Waiting
登录处理中...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Medicine
Click here for the English version

Medicine

Strumenti di realtà virtuale per valutare l'abbandono spaziale unilaterale: una nuova opportunità per la raccolta dei dati

Published: March 10, 2021 doi: 10.3791/61951
Automatic Translation
1,2, 2, 3, 2, 2, 1,2, 1,2,4
1Department of Neurology, University of Pennsylvania, 2Laboratory for Cognition and Neural Stimulation, University of Pennsylvania, 3Department of Psychology, Drexel University, 4Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Pennsylvania

Summary

L'obiettivo era quello di progettare, costruire e pilotare un nuovo compito di realtà virtuale per rilevare e caratterizzare l'abbandono spaziale unilaterale, una sindrome che colpisce il 23-46% dei sopravvissuti all'ictus acuto, espandendo il ruolo della realtà virtuale nello studio e nella gestione della malattia neurologica.

Abstract

La negligenza spaziale unilaterale (USN) è una sindrome caratterizzata da disattenzione o inazione in un lato dello spazio e colpisce tra il 23-46% dei sopravvissuti all'ictus acuto. La diagnosi e la caratterizzazione di questi sintomi nei singoli pazienti può essere impegnativa e spesso richiede personale clinico qualificato. La realtà virtuale (VR) offre l'opportunità di sviluppare nuovi strumenti di valutazione per i pazienti con USN.

Abbiamo mirato a progettare e costruire uno strumento VR per rilevare e caratterizzare i sintomi sottili di USN e per testare lo strumento su soggetti trattati con stimolazione magnetica transcranica ripetitiva inibitoria (TMS) delle regioni corticali associate a USN.

Abbiamo creato tre condizioni sperimentali applicando la TMS a due distinte regioni della corteccia associate all'elaborazione visuospaziale - il giro temporale superiore (STG) e il giro sopramarginale (SMG) - e applicato la TMS fittizia come controllo. Abbiamo quindi collocato i soggetti in un ambiente di realtà virtuale in cui è stato chiesto loro di identificare i fiori con asimmetrie laterali di fiori distribuiti tra i cespugli in entrambi gli emispazi, con regolazione dinamica della difficoltà in base alle prestazioni di ciascun soggetto.

Abbiamo riscontrato differenze significative nell'imbardata media della testa tra i soggetti stimolati all'STG e quelli stimolati all'SMG e effetti marginalmente significativi nell'asse visivo medio.

La tecnologia VR sta diventando sempre più accessibile, economica e robusta, offrendo un'entusiasmante opportunità per creare strumenti di gioco utili e nuovi. In combinazione con TMS, questi strumenti potrebbero essere utilizzati per studiare deficit neurologici specifici, isolati e artificiali in soggetti sani, informando la creazione di strumenti diagnostici basati sulla realtà virtuale per i pazienti con deficit dovuti a lesioni cerebrali acquisite. Questo studio è il primo a nostra conoscenza in cui i sintomi USN generati artificialmente sono stati valutati con un compito VR.

Introduction

La negligenza spaziale unilaterale (USN) è una sindrome caratterizzata da disattenzione o inazione in un lato dello spazio che colpisce tra il 23-46% dei sopravvissuti a ictus acuto, più comunemente comporta lesioni all'emisfero cerebrale destro e con conseguente tendenza a ignorare il lato sinistro dello spazio e / o il corpo del sopravvissuto1,2. Sebbene la maggior parte dei pazienti con USN sperimenti un recupero significativo a breve termine, i sintomi sottili dell'USN spesso persistono3. L'USN può aumentare il rischio di cadute da parte del paziente e ostacolare le attività della vita quotidiana2,4 È stato anche dimostrato che ha un impatto negativo sugli esiti funzionali sia motori che globali5,6.

I deficit in USN possono essere concettualizzati come esistenti su più dimensioni, ad esempio se una persona ignora un lato dello spazio rispetto al proprio corpo (egocentrico) o rispetto a uno stimolo esterno (allocentrico)7,8,9, o se una persona non è in grado di dirigere la propria attenzione (attenzionale) o le azioni (intenzionali) verso un lato dello spazio10 . I pazienti spesso mostrano una complessa costellazione di sintomi che possono essere caratterizzati lungo più di una di queste dimensioni. Si ritiene che questa variabilità delle sindromi USN derivi da vari gradi di lesione a specifiche strutture neuroanatomiche e reti neuronali, che sono complesse11. L'abbandono allocentrico è stato associato a lesioni del giro angolare (AG) e del giro temporale superiore (STG), mentre la corteccia parietale posteriore (PPC), incluso il giro sopramarginale (SMG), è stata implicata nell'elaborazione egocentrica12,13,14,15. Si ritiene che la negligenza attenzionale coinvolga lesioni nell'IPL16 destro, mentre la negligenza intenzionale è ritenuta secondaria al danno del lobo frontale destro17 o dei gangli della base18.

La valutazione clinica dell'USN si basa attualmente su strumenti neuropsicologici carta e penna. Questi strumenti di valutazione convenzionali possono essere meno sensibili di strumenti tecnologicamente più sofisticati, con conseguente diagnosi errata o sottodiagnosi di alcuni pazienti con USN19. Una migliore caratterizzazione dei deficit residui potrebbe facilitare la somministrazione della terapia ai pazienti con USN più lieve e potenzialmente migliorare il loro recupero complessivo, ma tale caratterizzazione richiederebbe strumenti diagnostici molto sensibili. USN pone sfide simili in ambiente di laboratorio, dove può essere difficile isolare dalle disabilità motorie e visive che comunemente accompagnano USN tra i pazienti con ictus.

La realtà virtuale (VR) rappresenta un'opportunità unica per sviluppare nuovi strumenti per la diagnosi e la caratterizzazione di USN. La VR è un ambiente 3D multisensoriale presentato in prima persona con interazioni in tempo reale in cui gli individui sono in grado di svolgere compiti che coinvolgono oggetti ecologicamente validi20. È uno strumento promettente per valutare USN; la capacità di controllare con precisione ciò che l'utente vede e sente consente agli sviluppatori di presentare un'ampia varietà di attività virtuali all'utente. Inoltre, i sofisticati pacchetti hardware e software attualmente disponibili consentono la raccolta in tempo reale di una vasta gamma di dati sulle azioni dell'utente, compresi i movimenti di occhi, testa e arti, superando di gran lunga le metriche offerte dai test diagnostici tradizionali21. Questi flussi di dati sono immediatamente disponibili, aprendo la possibilità di regolazione in tempo reale delle attività diagnostiche in base alle prestazioni dell'utente (ad esempio, mirando al livello di difficoltà ideale per un determinato compito). Questa funzione può facilitare l'adattamento delle attività all'ampia gamma di gravità osservata in USN, che è considerata una priorità nello sviluppo di nuovi strumenti diagnostici per USN22. Inoltre, le attività di VR immersiva possono imporre un onere maggiore alle risorse attentive dei pazienti23,24, con conseguente aumento degli errori che possono facilitare l'individuazione dei sintomi di negligenza; in effetti, alcune attività VR hanno dimostrato di avere una maggiore sensibilità rispetto alle misure convenzionali di carta e matita di USN24,25.

