动期间，可以要求受试者192使用光标1050跟随该字母组。
阵列中的字母组可以在显示圆周围一致地漂移，或者可以显现和消退，以在具有处于可设置范围内的全场随机循环长度的屏幕上占据新的位置，在七十二赫兹的情况下，其通常可以是三十六到一百零八帧，其中显现和消退每次出现三帧的时间发生。字母组的位置和连续性可以受到刺激生成器450的算法控制。每个位置转换可以触发所有字符组到每组类型中的处于对应的相对位置的其他特定示例的转换。
在字母识别延迟模块的中间阶段1460的替换实施方式中，单词可以由嵌入在刺激区域199内的正确的字母构成，该刺激区域可以是环，具有其他类似长度、正确的字母、非单词。所有三字母项目可以在环周围一致地漂移。受试者192可以将光标1050移动到真实单词并且跟随它持续预定时间段或预定角度漂移。评分可以从受试者192登记可以被捕获和跟踪的真实单词的位置所花费的时间得出。
在字母识别延迟模块的中间阶段1460的又一实施方式中，正确的字母单词可以嵌入刺激区域199中，该刺激区域可以是环，具有其他类似长度、正确的字母、非单词。所有三字母项目可以在环周围一致地漂移。环的内容——可以是指其真实单词和非单词——可以随着内容漂移而规律地变化，因此总有一楔形物，其可以是包含真实单词以及环的包含非单词的其余部分的环区段。此外，当受试者192将光标1050移动到真实单词并且跟随它持续某一预定时间段或预定角度漂移时，可以缓慢地减少单词和非单词的所有字母的显著性。可以通过下述来减少显著性：将所有字母的部分与背景颜色的细线组交叉，或通过旋转各个字母，或通过用闪动的字母色点覆盖环。受试者192可以继续找到真实单词，因为对显著性的算法调整确定受试者的阈值显著性。该分数来自如本公开内容的其他测试所描述的显著性水平。
图48示出了字母识别延迟模块的终止阶段1470，在此期间可以限定近似阈值。在朝向字母识别延迟模块的中间阶段1460的末期跨循环连续改变所有字符组的连续性和互换期间，目标单词符组和受试者跟踪保持连续移动。
随后，在字母识别延迟模块的终止阶段1470期间，当处于不连续移动时，目标区段可以消退到背景参数，然后可以显现在新的位置，在该新的位置，它可以经历增加的连续性，直到受试者的光标可以进入目标区段区域。紧接着此后，可能会出现瞬时明亮闪烁和蜂鸣声。该试验的后续迭代可以产生改进的阈值。
图49示出了文字(verbal，词语的)记忆力模块的开始阶段1480。该测试范例可以在要被记忆的列表中呈现一系列单词1482。该样本由一系列单词1482组成，这些单词可以围绕刺激区域199的边缘布置并且由标签“单词可能是”1484引导。样本单词位于具有选定的明暗明度的选定位置。在文字记忆模块的开始阶段1480期间，可以向受试者192呈现预定系列的短词，每个短词具有设定序列中的预定数量的字母。
图50显示了文字记忆模块的中间阶段1490。受试者192可以经由样本和对比度刺激上的匹配1492的呈现来跟踪一系列单词1482中的目标单词，上述一系列单词从低显著性开始并且陆续变得更突出。可以一次一个地呈现一系列单词1482中的特定单词，连同不在列表上的单词。换句话说，在这一系列的刺激中，单词目标可以是样本单词或不是样本单词。
在文字记忆力模块的中间阶段1490期间，可以首先向受试者192示出一系列十个高对比度黑色或白色单词，持续预设的可调节时间段，该时间段可以持续五秒。然后可以向受试者192示出一系列相同类型的刺激，这些刺激可能已经在图43所示的字母识别延迟模块的开始阶段1440中使用过。可以在文字记忆力模块的中间阶段1490中实施的样本和对比度刺激上的匹配1492的呈现可以是下述的消退-跳跃-显现对比度调制序列，该对比度调制序列与可能已经在字母识别延迟模块的中间阶段1460中使用过的相同。
在文字记忆力模块的中间阶段1490的替换实施方式中，来自预定的有序列表的目标单词可以在每次呈现预定系列的短词之后以非常低的显著性呈现。来自预定的有序列表的那个目标单词可能在与不是单词的其他漂移的三字母组一起嵌入的刺激环周围漂移。当受试者192保持偏离目标时，单词和三字母非单词的显著性可以缓慢地增加，直到该单词可被识别为屏幕上的唯一单词。受试者192可以将光标1050移动到目标单词并且跟随它某一预定时间段或预定的角移动度数以登记正确的获得物，所述光标可以是直接或远程接触受试者接口响应装置中的任何一个。当受试者192已正确识别目标单词时，将该试验的评分记录为当前显著性水平。然后，列表中的下一个单词可以以非常低的显著性嵌入一组新的三字母非单词，并且任务继续。首先查看这些预定单词列表的列表呈现然后测试找到处于最低显著性的单词的循环可以重复三次。对测试进行的评分可以包括正确获得的单词的数量、它们被获得时所处的显著性水平、以及任务的三次重复中的平均显著性水平的斜率。
在文字记忆力模块的中间阶段1490的又一实施方式中，可以仅实施一个目标单词。在该示例性实施方式中，在计算显著性评分之后，可以缓慢增加目标单词的数量，以在词列表长度增加时重复地得出该受试者的显著性阈值。如果一个人知道其正在寻找的单词，那么找到它可能相对容易；然而，随着单词数量的增加，难度可能会增加。每个受试者192可以具有显著性对列表长度的函数，并且其可以是增强单词识别的文字记忆力能力的度量。
文字记忆力模块的中间阶段1490的替换实施方式可以包括但不限于仅具有正确字母单词的环。当受试者192正确地跟随环周围的最初单个单词时，将增添另一单词并且受试者192可以转向跟随新单词。在整个测试过程中，可以增添新单词并且可以监视受试者192识别出并转向最近增添到受试者显示器198的新单词需要多长时间。可以通过测量新单词识别延迟来完成评分，作为该响应期间所显示的单词的总数量的函数。
对来自文字记忆力模块的中间阶段1490的刺激的响应可用于在刺激对比度域和运动学域中建立响应动态。在文字记忆力模块的中间阶段1490期间，目标取向可以朝向刺激区域199的左侧或朝向右侧放置，并且可以是高、中或低对比度。图51、图52和53示出了可以在文字记忆力模块的中间阶段1490期间实施的各种放置配置和对比度条件。
参照图51、图52和图53，可以围绕圆形刺激区域1446的边缘以固定次序呈现相等数量的交替的黑色符号组1502和白色符号组1504。三字母符号组可以在背景中分布，该背景可以包括一串其他三字母符号组以及限定目标的真实单词。
用于交替的黑色符号组1502和白色符号组1504的三个符号可以包括但不限于符号、目标单词、合规的-非单词、违规的非单词、经翻转的违规的非单词、经翻转和旋转的非单词。此外，三字母符号组可以处于任何取向。此外，黑色符号组1502和白色字母符号组1504的字体、大小和位置可以通过来自视觉运动辨别测试的开始阶段1350和视觉形态辨别测试的开始阶段1330的预设来确定。黑色符号组1502和白色字母符号组1504的对比度可以被设置为高于在视觉运动辨别测试的终止阶段1370中获得的受试者的对比度阈值两个置信区间。
更具体地，图51示出了左上目标取向，黑色符号组1502和白色符号组1504处于高对比度。图52示出了右上目标取向，黑色符号组1502和白色符号组1504处于中等对比度。图53显示了右下目标取向，黑色符号组1502和白色符号组1504处于低对比度。
参照图54、图55和图56，可以向受试者192呈现面部情绪灵敏度测试。更具体地，图54示出了低难度面部情绪灵敏度测试1530，图55示出了中等难度面部情绪灵敏度测试1540，并且图56示出了高难度面部情绪灵敏度测试1550，对于其中的任何一个，可以向受试者192呈现面部的显示1532。多个面部可以是全部是同一人的或者可以是其他面部的假人合成。
随后，可以调整情感情绪，诸如从鬼脸或皱眉到睁大眼睛的或微笑情绪。可能存在分布在各个面部的情绪表达的梯度，从某一时刻的高兴面部到从该时刻起一百八十度的悲伤面部。受试者192可以定位并且可以跟踪最高兴的面部或最悲伤的面部。当较高兴和较悲伤的面部之间的差异可能在良好的表现下变窄或者在差的表现下变宽时，可以要求受试者192使用受试者操纵器1402来指向较高兴的面部。受试者192可以证明他们识别最积极或高兴表达所需的情感表达的最小差异。当从悲伤到高兴的范围增加时，受试者192可以使用旋转操纵器414旋转并将光标1050对准到最高兴面部1538，从而使任务更容易，或者当从悲伤到高兴的范围减少时也如此做，从而使任务更难。受试者192可以使旋转操纵器414以顺时针旋转1534或逆时针旋转1536来旋转。
与本公开内容相关联的算法可以更改面部的范围，该面部的范围可以从非常高兴到非常悲伤、非常平静到非常焦虑、非常被动到非常侵略性。与本公开内容相关联的算法可以更改面部的范围，该面部的范围可以沿着前述连续体连续地变化，即，从略微高兴到略微悲伤。中点可以是从高兴到中性，或者在替代实施方式中可以是从中性到悲伤。此外，与本公开内容相关联的算法可能是容易的或困难的。此外，受试者的评分可以是对可能具有最大难度的最小范围的反映，在此受试者192可以准确地定位和跟踪目标，即最高兴或最悲伤或最中性的面部。
低难度面部情绪灵敏度测试1530、中等难度面部情绪灵敏度测试1540、和高难度面部情绪灵敏度测试1550在每个测试中的难度水平不同。此外，低难度面部情绪灵敏度测试1530、中等难度面部情绪灵敏度测试1540和高难度面部情绪灵敏度测试1550可以帮助确定相对于从比较受试者群组得出的正常范围评分的测试受试者的感知阈值范围。面部性别、年龄和身份可以在测试会话的间隔期间随机转换。低难度面部情绪灵敏度测试1530、中等难度面部情绪灵敏度测试1540和高难度面部情绪灵敏度测试1550的未来已知的等同物可以仅使用一个性别、年龄等面部身份组或可以使用可以包括但不限于最悲伤面部的替代目标。
参照图57、图58和图59，可以向受试者192呈现面部情绪归零(null，消去、变空)测试。更具体地，图57示出了低难度面部情绪归零测试1570，图58示出了中等难度面部情绪归零测试1580，并且图59示出了高难度面部情绪归零测试1590，对于其中的任何一个，向受试者192呈现了特定面部表情1572的显示。
在低难度面部情绪归零测试1570、中等难度面部情绪归零测试1580或高难度面部情绪归零测试1590期间，呈现同一性别面部的单个图像并且系统改变面部从较悲伤到较高兴的表达的情感表达，反之亦然。
单个面部的情绪表达可以如在低难度面部情绪灵敏度测试1530、中等难度面部情绪灵敏度测试1540和高难度面部情绪灵敏度测试1550中所描述的那样变化。在低难度面部情绪归零测试1570、中等难度面部情绪归零测试1580，或高难度面部情绪归零测试1590中的任一者期间，受试者192可以使用受试者操纵器402来使面部看起来中性，这可以指既不高兴也不悲伤。可以要求受试者192使旋转操纵器414以逆时针旋转1534来旋转，从而通过使用转动成更悲伤的特征1576来使表达更悲伤，或者使旋转操纵器以顺时针旋转来旋转，从而通过使用转动成更高兴的特征1574来使表达更高兴。
