Valutazione dei test cognitivi utilizzando un tablet computerizzato sensibile al tatto, il tracciamento oculare e l'imaging a risonanza magnetica funzionale

Summary

Un protocollo per la registrazione simultanea del comportamento visuomotorio e dell'attività cerebrale durante test cognitivi standard su carta, utilizzando un tablet compatibile con la risonanza magnetica e tecnologia di tracciamento oculare insieme a una risonanza funzionale, per migliorare l'uso di tali test. I risultati preliminari sono presentati da un giovane adulto sano che esegue un test Trail-Making.

Abstract

I test di cognizione su carta (come il test Trail-Making, o TMT) sono stati da tempo utilizzati in ambito clinico e di ricerca per valutare come il cervello sano o compromesso supporti la performance comportamentale. Nonostante l'uso diffuso, i correlati neurali di tali test sono poco compresi e i test presentano sensibilità e specificità meno del desiderato. Per affrontare queste carenze, viene proposto un protocollo di ricerca multimodale che combina contemporaneamente la tecnologia delle tablet, il tracciamento oculare e l'imaging a risonanza magnetica funzionale per esplorare le relazioni tra comportamento cinematico e visivo e attività neurale associata alla performance dei test cognitivi. Vengono forniti razionalizzazioni del protocollo, metodologia passo dopo passo e risultati da un partecipante rappresentativo per dimostrare la validità del protocollo e illustrare il potenziale di esplorare i correlati cinematici, visivi e neurali di un test rappresentativo della cognizione. L'attuale protocollo può ampliare i limiti della ricerca clinica esistente sulle neuroscienze della risonanza magnetica, con implicazioni per la futura diagnosi e gestione di vari disturbi cognitivi.

Introduction

I test di cognizione (ToC) sono stati diffusi per la prima volta nel^{XX secolo per} indagare e caratterizzare comportamenti cognitivi normali e anomali o patologici. Dalla loro nascita, questi test sono diventati ampiamente adottati in ambito di ricerca e^{clinica 1}. Molti ToC sono stati sviluppati con formati di risposta semplici, come parlare o scrivere/disegnare con penna e carta. Come esempio di quest'ultima categoria, il Trail-Making Test (TMT) è un ToC rappresentativo ampiamente utilizzato, preferito per la sua sensibilità al deterioramento^{cognitivo 2}. Composto da due parti, TMT-A (solo numeri) e TMT-B (numeri e lettere), il test richiede ai partecipanti di usare una penna per collegare (collegare) 25 caratteri disposti in modo pseudo-casuale sulla pagina, in ordine ascendente sequenziale (e nel caso di TMT-B, anche alternato) (cioè TMT-A: 1-2-3-4-5-6...; TMT-B: 1-A-2-B-3-C...). Per valutare le prestazioni cognitive nel TMT, vengono tabulati i tempi fino al completamento e confrontati con i valori normativi, basandosi sulla fascia d'età e sullo stato educativo². Si ritiene che la TMT recluti e valuti processi cognitivi complessi, inclusi il cambio di compito, la ricerca visiva, la memoria, il controllo visuomotorio e l'attenzione—tutti aspetti importanti della funzione del lobo frontale^{esecutivo 1,3}.

La TMT mostra un'elevata sensibilità tra i ToC, ma in termini di diagnosi, la sua scarsa specificità è ben riconosciuta come una^{limitazione 4}. In generale, le preoccupazioni di sensibilità e specificità sono un ostacolo all'applicazione e alla validità della ToC, in particolare in contesti^{clinici 4}. La soluzione tradizionale per alleviare questa preoccupazione è stata somministrare ToC in "batterie di test" (spesso inclusi i TMT) per migliorare la discriminazione tra gruppi cognitivamente compromettenti e cognitivamente intatti. Tuttavia, le batterie di prova richiedono tempo, sono costose e richiedono notevoli competenze per essere amministrate e^{analizzate 5}. Queste preoccupazioni logistiche hanno portato allo sviluppo di strumenti di "valutazione cognitiva": batterie di test sostanzialmente semplificate (e sempre più computerizzate) per una rapida amministrazione in contesti con risorse limitate (ad esempio, cliniche mediche), a scapito di parte del guadagno di sensibilità e specificità. Un esempio di tale strumento è la Valutazione Cognitiva di Montreal (MoCA⁾⁶.

Valutazioni computerizzate, come il MoCA adattato, sono state validate con successo tramite confronto con analoghi^{carta-penna 7} e per testare batterie di ToC⁸. Tuttavia, rimangono limitazioni fondamentali in tutti questi strumenti di test comportamentali, tra cui una differenziazione insufficiente tra prestazioni appropriate e errate, l'attenzione ai punteggi dei test per l'intero test piuttosto che sugli effetti intra-test, e una limitata comprensione delle varie strategie comportamentali e dell'attività cerebrale associata che sostiene la performance^{ToC 4,9}. Tuttavia, queste limitazioni possono essere superate attraverso ricerche che combinano registrazioni comportamentali dettagliate, valutazione comportamentale^{intra-task 10} e neuroimaging funzionale (ad esempio, elettroencefalografia¹⁰, spettroscopia funzionale nel prossimo infrarosso¹¹ e risonanza magnetica^{funzionale 12}).

L'imaging a risonanza magnetica funzionale (fMRI) genera immagini ad alta risoluzione dell'attività cerebrale mappando la risposta emodinamica come proxy per l'attivazione neurale. Sebbene costosa, la superiore risoluzione spaziale della fMRI rispetto all'elettroencefalografia (EEG) e alla spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso permette la localizzazione dell'attività in tutto il cervello. Di conseguenza, il presente lavoro descrive un metodo di somministrazione innovativo per il ToC utilizzando il TMT come esempio rappresentativo, che abbina la fMRI a una registrazione comportamentale dettagliata, continua e simultanea utilizzando tablet computerizzati compatibili con la risonanza magnetica e sistemi di tracciamento oculare. Questo protocollo multimodale offre una valutazione notevolmente migliorata della relazione tra la performance dei compiti cognitivi e l'attività neurale stimata tramite fMRI, utile per migliorare la comprensione del ToC esistente e forse fornendo spunti per lo sviluppo futuro di ToC potenziati.

Prima di fornire una descrizione dettagliata dell'allestimento sperimentale per acquisire simultaneamente dati su tablet, eye-tracking e fMRI, è utile riassumere la disposizione concettuale e l'approccio (Figura 1). Per motivi di compatibilità con la risonanza magnetica ed ergonomia, il sistema tablet è leggermente diverso dai tablet commerciali. I tablet più popolari hanno uno schermo trasparente sensibile al touch montato sopra un display del computer, che permette all'utente di guardare direttamente il tablet e di ricevere input visivi che includono senza soluzione di continuità le risposte di scrittura e disegno basate sullo stilo. Nello scenario attuale, non c'è alcun display del computer sotto lo schermo sensibile al touch. Questo design evita la necessità di componenti elettronici complessi per computer che operino in sicurezza nel campo magnetico intenso al centro dell'alesatura magnetica senza impattare negativamente le immagini MR. Dal punto di vista ergonomico, lo spazio nell'alenna magnetica è anche piuttosto limitato, rendendo poco pratico per un partecipante alla ricerca vedere direttamente la propria mano mentre scrive e disegna.

La configurazione sperimentale prevede quindi ai partecipanti di interagire con il tablet su un supporto alla vita, mentre tutte le informazioni visive (stimoli di prova, risposte al stilo, video della mano che manipola lo stilo) sono integrate insieme per essere viste all'apertura posteriore del foro magnetico attraverso uno specchio. Le informazioni visive sono visualizzate su uno schermo di retroproiezione utilizzando un proiettore commercialmente disponibile e compatibile con la risonanza magnetica (dettagli forniti di seguito). Analogamente, un sistema di tracciamento oculare disponibile commercialmente (dettagli forniti di seguito) è montato nel foro magnetico posteriore per una rapida registrazione video dei movimenti oculari attraverso lo stesso specchio. Il proiettore, lo schermo e l'apparecchiatura di tracciamento oculare devono essere disposti con cura in modo che non interferiscano fisicamente tra loro. Infine, i collegamenti di alimentazione e dati da e verso il tablet, il proiettore e il sistema di tracciamento oculare sono effettuati utilizzando vari cavi schermati, che passano attraverso il "pannello di penetrazione" dello schermo a radiofrequenza che protegge la sala magnete e il sistema di risonanza magnetica dalle interferenze elettromagnetiche circostanti. I cavi dati sono sotto controllo informatico, come mostrato concettualmente nella Figura 1 come un singolo dispositivo sotto il controllo dell'operatore nell'area della console MRI (distinta dalla console del computer utilizzata per far funzionare il sistema MRI). Come descritto di seguito, più computer sono coinvolti nell'attuale configurazione sperimentale.

Sistema tablet

Il sistema tablet computerizzato costruito su misura è composto da componenti compatibili con la risonanza magnetica (superficie sensibile al tatto, piattaforma di supporto elevata regolabile, stilo sensibile alla forza, sistema proiettore⁾¹², inclusa una videocamera con lente da 4,3 mm (designata "TabletCam" in laboratorio) e un illuminatore personalizzato a diodo a emissione luminosa^{(LED) 13}, che consente l'amministrazione del ToC e la registrazione delle risposte naturalistiche di scrittura o disegno all'interno del foro magnetico durante la fMRI (Figura 2A,B). Situati nell'area console, due computer collegati sono utilizzati per il controllo del sistema: uno associato alla ricezione e all'elaborazione dei dati video dalla videocamera ("Tablet Video Camera computer") e l'altro per l'amministrazione dei test, la consegna di stimoli visivi, la registrazione dei dati del tablet e la creazione di un file video costituito dagli stimoli visivi amministrati dipendenti dal tempo sovrapposti a risposte di scrittura e disegno dello stilo ("Computer Stimolus/Response"; Figura 2C). L'approccio a due computer è scelto per l'esecuzione in tempo reale senza ostacoli di ciascun insieme di funzioni sensibili alla latenza; modularità per la ricerca che richiede configurazioni diverse (ad esempio, diversi compiti comportamentali basati su tablet, uso opzionale della videocamera); e facilità di compatibilità (l'unico requisito è un formato di uscita video compatibile).

Il sistema delle compresse è stato utilizzato in passato in diversi studi fMRI su ToC, che ne suggeriscono tutti una forte validità^{ecologica 14}. La videocamera opzionale è aggiunta alla configurazione originale del tablet per fornire al partecipante un feedback visivo sulla posizione della mano (VFHP) durante l'esecuzione del compito, in un ambiente di realtà aumentata (AR) interattiva, permettendo la visualizzazione degli stimoli del compito così come delle risposte dello stilo e dei movimenti delle mani sovrapposti in tempo^{reale 13} (Figura 2D). Nell'implementazione originale dell'elaborazione dati della^{videocamera 13}, la mano e lo stilo venivano isolati da ogni fotogramma video tramite un algoritmo di rilevamento del colore della pelle, con lo stilo implementato in rosso per rientrare nella distribuzione rosso-verde-blu (RGB) per il colore della pelle. Più recentemente, è stato adottato un approccio "blue screen" per la sua semplicità e altri vantaggi. Uno sfondo blu viene creato coprendo la superficie sensibile al tatto del tablet con del nastro da pittore blu. È quindi possibile segmentare la mano e lo stilo dallo sfondo in ogni fotogramma video in base alla distribuzione cromatica sostanzialmente diversa del nastro. Allo stesso tempo, questo processo consente anche la creazione di una maschera binaria con valore "uno" in ogni posizione occupata dalla mano o dallo stilo, e "zero" altrove. Il video stimolo/risposta e il video della telecamera vengono quindi sovrapposti creando fotogrammi composti da a) dati video stimolo/risposta ovunque una maschera sia zero, e b) dati video della camera (mano e stilo) ovunque la maschera data sia uguale a uno. Il nastro da pittore ha il vantaggio aggiuntivo di introdurre attrito extra quando la punta del stilo viene spostata sulla superficie dello stilo, più vicino all'esperienza di scrivere con penna o matita su carta, rispetto alla sensazione a basso attrito "plastica su plastica" quando il nastro viene rimosso. Nel complesso, l'ambiente AR interattivo risultante rafforza ulteriormente la validità ecologica del design del tablet, riducendo al contempo la dipendenza dalla propriocezione per eseguire movimenti motori fini (come avviene quando il VFHP è assente^)13,15.