In questo studio, l'obiettivo era quello di creare uno strumento di valutazione che non richiede alcuna esperienza in neurologia per operare e che possa rilevare e caratterizzare in modo affidabile anche casi sottili di USN. Abbiamo creato un compito basato sulla realtà virtuale e simile a un gioco. Abbiamo quindi indotto una sindrome simile a USN in soggetti sani con stimolazione magnetica transcranica (TMS), una tecnica di stimolazione cerebrale non invasiva che utilizza impulsi elettromagnetici emessi da una bobina di stimolazione portatile, che passano attraverso il cuoio capelluto e il cranio del soggetto e inducono correnti elettriche nel cervello del soggetto che stimolano i neuroni26,27. Questa tecnica è stata utilizzata nello studio di USN da altri13,17,28,29,30, anche se a nostra conoscenza mai in combinazione con uno strumento di valutazione basato sulla realtà virtuale.

Molti ricercatori stanno già lavorando su applicazioni diagnostiche e terapeutiche dei sistemi VR. Recenti revisioni31,32 hanno esplorato una serie di progetti volti alla valutazione di USN con tecniche basate sulla realtà virtuale e sono stati pubblicati una serie di altri studi con questo obiettivo33,34,35,36,37,38,39,40,41 . La maggior parte di questi studi non utilizza l'intero complemento della tecnologia VR attualmente disponibile per il mercato consumer (ad esempio, un display montato sulla testa (HMD) e inserti di tracciamento oculare), limitando i loro set di dati a un numero inferiore di metriche facilmente quantificabili. Inoltre, tutti questi studi sono stati condotti su pazienti con lesioni cerebrali acquisite che hanno portato a USN, richiedendo metodi di screening per garantire che i pazienti potessero almeno partecipare ai compiti di valutazione (ad esempio, escludendo i pazienti con grandi deficit del campo visivo o deterioramento cognitivo). È possibile che deficit cognitivi, motori o visivi più sottili siano passati sotto la soglia di questi metodi di screening, forse confondendo i risultati di questi studi. È anche possibile che tale screening abbia distorto i campioni di partecipanti a questi studi verso un particolare sottotipo di USN.

Per evitare i pregiudizi di screening di studi precedenti, abbiamo reclutato soggetti sani e simulato artificialmente i sintomi USN con un protocollo TMS standard che è ben descritto in un recente manoscritto15, con l'obiettivo di indurre sintomi allocentrici simili a USN prendendo di mira i sintomi STG e egocentrici simili a USN prendendo di mira l'SMG. Abbiamo progettato il compito di adattare attivamente la sua prova di difficoltà alla prova e di distinguere tra diversi sottotipi di USN, in particolare i sintomi allocentrici rispetto a quelli egocentrici. Abbiamo anche utilizzato le valutazioni standard di carta e matita di USN per dimostrare formalmente che i deficit che abbiamo indotto con rTMS sono simili a USN. Riteniamo che il metodo sarà utile ad altri ricercatori che vogliono testare nuovi strumenti VR per la valutazione e la riabilitazione di USN.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Questo studio è stato approvato dal comitato di revisione istituzionale locale e soddisfa tutti i criteri stabiliti dalle linee guida di buona pratica clinica. Tutti i partecipanti hanno fornito il consenso informato prima dell'inizio di qualsiasi procedura di studio. Ci si aspettava che i partecipanti allo studio partecipassero a tre sessioni separate (descritte nella Tabella 1). Gli elementi dell'esperimento sono descritti in modo graduale di seguito. L'ordine di sessione è stato randomizzato.

Sessione A Attività VR pre-rTMA Trebbiatura motore a riposo* rTMR presso STG o SMG Attività comportamentale VR post-rTMS
5/10 impulsi suscitano la contrazione del MEP o del dito (* Solo prima sessione) 110% di RMT per 20 min a 1 Hz (1200 impulsi totali)
15 minuti 60 minuti 20 minuti 15 minuti
Sessione B Attività VR pre-rTMA Trebbiatura motore a riposo* rTMR presso Vertex Attività comportamentale VR post-rTMS
5/10 impulsi suscitano la contrazione del MEP o del dito (* Solo prima sessione) 110% di RMT per 20 min a 1 Hz (1200 impulsi totali)
15 minuti 60 minuti 20 minuti 15 minuti
Sessione C Carta pre-rTMS e attività comportamentale della matita Trebbiatura motore a riposo* rTMR presso STG o SMG Post-rTMS carta e matita Attività comportamentale
Test di Bell; Cancellazione del cerchio di Ota; cancellazione del soggiorno; attività di bisezione di linea 5/10 impulsi suscitano la contrazione del MEP o del dito (* Solo prima sessione) 110% di RMT per 20 min a 1 Hz (1200 impulsi totali) Test di Bell; Cancellazione del cerchio di Ota; cancellazione del soggiorno; attività di bisezione di linea
10 minuti 60 minuti 20 minuti 10 minuti

Tabella 1. Struttura per ogni sessione di studio. L'ordine di sessione è stato randomizzato. Tempo stimato per ogni elemento in corsivo. MEP=potenziale evocato dal motore; rTMS=Stimolazione Magnetica Transcranica Ripetitiva; P &P = Test diagnostici per tratto di carta e matita; RMT=Soglia motore a riposo