当本公开内容使面部显示的情感表达持续变化时，受试者192的目的可以是继续使旋转操纵器414旋转以使表达中性。受试者192可以使用旋转操纵器414来在形态学上将光谱上的面部表情从可能是通过反复的逆时针旋转1536的更悲伤变换为可能是通过反复的顺时针旋转1534的更高兴，以保持面部表情为中性。
本公开内容的算法可以连续地转换面部表情的情绪内容，并且受试者192可能必须将其改回中性。这样的测试可以与作为归零任务相关联，其中仅参数被改变，并且受试者192必须感知该改变的方向和幅度并将其设置回原来的位置。评分可能反映了触发受试者的响应所需的改变的幅度，所谓的高兴到中性的点以及所谓的从悲伤到中性的点。
低难度面部情绪归零测试1570、中等难度面部情绪归零测试1580或高难度面部情绪归零测试1590每个的持续时间可以是续60秒到180秒。系统可以反复地将面部表情漂移到更悲伤或更高兴的状态，因为受试者192可以尝试使该效果归零并且可以尝试在显示器上保持中性表达。该系统可以使用自适应楼梯协议来确定面部表情的最小扰动，其可以引起来自测试受试者192的适当逆响应作为面部表情感知阈值，该感知阈值可以相对于由在比较受试者群组中的其他人可识别的正常范围进行评分。
面部性别、年龄和身份可以在测试会话的间隔期间随机转换。低难度面部情绪归零测试1570、中等难度面部情绪归零测试1580或高难度面部情绪归零测试1590的未来已知的等同物可仅使用一个性别、年龄等。
此外，低难度面部情绪归零测试1570、中等难度面部情绪归零测试1580，或高难度面部情绪归零测试1590在每个测试中的难度水平各自不同。
参照图60、图61和图62，可以向受试者192呈现社交提示灵敏度测试。更具体地，图60示出了低难度社交提示灵敏度测试1610，图61示出了中等难度社交提示灵敏度测试1620，图62示出了高难度社交提示灵敏度测试1630，对于其中的每一个，可以向受试者呈现不同侵略性水平的显示1612。
在一种实施方式中，不同侵略性水平的显示1612可以示出不同人的多个全身图像。受试者192可以使用旋转操纵器414来将光标1050对准侵略性最大的人——此处称为最具侵略性的人1614——的图像。受试者192可以使旋转操纵器414以顺时针旋转1534或逆时针旋转1536来旋转，以指示在不同侵略性水平的显示1612上最具侵略性的人1614。随着从顺从性到侵略性的范围增加，从而使任务更容易，或者随着从顺从性到侵略性的范围减少，从而使任务更难，可以在比较中表征受试者192相对于正常范围的感知阈值。
在替换实施方式中，可以显示各种不同的身体位置属性。例如，身体位置属性可以与最烦恼/最不烦恼或最害怕/最不害怕或最具备领导能力/最不具备领导能力或最独断/最不独断相关联。最不烦恼的身体位置属性可以但不限于与微笑、倾斜的头部和肩部以及侧在一边的手相关联。最烦恼的身体位置属性可以与但不限于噘起的嘴唇、懒散的头部和肩部、以及在下部面部前方紧紧地握住的手相关联。最害怕的身体位置属性可以与但不限于眼睛凸出、肢体弯曲和不平稳的移动相关联。最不害怕的身体位置属性可以与但不限于微笑、直立和缓慢移动相关联。
对于低难度社交提示灵敏度测试1610、中等难度社交提示灵敏度测试1620或高难度社交提示灵敏度测试1630中的任何或所有，在测试会话的间隔期间，可以随机地转换人物性别、年龄、种族群体和其他识别面部特征。低难度社交提示灵敏度测试1610、中等难度社交提示灵敏度测试1620或高难度社交提示灵敏度测试1630中的任何或所有的未来已知等同物可仅使用一个性别、年龄等姿势身份组或者可以使用替代目标特征，该替代目标特征可以包括但不限于最顺从的人。
此外，低难度社交提示灵敏度测试1610、中等难度社交提示灵敏度测试1620或高难度社交提示灵敏度测试1630还可以考虑在不同侵略性水平的显示1612中描绘的人之间的交互，使得受试者192指示谁或许最有可能是该群组的领导者。受试者192可以改变光标1050以指示他们将谁视作可能的领导者，其中目标领导者的特质与最不可能承担领导的人的特质之间的差异被连续地改变。
此外，低难度社交提示灵敏度测试1610、中等难度社交提示灵敏度测试1620或高难度社交提示灵敏度测试1630在每个测试中的难度水平各自不同。
在社交感知域测试的替代实施方式中，可以在社交交互归零测试中评估归零调整，该社交交互归零测试可以包括但不限于在进行社交交互的并排站立的两个人的全身表示。一个人可能站在左侧，并且另一人可能站在右侧。一个人可能是男人，并且另一人可能是女人；或者，两个人可能是相同的性别。此外，一个人可能具有特定的种族背景；另一人可能具有不同的种族背景；替代地，两个人可能是相同的种族背景。在社交交互归零测试期间，两人之间的姿势、面部表情和/或手势可能是独特的；然而，这两个人可能不用言语交互。可以指示受试者192调整左边的人或右边的人以使一个更加显性，并且算法将改变平衡，从而进行归零调整。
参照图63、图64和图65，呈现了典型的目标轨迹，其可以是但不限于60秒轨迹。图63示出了示例性位置轨迹1650。图64示出了示例性速度轨迹1660。图65描绘了示例性加速度轨迹1670。
示例性位置轨迹1650、示例性速度轨迹1660和示例性加速度轨迹1670可以示出目标定位，其可以由刺激生成器450以跟踪方式驱动或者通过跳跃运动以不连续方式驱动。此外，示例性位置轨迹1650、示例性速度轨迹1660和示例性加速度轨迹1670可以最初显示可触发受试者捕获的最高信噪比刺激，其可以指在靠近最高信噪比区段的中心定位。
本公开内容捕获的示例性测试可以其后跟着不规则跟踪移动，该不规则跟踪移动具有可以触发捕获循环的分级信噪比消退-显现循环。此外，本公开内容捕获的示例性测试可以包括增加然后减少位置和速度误差。在本公开内容的示例性测试期间，逃逸——可以是指逐渐增加的误差——可以触发下述任一者：1)固定位置的再度显现以触发重新捕获然后继续移动，或者2)完全消退、跳转到新的站点并在那里再度显现，直到重新捕获触发新的跟踪移动。此外，捕获位置的分布的均匀性可以通过跳跃来辅助，并且移动参数可以在信噪比(S/N)消退循环期间，该信噪比消退循环可以基于受试者误差。
参照图66，呈现了示例性3D S/N梯度1680，其中S/N可以指信噪比。示例性3D S/N梯度1680可以代表跨越所有刺激域。可以实施本公开内容的示例性测试以实现三倍信噪比梯度。更具体地，在本公开内容的示例性测试期间，从距离刺激区域199中的目标最远的点起，在目标区段的边缘处可以有到当前峰值信噪比的三分之一的逐渐增加，该目标区段可以是三十度区段。此外，另外的三分之一信噪比增加可以从刺激区域199中的三十度边缘延伸到十度区段。本公开内容的示例性测试可以被构造成使得峰值信噪比应该在十度区段上均匀地延伸，这可能导致假设的3D S/N梯度1680。
参照图67，呈现了关于垂直和水平位置的示例性S/N轮廓1690。示例性S/N轮廓1690可以反映受试者192响应分析，其指示受试者192可以准确地跟踪以产生跨所有域的可靠表现。可以经由以下建议来实现这种可靠的表现，这些建议可以是但不限于：
本公开内容的每个测试的第一刺激循环可以处于低运动参数和高信噪比，使得受试者192可以理解该任务。
可以通过在假设S/N轮廓1690的四个象限中的至少两个象限中强加一系列移动加速-减速循环或方向反转循环来建立运动神经表现。
后续循环可以包括可以由降低信噪比导致的提示消退，使得当提示逃逸时，运动可以减慢以便观看受试者192是否可以减小误差距离。如果受试者192赶上，则较慢的速度可能变成新的基本速度。但是，如果没有发生误差减少，则目标减速到停止并且信噪比增加，直到重新捕获触发移动的恢复。
通过缓慢增加信噪比，可能会跳转到靠近当前响应位置的新位置。
可以使用重复测试循环来改进受试者可以准确跟踪以在所有条件下产生可靠表现的信噪比阈值以及最快速度和加速度的影响。
图68示出了示例性位置误差函数曲线图1700，其可以是信噪比的误差图，以描述受试者192的表现。位置误差轴线1701对信噪比百分比轴线1703的曲线图可以存在于位置误差函数曲线图1700中。位置误差最大值1702和位置误差最小值1705可以是渐近投射，其可以捕获受试者192的最佳和最差表现。位置误差峰值斜率1706可以是最高斜率的正负百分之五的范围中的中点。位置误差函数曲线图1700的曲线下的位置误差区域1704可以描述受试者192的整体表现。此外，位置误差函数曲线图1700可以基于差异程度诸如良好、适中、以及差被定性地分组到简档中。
图69示出了示例性采样位置误差函数曲线图1710，其可以是在采样的基础上的位置误差轴线1701对信噪比百分比轴线1703的图。示例性采样位置误差函数曲线图1710可以基于来自本公开内容的测试的阈值和方差测量。例如，在图34、图35和图36中进一步描述的视觉运动辨别测试中，阈值被认为是在采样位置误差函数曲线图1710上的点之下的信噪比，其是沿着采样位置误差函数曲线图1710曲线重新恢复的两个位置误差有效数字。本公开内容可以利用由两个位置误差有效数字步骤覆盖的信噪比的范围作为方差测量。可以在位置误差函数曲线图1700和采样位置误差函数曲线图1710中实施的测量可以对最佳表现、捕获逃逸可变性和位置误差曲线的局部斜率敏感。
图70显示了示例性速度误差函数曲线图1720，其可以是速度误差轴线1708对信噪比百分比轴线1703的图。速度误差函数曲线图1720可以示出刺激和响应速度之间的差的表示。
图71描绘了受试者192的瞬时位置误差1800。受试者误差1802可以是受试者位置1804、角误差1806和目标位置1808的函数。受试者误差1802可以是受试者192在刺激区域199上选择目标时的误差。受试者位置1804可以是受试者192在刺激区域199上的目标位置的误差。角误差1806可以是受试者192在刺激区域199上的目标的角位置的误差。
图72示出了用于整个测试的误差幅度1850的图形表示的示例性输出，其可以是以度数计的位置误差1852对从该测试开始起的时间808的曲线图。出于说明目的，示例性输出详细说明了十秒间隔806。然而，系统可以使用更长或更短的时间间隔。系统可输出的其他输出包括详细说明整个测试的误差幅度1850，以及伴随着从该测试开始起的时间808的更高值的增加的位置误差1854的存在或其缺失。另外的输出可详细说明伴随着从该测试开始起的时间808的更低值的减少的位置误差1854。
此外，与整个测试的误差幅度1850相关联的误差可能在逃逸事件处达到峰值，在此期间，受试者192可能失去对目标的跟踪，但是当受试者192重新捕获目标时该误差可能减少以连续地集中于受试者的典型误差容限。该误差可以被标记为相对于目标移动的方向正或负180度，其中受试者192在该移动的前方或后方。
图73描绘了本公开内容的随时间变化的刺激模糊1950输出。该输出可以例示随时间变化的任务难度。更具体地，随时间变化的刺激模糊的曲线图1956可以是以百分比计的刺激模糊1952对自此会话中的测试模块开始以来的时间1954的曲线图。此外，可以但不限于将自此会话中的测试模块开始以来的时间1954表示为五秒间隔。
