Terapia de Adaptación de Prismas Virtuales: Protocolo para la Validación en Adultos Saludables

Summary

Este protocolo experimental demuestra el uso de la terapia de adaptación de prisma virtual (VPAT) en adultos sanos y la asociación entre VPAT y espectroscopia funcional de infrarrojo cercano para determinar el efecto de VPAT en la activación cortical. Los resultados sugieren que el VPAT puede ser factible y podría inducir una adaptación conductual similar a la terapia convencional de adaptación del prisma.

Abstract

El descuido hemispatial es un deterioro común después del accidente cerebrovascular. Se asocia con malos resultados funcionales y sociales. Por lo tanto, una intervención adecuada es imprescindible para el manejo exitoso de la negligencia hemispatial. Sin embargo, el uso clínico de varias intervenciones es limitado en la práctica clínica real. La terapia de adaptación prisma es una de las modalidades de rehabilitación más basadas en evidencia para tratar el abandono hemispatial. Para superar cualquier posible deficiencia que pueda ocurrir con la terapia de prisma, desarrollamos un nuevo sistema utilizando realidad virtual inmersiva y cámara de sensor de profundidad para crear una terapia de adaptación de prisma virtual (VPAT). Para validar el sistema VPAT, diseñamos un protocolo experimental que investiga los errores de comportamiento y los cambios en la activación cortical a través del sistema VPAT. La activación cortical se midió mediante espectroscopia infrarroja cercana funcional (fNIRS). El experimento consistió en cuatro fases. Los cuatro incluían hacer clic, señalar o descansar aplicado a personas sanas con la mano derecha. Hacer clic versus apuntar se utilizó para investigar la región cortical relacionada con la tarea motora bruta, y apuntar con VPAT versus apuntar sin VPAT se utilizó para investigar la región cortical asociada con la percepción visuospatial. Los resultados preliminares de cuatro participantes sanos mostraron que señalar errores por el sistema VPAT era similar a la terapia convencional de adaptación del prisma. Es posible que se requiera un análisis adicional con más participantes y datos de fNIRS, así como un estudio en pacientes con accidente cerebrovascular.

Introduction

El descuido hemispatial, que afecta la capacidad de percibir el campo visual hemiespacial contralateral, es un deterioro común después del accidente cerebrovascular^1,2. Aunque la rehabilitación después del abandono hemispatial es importante, debido a su asociación con los malos resultados funcionales y sociales, la rehabilitación a menudo está infrautilizada en la práctica clínica real^3,4.

Entre los diversos enfoques de rehabilitación existentes sugeridos para el abandono hemispatial, la terapia de adaptación de prismas (PA) ha demostrado ser eficaz para la recuperación y mejora de la negligencia hemispatial en pacientes con accidente cerebrovascular subagudo o crónico^5,6,7,8. Sin embargo, PA convencional está infrautilizado debido a varios inconvenientes^9,10. Estos incluyen 1) alto costo y requisito de tiempo debido a la lente prisma que necesita ser cambiado para ajustarse al grado de desviación; 2) la necesidad de configurar materiales adicionales que se apunten y enmascarar la trayectoria de la mano; y 3) PA sólo puede ser utilizado por pacientes que pueden sentarse y controlar su posición en la cabeza.

Un estudio reciente que reproduce los efectos de adaptación en el entorno de realidad virtual (VR) informó que puede ser posible que la terapia de adaptación de prisma virtual (VPAT) tenga diferentes efectos dependiendo de los subtipos de negligencia¹¹. También se sugirió que la activación cortical para la PA puede variar según las lesiones cerebrales^12. Sin embargo, poco se sabe sobre el patrón de activación cortical visto en PA inducido por VR.

Para superar estos obstáculos y promover el uso de PA en un entorno clínico, desarrollamos un nuevo sistema de terapia de megafonía utilizando una tecnología de realidad virtual inmersiva llamada terapia de adaptación de prisma virtual (VPAT), mediante el uso de una cámara de detección de profundidad. Diseñamos un sistema de realidad virtual inmersivo con la capacidad de proporcionar retroalimentación visual sobre la posición de una extremidad virtual para promover el realineamiento espacial^13. Usando esta tecnología de realidad virtual inmersiva, que imitaba el efecto del PA convencional, diseñamos un experimento para validar el sistema VPAT en participantes sanos.

Al llevar a cabo nuestro protocolo experimental visualizado, investigamos si el nuevo sistema VPAT puede inducir la adaptación conductual, similar al PA convencional. Además, nos gustaría explorar si el sistema VPAT puede inducir la activación en las regiones corticales asociadas con la percepción visuospatial o la recuperación de negligencia hemispatial después del accidente cerebrovascular.