1. Attività comportamentali di carta e matita

  1. Chiedi al soggetto di completare l'attività di bisezione di linea (LBT).
    1. Fai sedere il soggetto a un tavolo direttamente di fronte al tester. Fornire al soggetto un utensile da scrittura. Fornire al soggetto il foglio di stimolo (Figura 1), assicurandosi che sia posizionato direttamente di fronte al soggetto.
      NOTA: Sebbene non sia stato eseguito in questo esperimento, sarebbe ideale presentare ogni riga da dividere singolarmente su fogli di carta separati per evitare di distorcere il soggetto con un contesto aggiuntivo (Vedi Ricci e Chatterjee, 200142).
    2. Istruisci il soggetto a dividere (dividere a metà) ogni riga stampata sul foglio di stimolo e avvicinarti il più possibile al centro.
    3. Dì al soggetto di mantenere la testa e le spalle centrate nel miglior modo possibile, di completare l'attività nel modo più rapido e preciso possibile e di avvisare il tester quando hanno finito. Monitorare il soggetto per assicurarsi che non si pieghi o inclini eccessivamente la testa.
    4. Raccogli il foglio dal soggetto quando i soggetti dicono che hanno finito.
  2. Chiedi al soggetto di completare il Bell's Test.
    1. Fornire al soggetto il foglio di stimoli di prova di Bell (Figura 2).
    2. Istruire il soggetto a cerchiare o barrare tutte le campane sul foglio di stimolo, a farlo nel modo più rapido e preciso possibile, a mantenere la testa e le spalle il più centrate possibile e ad avvisare il tester quando sono finite.
    3. Monitorare il soggetto per assicurarsi che non si pieghi o inclini eccessivamente la testa. Quando il soggetto dice che hanno finito, chiedi al soggetto se sono sicuri e permetti loro di ricontrollare il loro lavoro.
    4. Raccogli il foglio dal soggetto quando i soggetti dicono che sono finiti una seconda volta.
  3. Chiedi al soggetto di completare l'attività di cancellazione delle stelle.
    1. Presenta il soggetto con il foglio di stimolo (Figura 3), assicurandoti che sia direttamente di fronte a loro.
    2. Istruisci il soggetto a cerchiare o cancellare tutte le stelle sul foglio di stimolo, a farlo nel modo più rapido e preciso possibile, a mantenere la testa e le spalle il più centrate possibile e a avvisare il tester quando hanno finito.
    3. Monitorare il soggetto per assicurarsi che non si pieghi o inclini eccessivamente la testa.
    4. Raccogli il foglio dal soggetto quando i soggetti dicono che hanno finito.
  4. Chiedi al soggetto di completare l'attività di cancellazione del cerchio di Ota.
    1. Fornire al soggetto il foglio di stimolo per la cancellazione del cerchio di Ota (Figura 4), assicurandosi che sia posizionato direttamente di fronte al soggetto.
    2. Istruire il soggetto a barrare o cerchiare tutti i cerchi aperti / incompleti, a farlo nel modo più rapido e preciso possibile, a mantenere le spalle il più centrate possibile e ad avvisare il tester quando hanno finito.
    3. Monitorare il soggetto per assicurarsi che non si pieghi o inclini eccessivamente la testa.
    4. Raccogli il foglio dal soggetto quando i soggetti dicono che hanno finito.
    5. Ripeti questa attività (passaggi da 1.4.1 a 1.4.4) con un'altra copia del foglio di stimolo, ma questa volta il foglio di stimolo dovrebbe essere ruotato di 180 gradi dall'orientamento in cui è stato originariamente presentato.

2. Procedure TMS

  1. Creare un modello per la neuronavigazione prima della prima sessione.
    1. Ottenere la scansione MRI 3T T1 del soggetto in un tipo di file NIFTI o dicom.
    2. Carica la scansione MRI nel software neuronavigational per creare una rappresentazione 3D del cervello del soggetto.
      1. Selezionare Nuovo progetto vuoto all'interno del software. Trascina la risonanza magnetica del soggetto sul campo "File:".
      2. Vai alla scheda Ricostruzioni .
      3. Selezionare Nuova interfaccia e, nella schermata successiva, trascinare le linee di confine verdi per comprendere l'intera immagine del cervello. Selezionare l'interfaccia di calcolo. Regolare di conseguenza la soglia pelle/aria per ottenere una ricostruzione ottimale.
      4. Torna alla scheda Ricostruzioni e seleziona Nuovo cervello completo curvilineo e trascina le linee di confine verdi per comprendere l'intera immagine del cervello. Impostare la spaziatura tra le fette a 1 mm e impostare la profondità finale su 18 mm. Selezionate Calcola curvilineo(Compute Curvilinear).
      5. Vai alla scheda Punti di riferimento e seleziona Configura punti di riferimento. Selezionare Nuovo per creare un punto di riferimento nella ricostruzione. Posiziona i punti di riferimento sulla punta del naso, sul ponte del naso, sul trago sinistro e sul trago destro.
      6. Vai alla scheda Destinazioni e seleziona Configura destinazioni. Selezionare la vista Curvilinear Brain & Targets . Usando l'ispettore, sbucciare a una profondità di 5-7 mm.
      7. Seguire le linee guida di Shah-Basak et al. (2018)14, Neggers et al. (2006)11 e Oliveri e Vallar (2009)39 per individuare il giro temporale superiore o il giro sopramarginale e posizionare un marcatore in quei siti.
      8. Posizionare un marcatore in cui i due sulci centrali si incontrano lungo la fessura longitudinale mediana per una stimolazione fittizia al vertice.
  2. Durante la prima sessione, trova la soglia motoria a riposo del soggetto (può essere completata prima o dopo l'attività comportamentale).
    1. Fai sedere il soggetto davanti a una telecamera di tracciamento ottico e posiziona un tracker sul soggetto usando una fascia o occhiali.
    2. Attaccare tre elettrodi monouso sulla mano destra e sul polso del soggetto.
      1. Collegare un elettrodo a disco al primo interosseo dorsale del soggetto. Collegare un secondo elettrodo a disco alla seconda nocca del soggetto sul dito puntatore destro. Collegare un elettrodo di terra al polso destro del soggetto.
    3. Collegare questi elettrodi a un adattatore per elettrodi, che viene inserito in un software di tracciamento MEP.
    4. Apri il progetto del soggetto all'interno del software neuronavigational selezionando Nuova sessione online.
    5. Selezionare i target da stimolare in questa sessione (Vertex, SMG, STG).
    6. Vai alla scheda Polaris e assicurati che il tracker del soggetto sia in vista della fotocamera.
    7. Vai alla scheda Registrazione .
    8. Utilizzando un puntatore registrato nel software neuronavigational, toccare il volto dei soggetti nelle stesse posizioni in cui sono stati posizionati i punti di riferimento nel passaggio 2.1.2.5.
      1. Fare clic su Campione e passare a Punto di riferimento successivo quando il puntatore è posizionato correttamente sulla testa del soggetto per ogni punto di riferimento.
    9. Vai alla scheda Convalida .
    10. Usando il puntatore, tocca il soggetto in vari punti della testa e assicurati che il mirino sullo schermo si allinei con il punto puntato sul soggetto.
      1. Se non si allineano, ripetere il passaggio 2.2.8 e assicurarsi che il puntatore sia posizionato nel modo più preciso possibile sui punti di riferimento.
    11. Vai alla scheda Esegui e assicurati che la vista curvilinea del cervello completa sia selezionata in modo che lo sperimentatore possa individuare con precisione le regioni del cervello da colpire.
    12. Impostare il driver come bobina TMS che verrà utilizzata.
    13. Collegare la bobina TMS portatile alla macchina TMS.
    14. Accendere la macchina TMS e impostare su impulso singolo. Impostare l'intensità della stimolazione in modo appropriato; in questo esperimento, il 65% della produzione della macchina è stato utilizzato come punto di partenza.
    15. Posizionare la bobina TMS portatile sul lato sinistro della testa del soggetto e stimolare all'interno della corteccia motoria utilizzando singoli impulsi di TMS per identificare la posizione che stimola l'IDE. Può essere utile avere un assistente per guardare il dito del soggetto per identificare quando il muscolo FDI si contrae a causa della stimolazione.
    16. Alterare l'intensità della stimolazione fino a quando la stimolazione suscita MEP di almeno 50 mV esattamente 5/10 volte, e questa sarà la soglia motoria a riposo (rMT).
  3. Stimolazione tra un compito e l'altro
    1. Ripetere i passaggi da 2.2.1 a 2.2.13, sostituendo una bobina TMS raffreddata ad aria per la bobina portatile.
    2. Impostare i parametri di stimolazione su TMS ripetitivo ad una velocità di 1 Hz per 20 minuti (1200 impulsi totali) con un'intensità del 110% di rMT in conformità con i parametri impostati da Shah-Basak et al. (2018)15.
    3. Posizionare una bobina TMS raffreddata ad aria con un sistema di raffreddamento integrato sulla testa del soggetto che punta all'SMG o all'STG per le sessioni attive o al Vertice per le sessioni fittizie (Figura 5).
    4. Procedere con la stimolazione.

