高效记录眼手协调至不协调的连续谱系

摘要

脑损伤可能同时损害眼部和躯体运动系统。对损伤后运动控制的表征可提供有助于疾病检测、监测和预后的生物标志物。本文综述了一种在健康状态及病理性运动失调情况下测量眼-手运动协调能力的方法，采用“注视-伸展”范式来评估眼与手之间的协调性。

摘要

对眼动的客观分析具有重要的历史背景，并已被长期证实为脑损伤研究领域中一种重要的研究工具。定量记录具有强大的诊断筛查能力。对指向共同功能目标（例如眼-手协调）的眼动和上肢运动进行同步检测，为捕捉和探究包括获得性脑损伤（ABI）在内的神经损伤提供了另一条富含生物标志物的可靠途径。尽管在三维空间中进行双效应器的定量记录为ABI背景下的眼-手动运动研究提供了广泛的机会，但在病理条件下同时记录眼动和手部运动的可行性仍面临挑战，尤其是在采用严格科研标准时尤为困难。本文介绍了将一种眼动追踪系统与主要用于肢体控制研究的运动追踪系统相结合的方法，以研究自然行为。该方案能够实现对无限制的三维（3D）眼-手协调任务的检测。更具体而言，我们回顾了一种用于评估慢性大脑中动脉（MCA）卒中患者在视觉引导的扫视-伸手任务中眼-手协调能力的方法，并将其与健康对照者进行比较。为从脑损伤后受试者中获取高保真数据，本研究特别关注了所使用的眼动和肢体追踪系统的具体性能参数。在选择眼动仪及实施方案时，考虑了采样率、精度、在预期耐受范围内的允许头部活动范围以及使用的可行性等多个关键特性。肢体追踪系统的选择依据类似的标准，同时额外要求具备三维记录能力、动态交互能力以及小型化的物理尺寸。若正确实施，该方法所提供的定量数据及整体研究策略具有巨大潜力，可进一步深化我们对眼-手控制机制的理解，并为神经科及康复临床实践中的可行诊断方法和实用干预措施提供依据。 

引言

神经功能的一个关键要素是眼手协调，即视觉系统与手动运动系统的整合，以规划和执行共同目标下的联合动作，例如注视电视遥控器并伸手抓取。许多有目的性的任务依赖于视觉引导的动作，例如伸手、抓握、物体操作和工具使用，这些动作都依赖于在时间和空间上耦合的眼动与手部运动。获得性脑损伤（ABI）不仅会导致肢体功能障碍，还会导致眼部功能障碍；近年来，越来越多的证据表明眼手协调功能也会受损¹。协调性的眼手运动控制程序容易受到血管性、创伤性和退行性病因所致神经系统损伤的影响。这些损伤可能导致整合性快速运动控制所必需的任何关键关联环节发生障碍^2,3,4,5,6。尽管已有大量关于手动运动功能的研究，并将视觉引导作为实验范式的核心基础，但目前仍缺乏同步分析眼动的方法或操作流程。

在创伤性脑损伤（ABI）中，明显的运动功能障碍通常可在床旁临床检查中被发现。然而，同时存在的动眼功能障碍以及涉及感觉与运动系统整合的复杂功能障碍可能处于亚临床状态，需要通过客观记录才能识别^{7,8,9,10,11,12,13,14,15,16}。眼-手运动协调依赖于一个广泛且相互连接的大脑网络，凸显了对其进行深入研究的必要性。通过双眼动与手动的双重客观记录进行眼-手协调评估，可为检测多种人群的认知与运动功能提供机会，包括健康对照者及有脑损伤史的受试者，从而有助于揭示大脑环路与功能特征³。

尽管扫视是可根据任务需求而改变幅度的 ballistic 运动，但已有研究表明，在视觉引导动作过程中，扫视与手部运动之间存在依赖关系^17,18,19,20。事实上，最近的实验已证明，这两种运动的控制系统在规划阶段共享资源^21,22。负责眼-手协调的运动规划中枢位于顶叶后皮层。中风后，运动控制功能会出现众所周知的缺陷；研究表明，偏瘫患者在执行视觉引导的手部运动时，无论使用受累更严重（对侧）还是受累较轻（同侧）的肢体，其神经系统指令所生成的运动预测均不准确^{23,24,25,26,27,28,29}。此外，神经损伤后，眼-手协调及相关运动控制程序易受损害，导致效应器之间在时间和空间上的关联性解耦³⁰。对眼动与手部运动的客观记录对于刻画不协调程度或协调功能障碍的程度至关重要，并有助于在功能性背景下深化对眼-手运动控制机制的科学理解。