图74显示了用于相对于目标位置的受试者位置误差输入1960的示例性输出。相对于目标位置的受试者位置误差输入1960可以是受试者位置误差随时间变化的曲线图1962，其可以被表示为以度数计的位置误差1964对自此会话中的测试模块开始以来的时间1954的曲线图。此外，可以但不限于将自此会话中的测试模块开始以来的时间1954表示为五秒间隔。
图75描绘了本公开内容的相对于目标速度的受试者速度误差1970的示例性输出。更具体地，相对于目标速度的受试者速度误差的曲线图1972可以用曲线图表示为受试者减去目标的百分比最大值1974与自此会话中的测试模块开始以来的时间1954的曲线图。此外，自此会话中的测试模块开始以来的时间1954可以被表示为受试者减去目标的百分比最大值，但不限于被表示为五秒间隔。
图76示出了可以由本公开内容经由图形用户接口显示的示例性结果概要2000输出。结果摘要可以包括但不限于下述内容的定量评估的表示：语言处理2002、文字记忆力2004、运动感知2006、形状感知2008、对比度灵敏度2010和空间注意力2012。结果摘要2000可以确定与功能损伤有关的定量评分和合格/不合格评估。更具体地，与结果摘要2000相关联的感官-运动神经认知评估可以引起表征协议，该表征协议可以产生与时间和显著性相关的响应函数，其可以基于以下方式生成实时分数：三个周期上的平均最终显著性分数、在测试期间可能花费最多时间的显著性以及在测试中可能花费的总时间。
另外，本公开内容可以针对为每个感官-运动神经认知评估协议生成的响应函数来评估针对渐近函数的算法拟合。然后，本公开内容可以评估表现并生成辅助测量，该辅助测量可以包括但不限于：1)基本测量，诸如拟合参数、渐近线和曲线下面积，2)比较测量，作为特定感官运动神经认知评估协议上的受试者的基本测量与来自其他选定的感官-运动神经认知评估协议的受试者的基本测量之间的差，3)比较测量，作为测试中的受试者的基本测量与来自选定群组的比较受试者的测量之间的差。
与结果概要2000相关联的感官-运动神经认知评估测量可以针对每个测试实时地或接近实时地得出，并且可以相对于基于年龄的比较群组被变换为标准化分数。这些标准化分数可以针对每个感官-运动神经认知评估协议单独得出。
与结果概要2000相关联的感官-运动神经认知评估协议分数可以在径向图上示出，通过认知关联性感官-运动神经认知评估分组。年龄-正常函数和测试受试者的函数之间的差可以以特定颜色着色以指示亚正常函数并且以不同颜色着色以指示超常函数。可能由无效提示的消极影响和有效提示的积极影响导致的差可以显示为密切相关的函数。
此外，本公开内容可以从聚合数据确定受试者的功能和就年龄而言正常的功能之间的差异。
图77是示出示例性诊断概要2050中随时间变化的功能损伤的图形表示。诊断概要2050可以包括临床诊断和/或推荐药物列表。建议的诊断概要2050可以包括但不限于功能损伤特征曲线2052和特定类型的处理损伤的一种或多种建议的诊断以及包括病情、疾病、障碍、中毒和脑功能损伤的其他机制的可能或通常相关联的潜在病理生理学。替代地，可以建立特定病理生理学的特定链接，并且将在该临床指导中提供该特定链接。所有这些单一装置诊断建议都待在临床测试情境中被考虑，并且特别可能或常见的情境考虑也可以被列举和建议考虑。此外，可以建议进一步的诊断评价，该诊断评价包括在当前装置上或通过其他装置或临床演习的进一步测试。这些建议旨在阐明潜在病情、疾病、障碍、中毒和脑功能损伤的其他机制，可以被建议辅助个体或相关临床医生实现更完整的评价2054。功能损伤特征曲线2052可以用曲线图被示出在功能障碍特征的比率对日历时间范围2056的图上。更具体地，功能损伤特征曲线2052的功能损伤特征的评定定级可以从就年龄而言正常2060到更多受损2062。
图78A示出了在用于自动损伤评估测试的系统中系统2100的各方面，该系统包括显示2112，该显示具有两个同心环带2116。将理解的是，包括这样的包括两个同心环带2116的显示2112的系统2100可以提供整合(integration，综合、集成)和交互测试2300的初始化(如图80所示)。参照图80，将理解的是，这种整合和交互测试2300可以包括双视觉刺激(称为“双刺激”或“双刺激测试”)。这种双刺激测试可以包括内部环带测试循环2304、外部环带测试循环2308和组合的内部环带和外部环带测试循环2312。这样的整合和交互测试2300可以包括通过分析目标移动速度、加速度和方向反转域中的感官-认知/情感-运动神经功能来评价视觉-运动神经响应。参照图78A，示例性测试2100可以包括向受试者(图78A中未示出)呈现两个同心环形显示的视图，特别是可以由薄的环形间隙(在图78A中示意性地示出)分开的内部环形显示和外部环形显示。测试2100促进接收和记录输入跟踪数据，诸如响应轮位置数据(诸如读取和存储响应轮位置2412，如图81所示)。当受试者试图控制内部环形显示(参见图78A)时，受试者手动旋转这种响应轮(未示出)提供如上所述的输入，其中内部环形显示可相应地围绕两个同心环形显示的中心旋转。在一些实施方式中，输入的旋转和内部环形显示的旋转之间的相关性可以在测试管理期间随着得到因数(gain，增益)、速度或偏移的变化而系统地偏离。除了将内部环带连接到控制装置的测试输入之外，环境可以包括外部环形显示(参见图78A)，该外部环形显示被配置为根据用于控制变量的算法旋转，该变量诸如例如显示特征、受试者表现和其他变量。在一些实施方式中，测试可以被配置为接收来自下述受试者的输入，该受试者在试图将内部环带中的目标与外部环带中的目标对准，然后在整个外部环带算法显示变化的周期内保持该对准，该外部环带算法显示变化使目标的位置旋转。内部环带和外部环带可包含许多嵌入的目标和陪衬(参见图78A)。如本文所使用的，“目标”是具有一些特定特征的刺激，这些特定特征将它们区分作为正在进行的刺激-响应任务中的目的项目。如本文所使用的，“陪衬”是与目标属于同一类别的刺激，但不共享目标的整套定义特征。除了目标位置之外，装置可以更改在给定时间呈现哪些目标和陪衬、目标的感知显著性和陪衬的感知显著性、以及通过受试者接口响应装置登记并且由系统记录的受试者的响应特征。
在实施方式中，系统可以包括一个或多个陪衬。将理解的是，在所公开的方法中，可以显示一个或多个陪衬。在实施方式中，可以向显示提供一个或多个陪衬，例如，来自陪衬参数模块的功能。
参照图78A、图78B和图78C，在实施方式中，两个环形刺激区域可各自显示来自一组识别的测试域的一个或多个选定的刺激类型(例如，字母、数字、单词、符号、形状、面部、运动、光流、动力学边缘等)。选定用于在一个环带中显示的测试域可以与要在其他环带中显示的测试域相同或不同。选定用于在一个环带或其他环带中显示的测试域可以与选定用于在呈现给受试者的系列中的先前显示中或在受试者的先前或后续测试中的一个环带中或其他环带中显示的另一测试域相同或不同。来自选定域的单个目标可以呈现在所分配的环带中(例如，一个字母给外部环带，并且一个数字给内部环带)。多个陪衬刺激(相同或不同类型的非目标)可以分布在环带的非目标区域周围。陪衬类型在两个环带内或两个环带之间可以相同或不同，或者与先前或后续测试中的陪衬类型相同或不同。陪衬和目标的位置以及显示和响应特征可以连续地变化(移动的方向和速度)，以离散的方式变化，或者在测试期间以任何合适的方式变化，诸如例如通过根据预设的测试条件参数以及相同测试、当前测试、先前执行的相同测试和/或其他测试中的受试者表现而连续地变化。
本领域普通技术人员将理解，本公开内容的具体应用将包括许多变化。出于清楚的目的，在本文描述了用于测试的系统和方法的示例性实施方式。应当理解的是，本公开内容的应用可以利用示例性实施方式中的步骤中的一些或所有步骤。此外，可以包括附加步骤。这些步骤可以按顺序执行，或者以不同的顺序执行。如本文所使用的术语“序列”是指从原本定义的一组刺激例如来自一组字母的元音或来自一组餐具的勺子以连续或不连续的序列呈现一个或多个特定项目。如本文所使用的术语“组”是指可以在这些项目的域中的测试中使用的特定项目的完整列表。“域”是指可以从中拉取出组的一个或多个超集，例如，来自所有符号的域和来自所有形状的域的字母组；或者，例如，来自手动工具域或来自家庭用品域的餐具组。
参照图80，在实施方式中，用于执行整合和交互测试的系统2300可以包括通过内部环测试循环模块2304实施序列A。序列A实施可以提供如下：内部环带可以包含以100％信噪比(SNR)显示的单个目标光标元素，其可通过受试者轮旋转移动。外部环带目标和陪衬可以例如通过内部环测试循环模块2304或另一合适的模块被单独地移动。系统2300可以被配置为接收来自受试者响应于外部目标的位置、方向和速度的变化的输入，上述变化是通过外部目标SNR的变化进行的，最初没有陪衬，然后具有1、2和/或3个另一类型(例如形状，而不是字母)的非目标陪衬。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列A的一次运行中改变。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列A的一次运行中不改变。
参照图80，在实施方式中，整合和交互测试可以包括通过外部环测试循环模块2308实施序列B。序列B实施可以提供如下：可以移动具有处于100％SNR的单个元素的外部目标。内部目标光标可以改变SNR，最初没有陪衬，然后具有1个、2个、然后3个其他类别(例如形状，而不是字母)的非目标陪衬。当外部目标由外部环测试循环模块2308移动时，受试者可以尝试匹配外部目标的位置、方向和速度，经过内部SNR和陪衬变化。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列B的一次运行中改变。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列B的一次运行中不改变。
参照图80，在实施方式中，提供整合和交互测试的系统2300可以包括通过组合测试循环模块2312实施序列C。序列C实施可以提供如下：内部目标可以以在序列B中关于受试者得出的临界SNR和目标速度开始并且可以由受试者移动。外部目标可以以在序列A中关于受试者得出的临界SNR和目标速度开始，并且可以由组合测试循环模块2312移动。受试者可以尝试通过内部和外部SNR中连续的变化匹配外部目标的位置、方向和速度，最初没有陪衬，然后具有连续地和单独地增添到内部环带和外部环带中的1个、2个、然后3个其他(非目标)类别(例如形状，而不是字母)的陪衬。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列C的一次运行中改变。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列C的一次运行中不改变。