3. Attività comportamentale VR

  1. Installare il software di supporto.
    1. Scarica e installa il software di base pupille dal sito Web Pupil Labs.
    2. Scarica e installa Unity 3D 2018.3 dal sito Web di Unity.
    3. Scarica e installa lo strumento OpenVR tramite Unity Asset Store o Steam.
  2. Configurare l'hardware VR (ad esempio, HTC Vive Pro).
    1. Posiziona le stazioni base sui lati opposti della stanza, assicurando una chiara linea di vista, e collegale.
    2. Premere il pulsante Canale/Modalità sul retro di ciascun sensore per scorrere i canali fino a quando uno di essi non è impostato sul canale " b" e uno è impostato su " c." Entrambi i LED di stato devono essere bianchi.
    3. Installare l'inserto binoculare Pupil Labs in HTC Vive Pro. Collegare il Link Box al computer (alimentazione, USB-A e HDMI o Mini DisplayPort).
    4. Collegare l'auricolare alla Link Box. Regola le cinghie superiori e laterali sull'auricolare. Regolare la distanza dell'obiettivo.
  3. Avvia SteamVR.
    1. Avvia SteamVR facendo clic sull'icona VR nell'angolo in alto a destra di Steam.
      1. Accendi i controller con il pulsante di accensione.
      2. Su SteamVR, fai clic su Impostazioni | Associa Nuovo dispositivo per associare ciascun controller seguendo le istruzioni visualizzate.
      3. Fai clic su Configurazione stanza dal menu SteamVR e segui le istruzioni visualizzate.
  4. Avvia Pupil Core Software.
  5. Posiziona l'auricolare sulla testa del soggetto seduto e dai loro entrambi i controller. Assicurarsi che le cinghie siano strette ma confortevoli. Assicurati che entrambi gli occhi siano visibili confermando visivamente che sono centrati nei feed della videocamera di Pupil Core Software.
  6. Apri l'attività VR nell'Editor Unity e premi il pulsante Riproduci .
  7. Eseguire l'esperimento.
    1. Chiedi al soggetto di guardare dritto in avanti e fai clic sul pulsante Tare Camera sullo schermo.
    2. Fare clic sul pulsante Inizia esercitazione e attendere che l'esercitazione sia completata dall'oggetto. Il tutorial consiste in istruzioni audio sul funzionamento del controller del sistema VR, descrizioni ed esempi di fiori simmetrici (esca) e asimmetrici (target) e una sessione di pratica di 1 minuto con un piccolo numero di fiori esca e target. L'esercitazione dura 75-100 secondi e i dati sulle prestazioni dell'esercitazione non vengono raccolti.
    3. Al termine del soggetto, fare clic sul pulsante Calibra tracciamento oculare .
      1. Se la calibrazione ha esito positivo, il soggetto inizierà automaticamente l'attività. In caso contrario, ripetere il passaggio 3.7.3.
    4. Inizia la prima prova facendo clic sul pulsante Prova successiva .
      NOTA: durante l'attività VR, i soggetti vengono inseriti in una foresta virtuale (Figura 6). Tre siepi di bosso curve formavano un semicerchio a distanza raggiungibile di fronte al soggetto. Ogni prova consisteva in un numero variabile di fiori, ciascuno con 16 petali, distribuiti tra le siepi in linea diretta di vista (Figura 7). I soggetti sono stati istruiti a "raccogliere" (tenere il controller su un fiore in modo che il fiore si evidenziasse, quindi premere il pulsante di attivazione con il dito indice) tutti i fiori "target" asimmetrici e lasciare da soli tutti i fiori "esca" simmetrici. Ogni prova terminerebbe quando il soggetto sceglie con successo tutti i fiori bersaglio asimmetrici, ma terminerebbe anche se il soggetto esaurisse il tempo (limite di tempo di 2 minuti) o se il soggetto scegliesse inavvertitamente tutto il fiore di esca simmetrico. In tutti questi casi i fiori rimanenti sui cespugli sarebbero stati eliminati e lo sperimentatore sarebbe stato spinto a iniziare la prova successiva.
    5. Attendere che il soggetto non stia più completando attivamente una prova e quindi ripetere il passaggio 3.7.4 a meno che non siano stati completati almeno 12 studi.
    6. Fare di nuovo clic sul pulsante Riproduci per terminare l'attività.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

I dati sono stati raccolti da individui sani utilizzando il protocollo sopra delineato per dimostrare come le diverse variabili che possono essere estratte dall'attività di realtà virtuale possono essere analizzate per rilevare sottili differenze tra i gruppi.

In questo studio, 7 individui (2 maschi) con un'età media di 25,6 anni e una media di 16,8 anni di istruzione ciascuno sono stati sottoposti a tre sessioni separate di TMS. Questi soggetti sono stati suddivisi in due gruppi: quattro partecipanti hanno ricevuto TMS ripetitivo al giro sopramarginale (SMG), mentre altri tre partecipanti hanno ricevuto la stimolazione TMS al giro temporale superiore (STG). Tutti i partecipanti hanno ricevuto TMS fittizia durante una sessione separata, che è stata utilizzata come covariata nelle analisi per tenere conto della variabilità individuale in risposta alla TMS. Durante ogni sessione, ai partecipanti è stato somministrato il compito di realtà virtuale prima e dopo la stimolazione TMS per esaminare il cambiamento nelle prestazioni.