尽管已有大量关于健康对照者眼手协调的研究^{17,31,32,33,34}，但我们的研究团队通过在神经系统损伤（例如脑卒中神经环路评估）背景下开展研究，推动了该领域的发展，探索了手部运动在空间和时间上的组织特征，通常是对视觉呈现的空间目标作出反应。将客观表征扩展至眼动和手部运动的研究几乎 exclusively 集中于记录脑卒中后或病理状态下的两种效应器的表现能力；而本方案能够对无约束、自然运动中的眼球和手动控制进行稳健的表征。本文描述了一种技术，用于研究慢性大脑中动脉（MCA）脑卒中患者与健康对照者在视觉引导的扫视-伸手运动中的表现。为实现扫视与伸手运动的同步记录，我们采用了同步的眼动与手部运动追踪技术。

方案

1. 参与者

1. 招募年龄超过18岁的对照组参与者，无神经系统功能障碍史、严重眼部损伤、重度抑郁、重大残疾和/或电子植入物。
2. 招募年龄超过18岁的卒中参与者，具有大脑中动脉（MCA）供血区脑损伤病史，能够完成Fugl-Meyer量表评估，保持完整的眼球运动范围^35,36，能够执行指向任务，且无其他神经系统功能障碍史、严重眼部共病、重度抑郁、重大残疾和/或电子植入物。
3. 要求参与者签署由纽约大学医学院机构审查委员会批准的知情同意书。
4. 参与者筛选（详细排除标准请参见Rizzo等人的研究³⁷）
   1. 按以下所述采集病史并进行临床检查。
      1. 使用简易精神状态检查（MMSE）³⁸评估参与者的认知状态。
      2. 进行神经系统检查。
      3. 检查眼外肌及眼球运动。
         1. 要求参与者仅用眼睛跟随研究人员手指的移动，同时保持头部固定。在参与者面前画一个假想的“H”形，并确保手指充分向外、向上/向下移动，依次评估中心、上、下、左、右、左下、右下、左上和右上方向。
         2. 要求参与者跟随并持续注视一个缓慢通过其视野的物体，以评估平滑追踪功能。移动距离约24英寸，使用铅笔作为目标，在水平和垂直方向上缓慢来回扫动，每个方向重复三次。
         3. 要求参与者尽可能快速地在两个相距24英寸的目标之间来回注视，以评估扫视功能。使用铅笔和钢笔作为目标，在水平和垂直方向上各进行三次来回注视。
         4. 要求参与者注视一个缓慢向其眼睛移动的物体，以评估集合功能，将目标（铅笔）对准其鼻梁中线。完成此步骤后，重复测试，将同一目标从鼻部缓慢移回起始位置（评估散开功能）。
         5. 要求患者遮盖一只眼睛并注视研究人员的鼻子。将手移出患者的视野范围，然后缓慢移入，同时轻轻晃动手指，并要求患者在手重新进入视野时告知研究人员。对左上、右上、左下和右下四个象限均重复此操作。
            注：当患者遮盖右眼时，研究人员应遮盖自己的左眼，反之亦然。
      4. 通过视觉-运动整合测试评估视觉功能障碍。
      5. 使用Snellen视力表^39,40评估视力。
      6. 通过对比法评估视野，如有疑问，则进行Goldman或Humphrey视野检测^41,42。
      7. 通过线段二等分测试和单字母消去测试评估半侧空间忽略⁴³。
      8. 使用25项国家眼科研究所视觉功能问卷（NEI-VFQ-25）及10项补充调查问卷量化残疾程度⁴⁴。

