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

Tek Taraflı Mekansal İhmalleri Değerlendirmek için Sanal Gerçeklik Araçları: Veri Toplama için Yeni Bir Fırsat

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

Amaç, akut inme kurtulanlarının% 23-46'sını etkileyen bir sendrom olan tek taraflı mekansal ihmali tespit etmek ve karakterize etmek için yeni bir sanal gerçeklik görevi tasarlamak, inşa etmek ve pilot olarak tasarlamak ve pilot oluşturmak, nörolojik hastalığın çalışmasında ve yönetiminde sanal gerçekliğin rolünü genişletmekti.

Abstract

Tek taraflı mekansal ihmal (USN), uzayın bir tarafında dikkatsizlik veya eylemsizlik ile karakterize bir sendromdur ve akut inmeden kurtulanların% 23-46'sını etkiler. Bireysel hastalarda bu semptomların tanısı ve karakterizasyonu zor olabilir ve genellikle yetenekli klinik personel gerektirir. Sanal gerçeklik (VR), USN'li hastalar için yeni değerlendirme araçları geliştirme fırsatı sunar.

İnce USN semptomlarını tespit etmek ve karakterize etmek için bir VR aracı tasarlamayı ve oluşturmayı ve aracı USN ile ilişkili kortikal bölgelerin inhibitör tekrarlayan transkraniyal manyetik stimülasyonu (TMS) ile tedavi edilen denekler üzerinde test etmeyi amaçladık.

TMS'yi visuospatial işleme ile ilişkili korteksin iki farklı bölgesine uygulayarak üç deneysel koşul yarattık- üstün temporal girus (STG) ve supramarginal girus (SMG) - ve kontrol olarak sham TMS uyguladık. Daha sonra denekleri, her iki hemiy alanında çalılara dağıtılan çiçeklerin yanal asimetrileri ile tanımlamalarının istendiği sanal gerçeklik ortamına yerleştirdik ve her konunun performansına göre dinamik zorluk ayarı yaptık.

STG'de uyarılan denekler ile SMG'de uyarılanlar arasında ortalama kafa esnemesinde önemli farklılıklar ve ortalama görsel eksende marjinal olarak önemli etkiler bulduk.

VR teknolojisi daha erişilebilir, uygun fiyatlı ve sağlam hale geliyor ve kullanışlı ve yeni oyun benzeri araçlar oluşturmak için heyecan verici bir fırsat sunuyor. TMS ile birlikte, bu araçlar sağlıklı konulardaki spesifik, izole, yapay nörolojik açıkları incelemek için kullanılabilir ve edinilmiş beyin hasarı nedeniyle eksikliği olan hastalar için VR tabanlı tanı araçlarının oluşturulmasını bildirir. Bu çalışma, yapay olarak oluşturulan USN semptomlarının bir VR göreviyle değerlendirildiği bilgimizin ilkidir.

Introduction

Tek taraflı mekansal ihmal (USN), akut inme kurtulanlarının% 23-46'sını etkileyen, en sık sağ serebral yarımkürede yaralanma içeren ve uzayın sol tarafını ve / veya kurtulanın vücudunu göz ardı etme eğilimine neden olan uzayın bir tarafındaki dikkatsizlik veya eylemsizlik ile karakterize bir sendromdur1,2. USN'li hastaların çoğunluğu kısa vadede önemli iyileşme yaşasa da, ince USN semptomları sıklıkla devam eder3. USN, düşmeler için hasta riskini artırabilir ve günlük yaşam aktivitelerini etkileyebilir2,4 Ayrıca hem motor hem de küresel fonksiyonel sonuçları olumsuz etkilediği gösterilmiştir5,6.

USN'deki açıklar, bir kişinin kendi bedenine (benmerkezci) veya dış uyaran (allocentric)7,8,9 ile ilgili olarak alanın bir tarafını göz ardı edip etmediği veya bir kişinin dikkatini (dikkat çekici) veya eylemlerini (kasıtlı) uzayın bir tarafına yönlendirip yönlendiremediği gibi birden fazla boyutta mevcut olarak kavramsallaştırılabilir10 . Hastalar genellikle bu boyutlardan birden fazlası boyunca karakterize edilebilen karmaşık bir semptom takımyıldızı sergilerler. USN sendromlarının bu değişkenliğinin, karmaşık olan spesifik nöroanatomik yapıların ve nöronal ağların çeşitli derecelerde yaralanmasından kaynaklandığı düşünülmektedir11. Allosentrik ihmal açısal girus (AG) ve üstün temporal girus (STG) lezyonları ile ilişkiliyken, supramarginal girus (SMG) dahil posterior parietal korteks (PPC) benmerkezci işlemeye dahil edilmiştir12,13,14,15. Dikkat ihmalinin sağ IPL16'da lezyonları içerdiği düşünülürken, kasıtlı ihmalin sağ frontal lob17 veya bazal gangliyon18 hasarına ikincil olduğu düşünülmektedir.

USN'nin klinik değerlendirmesi şu anda kalem ve kağıt nöropsikolojik aletlere dayanmaktadır. Bu geleneksel değerlendirme araçları, teknolojik olarak daha karmaşık araçlardan daha az hassas olabilir, bu da usn19'a sahip bazı hastalara yanlış tanı koyma veya eksik teşhis koyma ile sonuçlanabilir. Kalıntı açıklarının daha iyi karakterizasyonu, daha hafif USN'li hastalara tedavinin verilmesini kolaylaştırabilir ve potansiyel olarak genel iyileşmelerini artırabilir, ancak bu tür bir karakterizasyon çok hassas tanı araçları gerektirecektir. USN, inme hastaları arasında USN'ye yaygın olarak eşlik eden motor ve görme bozukluklarından izole etmenin zor olabileceği laboratuvar ortamında da benzer zorluklar ortaya koymaktadır.