In primo luogo, l'angolo medio della testa (Figura 8) è stato esaminato per determinare se l'attività di realtà virtuale fosse abbastanza sensibile da identificare una differenza tra i gruppi SMG e STG. I punteggi di cambio dell'angolo di testa sono stati calcolati sottraendo i punteggi pre-TMS dai punteggi post-TMS. Un ANCOVA è stato eseguito per determinare se c'era una differenza tra i gruppi nell'angolo della testa dopo la stimolazione TMS. I punteggi di variazione dell'angolo della testa TMS sham sono stati utilizzati come covariata per tenere conto delle differenze individuali. Pur tenendo presente che le analisi sono state condotte utilizzando un piccolo campione pilota, è stata riscontrata una differenza significativa nei punteggi di variazione dell'angolo di testa tra i due gruppi, F(1,4) = 10,25, p = 0,03, dove il gruppo SMG aveva un punteggio di variazione medio diretto più verso il lato destro dello spazio rispetto al gruppo STG (Figura 9).

Un modello simile è stato trovato utilizzando il test di bisezione della linea, in cui il gruppo SMG ha posizionato la linea significativamente più verso destra nella somministrazione post-TMS rispetto a pre-TMS, t(4) = 2,78, p = 0,04. Questo risultato non è stato trovato nel gruppo STG, t(3) = 3,18, p = 0,56. Mentre non c'era alcuna differenza significativa nell'angolo della testa prima e dopo TMS nel compito di realtà virtuale nei gruppi SMG o STG, la scoperta che il gruppo SMG aveva un punteggio medio di variazione dell'angolo di testa diretto significativamente più a destra rispetto al gruppo STG dimostra un risultato simile. Questa scoperta del compito di realtà virtuale è coerente con i risultati del tradizionale compito di carta e matita, in quanto entrambi hanno dimostrato un modello in cui il gruppo SMG potrebbe aver avuto una sottile negligenza e guardato più a destra rispetto al gruppo STG. I dati raccolti dall'attività di realtà virtuale possono essere visualizzati a livello di singolo partecipante per esaminare le prestazioni prima e dopo la stimolazione TMS, come si può vedere nella Figura 9.

Successivamente, i fiori sono stati separati da quale lato del fiore conteneva il petalo del fiore difettoso (cioè petalo destro vs petalo sinistro, vedi Figura 10) per valutare specificamente i segni di negligenza allocentrica a livello target individuale. Mentre non c'era differenza nei punteggi di variazione dell'angolo della testa tra i due gruppi per i fiori con petali più corti sul lato sinistro, F(1,4) = 0,09, p = 0,78, c'era una differenza significativa nei punteggi di cambiamento dell'angolo della testa tra i due gruppi per i fiori con un petalo più piccolo sul lato destro, F(1,4) = 9,52, p = 0,04. In particolare, i partecipanti al gruppo SMG avevano la tendenza a guardare più a destra (angolo fiore-testa più alto, vedi Figura 11) quando cercavano il petalo corto sul lato destro del fiore. L'angolo della testa del soggetto rispetto al cespuglio (angolo del cespuglio, vedi Figura 12) è anche disponibile per l'analisi, consentendo il rilevamento di negligenza allocentrica rispetto alla boscaglia. Queste analisi dimostrano come le variabili possono essere rese più specifiche per catturare aspetti sottili e specifici dell'abbandono.

Esistono diversi altri modi in cui i dati possono essere analizzati. Abbiamo esaminato il numero medio di secondi in cui i partecipanti hanno guardato ogni fiore per determinare se un gruppo aveva più difficoltà a identificare i fiori difettosi (come caratterizzato da più secondi trascorsi a guardare il fiore). In questo esempio, i dati sono stati estratti da fiori che avevano un petalo difettoso che era il 95% delle dimensioni del resto dei petali, poiché questa scala è stata ipotizzata come la più sensibile. È stato eseguito un ANCOVA misto per confrontare il gruppo (SMG vs STG) e il campo visivo dei fiori (destra contro sinistra). I punteggi di cambiamento pre e post-TMS sono stati calcolati e utilizzati come variabile di risultato per esaminare se entrambi i gruppi hanno mostrato un aumento del tempo trascorso a guardare i fiori dopo TMS. La condizione TMS fittizia per i fiori sinistro e destro è stata ancora una volta utilizzata come covariate per tenere conto della variabilità individuale. Mentre non c'era alcuna differenza significativa tra i gruppi, F(1,3) = 0,12, p = 0,76, c'era una differenza marginalmente significativa nel campo visivo dei fiori, F(1,3) = 5,62, p = 0,098 (Figura 13). L'effetto non raggiunge la significatività statistica; e più soggetti dovrebbero essere valutati andando avanti. Nonostante ciò, questi dati servono come esempio di come i dati possano essere limitati a specifici tipi di fiori e campo visivo all'interno dell'ambiente di realtà virtuale. Come dimostrano queste analisi, il confronto delle prestazioni dei partecipanti può fornire ai ricercatori un modo sensibile e dinamico per misurare gli effetti della TMS o trascurare più in generale a seconda della domanda di ricerca specifica degli esaminatori.