参照附图，在实施方式中，整合和交互测试可以包括通过组合测试循环模块2312实施序列D。序列D实施可以提供如下：内部目标可以以序列B临界SNR和目标速度开始并且可以由受试者移动。外部目标可以以序列A临界SNR和目标速度开始并且可以由组合测试循环模块2312移动。在每次测试运行之前，可以在中心呈现一对刺激，其由来自外部环带类别的一个元素和来自内部环带元素类别的一个元素组成。在实施方式中，两个特定元素必须对准以用于成功的执行，忽略其各自环带中相同类别的其他元素。最初，在每个环带中可能只有每个类别的一个元素。随后，可以将目标类别的非目标陪衬增添到相应的环带，首先将1个、2个，然后将3个目标类别的非目标陪衬单独增添到每个环带。受试者可以尝试通过内部环带和外部环带中的单独变化(SNR和陪衬的数量)来匹配外部目标的位置、方向和速度。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列D的一次运行中改变。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列D的一次运行中不改变。
参照附图，在实施方式中，整合和交互测试可以包括通过组合测试模块实施序列E。序列E实施可以提供如下：内部目标可以以序列B临界SNR和目标速度开始，并且可以由受试者使用两个响应轮中的一个来移动。外部目标可以以序列A临界SNR和目标速度开始，并且可以由受试者使用两个响应轮中的另一个来移动。两个环带可以在程序控制下以不同的速度和方向移动，并且受试者可以移动两个轮以保持同心圆中的目标对准。最初，在各个环带中可能只有每个类别的一个元素。随后，可以将非目标类别的非目标陪衬增添到相应的环带中，首先将1个、2个，然后将3个非目标类别的非目标陪衬单独地增添到两个环带中。受试者可以尝试通过内部环带和外部环带两者中的变化(SNR和陪衬的数量)来匹配内部目标和外部目标的位置、方向和速度。在实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列E的一次运行中改变。在其他实施方式中，非目标陪衬的量可以在整合和交互测试的序列E的一次运行中不改变。
参照图86至图94，在实施方式中，整合和交互测试2700可以包括由字母模块提供的字母组A。组A(字母)可以包括具有强加的非典型性的英语(或其他)语言字母，其可以被呈现为影响该组中元素的检测和辨别的连续变量(即显著性)。在这样的测试中可以控制和改变的变量包括：杂波、取向、亮度、大小和厚度。如这里所使用的，“杂波”意为字母、字符等的像素退化，其中像素增添在字符的范围之外。如这里所使用的，“取向”意为围绕屏幕的平面内或外的字符的质心旋转。如这里所使用的，“亮度”意为使具有背景明度中的接连或单独变化的字符线/像素变暗。如这里所使用的，“大小”意为字符的尺寸大小。如这里使用的，“厚度”意为可以被制成更大或更小的线、点或组成字符。
参照图86至图94，在实施方式中，整合和交互测试可以包括例如由单词参数模块提供的单词组B。这样的组B(单词)可以包括具有强加的非典型性的英语(或其他)语言单词，其被呈现为影响该类别中元素的检测和辨别的连续变量(例如，SNR)。
参照图86至图94，在实施方式中，整合和交互测试可以包括例如由常规形状参数模块提供的常规形状特征组C。这样的组C(常规形状)可以包括具有强加的非典型性的几何形状(例如，圆形、正方形、三角形等)，其被呈现为影响该类别中元素的检测和辨别的连续变量(例如，SNR)。
参照图86至图94，在实施方式中，整合和交互测试可以包括例如可以由不规则形状参数模块提供的不规则形状特征组D。这样的组D(不规则形状)可以包括具有形成开放和闭合区域(例如，假字体)的分支和交叉成分的不规则线和曲线组，具有强加的非典型性，被呈现为影响该类别中元素的检测和辨别的连续变量(例如SNR)。
参照图86至图94，在实施方式中，整合和交互测试可以包括例如可以由平面运动参数模块提供的平面运动特征组E。这样的组E(平面运动)特性可以包括例如点、线或点/线图案的均匀移动，具有强加的参数变化，被呈现为影响平面运动方向、速度或加速度的检测和辨别的连续变量(例如，SNR)。
参照图86至图94，在实施方式中，整合和交互测试可以包括例如可以由光流参数模块提供的光流特征组F。这样的组F(光流)特征可以包括例如以径向、圆形或剪切模式(或那些模式的组合)移动的点、斑点或形状的均匀移动，模拟通过环境的自运动期间观察的视觉场景，具有强加的参数变化，被呈现为影响该类别中元素的检测和辨别的连续变量(例如SNR)。
参照图86至图94，在实施方式中，整合和交互测试可以包括例如可以由动力学边缘参数模块提供的动态边缘组G。这样的组G(动力学边缘)可以包括在两个或更多个相邻或近似区域中移动以在那些区域之间形成边缘的点、斑点或形状的区域上不同的相干运动，所述边缘由于对运动中的差异的感知而可见，具有强加的参数变化，被呈现为影响该类别中元素的检测和辨别的连续变量(例如SNR)。
参照图86至图94，在实施方式中，整合和交互测试可以包括例如可以由运动限定的对象参数模块提供的运动限定的对象的集合H。这样的集合H(运动限定的对象)可以包括例如移动以模拟有生命或无生命对象的空间链接协调移动的点、斑点或形状的空间链接协调移动，具有强加的参数变化，被呈现为影响该类别中元素的检测和辨别的连续变量(例如SNR)。
参照图82，根据所公开的主题的系统和方法可以包括在任务难度(SNR)中强加参数变化，并且沿着与任务难度(SNR)中的这种参数变化相关的速度、准确度和适应性的参数对输入结果进行评分。在实施方式中，例如，强加的参数可以包括测试时段的长度或持续时间。在实施方式中，例如，强加的参数可以包括将测试时段的长度或持续时间与刺激和响应特征之间的关系相联系。
参照实施方式中的图82，例如，可以包括测试域中的序列变化的参数。例如，测试域中的这种序列变化可以创建可以被单独评分的一系列子测试，汇总评分来自所管理的一系列子测试。参照图82，在包括序列变化参数诸如例如序列A和B的实施方式中，每个都产生可以以SNR/速度/准确度3-空间表示的数据。对于从该临界水平起操纵SNR的其他序列，拐点可以用作起始值或临界起始值。
参照图78A、78B和78C，本公开内容的实施方式可以包括被配置用于在两个受限制的皮层区域组中调用响应的系统。这样的实施方式可以包括例如如图78A、图78B和图78C中总体所示的两个同心环带。通过应用模块，可以显示如图78A、图78B和图78C中总体所示的两个同心环带，例如以调用两个受限制的皮层区域组中的响应。参照图81，在一些实施方式中，系统2400可以包括刺激控制模块2404，该刺激控制模块具有至少一个刺激噪声调制参数，以用于控制和更改刺激噪声。参照图82，在实施方式中，系统2500可以包括陪衬控制模块2508，该陪衬控制模块必须包括至少一个陪衬控制参数，以用于聚焦在至少一个特定的目标陪衬域上。参照图81，在实施方式中，系统2400可以包括具有至少一个任务特征或任务难度参数的任务特征控制模块2408。在实施方式中，输入记录模块2412可以响应于刺激、陪衬和任务记录跟踪输入，以用于在它们的组合和交互激活期间测试或评估每个皮层-皮层下网络的处理特征。
参照图83，系统2600可以包括：视觉-运动神经测试模块2604、感知处理模块2608、记忆力维护模块2612、报告生成模块2616、以及个性化校准模块2620，报告生成模块被配置为生成反映了激活的大脑网络之间的交互的组合激活刺激-响应简档。系统2600还可以包括下述模块，该模块被配置为探查关于例如可以由刺激-任务调制或由网络的共激活引起的内在过程触发或产生的共激活的连续成本/益处以及间歇性共激活的不连续成本/益处的这种交互。
参照图95，系统3000可以包括双刺激测试模块3010和单刺激测试模块3050两者。如图96所示，双刺激测试模块3010可以包括双刺激运动神经测试子模块3014。双刺激测试模块3010可以包括双刺激感官测试子模块3018。双刺激测试模块3010可以包括双刺激认知测试子模块3022。在一些实施方式中，双刺激测试模块3010可以包括第二双刺激认知测试子模块3026。双刺激测试模块3010可以包括双刺激交互测试子模块3030。双刺激测试模块3010可以包括双刺激分数算法3034。单刺激测试模块3050可以包括单刺激运动神经测试子模块3054。单刺激测试模块3050可以包括单刺激感官测试子模块3058。单刺激测试模块3050可以包括单刺激认知测试子模块3062。在一些实施方式中，单刺激测试模块3050可以包括第二单刺激认知测试子模块3066。单刺激测试模块3050可以包括单刺激交互测试子模块3070。单刺激测试模块3050可以包括单刺激分数算法3074。
参照图97，用于自动视觉损伤测试的方法3100可以包括执行3110双刺激测试和执行3150单刺激测试两者。如图图96所示，执行3110双刺激测试可以包括执行3014双刺激运动神经测试。执行3110双刺激测试可以包括执行3118双刺激感官测试。执行3110双刺激测试可以包括执行3122双刺激认知测试。在一些实施方式中，执行3110双刺激测试可以包括执行3126第二双刺激认知测试。执行3110双刺激测试可以包括执行3130双刺激交互测试。执行3110双刺激测试可以包括双刺激评分3134。执行3150单刺激测试可以包括执行3154单刺激运动神经测试。执行3150单刺激测试可以包括执行3158单刺激感官测试。执行3150单刺激测试可以包括执行3162单刺激认知测试。在一些实施方式中，执行3150单刺激测试可以包括执行3166第二单刺激认知测试。执行3150单刺激测试可以包括执行3170单刺激交互测试。子模块3070。执行3150单刺激测试可以包括单刺激评分3074。
所公开的主题可以通过执行自动视觉运动神经响应测试来提供个体功能损伤的自动定量评估，并且可以提供相同的报告。这种对个体功能损伤的自动定量评估可以包括自动双刺激测试。在一些实施方式中，可以单独执行双刺激测试以提供功能损伤的定量评估。在实施方式中，可以结合单刺激测试来执行双刺激测试。例如，可以执行双刺激测试以用于初始评估或诊断，结合可以执行用于详细评估或诊断的单刺激测试。根据本公开内容，系统和方法可以执行定量测量和评估受试者大脑的响应特征的自动功能损伤测试。
图99示出了参数的个性化的层级性质的范例。在示例性层级320中，从移动测试3204得到的数据可以应用于视觉显著性测试3208、感知测试3212和/或记忆力测试3216。这些测试中的每一个可以存储在数据库中，并且可以通过特定模块的操作来执行3220每个测试。
图100A、图100B、图100C、图100D、图100E和图100F以及图101A、图101B、图101C、图101D、图101E和图101F详细描述了可以由实施方式采用的一系列测试场景的示例性视觉描绘。实施方式可以在整个测试环境中采用各种刺激。可以由实施方式采用的示例性刺激在图102中示出。如图所示，实施方式可以采用静态刺激3304，包括但不限于字母、形状、单词和纹理。实施方式还可以采用运动刺激3306，包括但不限于运动方向、运动速度、运动模式、元素限定的运动模式、动力学边缘和动力学形状。实施方式可以包括复杂刺激3308，包括但不限于空间模式、景观配置、面部年龄、面部表情、身体姿势、手形状和手势。实施方式可以包括通过共同呈现的刺激交互3310，包括但不限于基本刺激对、声音和对象协调的外观或移动、以及嘴唇移动和言语。在一些实施方式中，这些刺激可以独立使用或组合使用。可以由计算机处理器根据系统规则来执行刺激的使用。