Sanal gerçeklik (VR), USN'nin teşhisi ve karakterizasyonu için yeni araçlar geliştirmek için eşsiz bir fırsat sunar. VR, bireylerin ekolojik olarak geçerli nesneleri içeren görevleri yerine getirebildiği gerçek zamanlı etkileşimlerle ilk kişide sunulan çok duyarlı bir 3D ortamdır20. USN'yi değerlendirmek için umut verici bir araçtır; kullanıcının gördüklerini ve duyduklarını tam olarak kontrol etme yeteneği, geliştiricilerin kullanıcıya çok çeşitli sanal görevler sunmasını sağlar. Buna ek olarak, şu anda mevcut olan gelişmiş donanım ve yazılım paketleri, geleneksel tanılama testlerinin sunduğu ölçümleri çok aşan göz, kafa ve uzuv hareketleri de dahil olmak üzere kullanıcının eylemleri hakkında çok sayıda verinin gerçek zamanlı olarak toplanmasına izin verir21. Bu veri akışları anında kullanılabilir ve kullanıcı performansına göre tanılama görevlerinin gerçek zamanlı olarak ayarlanma olasılığını açar (örneğin, belirli bir görev için ideal zorluk düzeyini hedefleme). Bu özellik, USN22 için yeni tanılama araçlarının geliştirilmesinde öncelik olarak kabul edilen USN'de görülen geniş önem aralığına görev adaptasyonunu kolaylaştırabilir. Buna ek olarak, sürükleyici VR görevleri hastaların dikkat kaynaklarına daha fazla yük getirebilir23,24, ihmal semptomlarının tespitini kolaylaştırabilecek hataların artmasına neden olabilir; gerçekten de, bazı VR görevlerinin USN24,25'in geleneksel kağıt ve kalem ölçülerine kıyasla duyarlılığı artırdığı gösterilmiştir.

Bu çalışmada amaç, nörolojide hiçbir uzmanlık gerektirmeyen ve USN'nin ince vakalarını bile güvenilir bir şekilde tespit edebilecek ve karakterize edebilecek bir değerlendirme aracı oluşturmaktı. Sanal gerçeklik tabanlı, oyun benzeri bir görev inşa ettik. Daha sonra, el tipi stimülasyon bobininden yayılan elektromanyetik darbeleri kullanan, konunun kafa derisinden ve kafatasından geçen ve konunun beyninde nöronları uyaran elektrik akımlarını indükleyen bir noninvaziv beyin stimülasyon tekniği olan transkraniyal manyetik stimülasyon (TMS) ile sağlıklı deneklerde USN benzeri bir sendroma indükledik26,27. Bu teknik, USN'nin başkaları tarafından incelenmesinde 13,17,28,29,30 kullanılmıştır, ancak bilgimize göre vr tabanlı bir değerlendirme aracı ile asla birlikte değildir.

Birçok araştırmacı zaten VR sistemlerinin tanısal ve terapötik uygulamaları üzerinde çalışıyor. Son incelemeler31,32, USN'nin VR tabanlı tekniklerle değerlendirilmesini amaçlayan bir dizi projeyi inceledi ve bu amaçla bir dizi başka çalışma yayınlandı33,34,35,36,37,38,39,40,41 . Bu çalışmaların çoğu, şu anda tüketici pazarına sunulan VR teknolojisinin tam tamamlayıcısını kullanmaz (örneğin, kafaya monte ekran (HMD) ve göz izleme uçları), veri kümelerini daha az sayıda kolayca ölçülebilir ölçümle sınırlar. Ek olarak, tüm bu çalışmalar USN'ye yol açan edinilmiş beyin hasarı olan hastalar üzerinde yapıldı ve hastaların en azından değerlendirme görevlerine katılabilmelerini sağlamak için tarama yöntemleri gerektirdi (örneğin, büyük görme alanı eksikliği veya bilişsel bozukluğu olan hastalar hariç). Daha ince bilişsel, motor veya görsel açıkların bu tarama yöntemlerinin eşiğinin altından geçmesi ve muhtemelen bu çalışmaların sonuçlarını şaşırtması mümkündür. Bu tür bir taramanın, bu çalışmalardaki katılımcıların örneklerini USN'nin belirli bir alt türüne doğru önyargılı hale getiren de mümkündür.

Önceki çalışmaların tarama önyargılarını önlemek için, SMG'yi hedef alarak STG ve benmerkezci USN benzeri semptomları hedefleyerek allocentric USN benzeri semptomları teşvik etmek amacıyla, yakın tarihli bir elyazmasında iyi açıklanan standart bir TMS protokolü ile sağlıklı denekler ve yapay olarak simüle edilmiş USN semptomlarını işe aldık. Görevi, zorluk denemesini denemeye aktif olarak ayarlamak ve USN'nin farklı alt tiplerini, özellikle allocentric ve benmerkezci semptomları ayırt etmek için tasarladık. Ayrıca, rTMS ile indüklediğimiz açıkların USN benzeri olduğunu resmi olarak göstermek için USN'nin standart kağıt ve kalem değerlendirmelerini kullandık. Yöntemin, USN'nin değerlendirilmesi ve rehabilitasyonu için yeni VR araçlarını test etmek isteyen diğer araştırmacılar için yararlı olacağına inanıyoruz.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Bu çalışma yerel Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylanmıştır ve İyi Klinik Uygulama Kılavuzları tarafından belirlenen tüm kriterleri karşılamamaktadır. Tüm katılımcılar, herhangi bir çalışma prosedürü başlamadan önce bilgilendirilmiş onay verdi. Çalışma katılımcılarının üç ayrı oturuma katılmaları bekleniyordu (Tablo 1'de özetlenmiştir). Deneyin öğeleri aşağıda adım adım açıklanmıştır. Oturum sırası rastgele yapıldı.