2. 实验准备及仪器设备的物理配置

1. 设备：
   1. 选择一款眼动仪
      1. 选择一款可头戴使用的眼动仪（以避免与桌面伸手动作产生干扰），具有高空间分辨率（≤0.1^o）和高时间分辨率（≥250 Hz）。
      2. 使用眼动仪以250 Hz的采样率（每4 ms采样一次眼位）记录双目眼动，同时追踪瞳孔和角膜反射。
   2. 选择一款肢体追踪器
      1. 选择一款可映射x、y、z方向运动的肢体追踪器，精度达³ 0.08 cm，延迟³ 3.5 ms。
   3. 选择一台能够运行自定义脚本的笔记本电脑，用于控制两个系统采集数据的实时整合，并实时共注册信号（材料表）。
   4. 选择一台可与所选笔记本电脑集成且尺寸足够大的显示器，以支持显示器与桌面伸手空间之间的一一对应关系。
   5. 在受试者与显示器之间的桌面上定义一个与显示器尺寸相同的矩形区域，作为实验中的功能性伸手空间。
2. 准备工作设置：
   1. 设置一张配有高度可调座椅的桌子。
   2. 将显示器放置在距桌子远端边缘40 cm处（材料表）。
   3. 放置一块与显示器尺寸呈1:1比例的桌面板（伸手表面）。
   4. 通过将电磁源安装在桌子下方来设置肢体追踪器（材料表）。
   5. 设置眼动仪和主机PC（材料表）。
      1. 使用绑带将四个红外（IR）照明器固定在显示器的四个角上。
      2. 从眼动仪设置选项界面中配置眼动仪参数。
         1. 从眼动仪预设配置中选择13点校准。
         2. 选择高扫视敏感度，以检测微小扫视。
         3. 选择瞳孔-角膜反射（Pupil-CR）模式，用于记录双侧瞳孔和角膜。
         4. 选择250 Hz的采样率。
3. 受试者身体准备
   1. 让受试者坐在配有高度可调座椅的桌子前，面对计算机显示屏。
   2. 使受试者与显示器之间的距离为60 cm（材料表）。
   3. 将运动传感器（材料）固定在待测手臂食指的远端部位（对照组为优势臂，中风受试者则为双臂）。
   4. 将眼动仪佩戴在受试者的头带上，并调整头带和摄像头（材料表）。
      1. 佩戴头带
         1. 调节头带的松紧度和位置（使用头带旋钮），使前部垫片位于前额中央，两侧垫片位于受试者耳朵上方。
         2. 确保头带摄像头位于前额中央并覆盖鼻梁上方。
         3. 要求受试者抬高眉毛，如果头带移动，则需在前额更高或更低的位置重新佩戴。
      2. 调整摄像头和角膜照明器的位置。要求受试者注视显示器。
         1. 在摄像头界面中选择头戴摄像头图像，确认图像中心显示来自四个红外标记的大光斑。若光斑不在中心，请相应调整。
         2. 在摄像头设置界面中依次选择单眼。通过上下移动眼摄像头手柄，调整两个眼摄像头，使眼睛瞳孔位于摄像头图像中心。
         3. 通过旋转镜头支架对眼摄像头进行对焦。
         4. 在摄像头设置界面中按下“自动阈值”按钮，设定瞳孔阈值。
         5. 对另一只眼执行相同的调整步骤。
4. 校准
   1. 使用9点校准法将肢体追踪器输出校准至伸手表面，要求受试者将其安装有传感器的手指放置在桌面上对应于屏幕上显示位置的点位。
   2. 校准眼动仪，要求受试者注视屏幕上出现的蓝色校准目标，并保持注视直至下一个目标点出现。
      注：校准目标在屏幕上随机选择的13个位置依次出现。
   3. 每次实验会话中至少进行两次眼动仪校准，第一次在实验开始时，第二次在实验中途。

