基于虚拟现实技术的认知-运动联合游戏训练提升老年人认知能力及内在神经机制的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61902026
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The neural and cognitive decline accompanying aging is the biggest risk factor that threatens the physical and mental health of the elderly. Studies have shown that the older adults still maintain a certain ability of brain plasticity. Based on previous studies, our project proposes a novel virtual reality game design that combines cognitive and physical training, aiming at providing a promising remediation of decline in brain and cognition for the older adults. Moreover, multi-modal brain imaging technology during and after VR game training will be applied to extract the brain structural and functional connection patterns related to cognitive improvement of the older adults. These results will not only provide the neurological-level evidence for the efficiency of the VR game training, but also provide new evidence underpinning brain plasticity in aging.
老龄化伴随的神经、认知衰退是威胁老年人身心健康的最大风险因素。已有研究表明老年人仍保持有一定的大脑自身恢复和重建的能力,即大脑可塑性。本项目在以往研究的基础上,提出基于VR技术的认知-运动相结合的游戏设计方案,使老年人在体验轻松、愉快的游戏的同时,激发其神经可塑性,达到减缓老年人神经衰退,提升其认知能力的目的。其次,本项目在VR游戏训练的基础上,结合多模态脑成像技术,提取训练后老年人认知能力提升相关的大脑结构和功能特征,为VR游戏认知干预有效性提供脑成像方面的证据,为老年人大脑可塑性提供新的研究支撑。

结项摘要

老龄化伴随的神经、认知衰退是威胁老年人身心健康的最大风险因素。已有研究表明老年 人仍保持有一定的大脑自身恢复和重建的能力,即大脑可塑性。本项目在以往研究的基础上, 提出基于VR技术的认知训练游戏设计方案,使老年人在体验轻松、愉快的游戏的同时,激发其神经可塑性,达到减缓老年人神经衰退,提升其认知能力的目的。其次,本项目在 VR游戏训练的基础上,结合多模态脑成像技术,提取训练后老年人认知能力提升相关的大脑结 构和功能特征,为VR游戏认知干预有效性提供脑成像方面的证据,为老年人大脑可塑性提供新的研究支撑。.本文的主要结论是:.(1)本研究基于虚拟现实技术高沉浸感、多感知性、以及交互性的特点,同时结合经典心理学实验范式,针对老年人的身心发展特点,设计出一款适合老年人认知训练的游戏。首先,本游戏通过多任务模式(multi-tasking),促进老年人的认知训练 ;其次,本游戏能够保证玩家在认知训练的同时自由移动四肢和自由行走,从而促进老 年人在游戏训练中保持一定的身体运动。.(2)本研究开发的VR游戏训练显著提升了老年人在Go/Nogo任务的行为表现。即VR游戏训练后,被试的Go刺激正确反应的反应时显著降低,对 No-go刺激反应的 错误率显著降低,表明VR游戏训练能够显著提升老年人认知加工速度以及抑制错误反应的能力。 .(3)本研究开发的VR游戏训练显著提升了老年人在Stroop任务的行为表现。即VR游戏训练后,被试对颜色刺激的反应速度显著加快,表明VR游戏训练能够提升老龄化导致的执行控制能力的下降。.(4)本研究发现,VR游戏训练能够显著提升老年人大范围脑区的活跃水平,包括默认网络、执行控制网络、凸显网络、视觉空间网络。本研究结果显示,老龄化带来的大脑功能网络活跃程度的下降是可以通过有规律的认知训练加以改善的,表明老年人大脑依然保持的一定程度的可塑性。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(1)
Neural Research on Depth Perception and Stereoscopic Visual Fatigue in Virtual Reality.
虚拟现实中深度知觉和立体视觉疲劳的神经研究
  • DOI:
    10.3390/brainsci12091231
  • 发表时间:
    2022-09-11
  • 期刊:
    BRAIN SCIENCES
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Guo, Mei;Yue, Kang;Hu, Haochen;Lu, Kai;Han, Yu;Chen, Shanshan;Liu, Yue
  • 通讯作者:
    Liu, Yue
The temporal pattern of VR sickness during 7.5- hour virtual immersion
7.5 小时虚拟沉浸期间 VR 晕眩的时间模式
  • DOI:
    10.1007/s10055-021-00592-5
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Virtual Reality
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Shanshan Chen;Dongdong Weng
  • 通讯作者:
    Dongdong Weng
Investigate the Neuro Mechanisms of Stereoscopic Visual Fatigue
研究立体视觉疲劳的神经机制
  • DOI:
    10.1109/jbhi.2022.3161083
  • 发表时间:
    2022-07-01
  • 期刊:
    IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Yue, Kang;Guo, Mei;Wang, Danli
  • 通讯作者:
    Wang, Danli
The Impact of a Multitasking-Based Virtual Reality Motion Video Game on the Cognitive and Physical Abilities of Older Adults
基于多任务处理的虚拟现实运动视频游戏对老年人认知和身体能力的影响
  • DOI:
    10.3390/su12219106
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Xiaoxuan Li;Kavous Salehzadeh Niksirat;Shanshan Chen;Dongdong Weng;Sayan Sarcar;Xiangshi Ren
  • 通讯作者:
    Xiangshi Ren

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其他文献

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  • DOI:
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  • 作者:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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