如图103所示，本公开内容的实施方式采用的示例性规则或启发式模型包括感知显著性提示降级。如图所示，包括记忆力测试和感知测试的测试可以采用各种手段来挠曲对刺激的轻松识别。用于挠曲对刺激的识别的示例性手段包括基本降级3314。基本降级3314可以包括但不限于减小刺激大小、明度、对比度、持续时间和闪烁率、连续改变刺激位置。实施方式还可以采用域特定降级3316。域特定降级3316可以包括但不限于刺激的缺失块、向刺激增添外来的块、缺失块和外来的块的组合、改变取向以及改变背景。实施方式还可以采用预先提示的刺激3318。预先提示的刺激可以包括但不限于类别异常、感知干扰项、感知辅助、图像和声音的自然组合、以及图像和声音的非自然组合。实施方式还可以采用记忆刺激3320。示例性记忆刺激3320包括但不限于特定实例记忆、对先前项目或先前暴露的获知。
可以采用的启发法的其他示例包括使用单词与非单词字母组、降低目标的对比度、增添静态噪声元素(例如，模糊点)、增添位置噪声(例如，震动)、以及增添几何挠曲(例如，被扭动)和呈现改变(例如，单词中的字母更靠近在一起)。
此外，记忆力和感知测试模块可以被配置用于确定在下述方面受试者输入的准确性，所述方面为识别的匹配跨不同模态(例如，听觉模态中的口语单词)的不匹配单词，通过预先提示显示中的将随后呈现目标的特定位置(例如，置于单词列表之前的闪烁的红点，在闪烁位置处的单词是目标)来识别的特定单词、在概念上明确地(例如，公共单词)或绝对地(例如，你的工作或名字)提示的特定单词等。
图104是示出了可以由本公开内容的实施方式采用的示例性行为任务3322的简化框图。如图所示，可以使用的示例性范例3324包括但不限于感知检测、感知辨别、群组成员关系、位置注意力分散、位置预先提示、位置模式推导和预测、项目/列表即时记忆力、项目/列表长期记忆力、记忆力掩蔽、项目类别转换和返回类别、提示冲突。
图105示出了可以由本公开内容的实施方式采用的示例性启发式模型。如图所示，系统可以通过最初呈现针对默认3330或预设的亮度、对比度、背景明度和空间频率成分的刺激来确定视觉显著性简档3358。根据系统的规则，系统可以单独地或组合地以所选择的顺序改变亮度3332、对比度3338、背景明度3344和空间频率成分3350中的每一个，以确定每个参数输入变得不准确处的阈值。在确定每个阈值时，系统可以采用聚合算法3356来确定视觉显著性简档。在一些实施方式中，可以在确定或部署后续测试中部署或考虑该视觉显著性简档。
本公开内容的一些实施方式可以作为下述的补充、替换下述或与下述结合：视觉测试，执行音频和/或触觉模态测试。在一些实施方式中，这还可以包括初始校准测试。在一些实施方式中，可以执行定量或诊断确定测试。
本公开内容的一些实施方式可以包括诊断特定测试。在这些实施方式中，行为任务中的表现，连同一种或多种特定降级技术或与一种或多种特定降级技术结合，可以指示特定障碍。在这些实施方式中，行为任务或具有预设降级的行为任务可以存储在具有一个或多个障碍标识符的数据库中。
在一些实施方式中，可以包括扩宽诊断测试以防止假阳性障碍确定。
在一些实施方式中，障碍确定可以根据启发式模型操作。在这些实施方式中，可以将已知诊断与一个或多个患者简档进行比较，以从测试结果中识别一个或多个相关因素。在一些实施方式中，启发式模型可以确定所呈现的行为任务、降级技术或其组合。在一些实施方式中，启发式模型可以是自选择或自改进的。
一些实施方式可以被配置用于检测输入劣化。在一种布置中，可以不断地对输入进行建模以确定患者疲劳或移动性损伤影响行为任务响应。在一些实施方式中，对输入劣化的检测可以启动测试的暂停达已限定的时间段，和/或向操作者提供警告通知。
在一些实施方式中，系统启发法可以制定行为任务的呈现、刺激的降级及其组合。系统启发法可以被配置为考虑先前的患者结果、统计分析、任务优先级和患者人口统计特征，包括但不限于年龄、体重、药物等。
一些实施方式可以被配置用于一个或多个同时输入。例如，一种实施方式可以配置有一个或多个可旋转轮、一个或多个踏板。另一实施方式可配置有两个操纵器。在该布置中，测试可以被配置为需要跨两个输入的同时或协调的移动。在其他布置中，跨多个输入机制的输入可以是时间延迟的和/或禁用的。
在一些实施方式中，行为感知任务可以包括同时或以预定间隔呈现两个或更多个不同的刺激类别。
一些实施方式可以采用分析模块来评估双刺激呈现和/或双刺激测试的影响。在该布置中，可以识别相关性因子系统并将其与诊断标识符进行比较。
本文引用的所有参考文献，包括出版物、专利申请和专利均通过引用并入本文，其程度如同每个参考文献被单独且具体地指示通过引用并入并且在本文中完整地阐述。
所公开的与计算机可读介质相关联的主题的方法、系统、处理流程和逻辑可以在计算机可执行指令的总体上下文中描述，诸如例如，可以由计算机执行的程序模块。通常，程序模块可以包括执行特定任务或实施特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。本公开的主题还可以在分布式计算环境中实践，其中任务由通过通信网络连接的远程处理装置执行。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储器存储装置的本地和/或远程计算机存储介质中。
这里结合附图阐述的详细描述旨在作为其中可以实践本公开的主题的示例性实施方式的描述。贯穿本说明书使用的术语“示例性”意为“用作示例、实例或说明”，并且不应被解释为比其他实施方式优选或有利。
该例示性实施方式的详细描述包括用于提供对当前公开的主题的透彻理解的具体细节。然而，对于本领域的技术人员明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本公开的主题。在一些实例中，以框图形式示出了公知的结构和装置，以避免模糊本公开内容方法和系统的概念。
提供前述实施方式的描述是为了使本领域的任何技术人员都能制作和使用本主题。对于本领域的技术人员来说，对这些实施方式的各种修改将是明显的，并且本文公开的新颖原理和主题可以在不使用创新能力的情况下应用于其他实施方式。权利要求中阐述的要求保护的主题不旨在限于本文所示的实施方式，而是与符合本文公开的原理和新颖特征的最宽范围相一致。预期另外的实施方式在所公开的主题的精神和真实范围内。

Claims (70)

1.一种用于通过自动视觉运动神经响应测试来提供诊断报告的方法，所述方法包括：
执行运动神经适应性测试，所述运动神经适应性测试包括：
在GUI上呈现标记；
关于至少第一得到因数和至少第一噪声，移动所述标记，其中所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
经由输入机构接收响应于所述标记的所述移动的输入，
至少确定：
反转延迟，
加速度滞后，
减速度滞后，以及
速度简档；
使所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后以及所述速度简档聚合以确定患者简档；
关于所述患者简档执行至少一个诊断测试，所述诊断测试选自由下述组成的组：
视觉显著性测试，
听觉测试，以及
振动测试；
经由所述输入机构接收响应于所述至少一个诊断测试的输入；
确定所述诊断测试的结果并输出表现简档；并且
其中，所述表现简档指示与受试者的中枢神经系统相关的性能损伤。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述执行运动神经适应性测试还包括：
移动所述标记，经过至少第二得到因数，并且其中，所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
使关于所述第一得到因数、所述第一噪声、所述第二得到因数的所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后、以及所述速度简档聚合，以确定所述患者简档。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述执行运动神经适应性测试还包括：
移动所述标记，经过至少第二噪声，并且其中，所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
使关于所述第一得到因数、所述第一噪声、所述第二噪声的所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后、以及所述速度简档聚合，以确定所述患者简档。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述输入机构包括被配置为线性轮的操纵器。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，使所述输入机构输出频率值。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括：其中，使所述频率值转换为位置、速度和方向。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述运动神经适应性测试还包括关于第二得到因数和第二噪声中的至少一个的执行。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述诊断测试的呈现的速度取决于所述患者简档。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述诊断测试包括下述中的每一项：
所述视觉显著性测试，
所述听觉测试，以及
所述振动测试。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述得到因数确定与所述输入机构的输入有关的移动的响应性。
11.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述噪声包括光度。
12.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述视觉显著性测试包括视觉刺激。
13.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述听觉测试包括听觉刺激。
14.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中，所述振动测试包括触觉刺激。
15.一种用于通过自动视觉运动神经响应测试来提供诊断报告的系统，所述系统包括：
图形用户接口；
输入机构；
处理器；
非瞬态计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质具有程序指令，所述程序指令在由处理器执行时执行下述步骤：
用于执行运动神经控制测试的指令；