Figure 1
Figura 1: Foglio di stimolo dell'attività di bisezione della linea Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2: Foglio di stimolo del test di Bell Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3: Foglio di stimolo del test di cancellazione stellare Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 4
Figura 4: Foglio di stimolo per la cancellazione del cerchio Ota Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 5
Figura 5: Stimolazione TMS ripetitiva; software neuronavigazionale (a sinistra), unità di stimolazione magnetica (al centro) e bobina raffreddata ad aria in posizione sopra l'autore CH (a destra). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 6
Figura 6: Ambiente forestale virtuale visto dal soggetto durante l'attività VR Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 7
Figura 7: Layout di tre siepi curve con bersaglio e fiori esca distribuiti su Di lui Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 8
Figura 8: Angolo della testa - angolo tra l'asse anteriore della testa e del busto Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 9
Figura 9. Questa figura illustra due analisi che utilizzano l'angolo della testa durante le prestazioni dell'attività:
(A sinistra) Punteggi di variazione dell'angolo della testa del gruppo SMG vs STG. Su questa scala, un punteggio di 0 indica che hanno guardato al centro di ogni fiore, mentre i punteggi positivi indicano che hanno guardato verso destra e i punteggi negativi indicano che hanno guardato verso sinistra. Il gruppo SMG ha avuto punteggi positivi, indicando che hanno guardato più a destra in media dopo la stimolazione, mentre il gruppo STG ha avuto punteggi negativi, indicando che hanno guardato più a sinistra dopo la stimolazione. Il gruppo SMG e STG aveva punteggi di variazione dell'angolo di testa significativamente diversi. (Destra). Angolo medio della testa tracciato per ogni partecipante pre-TMS e post-TMS. Il gruppo STG non ha mostrato forti differenze prima e dopo la stimolazione TMS, a differenza dei partecipanti SMG che sembravano guardare più verso il campo visivo giusto dopo la stimolazione (come rappresentato da numeri positivi). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 10
Figura 10: Fiori bersaglio asimmetrici, con petali più piccoli a sinistra (a sinistra) e petali più piccoli a destra (a destra). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 11
Figura 11: Angolo da fiore a testa - angolo sotteso dall'asse anteriore della testa e dal fiore dalla testa nell'istante in cui il fiore è stato raccolto / identificato Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 12
Figura 12: Angolo del cespuglio - angolo sotteso dal fiore e dal centro del cespuglio del fiore dalla testa nell'istante in cui il fiore è stato raccolto / identificato Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 13
Figura 13. Punteggio medio di cambiamento per i secondi trascorsi a guardare ogni fiore prima e dopo TMS. I punteggi negativi indicano che i partecipanti hanno trascorso meno tempo a guardare i fiori nella somministrazione post-TMS rispetto alla somministrazione pre-TMS, mentre i numeri positivi indicano più tempo trascorso a guardare i fiori post-TMS. I dati sono separati dal fatto che i fiori si trovassero nel campo visivo sinistro rispetto a quello destro all'interno dell'ambiente virtuale. I dati sono stati anche separati per gruppo (SMG vs. STG). I fiori erano limitati a quelli con un petalo difettoso su una scala di 0,95. Sebbene non statisticamente significativo, c'è stato un effetto marginale del campo visivo dei fiori. Qualitativamente, sembra esserci una maggiore variabilità per i fiori nel campo visivo sinistro rispetto a quello destro. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Abbiamo indotto e misurato con successo i sintomi usn con TMS e VR, rispettivamente. Anche se non abbiamo avuto risultati significativi rispetto alle prove fittizie, siamo stati in grado di confrontare più metriche di negligenza egocentrica (angolo medio della testa, tempo trascorso a guardare i fiori in entrambi gli emispazi) e negligenza allocentrica (prestazioni nella selezione di fiori con petali asimmetrici sul lato sinistro rispetto al lato destro) tra i diversi gruppi sperimentali e abbiamo trovato differenze significative nell'angolo medio della testa tra i soggetti stimolati al STG e quelli stimolati al SMG ed effetti marginalmente significativi nell'asse visivo medio. Di interesse, c'è ancora un dibattito sul contributo proporzionale del contributo temporale (STG) e parietale (PPC) all'elaborazione spaziale rilevante per USN12,43, e l'aumento dell'angolo di testa verso destra che abbiamo rilevato nel gruppo stimolato da SMG può fornire un certo supporto per l'implicazione di PPC della varietà egocentrica di USN.

Ci sono stati diversi passaggi critici in questo protocollo. Questo metodo è limitato dai sottili effetti clinici ottenuti con rTMS, quindi i parametri di stimolazione adeguati e il targeting della regione corticale sono fondamentali - l'intensità della stimolazione TMS dovrebbe sempre essere basata sul targeting della bobina rMT e TMS dovrebbe sempre essere determinata con precisione con immagini MRI ad alta risoluzione e software di targeting adeguato come Brainsight. Il metodo è anche limitato dalla durata relativamente breve dell'effetto inibitorio creato dalla stimolazione rTMS (~ 20 minuti, o approssimativamente la durata della stimolazione26), quindi la rapida transizione dalla stimolazione rTMS alla VR o alle attività di carta e matita è di fondamentale importanza per rilevare questo effetto. Garantire che l'apparecchiatura VR sia configurata e che il software sia calibrato correttamente durante le sessioni VR pre-TMS aiuta a massimizzare la percentuale di tempo post-stimolazione trascorso a raccogliere i dati.

Come enumerato nell'introduzione, un certo numero di gruppi ha sviluppato nuovi strumenti basati sulla realtà virtuale per la valutazione di USN. Molti di questi sistemi utilizzano anche i distinti vantaggi di misurazione delle attività computerizzate e alcuni gruppi hanno tentato di differenziare i vari sottotipi di USN, compresi i sintomi di negligenza extrapersonale rispetto a quelli peripersonali e i sintomi egocentrici rispetto a quelli allocentrici37,40. Crediamo che il metodo aggiunga due nuovi contributi a questo lavoro esistente. In primo luogo, forniamo una gamma più ampia di set di dati (posizione della testa, tracciamento oculare, ecc.) che possono essere analizzati per rilevare e caratterizzare anche casi sottili di USN. In secondo luogo, abbiamo indotto i sintomi usn in volontari sani che utilizzavano TMS, contribuendo a garantire che lo strumento diagnostico basato sulla VR stesse isolando i sintomi USN indotti ed evitando i possibili effetti confondenti delle comorbidità visive, motorie e cognitive osservate nei pazienti con lesioni cerebrali acquisite. Inoltre, l'attività contrasta con una tendenza in studi recenti che si concentra sulle attività di navigazione. Sosteniamo che un'attività che richiede l'interazione con un numero di oggetti distribuiti tra gli emispazi sinistro e destro è potenzialmente più impegnativa e può aumentare la sensibilità del compito VR come strumento diagnostico. Inoltre, questo formato consente più di un compito simile a un gioco con più prove, che a sua volta consente la titolazione del livello di difficoltà dell'attività da un round all'altro. Questo tipo di titolazione aiuta il compito a evitare effetti a soffitto e pavimento (cioè, il compito è troppo difficile per quelli con deficit significativi o troppo facile per quelli con deficit sottili).

Ci sono molte possibili applicazioni future del metodo. Per quanto riguarda lo studio di USN, riteniamo che l'aggiunta di dati di tracciamento oculare consentirà alle attività VR di distinguere tra sintomi attenzionali e intenzionali separando i dati che misurano l'asimmetria del modello di ricerca dai dati che misurano l'asimmetria dell'azione motoria. Inoltre, la TMS può essere utilizzata per isolare specifici deficit neurologici oltre l'USN, creando un mezzo attraverso il quale i ricercatori possono progettare e convalidare un'ampia varietà di nuovi strumenti VR per aiutare a diagnosticare e caratterizzare questi deficit nei pazienti che soffrono di lesioni cerebrali acquisite. Sebbene la tecnica coinvolga partecipanti sani e deficit neurologici artificiali nel tentativo di isolare e caratterizzare in modo affidabile l'USN in modo specifico, riteniamo che gli strumenti VR convalidati dal metodo possano quindi essere applicati in popolazioni di pazienti con deficit neurologici misti (motori, visivi, ecc.) attraverso innovazioni dell'interfaccia utente come interfacce cervello-computer basate su EEG o EMG44, 45. Inoltre, le attività basate sulla realtà virtuale come quella che presentiamo qui possono anche essere modificate per fungere da strumenti di riabilitazione cognitiva, un'area in crescita di ricerca e sviluppo31,46.