Il tablet viene utilizzato insieme a un proiettore compatibile con la risonanza magnetica (Figura 2E) e uno schermo di retroproiezione personalizzato sul retro del foro magnetico. I partecipanti osservano lo schermo attraverso uno specchio inclinato montato sulla bobina della testa. Utilizzando una punta di dito o uno stilo (che include anche un sensore per registrare la forza di contatto), il partecipante interagisce con la superficie sensibile al tatto montata sulla piattaforma di supporto, posizionata in vita ed è regolabile per ogni individuo. I segnali di un tablet analogico passano attraverso un filtro per interferenza elettromagnetica (EMI) nel pannello di penetrazione a radiofrequenza, vengono trasformati in dati tattili (dati di posizione sulla superficie e di forza) tramite una scatola di interfaccia tablet fuori dalla stanza magnetica, registrati e interpretati per la rappresentazione grafica delle risposte al tatto sul computer Stimolus/Risposta, quindi vengono fusi con stimoli visivi e video segmentati di mano e stilo; e vengono presentate al partecipante tramite il proiettore.

Progettazione del blocco TMT

Il TMT è amministrato in un design a blocchi fisso composto da periodi alternati di esecuzione del compito TMT-A e TMT-B, e di fissazione visiva su un mirino centrale nero visualizzato su uno sfondo bianco. Il design complessivo del compito è stato adattato dalla letteratura TMT^esistente 1,16,17,18, dove TMT-A consiste nel collegare numeri cerchiati (da 1 a 25) distribuiti in modo pseudo-casuale sullo schermo, in ordine crescente. Analogamente, TMT-B coinvolge numeri cerchiati collegati (1–13) e lettere (A-L) in modo alternato e ascendente. La condizione di fissazione visiva è inclusa affinché l'attività cerebrale associata a TMT-A, e separatamente a TMT-B, possa essere analizzata come un contrasto statistico tra le attivazioni di interesse e quelle di una condizione semplice e stabile con bassa domanda cognitiva. A causa del rapporto contrasto-rumore segnale intrinsecamente basso osservato negli esperimenti fMRI, ogni condizione comportamentale (TMT-A, TMT-B, fissazione visiva) viene ripetuta in più studi, aumentando la potenza statistica di rilevare l'attività cerebrale quando vengono analizzati i dati collettivi della fMRI. I grafici TMT per ogni prova sono adattati dai layout standard TMT ruotando la distribuzione degli stimoli di 180°, scambiando stimoli solo numerici e stimoli con lettere numeriche, o entrambi—minimizzando così confondimenti visivi e motori dovuti alle differenze nella distribuzione dei caratteri e numeri sui grafici TMT-A e^{TMT-B 18}.

I compiti sperimentali e di addestramento attuali sono implementati in software commerciali di presentazione degli stimoli per la ricerca comportamentale e neuroimaging, per l'esecuzione sul computer Stimulus/Response. Praticamente, il TMT viene somministrato in due "corse", ciascuna della durata di 4 min:50 s. Ogni esecuzione consiste in un blocco iniziale di fissazione a riposo di 10 s, seguito da due tentativi di compito TMT-A (40 s), fissazione a riposo (20 s), compito TMT-B (60 s) e fissazione a riposo (20 s) (Figura 3). All'inizio di ogni corsa, ai partecipanti vengono date istruzioni che rispecchiano quelle usate nei test standardizzati TMT^{cartacei 16, 17, 18, 19}: collegare i cerchi da "Inizio" a "Fine" il più velocemente e con precisione possibile, senza sollevare lo stilo dalla superficie sensibile al tatto. A differenza dell'amministrazione convenzionale del TMT su carta, l'amministratore del test (un membro del laboratorio di ricerca) non si ferma e successivamente riattiva la performance del TMT nel caso in cui il partecipante commetta errori. Invece, ai partecipanti viene semplicemente istruito a continuare al successivo link corrispondente della sequenza. Questa modifica elimina qualsiasi confusione nell'analisi dei dati associata all'interruzione e alla riavvio del tracciamento oculare e della raccolta dati della fMRI all'interno di una determinata sperimentazione TMT. Tuttavia, ciò richiede l'implementazione di metodi di rilevamento e categorizzazione degli errori dopo la raccolta dei dati (vedi le sezioni protocollo e discussione). Inoltre, l'amministratore del test monitora visivamente in tempo reale le risposte dello stilo durante le prestazioni del TMT per registrare eventuali errori e assicurarsi che la superficie sensibile al contatto rimanga ben calibrata. In caso di errori di calibrazione del tablet e altri errori hardware (ad esempio, guasto alla corrente o all'apparecchiatura), l'amministratore del test decide anche se ripetere l'attuale esecuzione di acquisizione dati TMT, possibilmente includendo la ricalibrazione della superficie sensibile al tatto, oppure interrompere ed escludere l'uso dei dati dei partecipanti nell'analisi successiva.

Tracciamento oculare

Quando il sistema visivo umano elabora una scena, come durante la performance TMT, i movimenti balistici degli occhi (saccadi) sono preceduti e seguiti da periodi di stabilità temporale (fissazioni⁾²⁰. Un sistema di tracciamento oculare ad alta velocità compatibile con la risonanza magnetica è quindi utilizzato nel contesto attuale per eseguire il tracciamento oculare monocolo a lunga distanza di fissazioni e saccadi con illuminazione a infrarossi (lunghezza d'onda 910 nm) e frequenza di campionamento di 1 kHz (Figura 4A). Dalla posizione della telecamera di tracciamento oculare sotto il display di proiezione, l'occhio del partecipante è localizzato nello specchio a bobina della testa (Figura 4B-D). Si noti che lo specchio a bobina testata del prodotto fornito con il sistema MRI è stato sostituito da uno specchio frontale fornito dal produttore del eye-tracker, per consentire un tracciamento di alta qualità. La pupilla viene rilevata utilizzando un algoritmo standard di adattamento del centroide che monitora la riflessione corneale (Figura 4D), e vengono misurate le seguenti metriche: fissazioni, saccadi, oltre alla frequenza di battito di ciglia e alla dimensione della pupilla, due quantità aggiuntive associate al processamento cognitivo (vedi Discussione). Un impulso di trigger emesso dal sistema MRI all'inizio della fMRI viene utilizzato per sincronizzare temporalmente le registrazioni di attivazione cerebrale con a) la consegna dello stimolo TMT e le risposte dello stilo (come controllato dal computer Stimulus/Response); e b) i dati di tracciamento oculare con le prestazioni TMT. Per facilitare l'analisi dei dati, i dati di tracciamento oculare sono inoltre "time-stamped" per fornire etichette associate agli eventi chiave durante l'esperimento, inclusi gli orari di inizio e fine di ogni blocco TMT-A e TMT in una determinata esecuzione.

Un ulteriore membro del laboratorio è principalmente responsabile dell'installazione del tracciamento oculare con il partecipante, della calibrazione del tracciamento oculare e dell'ispezione visiva in tempo reale dell'acquisizione dei dati del tracciamento oculare. La calibrazione e la validazione del sistema di tracciamento oculare vengono eseguite prima della prima esecuzione TMT (Figura 4E), e in una procedura di "drift-checking" tra la prima e la seconda esecuzione TMT, per garantire la coerenza dei risultati tenendo conto di possibili lievi cambiamenti nella posizione della testa (vedi Protocollo sotto per specifiche esatte e sequenza). La calibrazione consiste in un test di tracciamento oculare in nove punti, con il partecipante che deve in ogni caso fissare un bersaglio al centro del display, seguito successivamente da otto diversi bersagli periferici, in ordine pseudo-casuale. Per la validazione, il partecipante segue nuovamente gli stessi nove bersagli e il modello di calibrazione viene utilizzato per stimare la posizione dello sguardo. Questo consente di raccogliere un insieme di misurazioni di errore, che costituiscono la differenza tra lo sguardo stimato e la reale posizione del bersaglio. L'errore spaziale viene riportato in gradi di angolo visivo al completamento del test. La calibrazione e la validazione iniziali sono accettabili se l'errore medio è <0,5^o e l'errore massimo è <1,0^o, corrispondente alla valutazione "BUONA" fornita dal software di eye-tracking. Altre categorie con errori progressivamente peggiori vengono valutate, ad esempio, come "DISCRETO", "SCARSO" o "FALLITO", richiedendo ricalibrazione e validazione. Il membro del laboratorio può anche verificare errori fuori dagli schemi, che possono indicare una fissazione errata in un certo punto, o schemi sistematici di errore che suggeriscono un problema di configurazione con il eye tracker. Tra una run e l'altra, la procedura di drift-checking consiste nell'eseguire un test di validazione con fissazione solo sul bersaglio centrale. Un controllo riuscito (errore massimo < 2,0⁰⁾ permette di procedere alla seconda corsa TMT; altrimenti, il membro del laboratorio deve eseguire la calibrazione seguita dalla validazione fino a quando l'errore medio non è <1,0^O e l'errore massimo è <2,0^O. Tutti i valori di errore vengono registrati per una valutazione successiva. Le impostazioni standard del software del sistema di tracciamento oculare vengono utilizzate per categorizzare i dati di tracciamento oculare in saccade e fissazioni. Le saccade sono classificate secondo le seguenti soglie di rilevamento: moto 0,1^o; velocità 30^o/s; e accelerazione 8.000^o/s. Tutti gli altri dati di tracciamento oculare sono classificati come fissazioni.

Neuroimaging

Un sistema MRI da 3 Tesla viene utilizzato con una bobina di testa a 64 canali per ottenere dati di neuroimaging di alta qualità. L'acquisizione anatomica inizia con una sequenza ad alta risoluzione, tridimensionale, sagittale e preparata con magnetizzazione T1 con rapido gradiente (MPRAGE) (tempo di ripetizione/tempo di eco/tempo di inversione/angolo di inversione TR/TE/TI/FA=2.500 ms/4,37 ms/1.100 ms/7^o), fattore GRAPPA 2 (acquisizioni parzialmente parallele con autocalibrazione generalizzata) (matrice 256 x 256, 192 fette, voxel isotropi di 1 mm, tempo di imaging 3 min:45 s). Una misurazione indiretta dell'attività cerebrale viene quindi ottenuta tramite fMRI del contrasto del segnale DIPENDENTE dal livello di ossigenazione nel sangue (BOLD) derivante dall'accoppiamento^{neurovascolare 21}. Per la fMRI, l'acquisizione tipica BOLD ponderata T2* utilizza l'eco-planare imaging (EPI, TR/TE/FA = 1.750 ms/30 ms/40^o, accelerazione a fetta 2, accelerazione di fase 2, matrice 80 x 80, 60 fette, voxel isotropi da 2,5 mm, 165 punti temporali, tempo di imaging 4 min:49 s). Due di queste prove fMRI vengono effettuate per la TMT (descritto sopra).