Oturum A rTMA Öncesi VR Görevi Dinlenme Motoru Harmanı* STG veya SMG'de rTMR rTMS Sonrası VR Davranışsal Görevi
5/10 darbeler MEP o parmak seğirmesini ortaya çıkarır (*Yalnızca ilk seans) 1 Hz'de 20 dakika RMT'nin %110'u (toplam 1200 darbe)
15 dk 60 dk 20 dk 15 dk
Oturum B rTMA Öncesi VR Görevi Dinlenme Motoru Harmanı* Vertex'te rTMR rTMS Sonrası VR Davranışsal Görevi
5/10 darbeler MEP o parmak seğirmesini ortaya çıkarır (*Yalnızca ilk seans) 1 Hz'de 20 dakika RMT'nin %110'u (toplam 1200 darbe)
15 dk 60 dk 20 dk 15 dk
Oturum C rTMS Öncesi Kağıt ve Kalem DavranışSal Görevi Dinlenme Motoru Harmanı* STG veya SMG'de rTMR rTMS Sonrası Kağıt ve Kalem DavranışSal Görevi
Bell'in testi; Ota'nın daire iptali; konaklama iptali; satır iki bölüm görevi 5/10 darbeler MEP o parmak seğirmesini ortaya çıkarır (*Yalnızca ilk seans) 1 Hz'de 20 dakika RMT'nin %110'u (toplam 1200 darbe) Bell'in testi; Ota'nın daire iptali; konaklama iptali; satır iki bölüm görevi
10 dk 60 dk 20 dk 10 dk

Tablo 1. Her çalışma oturumu için yapı. Oturum sırası rastgele yapıldı. Her öğe için tahmini süre italiktir. MEP=motor potansiyeli çağrıştırdı; rTMS=Tekrarlayan Transkraniyal Manyetik Stimülasyon; P&P=Kağıt ve Kalem Strok Tanı Testleri; RMT=Dinlenme Motoru Eşiği

1. Kağıt ve kalem davranışsal görevleri

  1. Öznenin satır iki bölüm görevini (LBT) tamamlamasını bildirin.
    1. Deneğin test edenin tam karşısındaki masaya oturmasını sa. Konuya bir yazma gereçleri sağlayın. Konuya doğrudan konunun önüne yerleştirildiklerinden emin olarak uyaran levhasını (Şekil 1) sağlayın.
      NOT: Bu deneyde yapılmamış olsa da, konuyu ek bağlamla önyargılı hale getirmekten kaçınmak için her satırı ayrı kağıtlar üzerinde ayrı ayrı ikiye ayırmak ideal olacaktır (Bkz. Ricci ve Chatterjee, 200142).
    2. Konuya, uyaran levhasına basılan her satırı ikiye ayırmasını (yarıya bölmesini) ve mümkün olduğunca ortaya yaklaşmasını söyleyin.
    3. Deneğe başlarını ve omuzlarını mümkün olduğunca iyi ortalasın, görevi mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde tamamlamasını ve bittiğinde test edeni bilgilendirmesini söyleyin. Başlarını aşırı eğik veya eğik olmadıklarından emin olmak için konuyu izleyin.
    4. Denekler bitti dediğinde kağıdı konudan toplayın.
  2. Denek Bell'in testini tamamlasın.
    1. Konuya Bell'in test uyaranlarını sağlayın (Şekil 2).
    2. Konuya, uyaran sayfasındaki tüm çanları daire içine almasını veya üst kısmının üzerini çizilmesini, mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde yapmasını, başlarını ve omuzlarını mümkün olduğunca ortalanmış tutmasını ve bittiğinde test edeni bilgilendirmesini söyleyin.
    3. Başlarını aşırı eğik veya eğik olmadıklarından emin olmak için konuyu izleyin. Konu bitti dediğinde, konuya emin olup olmadıklarını sorun ve çalışmalarını iki kez kontrol etmelerine izin verin.
    4. Denekler ikinci kez yapıldığını söylediklerinde, sayfayı konudan toplayın.
  3. Konunun yıldız iptali görevini tamamlamasını salayın.
    1. Konuyu doğrudan önlerinde olduğundan emin olarak uyaran levhası (Şekil 3) ile sunun.
    2. Konuya, uyaran sayfasındaki tüm yıldızları daire içine almasını veya üzerini çizip çizilmesini, bunu mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde yapmasını, başlarını ve omuzlarını mümkün olduğunca ortalanmış tutmasını ve bittiğinde test edene bildirmesini söyleyin.
    3. Başlarını aşırı eğik veya eğik olmadıklarından emin olmak için konuyu izleyin.
    4. Denekler bitti dediğinde kağıdı konudan toplayın.
  4. Öznenin Ota'nın daire iptali görevini tamamlamasını salayın.
    1. Konuya Ota'nın daire iptal uyaran sayfasını (Şekil 4) sağlayarak doğrudan konunun önüne yerleştirildiğinden emin olmak.
    2. Özneye tüm açık/eksik dairelerin üzerini çizip daire içine almalarını, bunu mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde yapmaları, omuzlarını mümkün olduğunca ortalanmış tutmaları ve bittiğinde test edene bildirmeleri talimatını verin.
    3. Başlarını aşırı eğik veya eğik olmadıklarından emin olmak için konuyu izleyin.
    4. Denekler bitti dediğinde kağıdı konudan toplayın.
    5. Bu görevi (adım 1.4.1 ile 1.4.4) uyarıcı sayfasının başka bir kopyasıyla tekrarlayın, ancak bu kez uyarıcı sayfası başlangıçta sunulduğu yönden 180 derece döndürülmelidir.