Protocol

Todos los procedimientos fueron revisados y aprobados por la Junta de Revisión Institucional del Hospital De la Universidad Nacional bundang de Seúl (IRB). Para reclutar participantes sanos, se utilizaron carteles para anunciarse en el hospital.

1. Configuración experimental

1. Reclutamiento de participantes
   1. Realizar el proceso de selección del sujeto utilizando los siguientes criterios de inclusión: 1) saludable, entre 18 y 50 años; 2) diestro, evaluado por el inventario de entregas de Edimburgo¹⁴; 3) capaz de usar la pantalla de montaje en la cabeza para VR y detectar objetos dentro de VR; y 4) no hay antecedentes de enfermedades que afectan al cerebro, como accidente cerebrovascular, enfermedad de Parkinson o lesión cerebral traumática.
      NOTA: Estos criterios fueron diseñados para examinar a los participantes con la capacidad de participar en el experimento y regular los factores que afectan a los resultados.
   2. Reclutar participantes y proporcionar una explicación detallada de todo el estudio y los problemas clínicos esperados. El consentimiento debe obtenerse antes de su inclusión.
2. Sistema experimental
   NOTA: Se utilizó un sistema VPAT personalizado que utiliza un sistema de realidad virtual inmersivo y una cámara de sensor de profundidad. La espectroscopia infrarroja funcional (fNIRS) se utilizó simultáneamente para investigar la activación cortical. VPAT y fNIRS se vincularon juntos para el experimento(Figura 1).
   1. Sistema VPAT
      NOTA: El sistema VPAT consta de una pantalla de montaje en cabeza para la implementación de VR, un sensor de seguimiento manual que puede reconocer los gestos de la mano para una entrada intuitiva por parte del usuario y un botón de hardware. La composición general se muestra en la Figura 1.
      1. Asegúrese de que el sensor de seguimiento manual no esté inclinado delante de la pantalla de montaje en la cabeza.
      2. Compruebe que la cámara de referencia para el sistema VR esté instalada correctamente en la parte superior del monitor frontal.
      3. Asegure el botón en una ubicación cerca de la mano para ser utilizada por el participante para el experimento.
      4. Ejecute el software para asegurarse de que no hay errores.
         NOTA: El entorno virtual se implementó para que coincida con el entorno real lo más cerca posible. La tarea se realizó a través de la mano apuntando dentro del entorno virtual y la entrada del botón a través del botón de presión.
   2. fNIRS
      1. Utilice un sistema comercial fNIRS que incluya un ordenador personal (PC), 31 optodes (15 fuentes de luz y 16 detectores), tapas Textile EEG y software de grabación de datos.
   3. Vinculación entre el sistema VPAT y fNIRS(Figura 1).
      1. Utilice el software de control de teclado remoto mediante la comunicación TCP/IP para sincronizar el evento de inicio en el sistema VPAT con el tiempo de grabación en el sistema fNIRS.
      2. Utilice la tecla de comando remoto en el equipo para iniciar la grabación fNIRS.