Protocol

I test e lo sviluppo del protocollo dell'esperimento sono avvenuti tramite partecipanti volontari, ciascuno dei quali ha fornito il proprio consenso informato scritto gratuito per partecipare allo studio. Questo studio è stato esaminato e approvato dal Research Ethics Board (REB) presso il Sunnybrook Health Sciences Centre di Toronto, Canada.

1. Procedura sperimentale

NOTA: I passaggi 1–5 avvengono prima della configurazione dei partecipanti sulla tabella paziente del sistema di risonanza magnetica. Le posizioni rilevanti dei sistemi MRI consistono nell'area della console, nella sala magneti e nella sala attrezzature adiacente. I computer dell'area console e le connessioni al pannello di penetrazione sono mostrati nella Figura 5.

1. Configurazione generale
   NOTA: Il protocollo è descritto per il sistema MRI specifico e l'ambiente di laboratorio utilizzati dai coautori del Sunnybrook Research Institute. Variazioni del protocollo possono essere necessarie per altri sistemi e ambienti di risonanza magnetica. Consulta la Tabella dei Materiali per un elenco completo di hardware e software. Diverse versioni del tablet sensibile al contatto sono state rese disponibili ai ricercatori in base alle condizioni locali del loro sito.
   1. Prepara il tablet per il feedback visivo della posizione della mano (VFHP).
   2. Assicurati che il tablet sia ben fissato al telaio e che la videocamera compatibile con risonanza magnetica sia collegata.
   3. Applica un nuovo nastro blu sulla superficie del tablet, assicurandoti che l'intera superficie touch sia coperta, senza pieghe importanti che possano interferire con il disegno o distorcere la calibrazione. Rimuovi il nastro adesivo in eccesso dai bordi della superficie del tablet.
2. Configurazione del sistema tablet (area console)
   1. Sul lato della sala attrezzature (ERS) del pannello di penetrazione a radiofrequenza (RF), collega l'adattatore di alimentazione della videocamera del tablet e collegalo alla scatola del filtro della fotocamera.
   2. Collega il cavo video BHN (Bayonet Nut Coupling) dalla scatola del filtro all'ingresso video manuale del computer Tablet Video Camera.
   3. Collega un cavo di prolunga D-subminiature (DB9) a 9 pin dalla scatola di interfaccia del tablet al filtro sull'ERS del pannello di penetrazione RF.
   4. Una volta che i computer Stimolus/Response e Tablet Video Camera sono in funzione, collega i due cavi universali del bus seriale (USB) dalla scatola di interfaccia al computer Stimulus/Response e collega la scatola di interfaccia del tablet all'alimentazione.
   5. Utilizzare un cavo di interfaccia multimediale ad alta definizione (HDMI) per collegare l'uscita del display Stimolus/Response al video video stimolo/risposta della Tablet Video Camera.
   6. Per inviare il display della videocamera tablet processato al sistema di proiezione fMRI, collega un cavo video graphics array (VGA) tra i due dispositivi. Accendi il proiettore compatibile con la risonanza magnetica.
   7. Collega il BNC della scatola di risposta USB (URB) al sistema di uscita a impulsi di trigger per la risonanza. Collega l'estremità USB del cavo al computer Stimulus/Response poco prima di iniziare l'esperimento fMRI.
3. Configurazione del sistema tablet (stanza magnetica)
   1. Porta i cavi di collegamento per la telecamera tablet tablet, stilo, link (DB9) e tablet nella stanza magnetica.
   2. Collega i cavi link del tablet e del collegamento della videocamera dal sistema tablet al lato stanza magnetica (MRS) del pannello di penetrazione RF.
      NOTA: Assicurati che non ci siano pieghe o anelli in nessuno dei cavi MRS, poiché questo potrebbe causare potenzialmente riscaldamento RF.
   3. Fissa il sistema di tablet al tavolo del paziente facendo scorrere le clip compatibili con la risonanza magnetica nelle rotaie del lettino, due clip per lato.
   4. Posiziona il proiettore compatibile con la risonanza magnetica dietro la parte posteriore del magnete, a circa 1 m dal foro del magnete. Montare lo schermo di retroproiezione compatibile con la risonanza magnetica all'interno del foro magnetico, a circa 2 m dal proiettore (vedi Figura 4B,C).
4. Configurazione del sistema di tracciamento oculare (stanza magnetica, senza partecipante)
   NOTA: Istruzioni dettagliate per l'installazione della risonanza magnetica a lungo raggio sono fornite nella Guida all'installazione del sistema di tracciamento oculare (vedi la Tabella dei Materiali). Il posizionamento della telecamera di tracciamento oculare nella stanza magnetica dovrebbe adottare le raccomandazioni del sistema di tracciamento oculare per il posizionamento dei componenti e il cablaggio in un ambiente di risonanza magnetica, che possono variare a seconda del sito (Guida all'installazione del sistema di tracciamento oculare - Installazione montaggio a lungo raggio - Installazione risonanza magnetica pag. 47-57)^22.
   1. Posiziona la fotocamera a tracciamento oculare compatibile con la risonanza magnetica all'interno del foro magnetico, tra lo schermo del proiettore e il bordo del canone, in modo che il supporto della fotocamera sia a filo con il bordo esterno del canno. Fissa il sistema della telecamera al foro regolando le viti di plastica del supporto della fotocamera.
   2. Collega il cavo in fibra ottica (FO) alla fotocamera di tracciamento oculare compatibile con la risonanza magnetica. Invoglia il cavo FO all'esterno verso l'area della console attraverso la guida d'onda alla console per collegarla all'interfaccia della telecamera oculare non sicura per la risonanza magnetica.
   3. Porta il cavo di alimentazione del eye-tracker nella stanza magnetica, collega l'estremità DB9 al filtro del pannello di penetrazione e collega l'altra estremità del cavo alla telecamera e all'illuminatore compatibili con la risonanza magnetica. Rimuovi il tappo dell'obiettivo della fotocamera.
      NOTA: L'estremità DB9 del cavo di alimentazione potrebbe essere MR-non sicura; collegare in modo sicuro questa estremità al pannello di penetrazione immediatamente una volta inserita nell'ambiente MR, mantenendo la massima distanza dal magnete. Inoltre, tieni il cavo FO e il cavo di alimentazione eye-tracker lontani l'uno dall'altro e da qualsiasi altro cavo sul pavimento della stanza magnetica, per evitare possibili intrecci e interferenze del segnale.
5. Configurazione del sistema di tracciamento oculare (area console, senza partecipante)
   1. All'ERS del pannello di penetrazione, collega l'adattatore di alimentazione eye-tracker a una presa e alla corrispondente porta filtro DB9.
   2. Per catturare i trigger del computer Stimulus/Response sul computer di eye-tracking, collega le loro porte parallele con un cavo DB25.
   3. Per la comunicazione tra il sistema di tracciamento oculare e il computer Tablet Video Camera, collegare i due tramite un cavo di rete ethernet Category-5e (CAT5e). Accendi il computer di tracciamento oculare.
6. Configurazione dei partecipanti (all'interno della stanza magnetica)
   1. Prepara il lettino del paziente con la bobina testata a 64 canali e chiedi al partecipante di sdraiarsi supino sul tavolo con la testa il più possibile dentro la bobina. Per evitare movimenti, aggiungi imbottiture intorno alla testa per una calzata sicura. Usa il laser emblematico per verificare che la testa sia centrata all'interno della bobina della testa.
   2. Regolare la posizione dello specchio a bobina della testa finché il partecipante non ha una visuale chiara e senza ostacoli dello schermo di retroproiezione.
   3. Posiziona il supporto per tablet sopra la vita del partecipante in modo che la superficie sensibile al contatto sia in una posizione comoda per facilitare la scrittura e il disegno.
   4. Posiziona lo stilo tablet nella mano dominante del partecipante e chiedigli di tenere lo stilo come se stesse tenendo una penna. Chiedi al partecipante di toccare tutti e quattro gli angoli della superficie con lo stilo, per valutare il comfort. Regola la posizione della compressa e aggiungi imbottiture sotto il gomito secondo necessità per minimizzare sforzi o ostruzioni.
   5. Una volta raggiunta una posizione comoda, fissa saldamente il sistema di compresse al letto del paziente usando le cinghie in Velcro. Sposta lentamente il giocatore e il tablet nel foro magnetico con cura. Assicurati che il sistema tablet non urti il bordo del foro e che i cavi del tablet non si aggroviglino (Figura 2A).
7. Configurazione software per il tracciamento oculare (area console e stanza magnetica)
   NOTA: Tutta la configurazione software eseguita sul computer Tablet Video Camera o sul computer Stimulus/Response viene effettuata dai membri del laboratorio di ricerca utilizzando i pulsi di tastiera e i clic del mouse appropriati.
   1. Sul computer Tablet Video Camera, apri il programma Video camera.exe. Mentre il sistema inizializza, attendi che appaia la finestra di dialogo Impostazioni e premi OK usando il mouse del computer.
      NOTA: A questo punto, il partecipante dovrebbe essere in grado di vedere il feedback video a schermo intero della posizione della mano/stilo (Figura 2D).
   2. Sul computer Tablet Video Camera, apri il programma Screen Recorder .
   3. Crea una nuova sessione di cattura dello schermo per i dati di tracciamento oculare del partecipante utilizzando il suo ID partecipante.
   4. Segui le raccomandazioni del Manuale Utente del sistema di tracciamento oculare per configurare le soglie di riflessione di pupilla e cornea, e per calibrare e validare la telecamera di tracciamento oculare (Manuale utente del sistema di tracciamento oculare - Tutorial: Eseguire un esperimento pp. 81 - 91)²³.
      1. Regola la visuale del tracciamento oculare dell'occhio destro del partecipante alternando diverse viste, mettendo a fuoco l'obiettivo e regolando l'illuminatore.
      2. Una volta configurati i valori accettabili della soglia della pupilla e della riflessione corneale (CR), registra i valori e procedi con la calibrazione a 9 punti (premi C).
      3. Valida la calibrazione (premi V). Registra i valori medi e massimi degli angoli di validazione prima di procedere con l'esperimento fMRI. Se si ottengono risultati di calibrazione subottimali (FAIR o SCARS), ripetere la calibrazione/validazione fino a ottenere risultati BUONI , corrispondenti a un errore medio di <0,5^o e un errore massimo di <1,0⁰ (Figura 4D,E).
8. Calibrazione delle tavolette
   1. Usa il computer Stimulus/Response per calibrare la superficie tattile del tablet.
   2. Apri la calibrazione ELO a 3 punti per iniziare la calibrazione del tablet.
   3. Istruire il partecipante a usare lo stilo per toccare e rilasciare i tre bersagli che appaiono sullo schermo, consecutivamente, entro i limiti di tempo.
   4. Una volta completata la calibrazione, apri l'applicazione di editing grafico di riferimento (vedi la Tabella dei Materiali) e istrui il partecipante a disegnare liberamente per confermare che lo stilo stia tracciando correttamente. Ripeti i passaggi 8.1–8.4 secondo necessità.
      NOTA: Frequenti scatti o salti nella grafica con risposta del tablet suggeriscono che lo stilo non sta tracciando bene e necessita di una ricalibrazione.
9. Protocollo di addestramento
   1. Per familiarizzare il partecipante con la scrittura e il disegno sull'interfaccia del tablet, chiedigli di seguire le indicazioni guida tramite un compito di addestramento auto-ritmato da uno studio essenziale sul^{tremore 24}. Questo include che il partecipante firmi il proprio nome e svolga il compito Fahn-Tolosa-Marin Tremor, che consiste nel tracciare linee a spirale e orizzontali tra linee guida sempre più strette.
   2. Per familiarizzare il partecipante con il TMT, guidalo attraverso un compito di addestramento auto-ritmato composto da versioni semplificate del TMT-A e TMT-B, con solo 12 elementi. Dopo questo addestramento, guidali attraverso versioni alternative a grandezza naturale di TMT-A e TMT-B, con gli elementi riorganizzati, utilizzando lo stesso tempismo del compito sperimentale. Monitorare le prestazioni dei partecipanti per assicurarsi che il tablet rimanga ben calibrato e che il partecipante stia eseguendo il compito TMT secondo i prompt.
10. Paradigma sperimentale
    NOTA: Questo flusso di lavoro implementa il design a blocchi TMT descritto sopra.
    1. Avvia la registrazione con il tracciatore degli occhi. Sul computer Tablet Video Camera, seleziona Avvia registrazione nel programma Screen Recorder .
    2. Nel computer Stimolus/Response, apri il file script TMT-Run1_slow.ebs2 E-Prime (E-Run).
    3. Effettua il collegamento finale all'uscita di trigger del sistema MRI: collega l'URB al computer Stimolus/Risposta.
    4. Inserisci l'ID partecipante e il numero di sessione quando richiesto dallo script E-Run.
    5. Fornire al partecipante istruzioni verbali per completare il TMT utilizzando l'interfono del sistema MRI (Figura 6). Conferma che il partecipante sia pronto a procedere.
    6. Lo script E-Run presenterà al partecipante le istruzioni TMT. L'esecuzione della prima esecuzione di TMT-A, TMT-B e delle condizioni di fissazione visiva inizierà una volta inviato un impulso di trigger dal sistema MRI all'inizio della fMRI tramite l'URB.
    7. Monitorare i dati dell'eye-tracker durante la corsa per assicurarsi che il segnale sia stabile (un membro del laboratorio). Inoltre, monitorare le prestazioni TMT (risposte con lo stilo) del partecipante per assicurarsi che stia seguendo le istruzioni fornite e che non ci siano problemi di configurazione (ad esempio, proiezione video inaffidabile, puntino di tracciamento scarso, ecc.; secondo membro del laboratorio). Fai notare anche al secondo membro del laboratorio la presenza di eventuali errori di performance per TMT-A o TMT-B, e il numero della prova.
    8. Una volta terminata la corsa, fermare la registrazione oculare ed eseguire una correzione di deriva, seguendo le raccomandazioni del Manuale d'Uso del sistema di tracciamento oculare (pag. 91-92)²³. Se il controllo della deriva porta a un errore < 2,0°, procedere. Se l'errore è ≥2,0, eseguire calibrazione/validazione fino a <1,0° e l'errore massimo <2,0°.
    9. Per la seconda run, riavvia la sessione di registrazione oculare e apri il file script E-Run TMT-Run2_slow.ebs2 sul computer Stimulus/Response. Inserisci lo stesso ID partecipante e numero di sessione della Run 1. Ripeti le istruzioni del compito (Figura 6). Ancora una volta, l'impulso di trigger avvierà il compito una volta iniziata la fMRI. Per la prima esecuzione TMT, fai notare al secondo membro del laboratorio la presenza di eventuali errori di performance TMT.
    10. Una volta completato l'esperimento, completare un'ultima validazione del tracciamento oculare (passo 7.4.3) e registrare i valori medio e massimo dell'errore. Poi, clicca su File | Chiudi il software di tracciamento oculare per esportare i dati. Togli il partecipante dal magnete e inizia a smontare l'attrezzatura.
11. Rimozione delle attrezzature e salvataggio dati
    1. I dati TMT verranno automaticamente salvati sul computer Stimolus/Response nella stessa cartella degli script TMT.
    2. I dati di tracciamento oculare verranno salvati una volta terminata la sessione di registrazione.
    3. Nel programma SR Research Screen Recorder sul computer Tablet Video Camera, naviga su File e seleziona Chiudi – questo trasferirà i file dal computer Eye Tracking al computer Tablet Video Camera.
       NOTA: Semplicemente chiudere la finestra del programma non comporterà il corretto trasferimento/salvataggio dei dati sperimentali.
    4. Una volta completato il trasferimento dati, spegni tutti i computer e conservare le apparecchiature.

