Caractérisation de la relation entre les paramètres du mouvement oculaire et les fonctions cognitives chez les patients atteints de la maladie de Parkinson non démente avec suivi oculaire

Notre protocole vise à étudier la relation entre les mesures du mouvement oculaire et les fonctions cognitives dans un groupe de patients non déments de la maladie de Parkinson qui souffrent à la fois de dysfonction occulaire-motrice et cognitive. Pour concevoir les images d’essai pour la tâche de recherche visuelle, utilisez les numéros quatre, six, sept et neuf exclusivement. Assurez-vous que l’emplacement du numéro cible est randomisé d’un essai à l’autre avec la règle que chaque nombre ne peut pas être dans le même quadrant visuel pour plus de trois essais successifs.

N’utilisez pas de lettres ambiguës comme I et O, et définissez la taille de la croix de fixation, des lettres et des nombres à un angle visuel de 0,85 degré. Définissez le programme pour permettre un laps de temps de 1,5 seconde après la pression d’Enter, avant que l’affichage de la croix de fixation centrale ne soit commuté à une image d’essai pour commencer un essai. Assurez-vous que l’écran sera vide avec la croix de fixation réapparaissant lorsque la souris est cliquée ou après 10 secondes se sont écoulées depuis le début d’un essai, selon le plus tôt possible.

Réglez ensuite le programme pour générer un fichier csv qui contient les horodateurs du début et de la fin de chaque essai. Après avoir mené une entrevue diagnostique clinique avec le sujet et, le cas dernier, leurs proches pour exclure la démence et dépister les troubles cognitifs à l’aide de l’examen de l’état mini-mental et de l’évaluation cognitive de Montréal, évaluent l’acuité visuelle du sujet à l’aide d’un diagramme de Snellen. Puis, dans une pièce calme avec une source de lumière adéquate, mettre en place un écran basé eye-tracker avec un taux d’échantillonnage d’au moins 300 Hertz, un ordinateur, une souris, et un clavier standard.

Un repose-menton placé 60 centimètres devant l’écran du œil et les outils d’évaluation cognitive appropriés. Pour mettre en place pour une tâche de recherche visuelle, placez le sujet sur une chaise avec leur menton sur le menton et leur front contre une barre pour minimiser tout mouvement de la tête. Alignez les yeux du sujet à environ le centre de l’écran de l’ordinateur et cliquez sur le bouton de démarrage dans le programme de suivi des yeux.

Cliquez sur commencer à calibrer le traqueur oculaire avec le programme d’étalonnage intégré. Et demandez au sujet de regarder le point rouge se déplaçant à travers l’écran avec neuf points de fixation tout en gardant la tête immobile. Consultez le tracé d’étalonnage pour vérifier la qualité de l’étalonnage, en vous assurant que la longueur des lignes vertes, qui représentent les vecteurs d’erreur, se trouve dans les cercles gris.

Cliquez ensuite Accepter de passer à la tâche de recherche visuelle. Pour lancer un essai pratique, demandez au sujet de fixer son regard sur la croix centrale de fixation et appuyez sur Entrez sur le clavier pour commencer le procès. L’écran de l’ordinateur affichera un seul numéro et 79 lettres distrayants dispersées au hasard.

Demandez au sujet de regarder aussi rapidement que possible pour le nombre et de cliquer simultanément sur la souris tout en indiquant le numéro à haute voix dès que le numéro est localisé. Vérifiez ensuite si le numéro indiqué est correct et répétez l’essai pratique quatre fois de plus. Pour le suivi oculaire du traitement et de l’analyse des données dans la section replay du programme informatique, vérifiez le pourcentage d’yeux de l’échantillon pendant la tâche de recherche visuelle.

Cliquez sur jouer pour l’enregistrement, pour vérifier la qualité des données en globe oculaire de la vidéo visualisée chemin de balayage généré. Jetez toutes les données du sujet si elles sont grossièrement erronées. Et jetez tous les essais dans lesquels le sujet a cliqué sur la souris accidentellement ou prématurément.

Dans la section export de données du programme, sélectionnez GazePointX et GazePointY Cliquez sur les données d’exportation pour exporter les données du sujet et enregistrer les données sous forme de fichier csv. Dans l’interface de l’analyseur de recherche visuel, sélectionnez les données exportées comme entrée des données oculaires et du fichier csv généré comme entrée des données d’action. Sélectionnez ST DB Scan comme algorithme de classification et cliquez sur exécuter.

Cliquez ensuite sur résumé pour générer un fichier de feuille de calcul contenant l’amplitude saccade principale et la durée moyenne de fixation du sujet. Pour concevoir l’analyseur de recherche visuel, programmez l’analyseur de telle sorte qu’il extrait et analyse uniquement les données du début à la fin de l’essai à l’aide du fichier csv généré. Pour programmer l’analyseur de telle sorte qu’il remplit les données perdues en raison du clignotement des yeux, faites la moyenne des coordonnées x et y du point de regard immédiatement avant et après le clignotement.

Utilisez ensuite l’algorithme basé sur l’analyse ST DB pour programmer l’analyseur de telle sorte qu’il classe les données brutes en saccade ou fixation. Conformément aux études précédentes, dans cette analyse, le groupe de la maladie de Parkinson a montré une performance plus faible dans de multiples tâches cognitives, par rapport au groupe témoin. À l’aide de l’algorithme interne pour la classification des données de tâche de recherche visuelle, les fixations et les saccades peuvent être identifiées et extraites pour le calcul et l’analyse.

En effet, le groupe de la maladie a eu une amplitude saccadic moyenne plus petite comparée au groupe témoin, et la durée moyenne de fixation n’était pas sensiblement différente entre les groupes. Dans cette évaluation, après ajustement pour les covariates, des corrélations négatives ont été trouvées entre la durée moyenne de fixation, la performance dans la mémoire de reconnaissance verbale et le score de discrimination, dans la mémoire de reconnaissance de modèle, et dans le test verbal catégorique de maîtrise dans les catégories de fruit et de légumes. Cependant, il n’y avait aucune interaction significative trouvée dans ces corrélations entre la maladie et les groupes de contrôle, suggérant que les corrélations ne soient pas spécifiques au groupe de la maladie.

La conception de la tâche de recherche visuelle est importante car le but est de minimiser l’interférence de la capacité cognitive des paramètres de mouvement oculaire distrayant. Si cette tâche de recherche est hautement tolérable, elle peut être appliquée au trans-diagnostic à d’autres nouveaux troubles dégénératifs pour répondre à des questions de recherche similaires.