2. TMS prosedürleri

  1. İlk seanstan önce nöronavigasyon için bir model oluşturun.
    1. Nifti veya dicom dosya türünde denek 3T T1 MRI taramasını alın.
    2. MrI taramasını nöronavigasyon yazılımına yükleyerek deneğin beyninin 3D temsilini oluşturun.
      1. Yazılım içinde Yeni Boş Proje'yi seçin. Öznenin MRI taramasını "Dosya:" etiketli alana sürükleyin.
      2. Yeniden Yapılandırmalar sekmesine gidin.
      3. Yeni Kaplama'yı seçin ve bir sonraki ekranda, beynin tüm görüntüsünü kapsayacak şekilde yeşil sınır çizgilerini sürükleyin. İşlem kaplaması'nın öğesini seçin. En uygun rekonstrüksiyonu elde etmek için Cilt/Hava Eşiği'ni buna göre ayarlayın.
      4. Rekonstrüksiyonlar sekmesine geri dönün ve Yeni Tam Beyin Eğrisel'i seçin ve beynin tüm görüntüsünü kapsayacak şekilde yeşil sınır çizgilerini sürükleyin. Dilim aralığını 1 mm'ye ayarlayın ve uç derinliğini 18 mm'ye ayarlayın. Eğrilik Hesapla'yı seçin.
      5. Yer İşaretleri sekmesine gidin ve Yer İşaretlerini Yapılandır'ı seçin. Yeniden yapılandırmada bir dönüm noktası oluşturmak için Yeni'yi seçin. Burnun ucuna, burnun köprüsüne, sol tragus'a ve sağ tragus'a simgesel yapılar yerleştirin.
      6. Hedefler sekmesine gidin ve Hedefleri Yapılandır'ı seçin. Eğrisel Beyin ve Hedefler görünümünü seçin. Denetçiyi kullanarak, 5-7 mm derinliğe kadar soyun.
      7. Shah-Basak ve ark. (2018)14, Neggers ve ark. (2006)11 ve Oliveri ve Vallar (2009)39 yönergelerini takip ederek üstün zamansal girus veya supramarginal girus'u bulun ve bu bölgelere bir işaret yerleştirin.
      8. İki merkezi sülücünün, tepe noktasında sahte stimülasyon için ortanca boyuna çatlak boyunca buluştuğu bir işaretleyici yerleştirin.
  2. İlk oturum sırasında, konunun Dinlenme Motor Eşiğini bulun (davranış görevinden önce veya sonra tamamlanabilir).
    1. Konuyu optik izleme kamerasının önüne oturt ve kafa bandı veya gözlük kullanarak konuya bir izleyici yerleştirin.
    2. Deneğin sağ eline ve bileğine üç tek kullanımlık elektrot takın.
      1. Deneğin ilk dorsal interosseous'una bir disk elektrot takın. Sağ işaretçi parmağında öznenin ikinci eklemine ikinci bir disk elektrot takın. Deneğin sağ bileğine bir yer elektrot takın.
    3. Bu elektrotları bir MEP izleme yazılımına giren bir elektrot adaptörüne takın.
    4. Yeni Çevrimiçi Oturum'u seçerek konunun projesini nöronavigasyon yazılımı içinde açın.
    5. Bu oturumda uyarılacak hedefleri seçin (Köşe, SMG, STG).
    6. Polaris sekmesine gidin ve konu izleyicinin kameranın görünümünde olduğundan emin olun.
    7. Kayıt sekmesine gidin.
    8. Nöronavigasyon yazılımına kayıtlı bir işaretçi kullanarak, yer işaretlerinin 2.1.2.5 adımına yerlendiği konumlarda deneklerin yüzüne dokunun.
      1. Örnek'e tıklayın ve işaretçi her yer işareti için konunun başına düzgün bir şekilde konumlandırıldığında Sonraki Dönüm Noktası'na gidin.
    9. Doğrulama sekmesine gidin.
    10. İşaretçiyi kullanarak, konuya kafalarındaki çeşitli noktalara dokunun ve ekrandaki nişangahların konuyla ilgili işaret edilen noktayla hizalandığından emin olun.
      1. Sıraya girmiyorlarsa, 2.2.8 adımını yinele ve işaretçinin yer işaretçisinin simge yapılara mümkün olduğunca hassas bir şekilde yerleştirildiğından emin olun.
    11. Gerçekleştir sekmesine gidin ve deneycinin hedef alacak beyin bölgelerini tam olarak bulabilmesi için Tam Beyin Eğrisel Görünümü'nün seçili olduğundan emin olun.
    12. Sürücüyü kullanılacak TMS bobini olarak ayarlayın.
    13. El tipi TMS bobini TMS makinesine takın.
    14. TMS Makinesini açın ve tek darbeye ayarlayın. Stimülasyon yoğunluğunu uygun şekilde ayarlayın; bu deneyde makine çıkışının %65'i başlangıç noktası olarak kullanılmıştır.
    15. El tipi TMS bobini konunun başının sol tarafına yerleştirin ve DDY'yi uyaran konumu belirlemek için TMS'nin tek darbelerini kullanarak motor korteks içinde uyarın. DDY kasının stimülasyon nedeniyle ne zaman seğirdüğini belirlemek için öznenin parmağını izleyecek bir asistana sahip olmak yararlı olabilir.
    16. Stimülasyon tam olarak 5/10 kez en az 50 mV MEP ortaya çıkana kadar stimülasyon yoğunluğunu değiştirin ve bu dinlenme motoru eşiği (rMT) olacaktır.
  3. Görevler arasında uyarılma
    1. El bobini için hava soğutmalı bir TMS bobini ikame ederek 2.2.1 ile 2.2.13 arası adımları tekrarlayın.
    2. Şah-Başak vd. (2018)15 tarafından belirlenen parametrelere uygun olarak rMT'nin %110'u yoğunlukta 20 dakika boyunca (toplam 1200 darbe) tekrarlayan TMS'ye 1 Hz hızında stimülasyon parametrelerini ayarlayın.
    3. Aktif oturumlar için SMG veya STG'yi veya sham oturumları için Vertex'i hedef alan, konunun kafasına dahili soğutma sistemine sahip hava soğutmalı bir TMS bobini yerleştirin (Şekil 5).
    4. Stimülasyona devam edin.

3. VR davranışsal görevi

  1. Destekleyici yazılım yükleyin.
    1. Pupil Labs web sitesinden Pupil çekirdek yazılımını indirip yükleyin.
    2. Unity 3D 2018.3'ü Unity web sitesinden indirip yükleyin.
    3. OpenVR aracını Unity Asset Store veya Steam üzerinden indirip yükleyin.
  2. VR donanımını ayarlayın (örneğin, HTC Vive Pro).
    1. Odanın karşı taraflarına baz istasyonları yerleştirin, net bir görüş hattı sağlayın ve takın.
    2. Kanallar arasında geçiş yapmak için her sensörün arka tarafındaki Kanal/Mod düğmesine basın, bunlardan biri " b" kanalına ve biri " c" olarak ayarlanana kadar.
    3. HTC Vive Pro'ya Pupil Labs Dürbün takın.
    4. Kulaklığı Bağlantı Kutusu'na bağlayın. Kulaklıkta üst ve yan kayışları ayarlayın. Lens mesafesini ayarlayın.
  3. SteamVR'ı başlatın.
    1. Steam'in sağ üst köşesindeki VR simgesine tıklayarak SteamVR'ı başlatın.
      1. Güç düğmesiyle denetleyicileri açın.
      2. SteamVR'de Ayarlar |'ne tıklayın Ekrandaki yönergeleri izleyerek her denetleyiciyi eşleştirmek için Yeni Cihazı Eşleştirin.
      3. SteamVR menüsünden Oda Kurulumu'na tıklayın ve ekrandaki yönergeleri izleyin.
  4. Pupil Core Yazılımını başlatın.
  5. Kulaklıkları oturan deneğin kafasına yerleştirin ve her iki kontrol cihazını da verin. Kayışların sıkı ama rahat olduğundan emin olun. Pupil Core Software'in kamera akışlarında ortalandıklarını görsel olarak doğrulayarak her iki gözün de görünür olduğundan emin olun.
  6. Unity Editor'da VR görevini açın ve Oynat düğmesine basın.
  7. Deneyi çalıştırın.
    1. Deneklerden dümdüz ileriye bakmasını isteyin ve ekrandaki DaraLı Kamera düğmesine tıklayın.
    2. Öğreticiyi Başlat düğmesini tıklatın ve konunun öğreticiyi tamamlamasını bekleyin. Öğretici, VR sistem denetleyicisinin çalışması hakkında sesli talimat, simetrik (yem) ve asimetrik (hedef) çiçeklerin açıklamaları ve örnekleri ve az sayıda yem ve hedef çiçek içeren 1 dakikalık bir alıştırma oturumundan oluşur. Öğretici 75-100 saniye sürer ve öğretici performans verileri toplanmaz.
    3. Konu tamamlandığında Göz İzlemeyi Kalibre Ed
      1. Kalibrasyon başarılı olursa, konu otomatik olarak göreve başlar. Aksi takdirde, 3.7.3 adımlarını yineleyin.
    4. Sonraki Deneme düğmesini tıklatarak ilk deneme sürümüne başlayın.
      NOT: VR görevi sırasında denekler sanal bir ormana yerleştirilir (Şekil 6). Üç kavisli kutu çit, konunun önündeki mesafeye ulaşma mesafesinde yarı daire oluşturdu. Her deneme, her biri 16 yaprakları olan, çitler arasında doğrudan görüş alanında dağıtılan çeşitli sayıda çiçekten oluşuyordu (Şekil 7). Deneklere tüm asimetrik "hedef" çiçekleri "toplamaları" (çiçeğin vurgulaması için kontrolörlerini bir çiçeğin üzerinde tutmaları, ardından işaret parmağıyla tetik düğmesini bastırmaları) ve tüm simetrik "yem" çiçeklerini yalnız bırakmaları talimatı verildi. Her deneme, denek tüm asimetrik hedef çiçekleri başarıyla seçtiğinde sona erer, ancak konunun zamanı biterse (2 dakikalık zaman sınırı) veya özne yanlışlıkla tüm simetrik yem çiçeğini seçerse de sona erer. Tüm bu durumlarda çalılardaki kalan çiçekler temizlenecek ve deneyciden bir sonraki denemeye başlaması istenecekti.
    5. Konu artık bir denemeyi etkin olarak tamamlamayana kadar bekleyin ve en az 12 deneme tamamlanmadıkça 3.7.4 adımını yineleyin.
    6. Görevi sonlandırmak için Yürüt düğmesini yeniden tıklatın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Veriler, sanal gerçeklik görevinden çıkarılabilen farklı değişkenlerin gruplar arasındaki ince farklılıkları tespit etmek için nasıl analiz edilebileceğini göstermek için yukarıda özetlenen protokol kullanılarak sağlıklı bireylerden toplanmıştır.

Bu çalışmada yaş ortalaması 25,6 olan 7 birey (2 erkek) ve ortalama 16,8 yıllık eğitim her biri üç ayrı TMS seansı geçirmiştir. Bu konular iki gruba ayrıldı: dört katılımcı supramarginal girusta (SMG) tekrarlayan TMS alırken, diğer üç katılımcı üstün temporal girusta (STG) TMS stimülasyonu aldı. Tüm katılımcılar, TMS'ye yanıt olarak bireysel değişkenliği hesaba katmak için analizlerde bir kovarya olarak kullanılan ayrı bir oturum sırasında sham TMS aldı. Her oturum sırasında katılımcılara, performanstaki değişimi incelemek için TMS stimülasyonundan önce ve sonra sanal gerçeklik görevi uygulandı.