2. Analisi

1. Partecipante
   1. Per dimostrare il protocollo e il suo potenziale impatto, sono stati raccolti dati TMT, eye-tracking e fMRI basati su tablet da un partecipante volontario (una donna sana di 22 anni, destrorsa) senza alcuna storia segnalata di disturbi neurologici, psicologici o della scrittura.
2. Metriche cinematiche per tablet
   1. Analizza i dati grezzi delle tavolette cinematiche (posizione dello stilo nelle coordinate x,y) utilizzando script personalizzati scritti in MATLAB disponibile su GitHub²⁵. I dati grezzi vengono elaborati utilizzando lo script personalizzato NPTF2F_CompleteAnalysis.m, che chiama script personalizzati aggiuntivi: NPTF2F_RemoveErrors.m; NPTF2F_SpeedData di mezzo; NPTF2F_SignalData.m; getAverageForce.m; getTotalDistance.m; sigfilt1.m; spikeRemoval.m; e zeroX.m. Per eseguire NPTF2F_CompleteAnalysis,m, input l'identificazione dei partecipanti, la data di raccolta dei dati e l'ordine della sequenza degli impulsi (EPI/INI o INI/EPI), dove INI indica l'immagine^{inversa 26}.
      NOTA: La raccolta dati fMRI correlata alla TMT presso l'istituto degli autori può essere eseguita in entrambe le modalità di imaging, scegliendo qui l'EPI (vedi Neuroimaging sopra). L'acquisizione della fMRI dell'INI registra l'attività cerebrale con una risoluzione temporale più elevata ed è al di fuori dell'ambito del lavoro attuale. Al momento dell'esecuzione dello script, l'analisi procede in più sezioni. Le sezioni 0 e 1 popolano lo spazio di lavoro MATLAB e leggono e memorizzano i dati dai file di testo di input, rispettivamente.
      1. La sezione 2 chiede all'utente di inserire il numero di Collegamenti Totali, Corretti e Errati dall'analisi visiva delle prestazioni della prova TMT-A. Assicurarsi che l'analisi visiva sia più indulgente; se il partecipante non ha contattato un cerchio ma è stato fatto un tentativo chiaro nella direzione del cerchio, si conta il collegamento come Corretto. Analogamente, se il partecipante ha 'superato' un cerchio e ha avuto contatto con un cerchio vicino mentre deviava lo stilo al cerchio corretto successivo, non considerare questo come un collegamento aggiuntivo (e errato).
         NOTA: L'attuale ambito di analisi esamina solo studi completamente corretti o i collegamenti corretti inseriti all'interno di uno studio. La Sezione 3 consente la rimozione degli errori di collegamento in ogni tentativo. Non sono necessarie rimozioni nel caso presente perché il partecipante non ha commesso errori di collegamento.
      2. Attendi che la Sezione 4 calcoli le statistiche dai dati dello studio chiamando la funzione NPTF2F_SpeedData().
      3. Aspetta che la Sezione 5 chiami NPTF2F_SignalsData().
      4. Si osserva la Sezione 6 che emette dati cinematici dei tablet in un formato adatto a ulteriori elaborazioni dei dati (16 prove x 15 parametri).
3. Aggregare dati per quantificare le caratteristiche di prestazione e le statistiche descrittive su base per prova.
   1. Determinare il tempo di completamento come il tempo impiegato dal partecipante per raggiungere il carattere finale della sequenza dall'inizio della prova TMT, con un limite massimo fissato dalla durata massima dei blocchi di 40 s (prove TMT-A) o 60 s (prove TMT-B).
   2. Calcola la velocità (pixel al secondo, [px/s]) come il cambiamento delle coordinate x,y (in funzione del movimento dello stilo) nel tempo. L'area attiva del touch panel è di 129 mm x 97 mm, mentre l'area del display stimolo è di 103 mm x 77 mm (1.024 x 768 pixel, angolo visivo 9,0° x 6,7°, escludendo l'area circostante nel video live che mostra il tablet e le mani del partecipante).
   3. Considerando la possibilità di effetti di tetto derivanti da durate fissate dei blocchi (cioè, mancato completamento di TMT-A o TMT-B entro la durata massima del tempo), calcola un'altra metrica, secondi per link (SPL)¹⁵, dividendo il tempo di completamento (secondi) per il numero di link (risposte corrette dello stilo che collegano due elementi).
      NOTA: Valori SPL più alti indicano prestazioni di collegamento più lente e viceversa.
   4. Usa il file video dello schermo di tracciamento oculare per confermare il completamento complessivo del compito e annotare eventuali comportamenti errati (ad esempio, link errato, sollevamento dello stilo).
      NOTA: Il partecipante in questo caso non ha avuto una performance errata del TMT.
   5. Utilizzare i valori media, primo e terzo quartile di velocità per differenziare i periodi di collegamento e non collegamento per ogni tentativo, come descritto di seguito.
   6. Definire i periodi di collegamento (valori di velocità superiori al primo quartile) tramite accelerazioni rapide fino a valori di velocità massima seguite da una decelerazione di magnitudo simile.
   7. Definire le velocità al di sotto del primo quartile come periodi non di collegamento, tipici dal comportamento di ricerca visiva prima del comportamento di collegamento intenzionale.
      NOTA: Questi comportamenti di collegamento e non collegamento, e i loro correlati neurali, sono stati recentemente caratterizzati in uno studio sulle prestazioni TMT basate su compresse in giovani adulti durante l'elettroencefalografia¹⁰.
   8. Utilizzare i periodi di collegamento e non collegamento per determinare la durata del collegamento (tempo medio impiegato a connettere un collegamento, [ms]) e la durata non collegata (tempo medio impiegato a cercare la connessione successiva, [ms]), rispettivamente.
   9. Calcola la distanza totale (D) delle risposte dello stilo durante una prova in pixel come un altro indice di variabilità inter-trial. Calcola la percentuale media di distanza aggiuntiva percorsa (EDT) per ogni prova, espressa come percentuale del percorso ottimale (il più breve).
   10. Calcola la distanza per collegamento (DPL, px/link) come la distanza media percorsa per formare un collegamento in ogni tentativo.
   11. Calcola la forza media (unità arbitrarie, [au]) solo nei periodi di collegamento e non collegamento, omettendo i dati tra i tentativi e l'altro.
4. Metriche di tracciamento oculare
   1. Visualizza e elabora i dati di tracciamento oculare su base di prova per prova, utilizzando il software nativo per il sistema di tracciamento oculare (vedi la Tabella dei Materiali).
   2. Dimostrazioni di concetto e potenziale sono dimostrate per i dati di tracciamento oculare mediati separatamente per l'intera condizione di performance TMT-A e TMT-B. Analizza e separa i dati dal flusso di dati continuo registrato per ogni esecuzione, basandosi sui codici di trigger timestampati generati dal computer Stimolus/Response, che indicano l'inizio e la fine di ogni blocco di attività TMT-A e TMT-B all'interno dei file dati EDF con tracciamento oculare.
   3. Riporta statistiche descrittive, inclusi il numero di saccade, il conteggio delle fissazioni, il tempo di fissazione (ms), la percentuale di fissazione, il numero di sbatti di ciglia, la frequenza di battito di ciglia (battiti/s) e la dimensione della pupilla (in unità arbitrarie [au]).
      NOTA: Le definizioni specifiche per ciascun parametro sono elencate nella Tabella 1. Le statistiche relative alla fissazione e alle saccade sono prodotte tramite generatori di report integrati nel software utilizzando valori predefiniti di soglia e ampiezza.
5. Reportistica statistica
   1. Data la natura proof-of-concept dell'esperimento, che coinvolge un singolo partecipante alla ricerca, esegui semplici test statistici senza correzioni per confronti multipli. Calcola le metriche medie di tablet e di tracciamento oculare per TMT-A e TMT-B durante le due esecuzioni di esperimenti (per un totale di quattro casi di ogni condizione di test).
   2. Per ogni compressa e metrica di tracciamento oculare, si utilizza un test t a due code abbinate per valutare se esistono differenze statisticamente significative tra le due parti TMT (TMT-B vs TMT-A).
6. Dati di neuroimaging
   1. Generare mappe fMRI proof-of-concept dell'attività cerebrale utilizzando l'analisi del software gratuito di neuroimaging funzionale (^{AFNI) 27}, ampiamente adottato nella comunità di ricerca.
      NOTA: Uno script che dettaglia la pipeline specifica di analisi di imaging e le scelte di parametri è fornito su GitHub²⁵. In breve, la sequenza dei passaggi della pipeline di elaborazione delle immagini AFNI per valutare l'attività cerebrale in ciascun elemento di volume (voxel) nel cervello è la seguente:
      1. Concatena i dati fMRI delle due corse TMT.
      2. Esegui passaggi di pre-elaborazione prima della generazione della mappa di attivazione, incluse correzioni voxel per picchi (outlier) nell'ampiezza del segnale fMRI in funzione del tempo, effetti fisiologici relativi alla respirazione e alla pulsazione^{cardiaca 28}, tempo di acquisizione della sezione immagine e movimento.
      3. Allineare i dati anatomici della risonanza magnetica ponderati T1 a un modello standard di atlas^{cerebrale 29,30} con una procedura di deformazione non lineare.
      4. Applica i parametri di curvatura ai dati fMRI.
      5. Filtrare spazialmente i dati fMRI utilizzando un kernel Gaussiano di 5 mm a piena larghezza a metà (FWHM).
      6. Dividere il corso temporale della fMRI in ciascun voxel per il valore medio e poi moltiplicare per 100 per riscalare i segnali fMRI in unità percentuali.
      7. Entra in gioco i dati della fMRI in un modello lineare generale (GLM) che include forme d'onda a vagone che rappresentano i tempi attivi durante i blocchi di lavoro TMT-A e TMT-B (derivati dai dati delle tavolette) conglobati con una funzione di risposta emodinamica canonica, più regressori per fluttuazioni a bassa frequenza, moto e derivate del movimento, e regressori fisiologici per rimuovere gli effetti residui dei cicli cardiaco e respiratorio.
      8. Calcolare mappe iniziali corrispondenti all'attivazione cerebrale (coefficienti beta dall'analisi GLM voxel a voxel) per a) la media delle prestazioni TMT-A più TMT-B rispetto alla fissazione; e b) la media delle prestazioni TMT-B – TMT-A. Riportare ogni mappa a p < 0,0005 e poi applicare una soglia di dimensione del cluster per correggere i confronti multipli a p < 0,05.