Abbiamo affrontato una serie di problemi frustranti nei test. L'eye tracking è diventato non calibrato su piccoli spostamenti nella posizione dell'HMD e il software a volte ha fallito. L'applicazione aveva bisogno di più sviluppo e soffriva di problemi correggibili come la posizione iniziale del soggetto e la gamma di posizionamento dei fiori (alcuni fiori sono stati posizionati al di fuori del campo visivo del soggetto e hanno invalidato alcune prove). Avevamo troppo pochi soggetti. Tuttavia, siamo stati ancora in grado di rilevare le sottili perturbazioni di due reti neurali associate a USN con il nuovo strumento VR. Mentre l'ambizioso esperimento ha prodotto risultati marginali, riteniamo che molte delle sfide che ha affrontato saranno migliorate man mano che la tecnologia continua a migliorare. Sosteniamo che la promessa dei risultati, in combinazione con altre tendenze incoraggianti nel campo, supporta l'idea che i sistemi VR siano un substrato eccellente per lo sviluppo di nuovi strumenti diagnostici per USN.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Acknowledgments

Questo lavoro è stato sostenuto dall'University Research Fund (URF) dell'Università della Pennsylvania e dalle borse di studio per studenti dell'American Heart Association in Cerebrovascular Disease & Stroke. Un ringraziamento speciale ai ricercatori, ai medici e al personale del Laboratorio di Cognizione e Stimolazione Neurale per il loro continuo supporto.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
AirFilm Coil (AFC) Rapid Version Magstim N/A Air-cooled TMS coil
Alienware 17 R4 Laptop Dell N/A NVIDIA GeForce GTX 1060 (full specs at https://topics-cdn.dell.com/pdf/alienware-17-laptop_users-guide_en-us.pdf)
BrainSight 2.0 TMS Neuronavigation Software Rogue Research Inc N/A TMS neural targeting software
CED 1902 Isolated pre-amplifier Cambridge Electronic Design Limted N/A EMG pre-amplifier
CED Micro 401 mkII Cambridge Electronic Design Limted N/A Multi-channel waveform data acquisition unit
CED Signal 5 Cambridge Electronic Design Limted N/A Sweep-based data acquisition and analysis software. Used to measure TMS evoked motor responses.
HTC Vive Binocular Add-on Pupil Labs N/A HTC Vive, Vive Pro, or Vive Cosmos eye tracking add-on with 2 x 200Hz eye cameras.
Magstim D70 Remote Coil Magstim N/A Hand-held TMS coil
Magstim Super Rapid 2 plus 1 Magstim N/A Transcranial Magnetic Stimulation Unit
Unity 2018 Unity N/A cross-platform VR game engine
Vive Pro HTC Vive N/A VR hardware system with external motion sensors; 1440x1600 pixels per eye, 90 Hz refresh rate, 110° FoV