2. Configuración experimental (Figura 2)

1. Ajuste de medición fNIRS
   1. Coloque al participante en una silla con la espalda en una postura recta, a unos quince centímetros de distancia de la mesa. Confirme que la mano del participante no golpea la mesa al tender la mano.
   2. Para el ajuste de la tapa fNIRS, seleccione el tamaño de la tapa de acuerdo con la circunferencia de la cabeza del participante. Coloque la tapa de modo que el vértice (Cz) se encuentre en la intersección del punto medio entre el inión y el nasion y el punto medio entre las áreas preauricular izquierda y derecha. Muestre el montaje en la pantalla y conecte 15 fuentes y 24 detectores al montaje. Si es necesario para mejorar la ganancia de la fuente de luz, utilice gel conductor después de la preparación del cabello e inserte el optode. Pida al participante que use una gorra de retención.
      NOTA: El estudio utilizó tres tamaños diferentes de tapas textiles EEG con circunferencias de 54, 56 y 58 cm.
   3. Para la configuración del software (calibración, etc.), ejecute el software del sistema fNIRS y cargue el montaje de negligencia.
   4. Deje que el montaje se muestre en la pantalla y configure 15 fuentes y 24 detectores según el montaje(Figura 3).
   5. Pulse el botón de calibración. Si se muestra"Perdido"en la pantalla, repita la preparación del cabello y, a continuación, vuelva a calibrar.
2. Configuración del sistema VPAT
   1. Conecte el HMD, la cámara de referencia y la cámara de movimiento Leap, y pulse el botón que conecta el ordenador para configurar el sistema VPAT.
   2. Monte la pantalla montada en la cabeza de la realidad virtual (VR HMD) en la cabeza del participante sobre la tapa para fNIRS. Asegúrese de evitar el movimiento de la tapa.
   3. Ejecute el software VPAT. Introduzca la información del participante (abreviatura de nombre, edad, franqueza) y pulse el botón"Inicio".
   4. Confirme la visualización de la mano virtual en la pantalla. Continúe con una calibración en dos pasos (es decir, calibración de la pantalla y calibración de distancia objetivo).
   5. Indique al participante que observe la marca de cruz roja (+) en el centro y, a continuación, pulse la tecla "r" para calibrar la pantalla.
      NOTA: La calibración de pantalla coloca el espacio virtual delante del rango visual del usuario al volver a centrar el sistema de coordenadas.
   6. Indique al participante que apunte al objetivo (es decir, bola) con su mano derecha y, a continuación, presione la tecla "O"para calibrar la posición de la mano.
      NOTA: En nuestro estudio, el objeto que el participante tenía que apuntar era una bola blanca en un palo rosa que bajaba desde la parte superior de la vista. La calibración de distancia objetivo coloca el objetivo al alcance del usuario. Esto se utiliza para colocar correctamente el objetivo durante el experimento.
   7. Después de la calibración, pulse la tecla "w" para comenzar el experimento.
3. Ajuste de vinculación VPAT y fNIRS
   1. Utilice el software de sincronización de eventos para introducir el desencadenador para el análisis en fNIRS y conectar VPAT con fNIRS.
   2. Para la sincronización de tiempo entre VPAT y fNIRS, conecte los equipos con los dos sistemas a la misma red y, a continuación, sincronícelos a través del programa de transferencia de claves autoproducido.
   3. Después de conectarse a través de las entradas IP y Port de ambos equipos, inicie la sesión de experimento a través de la tecla "w" en el programa VPAT. El software de sincronización de eventos se ejecuta automáticamente y los desencadenadores durante la ejecución se transfieren automáticamente a fNIRS y se guardan.
   4. Después del experimento, obtenga la terminación automática del software y los datos VPAT. A continuación, detenga el software del sistema VPAT y fNIRS.
      NOTA: Los participantes deben devolver sus manos a su posición original después de señalar durante el experimento VPAT.

3. Experimente para validar el sistema VPAT

1. Experimento diseñado por bloques con grabación fNIRS (Figura 4)
   1. Después de completar el proceso de configuración en el paso 2, confirme la preparación del participante para iniciar el experimento.
   2. Inicie el sistema VPAT sin el modo prisma e indique al participante que apunte al objetivo en el sistema VR inmediatamente para familiarizarse con el procedimiento.
   3. Cada fase consta de bloques para apuntar, hacer clic o descansar(Figura 4). Una vez más, instruya al participante que haga clic en el botón o apunte al objetivo en el sistema VR con su dedo índice derecho lo más rápido posible.
   4. Inicie el experimento con cuatro fases simultáneamente con la grabación fNIRS haciendo clic en la tecla de inicio.
      NOTA: Durante la tarea de apuntar, la bola blanca tuvo que ser tocada dentro de un tiempo fijo.
      1. Indique a los participantes que apunten, haga clic o descansen cuando aparezca el icono adecuado.
         NOTA: Durante la tarea, apuntar y hacer clic se indicaba con un icono directamente encima de la bola blanca y el lado derecho de la barra del temporizador. El tiempo para realizar la tarea fue indicado por la barra del temporizador como se muestra en la Figura 2.
      2. Dígale al participante que toque el objetivo que aparece en el lado izquierdo o derecho dentro de 3 s. Para el bloque que hace clic, indique al participante que presione el botón.
         NOTA: El conjunto de objetivos que contiene la bola blanca se encontraba a una distancia de -10o o 10o del centro del participante, obtenido por calibración. El conjunto de objetivos apareció aleatoriamente en el lado derecho o izquierdo. Según el diseño experimental, el objetivo apareció durante 3 s, luego desapareció, y luego se regeneró a una nueva posición.
      3. Asegúrese de que el participante realice el mismo rendimiento cuando se cambia la fase.
         NOTA: En la tarea señaladora, el Modo de Adaptación de Prisma Virtual mostró una desviación de 10o o 20o hacia el lado izquierdo de la mano imaginaria en el espacio VR en relación con la cabeza del participante. Los cero grados indicaron que las posiciones de la mano virtual y la mano real coincidían.
         NOTA: El experimento(Figura 4) consta de un total de cuatro fases, con cada fase que consiste en apuntar y hacer clic o descansar alternativamente (las fases 1 y 4 apuntaban y hacían clic, y las fases 2 y 3 apuntaban y descansaban).