Results

Utilizzando il file di registrazione dello schermo di tracciamento oculare, le performance rappresentative di TMT-A e TMT-B in un singolo momento nell'ambiente di realtà aumentata sono mostrate rispettivamente nelle Figure 7A, B. Le prestazioni di TMT-A e TMT-B (linea blu) e i dati di sguardo (linea rossa) su intervalli successivi di 2,5 s sono mostrati rispettivamente nella Figura 7C,D. Questo intervallo di tempo è stato scelto per facilitare la visualizzazione di diverse istanze successive di comportamento di collegamento in un singolo grafico. Un intervallo di tempo più breve mostra semplicemente un collegamento (o nessuno), mentre un intervallo più lungo mostra più collegamenti e disordine ed è più difficile da interpretare visivamente. Esaminando in particolare la Figura 7C,D, è evidente che per i primi secondi di esecuzione di TMT-A e TMT-B, il partecipante cerca visivamente e codifica i primi link da creare prima di muovere lo stilo. Ci sono anche indicazioni che durante la performance di TMT-A e TMT-B per gli intervalli di tempo mostrati, lo sguardo (e il comportamento di ricerca visiva) precedono i movimenti di collegamento dello stilo appropriati.

La Tabella 1 riassume le metriche cinetiche medie e di tracciamento oculare del partecipante per la performance TMT in tutti gli studi (quattro istanze di TMT-A, quattro istanze di TMT-B, in due esecuzioni separate). I tempi di completamento per TMT-B (31,3 s ± 6,0 s) tendono a essere superiori rispetto a quelli per TMT-A (24,0 s ± 5,7 s) (p = 0,06). Questo è coerente con l'elaborazione mentale più complessa richiesta per eseguire il TMT-B. La velocità media di prestazione nel travolgimento del collegamento non è stata significativamente più lenta per TMT-A (0,35 ± 0,04 px/ms) rispetto a TMT-B (0,36 ± 0,13 px/ms) (p = 0,91), mentre SPL ha avuto una tendenza superiore per TMT-B (1,31 ± 0,25 s) rispetto a TMT-A (1,00 ± 0,24 s) (p = 0,06). Le durate medie dei periodi di collegamento non sono state significativamente diverse (702 ± 299 ms (TMT-B) e 729 ± 221 ms (TMT-A) (p = 0,92)), né le durate dei periodi non di collegamento (576 ± 451 ms (TMT-B) e 260 ± 29 ms (TMT-A) (p = 0,23)). La distanza totale (D) non è stata significativamente diversa per TMT-B (10.300 ± 1.270 px) rispetto a TMT-A (10.600 ± 1.930 px) (p = 0,52). La percentuale di distanza aggiuntiva percorsa (EDT) rispetto alla distanza più breve possibile è stata del 27,1 ± 7,1% per TMT-A e 24,2 ± 6,3% per TMT-B (p = 0,59). La distanza per collegamento (DPL) per TMT-A era di 442 ± 80 px/collegamento e 429 ± 53 px/collegamento per TMT-B (p = 0,52). La forza dello stilo ha avuto una tendenza leggermente superiore in media per TMT-B (9,3 ± 1,8) rispetto a TMT-A (5,5 ± 3,5) (p =0,11). Non sono stati commessi errori durante nessuna delle due condizioni del compito. Collettivamente, questi risultati sono coerenti con l'interpretazione secondo cui vi sia una significativa variazione nelle prestazioni motorie sia tra TMT-A che TMT-B, tali che eventuali differenze tra le due parti TMT dovute alla complessità cognitiva nella velocità media di disegno del collegamento, durata del periodo di collegamento, periodo non di collegamento, D, EDT, DPL e forza dello stilo sono oscurate nell'analisi a livello di singolo partecipante dalla presentazione pseudo-casuale degli stimoli sul display. Come previsto, tuttavia, la tendenza a un maggiore SPL per TMT-B rispetto a quella per TMT-A concorda bene con i risultati relativi ai tempi di completamento, riflettendo la forte correlazione tra le due metriche.

I dati del tracciamento oculare hanno mostrato una tendenza verso un leggero numero maggiore di saccadi in TMT-B (90 ± 24) rispetto a TMT-A (71 ± 22) (p = 0,10). I risultati analoghi per le fissazioni erano quasi identici, dato che saccadi e fissazioni sono fortemente interconnesse. Il tempo medio di fissazione in TMT-A era di 308 ± 40 ms, mentre il tempo medio di fissazione in TMT-B era di 314 ± 32 ms (p = 0,32). La percentuale media di tempo trascorso in una fissazione (percentuale di fissazione per TMT-A era del 90,0 ± 2,3%, significativamente diversa dal valore dell'88,7 ± del 2,1% per TMT-B (p = 0,01). Il conteggio di battiti di ciglia per prova era significativamente più alto in TMT-B (5,0 ± 2,6) rispetto a TMT-A (2,0 ± 1,2) (p = 0,04). Tenendo conto della differenza nel tempo medio di completamento tra i test, il tasso di battito di ciglia è stato comunque significativamente maggiore per TMT-B (0,15 ± 0,06 sbatti di ciglia al secondo) rispetto a TMT-A (0,08 ± 0,05 lampeggiamenti/s) (p = 0,03), come ci si aspetterebbe per il primo compito, poiché è più esigente cognitivamente. La dimensione media delle pupille è rimasta molto simile in ogni condizione (1.588 ± 140 per TMT-A; 1.648 ± 59 per TMT-B) (p = 0,29).

Analizzando l'attività cerebrale durante entrambe le condizioni di compito (TMT-A e TMT-B contro la fissazione visiva), è stata osservata una significativa attivazione positiva diffusa, insieme a diversi cluster attivati negativamente (che tendevano a essere più piccoli). I primi 25 cluster per dimensione includevano attivazione positiva in porzioni del cervelletto mediale e laterale, precone sinistro, lobuli parietali superiori e inferiori, giro occipitale medio sinistro, giro precentrale, giro postcentrale sinistro, giro frontale superiore sinistro, giro occipitale superiore destro, aree motorie supplementari, corteccia cingolata media sinistra, giro supramarginale destro, giro frontale medio sinistro e giro calcarino destro. Un sottoinsieme di queste attivazioni è mostrato in immagini rappresentative nella Figura 8. L'attivazione negativa era presente nei giri angolari, nel giro frontale superiore sinistro, nel giro temporale medio, nel giro parietale inferiore destro, nel giro temporale superiore destro, nel giro postcentrale destro, nel giro supramarginale destro, nel giro frontale inferiore sinistro (pars orbitalis), nel lobulo paracentrale destro e nel giro precentrale destro. Per il contrasto tra TMT-B e TMT-A, tuttavia, non sono state osservate attivazioni positive o negative significative. Come menzionato nella Discussione (vedi sotto), queste osservazioni collettive della fMRI sono coerenti con i precedenti risultati ottenuti in laboratorio.