3. 实验

1. 要求参与者将手指移至起始位置，用手指指示点（红点）覆盖屏幕上的起始圆圈，同时注视屏幕上的起始位置（眼睛固定）。
   注：起始位置对应于屏幕中央显示的注视点（蓝点）的位置（图1a）。手指位置在屏幕上以半径为4 mm的红点表示。
2. 要求参与者在起始圆圈上保持手指位置150 ms，直至目标出现。
3. 确保参与者在听到“开始”提示音（“go beep”）之前始终注视起始位置（图1）。
   注：目标出现与“开始”信号之间的时长在250至750 ms之间随机变化，以防止参与者预判“开始”信号。
4. 指示参与者在听到提示音后，迅速而准确地将视线和指尖移动到指定目标（图1）
   1. 指定目标为半径1 cm的白色圆圈
5. 指示参与者通过抬起手和手指，并使指尖重新接触桌面，触碰屏幕上所显示的虚拟目标位置处的桌面位置
   1. 确保参与者通过抬起手和手指完成指向动作，而不是在桌面上拖动手和手指。
   2. 在完成伸手动作后，将到达的终点位置以红点形式显示在屏幕上。
   3. 通过低速度（<峰值速度的5%）与3 mm的z轴平面阈值相结合的方式判定伸手动作的完成。
6. 在开始数据采集前，要求参与者先完成一系列熟悉性试验。
7. 当参与者在最近的10个目标中成功触碰了其中5个后，开始数据采集。
8. 要求参与者按照熟悉性试验中的指示，执行一系列注视并伸手的试验任务。
   1. 让参与者总共完成76次试验。
9. 让对照组参与者使用其优势手进行实验。
10. 在条件允许的情况下，让中风患者分别使用受影响较重和受影响较轻的手进行实验。
11. 参与者需至少使用一只手完成整个实验。

图1. 实验装置与实验流程示意图。（a）试验过程中显示屏幕与伸手操作表面的示意图。（b）视觉引导伸手动作的事件序列。首先出现首次注视点（F），目标（T）在一段随机时长后出现。“开始”信号以听觉提示音形式呈现（由浅灰色竖线表示），在目标出现后经过一段不可预测的时间间隔（与F同时消失）触发。随后，手（H）和眼（E）的运动响应“开始”信号启动。请点击此处查看此图的放大版本。

结果

共有三十名参与者参加了本项研究。其中对照组有十七名参与者，卒中组有十三名参与者。两名参与者未能完成整个实验，因此他们的数据被排除在分析之外。

人口统计学与问卷评估

表1展示了代表性卒中队列的临床和人口统计学特征。

脑卒中受试者的平均未加权VFQ得分为91.33 ± 13.01，健康对照组为94.87 ± 4.87（p=0.203，无显著性差异）。脑卒中受试者在10项补充量表中的平均得分为95 ± 11.57，健康对照组为96.27 ± 6.64（p=0.375，无显著性差异）。脑卒中受试者在综合评分及10项补充量表中的平均得分为92.36 ± 1...

讨论

眼动与手部追踪系统的出现，作为客观探究眼-手运动系统特征的可用工具，已加速了相关研究，为日常活动中一项基本任务——眼手协调——提供了细致入微的记录方法。许多自然的、依赖动作的任务均受视觉引导，并以视觉作为主要的感觉输入。注视通过眼动指令进行编程，将中心视野指向关键的空间目标；该信息至关重要，有助于确定手部动作的目标位置。关键在于，眼手协调行为必须高效且准确地执行。例如，决定抓取一个咖啡杯时，会迅速产生一次眼跳指向杯柄，随后是终末性注视，获取用于食指定位及抓握的关键环境细节，这一系列过程在时间上高度同步。在运动启动后，上肢的视觉反馈对于在线误差监测与校正至关重要。

采用我们的独特方法评估眼手协调能力表明，脑卒中会损害眼手运动控制的协调性。与健康对照组相比，大脑中动脉（MCA）损伤的脑卒中患者在较轻/较重受影响侧均表现出更不准确的扫视和伸手动作；同时，在较轻/较重受影响侧，初级扫视起始与伸手起始之间也呈现出显著的去耦联现象。尽管眼部和手部运动功能障碍各自独立地导致功能受损，但似乎还存在一种特定的眼手协调缺陷，这种缺陷可能放大伸手动作的误差，进一步损害神经功能；当这些独立的效应器系统无法...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
27.0" Dell LED背光显示器	Dell	S2716DG	QHD分辨率（2560 x 1440）
ASUS ROG G750JM 17英寸	AsusTek Computer Inc
Eye Link II	SR-Research	500 Hz双目眼动监测 0.01 º RMS分辨率
Matlab	MathWorks
Polhemus MicroSensor 1.8	Polhemus		240 Hz，0.08 cm精度