用于确定下述的指令：
反转延迟，
加速度滞后，
减速度滞后，以及
速度简档；
用于使所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后、
以及所述速度简档聚合以确定患者简档的指令；
用于关于所述患者简档执行下述中的至少一个的指令：
视觉显著性测试，
听觉测试，以及
振动测试；
用于确定结果并输出表现简档的指令。
16.权利要求15的系统，还包括用于下述的指令：
移动所述标记，经过至少第二得到因数，并且其中，所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
使关于所述第一得到因数、所述第一噪声、所述第二得到因数的所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后、以及所述速度简档聚合，以确定所述患者简档。
17.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述执行运动神经适应性测试还包括：
移动所述标记，经过至少第二噪声，并且其中，所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
使关于所述第一得到因数、所述第一噪声、所述第二噪声的所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后、以及所述速度简档聚合，以确定所述患者简档。
18.根据权利要求15所述的系统，还包括：所述输入机构包括被配置为线性轮的操纵器。
19.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述输入机构输出频率值。
20.根据权利要求5所述的方法，还包括：其中，使所述频率值转换为位置、速度和方向。
21.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述运动神经适应性测试还包括关于第二得到因数和第二噪声中的至少一个的执行。
22.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述诊断测试的呈现的速度取决于所述患者简档。
23.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述诊断测试包括下述中的每一项：
所述视觉显著性测试；
所述听觉测试；以及
所述振动测试。
24.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述得到因数确定与所述输入机构的输入有关的移动的响应性。
25.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述噪声包括光度。
26.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述视觉显著性测试包括视觉刺激。
27.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述听觉测试包括听觉刺激。
28.根据权利要求15所述的系统，还包括：其中，所述振动测试包括触觉刺激。
29.存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行自动视觉运动神经响应评估，所述可执行指令在由处理器执行时执行下述步骤：
执行运动神经适应性测试，所述运动神经适应性测试包括：
在GUI上呈现标记；
关于至少第一得到因数和至少第一噪声，移动所述标记，其中，所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
经由输入机构接收响应于所述标记的所述移动的输入，从而至少确定：
反转延迟，
加速度滞后，
减速度滞后，以及
速度简档；
使所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后以及所述速度简档聚合以确定患者简档；
关于所述患者简档执行至少一个诊断测试，所述诊断测试选自由下述组成的组：
视觉显著性测试，
听觉测试，以及
振动测试；
经由所述输入机构接收响应于所述至少一个诊断测试的输入；
确定所述诊断测试的结果并输出表现简档；并且
其中，所述表现简档指示与受试者的中枢神经系统相关的性能损伤。
30.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
所述可执行指令在由处理器执行时执行下述附加步骤：
移动所述标记，经过至少第二得到因数，并且其中，所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
使关于所述第一得到因数、所述第一噪声、所述第二得到因数的所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后、以及所述速度简档聚合，以确定所述患者简档。
31.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
所述可执行指令在由处理器执行时执行下述附加步骤：
移动所述标记，经过至少第二噪声，并且其中，所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
使关于所述第一得到因数、所述第一噪声、所述第二噪声的所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后、以及所述速度简档聚合，以确定所述患者简档。
32.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述输入机构包括被配置为线性轮的操纵器。
33.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
所述可执行指令在由处理器执行时执行下述附加步骤：其中，所述输入机构输出频率值。
34.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，使所述频率值转换为位置、速度和方向。
35.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述运动神经适应性测试还包括关于第二得到因数和第二噪声中的至少一个的执行。
36.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述诊断测试的呈现的速度取决于所述患者简档。
37.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述诊断测试包括下述中的每一项：
所述视觉显著性测试，
所述听觉测试，以及
所述振动测试。
38.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述得到因数确定与所述输入机构的输入有关的移动的响应性。
39.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述噪声包括光度。
40.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述视觉显著性测试包括视觉刺激。
41.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述听觉测试包括听觉刺激。
42.根据权利要求29所述的存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，还包括：
其中，所述振动测试包括触觉刺激。
43.一种用于通过自动视觉运动神经响应测试来提供诊断报告的方法，所述方法包括：
执行运动神经适应性测试，所述运动神经适应性测试包括：
在GUI上呈现标记；
关于至少第一得到因数和至少第一噪声，移动所述标记，其中所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
经由输入机构接收响应于所述标记的所述移动的输入，
至少确定：
反转延迟，
加速度滞后，
减速度滞后，以及
速度简档；
使所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后以及所述速度简档聚合以确定患者简档；
关于所述患者简档执行至少一个诊断测试，所述诊断测试选自由下述组成的组：
视觉显著性测试，
感知测试，所述感知测试包括：
根据用于行为感知任务的规则，呈现至少第一感知测试刺激和第二感知测试刺激；
关于所述患者简档，使所述第一感知测试刺激和第二感知测试刺激中的至少一个降级；
记忆力测试，所述记忆力测试包括：
根据用于行为记忆力任务的规则，呈现至少第一记忆力测试刺激；
经由所述输入机构接收响应于所述至少一个诊断测试的输入；
确定所述诊断测试的结果并输出表现简档。
44.根据权利要求43所述的方法，其中，所述视觉显著性测试包括：
呈现至少第一视觉显著性刺激，其中，对于所述视觉显著性刺激：
改变亮度，
改变对比度，
改变背景明度，以及
空间频率成分；
经由输入机构接收输入，
至少确定：
亮度胜任力阈值，
对比度胜任力阈值，
背景明度胜任力阈值，以及
频率成分胜任力阈值；
使所述亮度胜任力阈值、所述对比度胜任力阈值、所述背景明度胜任力阈值和所述频率成分胜任力阈值聚合，以确定患者视觉显著性简档。
45.根据权利要求43所述的方法，其中，所述第一感知测试刺激和第二感知测试刺激选自由下述组成的组：
字母；
单词；
形状；
纹理；
运动方向；
运动速度；
运动模式；
元素限定的运动模式
动力学边缘
动力学边缘；
空间模式
景观配置；
面部年龄；
面部表情；以及
身体姿势；
手形状；
手势。
46.根据权利要求43所述的方法，其中，所述第一感知测试刺激和所述第二感知测试刺激不同。
47.根据权利要求43所述的方法，其中，所述第一感知刺激的所述降级包括改变下述中的至少一种：
刺激大小；
明度；
对比度；
持续时间；
在显示器上的位置；
缺失块；
增添外来的块；
变化的取向；
变化的背景；
类别异常；
提示干扰项；
提示视觉辅助；
自然图像组合；
非自然图像组合。
48.根据权利要求43所述的方法，其中，所述第二感知刺激的所述降级包括改变下述中的至少一种：
刺激大小；
明度；
对比度；
持续时间；
在显示器上的位置；
缺失块；
增添外来的块；
变化的取向；
变化的背景；
类别异常；
提示干扰项；
提示视觉辅助；
自然图像组合；
非自然图像组合。
49.根据权利要求43所述的方法，其中，所述行为感知任务选自由下述组成的组：
感知检测；
感知辨别；
群组成员关系；
位置预先提示；
位置模式推导和预测；
项目/列表即时记忆力；
项目/列表长期记忆力；
记忆力掩蔽；
项目类别转换和返回类别；以及
提示冲突。
50.根据权利要求43所述的方法，其中，所述行为记忆力任务选自由下述组成的组：