4. Análisis de datos

1. Análisis de errores de señalización
   NOTA: Los datos se almacenaron desde el momento en que el experimentador presionó el botón de inicio "w". Los datos se almacenaban automáticamente a unos 60 Hz cada fotograma a través del software VPAT. El nombre de la fase, el tiempo transcurrido y la posición del dedo índice virtual se almacenaron a lo largo del tiempo. El error señalador fue el valor de ángulo entre el objetivo y el dedo índice, centrado en la posición de la cabeza del participante.
   1. Clasificar los datos de la tarea señalador por fases (pre-VPAT, VPAT 10o, VPAT 20o, post-VPAT).
   2. Clasificar los datos de la tarea señaladora y la tarea de clic en los datos de cada fase (fases 1 y 4).
   3. Clasificar los datos por subfase en unidades de 30 s según cada fase y cada tipo de tarea.
   4. Extraiga el valor medio de 10 valores de error de prueba (error de señal) de los datos de posición del dedo índice para el análisis de errores de señalización mediana.
   5. Utilice el análisis de medidas repetidas de la prueba de varianza (ANOVA) para analizar la diferencia entre cada fase.
      NOTA: En el caso del seguimiento manual mediante el sensor de movimiento Leap, los valores atípicos se debieron a la oclusión o a la falsa detección de la postura de la mano. Con la excepción de los datos de posición de mano falsa, el valor mediano se utilizó para encontrar el valor de error señalador representativo en la subfase.
2. procesamiento de datos fNIRS
   1. Inicie el software de análisis fNIRS y cargue el archivo de datos sin procesar y la información de sondeo.
   2. Realice un proceso de configuración de marcador editando el registro de eventos para comprobar cada condición durante el experimento.
   3. Lleve a cabo el preprocesamiento de datos eliminando los intervalos de tiempo experimentalmente irrelevantes, elimine artefactos, como pasos y picos, y aplique filtros de frecuencia para excluir bandas de frecuencia irrelevantes experimentalmente.
      NOTA: Todos los conjuntos de datos se filtraron con un filtro de paso alto de 0,01 Hz y un filtro de paso bajo de 0,2 Hz para eliminar las contribuciones de ruido instrumental o fisiológico.
   4. Especifique las longitudes de onda introduciendo el valor de las longitudes de onda de iluminación máxima (es decir, 760 y 850 nm). Utilice una distancia física de 3 cm entre la fuente y el detector para el canal.
   5. Seleccione el campo de línea base, que hace referencia al período de tiempo que corresponde a una línea base en la que los participantes suelen descansar en silencio.
      NOTA: Seleccionamos el campo de línea base como el curso de tiempo completo del conjunto de datos, que era la configuración predeterminada.
   6. Calcular la serie temporal de estados hemodinámicos para finalizar el preprocesamiento a partir de los datos filtrados.

Results

Los datos de cuatro participantes sanos (1 hombre y 3 mujeres) se utilizaron como resultados representativos. Un error señalador se muestra en la Figura 5A, con los promedios de valor medio de 10 ensayos en la subfase de cada tarea señalador que dura 30 s. Los valores en promedio para los errores de señalización mediana en el primer bloque de cada fase fueron de 0,45 a 0,92 (pre-VPAT), 4,69 a 3,08 (VPAT 10o), 5,43 a 2,22 (VPAT 20o) y -5,17 a 1,60 (VPAT posterior). La tendenc...

Discussion

Este estudio implementó la terapia de adaptación del prisma utilizando un movimiento de la mano traducido en un entorno de realidad virtual. Investigó si la desviación implementada estaba causando el exceso de ángulo y la adaptación conductual, como en la terapia de adaptación de prisma convencional.

En el resultado del error de apuntamiento de mediana (Figura 5) y el primer resultado de error señalador, el error señalador cambió significativamente cuando se cambi...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
EASYCAP	Easycap	C-SAMS	Plataforma para acomodar optodos fNIRS
Leap Motion 3D Motion Controller	Ultrahaptics	FBA_LM-C01-US Dispositivo de detección de	manos adjunto HMD
Leap Motion VR Developer Mount para VR Headset	Ultrahaptics	VR-UAZ
Matlab R2015a	Mathworks		Lenguaje de programación que se ejecuta con NIRStar
NIRScout	Medical Technology LLC	NSC-CORE	fNIRS system
nirsLAB v201605	Medical Technology		LLC Software para analizar datos recopilados con NIRScout
NIRStar 14.1	Medical Technology LLC		NIRScout Acquisition Software
Occulus Rift DK2	Occulus		VR HMD
PowerMate USB Multimedia Controller Griffin	Tecnología	NA16029	Pulsador en la tarea
SuperLab 5.0	Cedrus Corp.		Sincronizar las presentaciones de estímulos aliadas a NIRScout