İlk olarak, sanal gerçeklik görevinin SMG ve STG grupları arasındaki farkı belirleyecek kadar hassas olup olmadığını belirlemek için ortalama kafa açısı (Şekil 8) incelendi. Kafa açısı değişim puanları, TMS sonrası puanlardan TMS öncesi puanlar çıkarılarak hesaplanmıştır. TMS stimülasyonundan sonra kafa açısında gruplar arasında bir fark olup olmadığını belirlemek için bir ANCOVA çalıştırıldı. Sham TMS kafa açısı değişim puanları, bireysel farklılıkları hesaba katmak için bir kovarya olarak kullanılmıştır. Analizlerin küçük bir pilot örnek kullanılarak yapıldığı göz önünde bulundurularak, SMG grubunun STG grubuna kıyasla ortalama bir değişim puanının alanın sağ tarafına daha fazla yöneldiği F(1,4) = 10,25, p = 0,03 olmak üzere iki grup arasındaki kafa açısı değişim puanlarında önemli bir fark bulunmuştur (Şekil 9).

Benzer bir desen, SMG grubunun TMS sonrası yönetimde TMS öncesi, t(4) = 2.78, p = 0.04 ile karşılaştırıldığında hattı sağa doğru önemli ölçüde daha fazla yerlaştırdığı çizgi bizeksiyon testi kullanılarak bulundu. Bu bulgu STG grubunda bulunamadı, t(3) = 3.18, p = 0.56. SMG veya STG gruplarında sanal gerçeklik görevinde TMS öncesi ve sonrası kafa açısında önemli bir fark olmasa da, SMG grubunun STG grubuna kıyasla ortalama bir kafa açısı değişim puanının önemli ölçüde daha sağa yönlendirildiği bulgusu da benzer bir bulguyu göstermektedir. Sanal gerçeklik görevinden elde edilen bu bulgu, geleneksel kağıt ve kalem görevinin sonuçlarıyla tutarlıdır, çünkü her ikisi de SMG grubunun ince bir ihmale sahip olabileceği ve STG grubuna kıyasla sağa daha fazla baktığı bir desen göstermiştir. Sanal gerçeklik görevinden toplanan veriler, Şekil 9'da da görülebileceği gibi, TMS stimülasyonundan önceki ve sonraki performansı incelemek için bireysel bir katılımcı düzeyinde görselleştirilebilir.

Daha sonra, çiçekler, özellikle bireysel bir hedef düzeyde allocentric ihmal belirtilerini değerlendirmek için çiçeğin hangi tarafında kusurlu çiçek yaprağı (yani, sağ taç yaprağı ve sol yaprak, bkz. Şekil 10) içerdiği ile ayrılmıştır. Sol tarafta yaprakları daha kısa olan çiçekler için iki grup arasında kafa açısı değişim puanlarında fark olmamakla birlikte, F(1,4) = 0,09, p = 0,78, sağ tarafında daha küçük yaprakları olan çiçekler için iki grup arasında kafa açısı değişim puanlarında önemli bir fark vardı, F(1,4) = 9,52, p = 0,04. Özellikle, SMG grubundaki katılımcılar, çiçeğin sağ tarafındaki kısa yaprağı ararken sağa daha fazla bakma eğilimine sahipti (daha yüksek çiçekten başa açı, bkz. Şekil 11). Konunun kafasının çalıya göre açısı (çalı açısı, bkz . Şekil 12) analiz için de mevcuttur ve bu da çalıya göre allosentrik ihmalin tespit edilmesine izin verir. Bu analizler, ihmalin ince ve spesifik yönlerini yakalamak için değişkenlerin nasıl daha spesifik hale getirilebileceğini göstermektedir.

Verilerin analiz edilebileceği başka yollar da vardır. Katılımcıların her çiçeğe baktıkları ortalama saniye sayısını inceleyerek bir grubun kusurlu çiçekleri tanımlamakta daha fazla zorluk olup olmadığını belirledik (çiçeğe bakarak harcanan daha fazla saniye ile karakterize edildiği gibi). Bu örnekte, bu ölçeğin en hassas olduğu varsayımında bulunduğundan, yaprakların geri kalanının% 95'i büyüklüğünde kusurlu bir yaprakları olan çiçeklerden veriler çıkarılmıştır. Grup (SMG vs. STG) ve çiçek görsel alanını (sağa ve sola) karşılaştırmak için karışık bir ANCOVA çalıştırıldı. TMS öncesi ve sonrası değişim puanları hesaplandı ve her iki grubun da TMS'yi takiben çiçeklere bakarak harcanan sürede bir artış gösterip göstermediğini incelemek için sonuç değişkeni olarak kullanıldı. Hem sol hem de sağ çiçekler için sham TMS koşulu, bireysel değişkenliği hesaba katmak için bir kez daha kovarit olarak kullanıldı. Gruplar arasında anlamlı bir fark olmamakla birlikte, F(1,3) = 0,12, p = 0,76, çiçek görme alanında, F(1,3) = 5,62, p = 0,098 (Şekil 13) arasında marjinal olarak anlamlı bir fark vardı. Etki istatistiksel öneme ulaşmaz; ve ileriye dönük olarak daha fazla konu değerlendirilmelidir. Buna rağmen, bu veriler, verilerin sanal gerçeklik ortamında belirli çiçek türleri ve görsel alanla nasıl sınırlanabileceğinin bir örneği olarak hizmet vermektedir. Bu analizlerin gösterdiği gibi, katılımcıların performansını karşılaştırmak, araştırmacılara TMS'nin etkilerini ölçmek veya sınav görevlilerinin özel araştırma sorusuna bağlı olarak daha genel olarak ihmal etmek için hassas ve dinamik bir yol sağlayabilir.

Figure 1
Şekil 1: Çizgi iki bölüm görevi uyaran sayfası Bu şeklin daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 2
Şekil 2: Bell'in test uyaran sayfası Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 3
Şekil 3: Yıldız iptali testi uyaran sayfası Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 4
Şekil 4: Ota daire iptal uyaran sayfası Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 5
Şekil 5: Tekrarlayan TMS stimülasyonu; nöronavigasyonel yazılım (solda), manyetik stimülasyon ünitesi (ortada) ve yazar CH (sağda) üzerinde konumdaki hava soğutmalı bobin.

Figure 6
Şekil 6: VR görevi sırasında konu tarafından görülen sanal orman ortamı Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 7
Şekil 7: Hedef ve yem çiçekleri dağıtılan üç kavisli kutu çitinin düzeni Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 8
Şekil 8: Baş açısı - başın ön ekseni ile gövde arasındaki açı Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 9
Şekil 9. Bu şekil, görev performansı sırasında kafa açısı kullanılarak yapılan iki analizi gösterir:
(Sol) SMG ve STG grubu kafa açısı değişim puanları. Bu ölçekte, 0 puanı her çiçeğin ortasına baktıklarını gösterirken, olumlu puanlar sağa baktıklarını, negatif puanlar ise sola baktıklarını gösterir. SMG grubu olumlu puanlara sahipti, bu da stimülasyonu takiben ortalama olarak sağa daha fazla baktıklarını, STG grubunun ise olumsuz puanlara sahip olduğunu ve stimülasyonu takiben sola daha fazla baktıklarını gösteriyordu. SMG ve STG grubu önemli ölçüde farklı kafa açısı değişim puanlarına sahipti. (Sağ). Her katılımcı için TMS öncesi ve sonrası TMS için çizilen ortalama kafa açısı. STG grubu, Stimülasyonu takiben doğru görsel alana daha fazla bakan SMG katılımcılarının aksine (pozitif sayılarla temsil edildiği gibi) TMS stimülasyonundan önce ve sonra güçlü farklılıklar göstermedi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 10
Şekil 10: Asimetrik hedef çiçekler, solda (solda) daha küçük yaprakları ve sağda (sağda) daha küçük yaprakları olan bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 11
Şekil 11: Çiçekten başa açı - başın ön ekseni ve çiçeğin toplandığını / tanımlandığını anda kafadan gelen çiçek tarafından bastırılmış açı Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 12
Şekil 12: Çalı açısı - çiçek tarafından bastırılan açı ve çiçeğin çalısının merkezden, çiçeğin top alındığı / tanımladığı anda lütfen bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayın.

Figure 13
Şekil 13. TMS öncesi ve sonrası her çiçeğe bakmak için harcanan saniyeler için ortalama değişiklik puanı. Negatif puanlar, katılımcıların TMS sonrası yönetimde çiçeklere bakmak için TMS öncesi yönetime kıyasla daha az zaman harcadığını gösterirken, olumlu sayılar TMS sonrası çiçeklere bakmak için daha fazla zaman harcadığını göstermektedir. Veriler, çiçeklerin sanal ortamda sol ve sağ görsel alanda bulunup bulunmadığına göre ayrılır. Veriler de gruba göre ayrıldı (SMG vs. STG). Çiçekler, 0,95 ölçeğinde kusurlu yaprakları olanlarla sınırlandırıldı. İstatistiksel olarak anlamlı olmasa da, çiçek görsel alanının marjinal bir etkisi vardı. Nitel olarak, sol görsel alandaki çiçekler için sağa kıyasla daha fazla değişkenlik olduğu görülmektedir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

USN semptomlarını sırasıyla TMS ve VR ile başarıyla indükledik ve ölçtük. Sahte denemelerle karşılaştırıldığında önemli sonuçlar elde etmesek de, farklı deney grupları arasında benmerkezci ihmal (ortalama kafa açısı, her iki hemiypatide çiçeklere bakmak için harcanan zaman) ve allosentrik ihmal (solda asimetrik yaprakları olan çiçeklerin seçilmesindeki performans) ile farklı deney grupları arasında karşılaştırabildik ve STG'de uyarılan denekler ile SMG'de uyarılanlar arasında ortalama kafa açısında önemli farklılıklar bulduk. ve ortalama görsel eksende marjinal olarak önemli efektler. İlgi çekici olan, zamansal (STG) ve parietal (PPC) katkının USN ile ilgili mekansal işlemeye orantılı katkısı ile ilgili tartışmalar devam etmektedir12,43 ve SMG uyarılmış grupta tespit ettiğimiz artan sağ kafa açısı, USN'nin benmerkezci çeşitliliğinin PPC'nin iması için biraz destek sağlayabilir.

Bu protokolde birden çok kritik adım vardı. Bu yöntem rTMS ile elde edilen ince klinik etkilerle sınırlıdır, bu nedenle uygun stimülasyon parametreleri ve kortikal bölge hedeflemesi kritiktir - TMS stimülasyon yoğunluğu her zaman rMT'ye dayanmalıdır ve TMS bobin hedeflemesi her zaman yüksek çözünürlüklü MRI görüntüleri ve Brainsight gibi uygun hedefleme yazılımı ile hassas bir şekilde belirlenmelidir. Yöntem ayrıca rTMS stimülasyonu tarafından oluşturulan inhibitör etkinin nispeten kısa süresi (~20 dakika veya kabaca stimülasyon26 süresi) ile sınırlıdır, bu nedenle rTMS stimülasyonundan VR veya kağıt ve kalem görevlerine hızlı geçiş bu etkiyi tespit etmek için çok önemlidir. TMS ÖNCESI VR oturumları sırasında VR ekipmanının kurulduğundan ve yazılımın uygun şekilde kalibre olduğundan emin olmak, veri toplamak için harcanan uyarım sonrası sürenin oranını en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olur.