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Heilman, K. M., Bowers, D., Coslett, H. B., Whelan, H., Watson, R. T. Directional Hypokinesia: Prolonged Reaction Times for Leftward Movements in Patients with Right Hemisphere Lesions and Neglect. Neurology. 35 (6), 855-859 (1985).
  2. Paolucci, S., Antonucci, G., Grasso, M. G., Pizzamiglio, L. The Role of Unilateral Spatial Neglect in Rehabilitation of Right Brain-Damaged Ischemic Stroke Patients: A Matched Comparison. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 82 (6), 743-749 (2001).
  3. Ringman, J. M., Saver, J. L., Woolson, R. F., Clarke, W. R., Adams, H. P. Frequency, Risk Factors, Anatomy, and Course of Unilateral Neglect in an Acute Stroke Cohort. Neurology. 63 (3), 468-474 (2004).
  4. Jutai, J. W., et al. Treatment of visual perceptual disorders post stroke. Topics in Stroke Rehabilitation. 10 (2), 77-106 (2003).
  5. Buxbaum, L. J., et al. Hemispatial Neglect: Subtypes, Neuroanatomy, and Disability. Neurology. 62 (5), 749-756 (2004).
  6. Numminen, S., et al. Factors Influencing Quality of Life Six Months after a First-Ever Ischemic Stroke: Focus on Thrombolyzed Patients. Folia Phoniatrica et Logopaedica: Official Organ of the International Association of Logopedics and Phoniatrics (IALP). 68 (2), 86-91 (2016).
  7. Ladavas, E. Is the Hemispatial Deficit Produced by Right Parietal Lobe Damage Associated with Retinal or Gravitational Coordinates. Brain: A Journal of Neurology. 110 (1), 167-180 (1987).
  8. Ota, H., Fujii, T., Suzuki, K., Fukatsu, R., Yamadori, A. Dissociation of Body-Centered and Stimulus-Centered Representations in Unilateral Neglect. Neurology. 57 (11), 2064-2069 (2001).
  9. Neggers, S. F., Vander Lubbe, R. H., Ramsey, N. F., Postma, A. Interactions between ego- and allocentric neuronal representations of space. Neuroimage. 31 (1), 320-331 (2006).
  10. Adair, J. C., Barrett, A. M. Spatial Neglect: Clinical and Neuroscience Review: A Wealth of Information on the Poverty of Spatial Attention. Annals of the New York Academy of Sciences. 1142, 21-43 (2008).
  11. Corbetta, M., Shulman, G. L. Spatial neglect and attention networks. Annual Review of Neuroscience. 34, 569-599 (2011).
  12. Marshall, J. C., Fink, G. R., Halligan, P. W., Vallar, G. Spatial awareness: a function of the posterior parietal lobe. Cortex. 38 (2), 253-260 (2002).
  13. Ellison, A., Schindler, I., Pattison, L. L., Milner, A. D. An exploration of the role of the superior temporal gyrus in visual search and spatial perception using TMS. Brain. (10), 2307-2315 (2004).
  14. Vallar, G., Calzolari, E. Unilateral spatial neglect after posterior parietal damage. Handb Clin Neurol; Theparietal lobe. Vallar, G., Coslett, H. B. , Elsevier. Amsterdam. 287-312 (2018).
  15. Shah-Basak, P. P., Chen, P., Caulfield, K., Medina, J., Hamilton, R. H. The Role of the Right Superior Temporal Gyrus in Stimulus-Centered Spatial Processing. Neuropsychologia. 113, 6-13 (2018).
  16. Verdon, V., Schwartz, S., Lovblad, K. O., Hauert, C. A., Vuilleumier, P. Neuroanatomy of hemispatial neglect and its functional components: a study using voxel-based lesion-symptom mapping. Brain. 133 (3), 880-894 (2010).
  17. Ghacibeh, G. A., Shenker, J. I., Winter, K. H., Triggs, W. J., Heilman, K. M. Dissociation of Neglect Subtypes with Transcranial Magnetic Stimulation. Neurology. 69 (11), 1122-1127 (2007).
  18. Chaudhari, A., Pigott, K., Barrett, A. M. Midline Body Actions and Leftward Spatial 'Aiming' in Patients with Spatial Neglect. Frontiers in Human Neuroscience. 9, 393 (2015).
  19. Rizzo, A. A., et al. Design and Development of Virtual Reality Based Perceptual-Motor Rehabilitation Scenarios. The 26th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , (2004).
  20. Steinicke, F. Being Really Virtual Immersive Natives and the Future of Virtual Reality. , Springer International Publishing. (2018).
  21. Tsirlin, I., Dupierrix, E., Chokron, S., Coquillart, S., Ohlmann, T. Uses of Virtual Reality for Diagnosis, Rehabilitation and Study of Unilateral Spatial Neglect: Review and Analysis. CyberPsychology & Behavior. 12 (2), 175-181 (2009).
  22. Barrett, A. M., et al. Cognitive Rehabilitation Interventions for Neglect and Related Disorders: Moving from Bench to Bedside in Stroke Patients. Journal of Cognitive Neuroscience. 18 (7), 1223-1236 (2006).
  23. Ricci, R., et al. Effects of attentional and cognitive variables on unilateral spatial neglect. Neuropsychologia. 92, 158-166 (2016).
  24. Bonato, M. Neglect and Extinction Depend Greatly on Task Demands: A Review. Frontiers in Human Neuroscience. 6, 195 (2012).
  25. Grattan, E. S., Woodbury, M. L. Do Neglect Assessments Detect Neglect Differently. American Journal of Occupational Therapy. 71, 3 (2017).
  26. Rossi, S., Hallett, M., Rossini, P. M., Pascual-Leone, A. Safety of TMS Consensus Group. Safety, ethical considerations, and application guidelines for the use of transcranial magnetic stimulation in clinical practice and research. Clinical Neurophysiology. 120 (12), 2008-2039 (2009).
  27. Pascual-Leone, A., Walsh, V., Rothwell, J. Transcranial Magnetic Stimulation in Cognitive Neuroscience - Lesion, Chronometry, and Functional Connectivity. Current Opinion in Neurobiology. 10 (2), 232-237 (2000).
  28. Oliveri, M., et al. Interhemispheric Asymmetries in the Perception of Unimanual and Bimanual Cutaneous Stimuli. Brain. 122 (9), 1721-1729 (1999).
  29. Salatino, A., et al. Transcranial Magnetic Stimulation of Posterior Parietal Cortex Modulates Line-Length Estimation but Not Illusory Depth Perception. Frontiers in Psychology. 10, (2019).
  30. Oliveri, M., Vallar, G. Parietal versus temporal lobe components in spatial cognition: Setting the mid-point of a horizontal line. Journal of Neuropsychology. 3, Pt 2 201-211 (2009).
  31. Ogourtsova, T., Souza Silva, W., Archambault, P. S., Lamontagne, A. Virtual Reality Treatment and Assessments for Post-Stroke Unilateral Spatial Neglect: A Systematic Literature Review. Neuropsychological Rehabilitation. 27 (3), 409-454 (2017).
  32. Pedroli, E., Serino, S., Cipresso, P., Pallavicini, F., Riva, G. Assessment and rehabilitation of neglect using virtual reality: a systematic review. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 9, 226 (2015).
  33. Peskine, A., et al. Virtual reality assessment for visuospatial neglect: importance of a dynamic task. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 82 (12), 1407-1409 (2011).
  34. Mesa-Gresa, P., et al. Clinical Validation of a Virtual Environment Test for Safe Street Crossing in the Assessment of Acquired Brain Injury Patients with and without Neglect. Human-Computer Interaction - INTERACT 2011 Lecture Notes in Computer Science. , 44-51 (2011).
  35. Aravind, G., Lamontagne, A. Perceptual and Locomotor Factors Affect Obstacle Avoidance in Persons with Visuospatial Neglect. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 11 (1), 8 (2014).
  36. Pallavicini, F., et al. Assessing Unilateral Spatial Neglect Using Advanced Technologies: The Potentiality of Mobile Virtual Reality. Technology and Health Care. 23 (6), 795-807 (2015).
  37. Glize, B., et al. Improvement of Navigation and Representation in Virtual Reality after Prism Adaptation in Neglect Patients. Frontiers in Psychology. 8, (2017).
  38. Yasuda, K., Muroi, D., Ohira, M., Iwata, H. Validation of an Immersive Virtual Reality System for Training near and Far Space Neglect in Individuals with Stroke: a Pilot Study. Topics in Stroke Rehabilitation. 24 (7), 533-538 (2017).
  39. Spreij, L. A., Ten Brink, A. F., Visser-Meily, J. M. A., Nijboer, T. C. W. Simulated Driving: The Added Value of Dynamic Testing in the Assessment of Visuo-Spatial Neglect after Stroke. Journal of Neuropsychology. 31, (2018).
  40. Ogourtsova, T., Archambault, P. S., Lamontagne, A. Post-Stroke Unilateral Spatial Neglect: Virtual Reality-Based Navigation and Detection Tasks Reveal Lateralized and Non-Lateralized Deficits in Tasks of Varying Perceptual and Cognitive Demands. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 15, 1 (2018).
  41. Ogourtsova, T., Archambault, P., Sangani, S., Lamontagne, A. Ecological Virtual Reality Evaluation of Neglect Symptoms (EVENS), Effects of Virtual Scene Complexity in the Assessment of Poststroke Unilateral Spatial Neglect. Neurorehabilitation and Neural Repair. 32 (1), 46-61 (2018).
  42. Ricci, R., Chatterjee, A. Context and crossover in unilateral neglect. Neuropsychologia. 39 (11), 1138-1143 (2001).
  43. Karnath, H. O., Ferber, S., Himmelbach, M. Spatial awareness is a function of the temporal not the posterior parietal lobe. Nature. 411, 950-953 (2001).
  44. Spicer, R., Anglin, J., Krum, D. M., Liew, S. REINVENT: A low-cost, virtual reality brain-computer interface for severe stroke upper limb motor recovery. 2017 IEEE Virtual Reality (VR). , Los Angeles, CA. 385-386 (2017).
  45. Vourvopoulos, A., et al. Effects of a Brain-Computer Interface With Virtual Reality (VR) Neurofeedback: A Pilot Study in Chronic Stroke Patients. Frontiers in Human Neuroscience. 13, 210 (2019).
  46. Gammeri, R., Iacono, C., Ricci, R., Salatino, A. Unilateral Spatial Neglect After Stroke: Current Insights. Neuropsychiatric Disease and Treatment. 16, 131-152 (2020).

Tags

Medicina Numero 169 realtà virtuale negligenza diagnostica tecnologia ictus neurologia
Strumenti di realtà virtuale per valutare l'abbandono spaziale unilaterale: una nuova opportunità per la raccolta dei dati
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Schwab, P. J., Miller, A., Raphail,… More

Schwab, P. J., Miller, A., Raphail, A. M., Levine, A., Haslam, C., Coslett, H. B., Hamilton, R. H. Virtual Reality Tools for Assessing Unilateral Spatial Neglect: A Novel Opportunity for Data Collection. J. Vis. Exp. (169), e61951, doi:10.3791/61951 (2021).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter