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Research Article
Peter J. Schwab1,2, Alex Miller2, Ann-Marie Raphail3, Ari Levine2, Christopher Haslam2, H. Branch Coslett1,2, Roy H. Hamilton1,2,4
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
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
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.
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.
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.
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
2. Procedure TMS
3. Attività comportamentale VR
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.

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

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

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

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

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.
Gli autori non hanno nulla da rivelare.
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.
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.
| AirFilm Coil (AFC) Rapid Version | Magstim | N/A Bobina | TMS raffreddata ad aria |
| Alienware 17 R4 Laptop | Dell | N/A | NVIDIA GeForce GTX 1060 (specifiche complete su https://topics-cdn.dell.com/pdf/alienware-17-laptop_users-guide_en-us.pdf) |
| BrainSight 2.0 TMS Software di neuronavigazione | Rogue Research Inc | N/A | TMS neural targeting software |
| CED 1902 Isolato preamplificatore | Cambridge Electronic Design Limted | N/A | EMG preamplificatore |
| CED Micro 401 mkII | Cambridge Electronic Design Limted | N/A | Unità di acquisizione dati per forme d'onda multicanale |
| CED Signal 5 | Cambridge Electronic Design Limted | N/A | Software di acquisizione e analisi dati basato su sweep. Utilizzato per misurare le risposte motorie evocate dalla TMS. |
| HTC Vive Binocular | Add-on Pupil Labs | N/A | HTC Vive, Vive Pro o Vive Cosmos eye tracking add-on con 2 telecamere da 200 Hz. |
| Magstim D70 Bobina remota | Magstim | N/A | Bobina TMS portatile |
| Magstim Super Rapid 2 più 1 | Magstim | N/A | Unità di stimolazione magnetica transcranica |
| Unity 2018 | Unity | N/A | Motore di gioco VR multipiattaforma |
| Vive Pro | HTC Vive | N/A | VR sistema hardware con sensori di movimento esterni; 1440x1600 pixel per occhio, frequenza di aggiornamento di 90 Hz, 110° Fov |