Giriş bölümünde belirtildiği gibi, bir dizi grup USN'nin değerlendirilmesi için yeni VR tabanlı araçlar geliştirmiştir. Bu sistemlerin çoğu bilgisayarlı görevlerin farklı ölçüm avantajlarını da kullanır ve bazı gruplar USN'nin kişi dışı ve peripersonal ihmal semptomları ve benmerkezci ve allosentrik semptomlar37,40 dahil olmak üzere çeşitli alt türlerini ayırt etmeye çalışmıştır. Yöntemin bu mevcut çalışmaya iki yeni katkı eklediğine inanıyoruz. İlk olarak, USN'nin ince vakalarını bile tespit etmek ve karakterize etmek için analiz edilebilen daha geniş bir veri kümesi dizisi (kafa pozisyonu, göz izleme vb.) sağlıyoruz. İkinci olarak, TMS kullanarak sağlıklı gönüllülerde USN semptomlarını indükledik, VR tabanlı tanı aracının indüklenmiş USN semptomlarını izole ettiğini ve edinilmiş beyin hasarı hastalarında görülen görsel, motor ve bilişsel komorbiditelerin olası şaşırtıcı etkilerinden kaçındığını garanti etmeye yardımcı olduk. Buna ek olarak, görev, gezinti görevlerine odaklanan son çalışmalardaki bir eğilimle tezat oluşturur. Hem sol hem de sağ hemispaces genelinde dağıtılmış nesnelerle etkileşim gerektiren bir görevin potansiyel olarak daha zorlu olduğunu ve bir tanı aracı olarak VR görevinin hassasiyetini artırabileceğini iddia ediyoruz. Buna ek olarak, bu format birden fazla deneme ile oyun benzeri bir görevin daha fazlasını sağlar, bu da görevin zorluk seviyesinin yuvarlaktan uyrağa titrasyonunu sağlar. Bu tür titrasyon, görevin tavan ve zemin etkilerinden kaçınmasına yardımcı olur (yani, görev önemli açıkları olanlar için çok zor veya ince açıkları olanlar için çok kolay).

Yöntemin gelecekteki birçok olası uygulaması vardır. USN'nin çalışmasıyla ilgili olarak, göz izleme verilerinin eklenmesinin, arama deseninin asimetrisini ölçen verileri motor eylemin asimetrisini ölçen verilerden ayırarak VR görevlerinin dikkat ve kasıtlı semptomlar arasında ayrım yapmasını sağlayacağına inanıyoruz. Ayrıca, TMS, USN'nin ötesindeki belirli nörolojik açıkları izole etmek için kullanılabilir ve araştırmacıların edinilmiş beyin hasarından muzdarip hastalarda bu açıkları teşhis etmeye ve karakterize etmeye yardımcı olmak için çok çeşitli yeni VR araçları tasarlayabilecekleri ve doğrulayabilirler. Teknik, USN'yi özellikle güvenilir bir şekilde izole etmek ve karakterize etmek amacıyla sağlıklı katılımcılar ve yapay nörolojik açıkları içerse de, yöntemle doğrulanan VR araçlarının daha sonra EEG veya EMG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri gibi kullanıcı arayüzü yenilikleri yoluyla karışık nörolojik eksikliği olan hastaların popülasyonlarında (motor, görsel vb.) uygulanabileceğine inanıyoruz4, 45. Buna ek olarak, burada sunduğumuz gibi VR tabanlı görevler, büyüyen bir araştırma ve geliştirme alanı olan bilişsel rehabilitasyon araçları olarak da değiştirilebilir31,46.

Testlerde bir dizi sinir bozucu sorunla karşılaştık. Göz takibi, HMD'nin konumundaki küçük kaymalar üzerine kırılmadı ve yazılım bazen başarısız oldu. Uygulama daha fazla gelişmeye ihtiyaç duydu ve konu başlangıç pozisyonu ve çiçek yerleştirme aralığı gibi düzeltilebilir sorunlardan muzdaripti (bazı çiçekler konunun görüş alanının dışına yerleştirildi ve bazı denemeleri geçersiz kıldı). Çok az denek vardı. Bununla birlikte, yeni VR aracıyla USN ile ilişkili iki sinir ağının ince pertürbasyonlarını tespit edebildik. İddialı deney marjinal sonuçlar verirken, teknoloji gelişmeye devam ettikçe karşılaştığı zorlukların çoğunun düzeltileceğine inanıyoruz. Sonuçların vaadinin, alandaki diğer teşvik edici eğilimlerle birlikte, VR sistemlerinin USN için yeni tanı araçlarının geliştirilmesi için mükemmel bir alt tabaka olduğu fikrini desteklediğini savunuyoruz.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Acknowledgments

Bu çalışma Pennsylvania Üniversitesi'nden Üniversite Araştırma Fonu (URF) ve Amerikan Kalp Derneği'nin Serebrovasküler Hastalık ve İnme Öğrenci Bursları tarafından desteklendi. Araştırmacılara, klinisyenlere ve Biliş ve Sinir Stimülasyonu Laboratuvarı personeline devam eden destekleri için özel teşekkürler.

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

Tıp Sayı 169 sanal gerçeklik ihmal teşhis teknoloji inme nöroloji
Tek Taraflı Mekansal İhmalleri Değerlendirmek için Sanal Gerçeklik Araçları: Veri Toplama için Yeni Bir Fırsat
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