感知检测；
感知辨别；
群组成员关系；
位置预先提示；
位置模式推导和预测；
项目/列表即时记忆力；
项目/列表长期记忆力；
记忆力掩蔽；
项目类别转换和返回类别；以及
提示冲突。
51.根据权利要求43所述的方法，其中，所述表现简档指示与受试者的中枢神经系统相关的性能损伤。
52.根据权利要求43所述的方法，另外包括：
接收至少一个已知诊断的输入；并且
识别所述至少一个已知诊断与所述表现简档、有效行为感知任务、行为记忆力任务、以及降级的组合之间的相关性。
53.存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行自动视觉运动神经响应评估，所述可执行指令在由处理器执行时执行下述步骤：
执行运动神经适应性测试，所述运动神经适应性测试包括：
在GUI上呈现标记；
关于至少第一得到因数和至少第一噪声，移动所述标记，其中所述标记的所述移动包括：
变化的加速度，
变化的减速度，
变化的反转，以及
变化的移动速度；
经由输入机构接收响应于所述标记的所述移动的输入，从而至少确定：
反转延迟，
加速度滞后，
减速度滞后，以及
速度简档；
使所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后以及所述速度简档聚合以确定患者简档；
关于所述患者简档执行至少一个诊断测试，所述诊断测试选自由下述组成的组：
视觉显著性测试，
感知测试，所述感知测试包括：
根据用于行为感知任务的规则，呈现至少第一感知测试刺激和第二感知测试刺激；
关于所述患者简档使所述第一感知测试刺激和第二感知测试刺激中的至少一个降级；
记忆力测试，所述记忆力测试包括：
根据用于行为记忆力任务的规则，呈现至少第一记忆力测试刺激；
经由所述输入机构接收响应于所述至少一个诊断测试的输入；
确定所述诊断测试的结果并输出表现简档。
54.根据权利要求53所述的计算机可执行指令，还包括指令：
其中，所述第一感知测试刺激和第二感知测试刺激选自由下述组成的组：
字母；
单词；
形状；
纹理；
运动方向；
运动速度；
运动模式；
元素限定的运动模式
动力学边缘
动力学边缘；
空间模式
景观配置；
面部年龄；
面部表情；以及
身体姿势；
手形状；
手势。
55.根据权利要求53所述的计算机可执行指令，还包括指令：
其中，所述第一感知测试刺激和所述第二感知测试刺激不同。
56.根据权利要求53所述的计算机可执行指令，还包括指令：
其中，所述第一感知刺激的所述降级包括改变下述中的至少一种：
刺激大小；
明度；
对比度；
持续时间；
在显示器上的位置；
缺失块；
增添外来的块；
变化的取向；
变化的背景；
类别异常；
提示干扰项；
提示视觉辅助；
自然图像组合；
非自然图像组合。
57.根据权利要求53所述的计算机可执行指令，还包括指令：
其中，所述第二感知刺激的所述降级包括改变下述中的至少一种：
刺激大小；
明度；
对比度；
持续时间；
在显示器上的位置；
缺失块；
增添外来的块；
变化的取向；
变化的背景；
类别异常；
提示干扰项；
提示视觉辅助；
自然图像组合；
非自然图像组合。
58.根据权利要求53所述的计算机可执行指令，还包括指令：
其中，所述行为感知任务选自由下述组成的组：
感知检测；
感知辨别；
群组成员关系；
位置预先提示；
位置模式推导和预测；
项目/列表即时记忆力；
项目/列表长期记忆力；
记忆力掩蔽；
项目类别转换和返回类别；以及
提示冲突。
59.根据权利要求53所述的计算机可执行指令，还包括指令：
其中，所述行为记忆力任务选自由下述组成的组：
感知检测；
感知辨别；
群组成员关系；
位置预先提示；
位置模式推导和预测；
项目/列表即时记忆力；
项目/列表长期记忆力；
记忆力掩蔽；
项目类别转换和返回类别；以及
提示冲突。
60.根据权利要求53所述的计算机可执行指令，还包括指令：
其中，所述表现简档指示与受试者的中枢神经系统相关的性能损伤。
61.根据权利要求53所述的计算机可执行指令，还包括指令：
接收至少一个已知诊断的输入；并且
识别所述至少一个已知诊断与所述表现简档、有效行为感知任务、行为记忆力任务、以及降级的组合之间的相关性。
62.一种用于通过自动视觉运动神经响应测试来提供诊断报告的系统，所述系统包括：
图形用户接口；
处理器；
非瞬态计算机可读介质，所述非瞬态暂时性计算机可读介质具有程序指令，所述程序指令在由处理器执行时执行下述步骤：
用于执行运动神经控制测试的指令；
用于确定下述的指令：
反转延迟，
加速度滞后，
减速度滞后，以及
速度简档；
用于使所述反转延迟、所述加速度滞后、所述减速度滞后、以及所述速度简档聚合以确定患者简档的指令；
用于关于所述患者简档执行至少一个诊断测试的指令，所述诊断测试选自由下述组成的组：
视觉显著性测试，
感知测试，所述感知测试包括：
根据用于行为感知任务的规则，呈现至少第一感知测试刺激和第二感知测试刺激；
关于所述患者简档使所述第一感知测试刺激和第二感知测试刺激中的至少一个降级；
记忆力测试，所述记忆力测试包括：
根据用于行为记忆力任务的规则，呈现至少第一记忆力测试刺激；
用于接收响应于所述至少一个诊断测试的输入的输入机构；
所述非瞬态计算机可读介质还包括表现简档程序指令，所述表现简档程序指令在由处理器执行时执行下述步骤：根据所述输入确定所述诊断测试的结果并输出表现简档。
63.根据权利要求62所述的系统，还包括用于下述的程序指令：
所述第一感知测试刺激和第二感知测试刺激，其中，所述第一感知测试刺激和第二感知测试刺激选自由下述组成的组：
字母；
单词；
形状；
纹理；
运动方向；
运动速度；
运动模式；
元素限定的运动模式
动力学边缘
动力学边缘；
空间模式
景观配置；
面部年龄；
面部表情；以及
身体姿势；
手形状；
手势。
64.根据权利要求62所述的系统，还包括用于下述的程序指令：
所述第一感知测试刺激和所述第二感知测试，其中，所述第一感知测试刺激和所述第二感知测试不同。
65.权利要求62所述的系统，还包括用于下述的程序指令：
所述第一感知刺激的所述降级，所述第一感知刺激的所述降级包括改变下述中的至少一种：
刺激大小；
明度；
对比度；
持续时间；
在显示器上的位置；
缺失块；
增添外来的块；
变化的取向；
变化的背景；
类别异常；
提示干扰项；
提示视觉辅助；
自然图像组合；
非自然图像组合。
66.根据权利要求62所述的系统，还包括用于下述的程序指令：
所述第二感知刺激的所述降级，其中，所述第二感知刺激的所述降级包括改变下述中的至少一种：
刺激大小；
明度；
对比度；
持续时间；
在显示器上的位置；
缺失块；
增添外来的块；
变化的取向；
变化的背景；
类别异常；
提示干扰项；
提示视觉辅助；
自然图像组合；
非自然图像组合。
67.根据权利要求62所述的系统，还包括用于下述的程序指令：
所述行为感知，其中，所述行为感知任务选自由下述组成的组：
感知检测；
感知辨别；
群组成员关系；
位置预先提示；
位置模式推导和预测；
项目/列表即时记忆力；
项目/列表长期记忆力；
记忆力掩蔽；
项目类别转换和返回类别；以及
提示冲突。
68.根据权利要求62所述的系统，还包括用于下述的程序指令：
所述行为记忆力任务，其中所述行为记忆力任务选自由下述组成的组：
感知检测；
感知辨别；
群组成员关系；
位置预先提示；
位置模式推导和预测；
项目/列表即时记忆力；
项目/列表长期记忆力；
记忆力掩蔽；
项目类别转换和返回类别；以及
提示冲突。
69.根据权利要求62所述的系统，还包括用于下述的程序指令：
所述表现简档，其中所述表现简档指示与受试者的中枢神经系统相关的性能损伤。
70.根据权利要求62所述的系统，还包括用于下述的程序指令：
接收至少一个已知诊断的输入；并且
识别所述至少一个已知诊断与下述中的至少一个之间的相关性：
所述表现简档，
有效的行为感知任务，
行为记忆力任务，以及
降级的组合。
CN201680085780.1A 2016-06-07 2016-06-07 用于定量评估视觉运动神经响应的方法和系统 Pending CN109152559A (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/IB2016/053325 WO2017212311A1 (en) 2016-06-07 2016-06-07 Method and system for quantitative assessment of visual motor response

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109152559A true CN109152559A (zh) 2019-01-04

Family

ID=56203435

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680085780.1A Pending CN109152559A (zh) 2016-06-07 2016-06-07 用于定量评估视觉运动神经响应的方法和系统

Country Status (9)

Country Link
EP (1) EP3463088A1 (zh)
JP (1) JP2019522514A (zh)
CN (1) CN109152559A (zh)
AU (1) AU2016410178A1 (zh)
BR (1) BR112018075341A2 (zh)
CA (1) CA3013267A1 (zh)
EA (1) EA201800643A1 (zh)
MX (1) MX2018015060A (zh)
WO (1) WO2017212311A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110517772A (zh) * 2019-09-24 2019-11-29 清华大学 一种自闭症筛查系统
CN110975150A (zh) * 2019-12-18 2020-04-10 中国科学院深圳先进技术研究院 一种确定转捩点的方法及相关产品
CN112686121A (zh) * 2020-12-25 2021-04-20 华中师范大学 一种面向孤独症的视觉运动整合能力智能化识别系统
CN113180600A (zh) * 2021-04-23 2021-07-30 中国人民解放军陆军军医大学 一种神经行为核心测试组合用纸张及测试结果识别装置
US11344193B2 (en) * 2018-06-15 2022-05-31 Chang Gung University Method for performing an assessment of vision
TWI796222B (zh) * 2022-05-12 2023-03-11 國立臺灣大學 以沉浸式虛擬實境設備評估具視覺空間特異性之反應時間評估系統與方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108742641B (zh) * 2018-06-28 2020-10-30 佛山市威耳听力技术有限公司 独立双通道声测试听觉识别敏感度的方法