Figura 1: Diagramma concettuale dell'apparato sperimentale. (A) Il monitor del computer viene utilizzato per controllare l'apparato e l'amministrazione dei test cognitivi, e per visualizzare i risultati, come eseguiti dal computer (B). I cavi di alimentazione, controllo e registrazione dati passano attraverso il pannello di penetrazione a radiofrequenza (C). L'apparato chiave include il tablet computerizzato compatibile con la risonanza magnetica (D), composto da una superficie e uno stilo sensibili al tatto, un illuminatore a diodo luminoso e una videocamera "Tablet Video" che cattura movimenti di mani e stilo. (E) Uno specchio riflettente montato sulla bobina della testa consente il tracciamento oculare del partecipante, sdraiato su (F) il tavolo del paziente del sistema MRI, utilizzando (G) un sistema di registrazione video remota. Lo specchio consente inoltre al partecipante di visualizzare stimoli di test, risposte al tablet e movimenti associati di mano/stilo su (H) uno schermo di retroproiezione come presentato da (I) un sistema di proiezione remota compatibile con risonanza magnetica. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Tablet etup. (A) Disposizione del tablet sul tavolo del paziente con un partecipante volontario. (B) Primo piano del tablet, del supporto e dello stilo (giallo) in due diverse orientazioni che mostrano la disposizione della "videocamera tablet" e dell'illuminatore a diodo a emissione luminosa. (C) Videocamera Tablet e computer Stimulus/Response per il controllo del sistema tablet, dall'area della console della risonanza magnetica. (D) Vista rappresentativa dell'ambiente di realtà aumentata mentre un partecipante esegue TMT-A. Il punto rosso indica la posizione istantanea dello sguardo e non viene mostrato al partecipante. (E) Sistema di proiezione compatibile con la risonanza magnetica per la presentazione di un ambiente di realtà aumentata al partecipante, sullo schermo di retroproiezione. Lo schermo è montato nel foro magnetico e non è visibile in questa visuale; vedi la Figura 4 per una rappresentazione chiara. Abbreviazione: TMT = Test di creazione di sentieri. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: Test di creazione di sentieri èchematico. Diagramma temporale dell'amministrazione del TMT durante la fMRI. In cima: Diagramma temporale che indica la durata dei blocchi TMT-A, TMT-B e di fissazione, somministrati in ciascuna delle due esecuzioni. In fondo: Visualizzazioni di esempio di immagini di ogni condizione. Si noti che gli studi di TMT-A e TMT-B coinvolgono diversi schemi di stimolo per ciascun studio, così che i partecipanti non si basano sulla memoria spaziale. Tutte le prove di fissazione visiva coinvolgono la stessa visualizzazione dell'immagine. Abbreviazioni: TMT = Test di Traccia di Sentieri; fMRI = risonanza funzionale; TMT-A = parte A; TMT-B = parte B; Fix = fissazione visiva. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4: Eye-tracker setup. (A) Immagine di una videocamera, illuminatore e supporto oculari compatibili con risonanza magnetica. (B) Immagine dall'apertura anteriore del magnete, che mostra la relazione spaziale dell'apparato di tracciamento oculare con il tablet, la bobina della testa e lo specchio, e lo schermo di proiezione. (C) Immagine dall'apertura del foro frontale del magnete con tablet e bobina di testa rimossi, che mostra la relazione tra il proiettore e lo schermo di proiezione usato con il tablet, e la telecamera e l'illuminatore a tracciamento oculare. (D) Ambiente software per eye-tracker che mostra la registrazione video di un partecipante in un ampio campo visivo e in un campo ritagliato e zoomato dove vengono rilevati riflessi corneali per consentire il tracciamento oculare, e la pupilla viene rilevata per la registrazione del diametro della pupilla. (E) Esempi di screenshot durante la calibrazione e la validazione del eye-tracker. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 5: Consolle e p-enetration p. (A) Area della console della risonanza magnetica che mostra i quattro monitor utilizzati negli esperimenti. Da sinistra a destra: tracciatore oculare; videocamera tablet; stimolo/risposta al tablet; e la console del sistema per la risonanza magnetica. (B) Immagine del lato della sala magnetica del pannello di penetrazione che mostra tutte le connessioni hardware pertinenti. (C) Collegamenti analoghi sul lato della sala attrezzature. Abbreviazione: BNC = accoppiamento a dado baionetta. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 6: Istruzioni verbali con la t e le istituzioni. Il compito di addestramento prevede che i partecipanti utilizzino un tablet e uno stilo per esercitarsi a tracciare una linea fluida tra le linee guida, familiarizzandoli con il dispositivo prima del test cognitivo. Il TMT è composto da due parti: la Parte A richiede di collegare i cerchi numerati in ordine crescente, mentre la Parte B alterna numeri e lettere in ordine crescente. Abbreviazione: TMT = Test di Traccia di Sentieri. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 7: Erefficienza del movimento TMT. Campioni temporali di (A) performance TMT-A e (B) performance TMT-B in realtà aumentata dal punto di vista del partecipante. Il punto rosso in ogni immagine rappresenta il punto di sguardo. Le immagini sono fotogrammi dello schermo eye-tracker che registra file video; Si noti che il partecipante non può vedere il punto di sguardo durante la prova di test. (C,D) Intervalli di tempo successivi di 2,5 s di performance TMT-A e TMT-B (linee blu), inclusi dati di sguardo dipendenti dal tempo (linee rosse), rispettivamente. Le saccadi sono evidenti come sottili linee rosse, mentre i "nodi" sono evidenti anche dove lo sguardo non si muove rapidamente, indicando fissazioni. Abbreviazione: TMT = Test di Traccia di Sentieri. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 8: fMRI activation maps. Attivazione (contrasto del segnale fMRI) per (TMT-A e TMT-B) rispetto alla fissazione. Le posizioni delle tazze sono distanti 14 mm alle coordinate Z indicate nello spazio dell'atlato stereotattico. La barra dei colori rappresenta la percentuale di contrasto del segnale BOLD nelle aree significativamente attivate, con valori positivi che dimostrano un'attivazione superiore rispetto alla base di testa. Abbreviazioni: fMRI = risonanza funzionale; TMT = Test di Traccia di Sentieri; L = Sinistra; R = Destra; BOLD = dipendente dal livello di ossigenazione nel sangue. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

PARAMETRO	DEFINIZIONE	TMT A	TMT B	P-VALUE (A 2 CODE, ACCOPPIATI)
Tempo(s) di completamento	Tempo medio (in secondi) impiegato per completare ogni prova	24.0 (± 5.7)	31.3 (± 6.0)	0.06
Velocità (px/ms)	Velocità media (in pixel per millisecondo) del movimento dello stilo Durante ogni processo	0,35 (± 0,04)	0,36 (± 0,13)	0.91
Secondi per Link, SPL (s/Link)	Tempo medio (in secondi) impiegato per completare ogni collegamento in ogni prova	1.00 (± 0.24)	1.31 (± 0.25)	0.06
Durata di collegamento (ms)	Tempo medio (in millisecondi) impiegato a collegare ogni collegamento durante tutto Ogni processo	729 (± 221)	702 (± 299)	0.92
Durata non legata (ms)	Tempo medio (in millisecondi) impiegato a cercare la prossima connessione Durante ogni processo	260 (29 ±)	576 (± 451)	0.23
Distanza totale (px)	Distanza media (in pixel) percorsa dallo stilo in ogni prova	10600 (± 1930)	10300 (± 1270)	0.52
Distanza extra Viaggiato, EDT (%)	La distanza media extra percorsa per ogni prova, espressa come percentuale del percorso ottimale (più breve) possibile	27.1 (± 7.1)	24.2 (± 6.3)	0.59
Distanza per collegamento, DPL (px/Link)	La distanza media (in pixel) percorsa per formare un collegamento in ogni prova	441 (± 80)	429 (± 53)	0.52
Forze (unità abritrarie)	Forza media (in unità arbitrarie) esercitata sullo schermo del tablet in ogni prova	5.5 (± 3.5)	9.3 (± 1.8)	0.11
Conte Saccade	Numero medio di saccade in ogni prova	71 (22 ±)	90 (24 ±)	0.10
Conteggio delle Fissazioni	Numero medio di fissazioni in ogni prova	71 (22 ±)	90 (24 ±)	0.09
Tempo di fissazione (ms)	Tempo medio (in millisecondi) di ogni fissazione in ogni prova	308 (± 40)	315 (32 ±)	0.32
Percentuale di fissazione (%)	Percentuale media di tempo trascorso in una fissazione durante ogni prova	90.0 (± 2.3)	88.7 (± 2.1)	0.01
Conteggio dei battiti di ciglia	Numero medio di blink in ogni prova	2.0 (± 1.2)	5.0 (± 2.6)	0.04
Frequenza di battito di ciglia (lampeggi/s)	Numero medio di battimenti di ciglia al secondo effettuati in ogni prova	0,08 (± 0,05)	0,15 (± 0,06)	0.03
Dimensione della pupilla (abritrary unità)	Dimensione media degli alunni in ogni studio	1588 (± 140)	1648 (± 59)	0.29

Tabella 1: Statistiche riassuntive per metriche cinematiche delle compresse e metriche di tracciamento oculare, tabellate per la performance di TMT-A e TMT-B da parte di una giovane adulta sana. Le definizioni di ogni metrica sono fornite con deviazioni standard indicate tra parentesi. Le metriche mostrate in corsivo prevedono la media tra le prestazioni di collegamento in ogni tentativo e poi la media su tutti i tentativi rispettivamente per TMT-A e TMT-B. I valori P sono elencati per il test t a doppia coda e accoppiata delle differenze nei valori metrici tra TMT-A e TMT-B. I valori di p mostrati in grassetto indicano effetti significativi per i test a due code a p < 0,05. Corsivo = media delle medie per ogni test. In grassetto = Supera il test a due code, a coppia.

Discussion

Il presente lavoro presenta un protocollo completo per l'acquisizione simultanea di dati di eye-tracking e fMRI durante la performance del ToC su tablet. La discussione successiva valuta prima vari aspetti del protocollo, poi si concentra sui risultati mostrati per un partecipante rappresentativo. Le future applicazioni del protocollo sono menzionate anch'esse in tutto il documento.

Il protocollo è stato progettato con cura nel corso di diversi anni basandosi sulla lunga esperienza acquisita nello sviluppo del sistema di compresse e nella conduzione di ricerche fMRI che coinvolgevano sia il tablet che il tracciamento oculare (ma senza combinare questi ultimi due componenti). In particolare, tutti i passaggi correlati alla calibrazione garantiscono che i dati ottenuti riflettano accuratamente le prestazioni dei partecipanti. La calibrazione del tablet all'inizio della sessione garantisce che lo stilo (e il cursore) segua con precisione il comportamento di scrittura e disegno nel display di realtà aumentata, nonostante eventuali cambiamenti nella visuale della telecamera che possano essersi verificati durante la manipolazione. Per garantire che il movimento della testa non comprometta significativamente i risultati, vengono implementate e validate la calibrazione del tracciamento oculare e la correzione della deriva in base alle raccomandazioni del produttore e al software di sistema disponibile, oltre al monitoraggio continuo del flusso dati di tracciamento oculare durante le prove. Una calibrazione impropria o omessa sia per il tablet che per il sistema di tracciamento oculare può generare risultati distorti. I risultati del tablet e del tracciamento oculare presentati qui, tuttavia, e altri generati in laboratorio, suggeriscono che dati di eccellente qualità possono essere ottenuti negli adulti sani. In futuro potrebbero essere necessarie ulteriori elaborazioni dati nel caso di altre popolazioni dello studio, come anziani o pazienti con condizioni neurologiche o psichiatriche. Ad esempio, i dati potrebbero dover essere esclusi dall'analisi a causa di periodi intermittenti di movimento eccessivo della testa (come determinato dalle stime del movimento ottenute nella sezione 2.6.1.2 del protocollo). Le prime parti dei dati nella prima esecuzione potrebbero dover essere escluse a causa di effetti di apprendimento o abituazione (persistenti anche dopo l'addestramento iniziale), anche se il loro percorso temporale sarebbe interessante da caratterizzare in ricerche future e potrebbe fornire un meccanismo aggiuntivo per distinguere le prestazioni TMT in queste popolazioni da quelle dei giovani adulti sani.

Gli impulsi di trigger sono importanti per il protocollo, permettendo la registrazione sincronizzata nel tempo del tablet, il tracciamento oculare e flussi dati fMRI. Mentre il segnale fMRI si basa sulle risposte emodinamiche BOLD, che tipicamente variano nella scala temporale dei secondi, i dati di eye-tracking e cinematica del tablet mostrano contenuti significativi nell'intervallo di 10-100 ms. La sincronizzazione temporale del set di dati collettivo offre quindi un'opportunità unica per studiare i meccanismi di percezione, cognizione e azione durante la performance del TMT con dettagli temporali senza precedenti. Le indagini iniziali hanno potuto caratterizzare l'associazione tra l'attività cerebrale in specifiche regioni cerebrali e i parametri di tracciamento oculare mediati temporalmente rispetto agli studi TMT-A e TMT-B. Per un gruppo di partecipanti, ciò permetterebbe di indagare possibili associazioni tra l'attività di una determinata regione cerebrale e ciascun parametro di tracciamento oculare, utilizzando una semplice regressione lineare e il calcolo dei coefficienti di correlazione. Esplorare se ulteriori caratteristiche dell'attivazione spaziotemporale possano essere risolte nei dati della fMRI utilizzando le rapide fluttuazioni del tablet e dei dati di tracciamento oculare è anche di interesse per il futuro. Lavori emergenti stanno dimostrando che i parametri di acquisizione dati fMRI possono essere adattati per misurare segnali BOLD con campionamenti molto più fini; ad esempio, un periodo di campionamento di 100 ms con INI fMRI ha portato a una migliore rilevazione della dinamica di attivazione^{cerebrale 31}. Lavori recenti che hanno studiato il TMT basato su tablet utilizzando EEG hanno anche dimostrato che i periodi di collegamento intra-task e non legato sono associati a diversi modelli spaziali di potenza della banda^{di frequenza 10}, motivando l'uso del protocollo per cercare associazioni simili di segnali fMRI. Riconoscere la risposta emodinamica alla base dei segnali fMRI è molto più lento rispetto alla scala temporale delle saccade e delle fissazioni; tuttavia, i primi passi in questa direzione probabilmente prevedono di caratterizzare le potenziali differenze nelle prestazioni di TMT-A e TMT-B che coinvolgono comportamenti che si verificano all'inizio rispetto alla fine della sequenza di collegamento (con quest'ultimo particolarmente impegnativo in TMT-B); e le potenziali differenze tra collegamenti difficili da eseguire rispetto a quelli meno difficili, basandosi sull'ispezione visiva del tracciamento oculare e dei dati cinematici.

Il protocollo include un modulo di formazione che consente ai partecipanti di familiarizzare con le risposte basate su tablet ed eseguire i movimenti di collegamento necessari per eseguire il TMT. Tale formazione (incluse future modifiche adattate ad altri compiti o ad altri ToC in fase di studio) è progettata per sviluppare la competenza in chi ha poca esperienza nell'interazione con tablet per computer, come alcuni anziani, e in chi può incontrare difficoltà in questa modalità comunicativa a causa di disfunzioni cerebrali. L'ambiente di realtà aumentata, incluso il VFHP dal feed video della videocamera del tablet, consente interazioni con tablet con alta validità ecologica ma non offre un'esperienza completamente identica alla scrittura e al disegno tipici con penna e carta. Ad esempio, il partecipante deve rispondere mentre è sdraiato nel magnete e osserva grafica computerizzata, inclusa una presentazione disincarnata della mano senza il normale input propriocettivo naturale e coordinate spaziali centrate sul corpo. Sebbene si possano contemplare futuri studi che esplorino le conseguenze della manipolazione di questi ultimi due fattori, le attuali evidenze aneddotiche suggeriscono che, con un semplice addestramento, individui sani diventano rapidamente e facilmente competenti nell'uso di questa tecnologia dei tablet, in modo che gli effetti di apprendimento negli studi fMRI basati su tablet possano essere trascurati dopo un breve modulo di formazione.

L'attuale protocollo potrà essere utilizzato in futuro, con la fMRI eseguita durante il modulo di addestramento, per fornire prove scientifiche quantitative a sostegno o contro quest'ultima affermazione. (Nei precedenti studi fMRI basati su tablet sul TMT che non includevano l'addestramento, i dati di neuroimaging del primo studio di TMT-A e TMT-B sono stati scartati per evitare effetti di^{apprendimento 10,19}.) Sarà anche interessante esplorare gli effetti di apprendimento basati su tablet e ToC in varie popolazioni di pazienti (come quelli con deficit cognitivo), che potrebbero richiedere un miglioramento del modulo di formazione. In altre indagini al di fuori del magnete, il modulo di formazione potrebbe anche essere adattato per fungere da utile strumento di screening, permettendo di escludere dai studi di imaging i pazienti che non rispettano le istruzioni o che altrimenti non sono in grado di svolgere compiti adeguatamente.

Come ultimo punto di discussione relativo al compito di addestramento, è importante notare che la neuroimaging funzionale del ToC è solitamente limitata dalla natura rumorosa dei segnali di attivazione cerebrale e dalla necessità di analizzare dati di serie temporali lunghe su più ripetizioni di compiti per ottenere mappe di attivazione cerebrale statisticamente^{significative 32}. Questa procedura è in contrasto con la tipica presentazione del ToC, in cui il test viene somministrato una sola volta. Man mano che le capacità delle modalità di neuroimaging funzionale miglioreranno in futuro (ad esempio, eseguendo fMRI a campi magnetici ultra-elevati di 7 T e superiori), potrebbe essere possibile confrontare l'attivazione cerebrale da un test singolo di cognizione con quella ottenuta da più prove. Tuttavia, attualmente è stato dimostrato che la performance TMT basata su più prove su tablet ha una validità convergente ragionevole con la performance del test^{cartacea-e-penna 15}.

Sebbene progettato per facilitare la valutazione del ToC con fMRI, il protocollo è intrinsecamente flessibile e modificabile per soddisfare obiettivi di ricerca di ampia portata. Ad esempio, la videocamera per tablet è stata aggiunta specificamente per consentire al VFHP di rafforzare la validità ecologica, ma può essere esclusa se non necessaria, oppure accesa e disattivata per diverse condizioni di compito (come in studi che esplorano l'integrazione tra elaborazione visiva, propriocettiva e motoria). Inoltre, il tablet può essere facilmente utilizzato in sincronia con il sistema di tracciamento oculare in un ambiente non MRI esclusivamente per test comportamentali, oppure con altre modalità di neuroimaging funzionale come EEG, spettroscopia nel vicino infrarosso funzionale e tomografia a emissione di positroni. Potrebbero essere necessarie modifiche hardware nel caso di studi che coinvolgono magnetoencefalografia (MEG), per sopprimere il campo di frangia magnetica del tablet ben al di sotto di femtoTesla nei sensori del campo magnetico MEG. A seconda delle esigenze sperimentali, il protocollo può anche essere ampliato per includere altre apparecchiature di presentazione e registrazione della risposta degli stimoli sensoriali. Ad esempio, questo potrebbe includere cuffie compatibili con risonanza magnetica per presentare stimoli uditivi, e tasti per registrare le risposte di pressione dei pulsanti, permettendo infine di confrontare i segnali di attivazione cerebrale provenienti da qualsiasi ToC con quelli generati da compiti di progettazione a blocchi o eventi più tipicamente adottati dalla comunità di neuroimaging funzionale. Potrebbero essere apportate altre modifiche al protocollo per tenere conto del deficit motorio o visivo in varie popolazioni di pazienti. Ad esempio, potrebbero essere aggiunti compiti di controllo aggiuntivi che includano semplici movimenti di disegno (come collegare ripetutamente due stimoli con una domanda cognitiva molto minore), permettendo di stimare il contributo del deficit motorio alla performance complessiva del TMT (cioè, esaminando i contrasti di attivazione cerebrale (TMT-A contro riposo; disegno semplice contro riposo; TMT-A contro disegno semplice; e lo stesso vale per TMT-B). Il numero di collegamenti necessari in TMT-A e TMT-B potrebbe essere ridotto per ridurre la possibilità di affaticamento muscolare. Il deficit visivo potrebbe essere compensato presentando stimoli visivi più grandi o stimoli con un contrasto di visualizzazione più forte. Tuttavia, sarebbe necessario effettuare ulteriori fMRI dei gruppi di controllo con tali modifiche per fornire una valutazione imparziale dell'attività cerebrale dei pazienti rispetto ai controlli.

Nonostante la sua robustezza, il protocollo potrebbe subire diversi miglioramenti. In particolare, è piuttosto laborioso da eseguire: l'uso di tre o più operatori di laboratorio (incluso un tecnologo per gestire il sistema di risonanza magnetica) è auspicabile per ottenere un'alta efficienza durante l'installazione e la rimozione delle apparecchiature, e durante la raccolta dati (una persona per monitorare i tablet e una per monitorare il computer di tracciamento oculare). Con due membri del personale formato nel nostro sito, attualmente sono necessari 10 minuti prima e dopo la risonanza magnetica per l'installazione e la rimontaggio, anche se questi tempi potrebbero essere ridotti coinvolgendo un altro membro del laboratorio per assistere. In futuro, si potrebbe ottenere un guadagno di efficienza temporale "preconfigurando" alcuni componenti hardware e utilizzando in modo più efficiente i carrelli per facilitare il trasporto e stabilire connessioni dei cavi. L'installazione permanente (parziale o completa) nella suite MRI sarebbe l'opzione più semplice se spazio e disponibilità di attrezzature lo permettono.

Successivamente, il protocollo è stato dimostrato ottenendo i risultati rappresentativi della compressa, del tracciamento oculare e della fMRI da un giovane adulto sano volontario. I risultati hanno in gran parte soddisfatto le aspettative, come descritto di seguito, ma all'inizio va sottolineato che i valori ottenuti per le varie metriche comportamentali e le aree cerebrali attivate sono stati valutati statisticamente a livello interno del partecipante e non tengono conto della media e della variabilità a livello di gruppo. Saranno necessari futuri test multimodali su una vasta coorte di individui sani per ottenere informazioni a livello di gruppo come dati "normativi", che potranno essere confrontati con i risultati ottenuti da test analoghi su popolazioni di pazienti con disfunzione cerebrale. I calcoli delle dimensioni del campione per tali studi saranno probabilmente guidati dal basso rapporto contrasto/rumore dei segnali fMRI, oltre che dal costo di acquisizione di tali dati. Alcuni strumenti sono disponibili nella letteratura scientifica per la stima della dimensione del campione^{fMRI 32}. Con questa clauso, la presente narrazione si concentra principalmente sull'interpretazione breve delle tendenze e degli effetti significativi osservati.

Il partecipante ha mostrato tempi di completamento leggermente maggiori e una durata di non legame maggiore per TMT-B rispetto a TMT-A, replicando i precedenti risultati basati su compresse e coerenti con le prestazioni TMT stabilite sul^{documento 2, 18 e 33}. Questi risultati potrebbero riflettere la necessità di più tempo per elaborare, cercare e identificare il prossimo bersaglio corretto tra TMT-B e TMT-A, considerando che TMT-B è ritenuto più impegnativo mentalmente. Non sono stati registrati errori per nessuna delle due condizioni del compito e tutti i trial TMT sono stati completati entro il tempo assegnato, coerente con il completamento standard della TMT da parte di adulti giovani, istruiti^{e sani 2}. Il valore SPL era maggiore per TMT-B rispetto a TMT-A, dato che sia TMT-B che -A hanno lo stesso numero totale di collegamenti e il tempo di completamento TMT-B era più lungo. Nonostante l'aumento della complessità della ricerca visiva in TMT-B, sono stati osservati valori leggermente superiori di D ed EDT in TMT-A. Entrambe le metriche sono state sviluppate di recente per il lavoro attuale, quindi non si possono fare confronti specifici con i rapporti della precedente letteratura TMT basata su tablet. Tuttavia, si ipotizza che la prestazione più lenta in TMT-B possa aver alterato la posizione dell'individuo sul grafico del compromesso "velocità-accuratezza^{" 34} in relazione alle prestazioni più rapide in TMT-A—portando così a un collegamento più accurato con i relativi valori diminuiti di D ed EDT. Questa interpretazione deve essere confermata nei test futuri.

I risultati delle metriche di monitoraggio oculare di questo partecipante sono intriganti. Un numero leggermente maggiore di saccadi e fissazioni, conteggio di battimenti di ciglia e tasso di battimenti di palpebre è stato riscontrato quando il partecipante ha eseguito TMT-B rispetto a TMT-A. Conteggi più alti di saccade e fissazioni possono indicare un aumento degli effetti di ricerca visiva sugli stimoli visivi nella condizione B. A supporto di questa possibilità, lavori precedenti hanno dimostrato che entrambi i conteggi aumentano man mano che aumenta il costo mentale per elaborare un array di ricerca^{più complesso 35}. L'aumento del numero e della frequenza di battimenti di ciglia per TMT-B rispetto a quelli per TMT-A può rappresentare un maggiore controllo cognitivo per la precedente condizione di attività. È interessante notare che molti studi supportano che il tasso di sbattiti di ciglia spontanei (e il conteggio dei battiti di ciglia all'interno di una durata fissa dello studio, come studiato qui) sono utili indicatori dell'attività^{dopaminergica 36}. La dopamina è un neurotrasmettitore importante coinvolto nell'apprendimento, nella memoria di lavoro e nel comportamento orientato agli obiettivi^, tutti elementi che sostengono il successo delle prestazioni TMT e sono necessari in misura maggiore nel TMT-B rispetto al TMT-A. Numerosi studi che indagano i battiti di ciglia spontanei e evocati dal compito mostrano che entrambe le metriche sono sensibili alle modulazioni del controllo^{cognitivo 38}. Infine, è stata osservata una dimensione media della pupilla molto simile per entrambe le parti TMT, suggerendo che il partecipante sia stato in grado di eseguire entrambe le parti con livelli simili di sforzo mentale senza mettere sotto pressione la propria capacità^{di elaborazione 38}. Queste interpretazioni sono ancora una volta coerenti con la letteratura sulla performance^{TMT 2} e che il partecipante abbia eseguito entrambe le parti in modo efficiente senza errori. Saranno necessari lavori futuri per indagare le caratteristiche dettagliate dello sguardo associate al comportamento TMT intra-task. Un lavoro di questo tipo sarà estremamente interessante, fornendo mezzi per valutare in che misura i comportamenti di ricerca visiva a) precedano le risposte ai tablet; b) vengono modificati per collegamenti difficili da eseguire rispetto a quelli facili da eseguire a causa della distribuzione spaziale degli stimoli numerici e letterari, e c) vengono modificati quando si comettono errori di performance TMT.

Per quanto riguarda l'argomento degli errori nelle prestazioni TMT, la registrazione e la quantificazione degli errori saranno aspetti importanti della ricerca futura che escludono dall'attuale studio proof-of-concept di un giovane adulto sano ad alte prestazioni. L'attuale protocollo è limitato alla registrazione degli errori di performance TMT al momento dell'acquisizione dei dati, ma può essere facilmente ampliato per includere il numero di errori commessi per le prove TMT-A e TMT-B, oltre a misure statistiche di tendenza centrale e variazione per un dato partecipante, basate sulla valutazione manuale di file video digitalizzati delle interazioni con lo stilo. Oltre a questo, è necessaria una griglia di valutazione per la categorizzazione dei tipi di errori di performance TMT. Una volta accumulati dati sugli errori sufficienti tramite ispezione manuale, dovrebbe essere possibile sviluppare metodi di intelligenza artificiale per rilevare e classificare gli errori con precisione, rendendo il processo di valutazione degli errori molto meno dispendioso in termini di tempo.

L'analisi neuroimaging ha rivelato un'attivazione diffusa significativa (sia per compiti TMT-A che TMT-B analizzati insieme rispetto alla condizione di riposo) in aree del cervello, incluse quelle responsabili dell'elaborazione visiva, della funzione motoria e della percezione e integrazione sensoriale. L'attivazione di queste regioni somiglia all'attivazione della fMRI osservata in precedenti studi di neuroimaging^{TMT 15,19}. Come esempio semplice di attivazione associata alla funzione motoria, la regione pre-centrale del giro mano-mano controlaterale (sinistra) è stata attivata positivamente dalla risposta motoria della mano destra, e vi era anche un piccolo gruppo di attivazione negativa ipsilaterale (non mostrata nella Figura 8), schemi caratteristici di attivazione per le regioni sensorimotorie primarie durante il movimento rilevante per^{il compito 39,40}. Anche con una soglia e una correzione relativamente conservative, la forza dell'attivazione della fMRI per questo partecipante suggerisce che il compito sia una buona sonda della funzione visuo-motoria, compresi il cervelletto e il mesencefalo. Tuttavia, non dovrebbero essere traccolte conclusioni specifiche sulle regioni cerebrali che supportano la performance del TMT dai dati di questo singolo partecipante, che sono inclusi solo per dimostrazione. Si noti inoltre che la mancanza di attività osservata nel contrasto TMT-B vs TMT-A non è stata sorprendente per un singolo partecipante. Questo particolare contrasto è noto per essere "debole", richiedendo tipicamente l'analisi dei dati fMRI di un gruppo campionario più ampio e una pipeline di elaborazione delle immagini ottimizzata con cura per una rilevazione affidabile dei segnali^{di attivazione 41}. Questi ultimi punti sottolineano ancora una volta che il lavoro attuale di neuroimaging dimostra la prova di concetto nella progettazione sperimentale, nella registrazione e nell'analisi della fMRI, ma saranno necessari studi futuri che coinvolgano uno o più gruppi di partecipanti (ad esempio, individui con malattie neurologiche e controlli sani) per ottenere risultati generalizzabili a livello di popolazione.

È importante sottolineare che le metriche sviluppate per questo protocollo (per quantificare le risposte di monitoraggio della pillola e degli occhi legate alla TMT, e l'attivazione cerebrale durante la fMRI) non sono esaustive. Invece, si basano sull'esperienza di studi TMT-fMRI basati su tablet e studi fMRI che coinvolgono il tracciamento oculare negli ultimi anni. Le metriche di tablet e eye-tracking non sono necessariamente indipendenti e possono avere alcune co-dipendenze, suggerendo che un'analisi multivariata della loro associazione con i dati TMT-fMRI sarebbe vantaggiosa, ad esempio utilizzando il metodo dei minimi quadrati^{parziali 42}. In futuro, nuove metriche che quantifichino aspetti del percorso dello sguardo sarebbero utili, come parte della caratterizzazione della variabilità intra- e interindividuale nella corretta performance del test (e negli errori), anche tra gruppi di individui sani e pazienti. L'aspettativa è che tali lavori riveleranno notevoli progressi nella sensibilità e specificità del TMT per discriminare i pazienti dai controlli utilizzando i dati TMT basati su tablet, il tracciamento oculare e la fMRI e le relative metriche quantitative, rispetto all'amministrazione standard di TMT su carta e penna e al punteggio standard TMT. Se questa previsione sarà corretta, ci saranno anche opportunità per esplorare se la discriminazione possa essere ulteriormente migliorata attraverso vari approcci all'intelligenza artificiale e attraverso lo sviluppo di ToC completamente nuovo e moderno, utilizzando le intuizioni ottenute da questo programma di ricerca complessivo.

In conclusione, viene presentato un nuovo protocollo multimodale per valutare le prestazioni umane del ToC utilizzando tecnologia di tablet computerizzati, tracciamento oculare e fMRI. Rispetto ai protocolli di ricerca correlati ma^{più semplici} 20,43,44,45, il protocollo attuale è ritenuto più informativo grazie all'inclusione della tecnologia dei tablet con alta validità ecologica abbinata al tracciamento oculare, mantenendo però un disegno di studio ergonomico ed efficiente. Il protocollo offre l'opportunità di correlazione fluida tra performance del compito, attività neurale e metriche dei movimenti oculari in diversi framework multivariati e di apprendimento automatico per esplorare le basi neurali della ToC. I dati pilota, che coinvolgono un giovane adulto sano rappresentativo che esegue il TMT su tablet, sono molto promettenti. Il protocollo apre così la porta a un ampio programma di ricerca che include lo sviluppo di una comprensione molto più sfumata delle basi neurali del ToC, oltre a indagare il potenziale di utilizzare ToC esistenti e di nuovo sviluppo, insieme al tracciamento oculare e alla neuroimaging funzionale, per caratterizzare pazienti con diverse disfunzioni cerebrali, rispetto agli individui sani.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Sistema MRI 3T con bobina di testa a 64 canali	Siemens Healthineers (Erlangen, GER)	Prisma Magnetomatico	Registra dati fMRI.
Filtro di interferenza elettromagnetica	Spectrum Control Inc. (Fairview, PA, USA)	56-705-005-LI	Trasmette segnali da tablet e stilo dalla stanza magnetica alla scatola dell'interfaccia del tablet.
Software per tracciamento oculare	SR Research Ltd. (Ottawa, ON, CAN)	EyeLink Explorer (versione 4.3.1, 64 bit)	Consente la visualizzazione e l'elaborazione dei dati con eye-tracker.
Applicazione di Editing Grafico	Microsoft Inc. (Redmond, WA, USA)	Vernice	Usato per familiarizzare i partecipanti con la scrittura e il disegno con il tablet.
MATLAB	MathWorks Inc.  (Natick, MA, USA)	R2022a	Utilizzato per analizzare dati di compresse cinematiche ed eseguire analisi statistiche.
Eye Tracker compatibile con la risonanza magnetica	SR Research Ltd. (Ottawa, ON, CAN)	EyeLink 1000 Plus	Registra i dati di tracciamento oculare durante la fMRI.
Proiettore compatibile con risonanza magnetica	Avotec, Inc. (Stuart, FL, USA)	Visione silenziosa	Presenta stimoli visivi di realtà aumentata al partecipante.
Componenti per tablet compatibili con la risonanza magnetica (inclusi superficie sensibile al tatto, piattaforma di supporto rialzata regolabile, stilo sensibile alla forza, illuminatore a diodo a emissione di luce)	Non applicabile	Non applicabile	Progettato su misura e assemblato in laboratorio. Vedi i riferimenti 12, 13 per i dettagli.
Software di presentazione degli stimoli	Strumenti Software per la Psicologia (Sharpsburg, PA, USA)	E-Prime, versione 2.0	Software per sviluppare e gestire tutta la formazione su tablet e l'implementazione di attività.
Computer di stimolo/risposta	Non applicabile	Non applicabile	Progettazione multicomponente. Vedi il riferimento 13 per i dettagli.
Applicazione del driver Surface sensibile al contatto	ELO Touch Solutions Inc. (Milpitas, CA, USA)	Driver a Contatto Singolo	Utilizzato per calibrare la superficie sensibile al contatto quando i partecipanti svolgono compiti touch-to-target.
Dispositivo di Trigger e Risposta	Istituto Rowland (Cambridge, MA, USA)	Scatola di risposta USB Rowland	Utilizzato per sincronizzare nel tempo compiti su tablet, tracciamento oculare e flussi dati fMRI.
Videocamera	MRC Instruments GmbH (Heidelberg, GER)	12M-i	Registra video delle interazioni tra mano e stilo sulla superficie sensibile al tocco del tablet.
Videocamera Computer	Non applicabile	Non applicabile	Progettazione multicomponente. Vedi il riferimento 13 per i dettagli.