CN113571150B (zh) * 2021-07-06 2022-03-11 中山大学中山眼科中心 一种电生理全自动精准视觉刺激系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101690145A (zh) * 2007-06-20 2010-03-31 高通股份有限公司 用于通过经由与无线通信装置的互动收集用户数据来进行用户建档的系统和方法
US20110066068A1 (en) * 2009-09-16 2011-03-17 Duffy Charles J Method and system for quantitative assessment of functional impairment
CN103118587A (zh) * 2010-08-09 2013-05-22 Mir医学国际研究有限公司 针对患有慢性呼吸系统疾病的患者的循证管理的用于监视并报告医学信息的便携式设备
CN103857347A (zh) * 2011-08-09 2014-06-11 俄亥俄大学 语言理解的瞳孔度量评估
US8979542B2 (en) * 2009-09-16 2015-03-17 Cerebral Assessment Systems, Inc. Method and system for quantitative assessment of functional impairment

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6454706B1 (en) * 2000-03-02 2002-09-24 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York System and method for clinically assessing motor function
GB0610259D0 (en) * 2006-05-23 2006-07-05 Univ Aberdeen Apparatus and method for the assessment of neurodevelopmental disorders
US10176299B2 (en) * 2011-11-11 2019-01-08 Rutgers, The State University Of New Jersey Methods for the diagnosis and treatment of neurological disorders
EP2991541A4 (en) * 2013-03-13 2016-12-14 Henry M Jackson Found Advancement Military Medicine Inc IMPROVED NEUROPSYCHOLOGICAL ASSESSMENT WITH EYE INTRODUCTION
JP6122130B2 (ja) * 2013-09-11 2017-04-26 日立マクセル株式会社 脳機能障害評価方法、脳機能障害評価装置およびそのプログラム
US20170150907A1 (en) * 2015-02-04 2017-06-01 Cerebral Assessment Systems, LLC Method and system for quantitative assessment of visual motor response

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101690145A (zh) * 2007-06-20 2010-03-31 高通股份有限公司 用于通过经由与无线通信装置的互动收集用户数据来进行用户建档的系统和方法
US20110066068A1 (en) * 2009-09-16 2011-03-17 Duffy Charles J Method and system for quantitative assessment of functional impairment
US8979542B2 (en) * 2009-09-16 2015-03-17 Cerebral Assessment Systems, Inc. Method and system for quantitative assessment of functional impairment
CN103118587A (zh) * 2010-08-09 2013-05-22 Mir医学国际研究有限公司 针对患有慢性呼吸系统疾病的患者的循证管理的用于监视并报告医学信息的便携式设备
CN103857347A (zh) * 2011-08-09 2014-06-11 俄亥俄大学 语言理解的瞳孔度量评估

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11344193B2 (en) * 2018-06-15 2022-05-31 Chang Gung University Method for performing an assessment of vision
CN110517772A (zh) * 2019-09-24 2019-11-29 清华大学 一种自闭症筛查系统
CN110975150A (zh) * 2019-12-18 2020-04-10 中国科学院深圳先进技术研究院 一种确定转捩点的方法及相关产品
CN112686121A (zh) * 2020-12-25 2021-04-20 华中师范大学 一种面向孤独症的视觉运动整合能力智能化识别系统
CN112686121B (zh) * 2020-12-25 2022-08-16 华中师范大学 一种面向孤独症的视觉运动整合能力智能化识别系统
CN113180600A (zh) * 2021-04-23 2021-07-30 中国人民解放军陆军军医大学 一种神经行为核心测试组合用纸张及测试结果识别装置
TWI796222B (zh) * 2022-05-12 2023-03-11 國立臺灣大學 以沉浸式虛擬實境設備評估具視覺空間特異性之反應時間評估系統與方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP3463088A1 (en) 2019-04-10
MX2018015060A (es) 2019-08-16
WO2017212311A1 (en) 2017-12-14
EA201800643A1 (ru) 2019-05-31
CA3013267A1 (en) 2017-12-14
BR112018075341A2 (pt) 2019-03-19
JP2019522514A (ja) 2019-08-15
AU2016410178A1 (en) 2018-08-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20170150907A1 (en) Method and system for quantitative assessment of visual motor response
CN109152559A (zh) 用于定量评估视觉运动神经响应的方法和系统
US8979541B2 (en) Method and system for quantitative assessment of spatial sequence memory
US8454165B2 (en) Method and system for quantitative assessment of visual contrast sensitivity
EP3761863A1 (en) Cognitive screens, monitor and cognitive treatments targeting immune-mediated and neuro-degenerative disorders
US20110066082A1 (en) Method and system for quantitative assessment of visual motor response
US20200402643A1 (en) Cognitive screens, monitor and cognitive treatments targeting immune-mediated and neuro-degenerative disorders
US8475391B2 (en) Method and system for quantitative assessment of spatial distractor tasks
US20110066068A1 (en) Method and system for quantitative assessment of functional impairment
US20110065072A1 (en) Method and system for quantitative assessment of word recognition sensitivity
US8562541B2 (en) Method and system for quantitative assessment of visual motion discrimination
US20110065071A1 (en) Method and system for quantitative assessment of word identification latency
CN110603550A (zh) 利用导航任务识别生物标志物和利用导航任务进行治疗的平台
US20110065078A1 (en) Method and system for quantitative assessment of social interactions nulling testing
US20110065077A1 (en) Method and system for quantitative assessment of spatial sequence memory
Koesling Visual perception of location, orientation and length: an eye-movement approach

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190104

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication