Name: 眼球追跡を用いた非認知症パーキンソン病患者における眼球運動パラメータと認知機能の関係の特徴付け (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-09-26T14:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 26 s
Description: 学ぶ 眼球追跡による視覚探索課題を用いて、非認知症パーキンソン病患者の眼球運動パラメータと認知機能の関連を評価する方法。この手法は神経変性疾患研究への客観的バイオマーカー応用が可能です。

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著者たちは、原稿に関する彼の助言に対してハーヴェイ・ハング博士に感謝したいと思います。

本研究プロジェクトは、香港新地域東クラスター臨床研究倫理委員会(CREC Ref. 2015.263)の承認を受けました。
1. 参加者募集とベースライン評価
<ol><li>
英国パーキンソン病学会(UKPDS)脳バンク診断基準12に基づいて行われた診断を有する神経専門クリニックから70歳以下のパーキンソン病患者を募集する。
	<ol>
<li>精神疾患、眼球運動を損なう眼科疾患、またはその他の神経疾患を有する被験者を除外する。また, 彼らは認知能力と目の動きに影響を与える知られているように抗コリン作動薬を使用してケースを除外します。.</li>
	</ol>
</li>
	<li>性別、年齢、教育に合わせた1対1で健全なコントロールを募集する。</li>
	<li>本人からインフォームド・コンセントを取得する。</li>
	<li>被験者との臨床診断面接を実施し、可能であれば、その親族は、ミニメンタルステート検査(MMSE)13およびモントリオール認知評価(MoCA)14で認知症および認知障害の画面を除外する。研究から認知症の症例を除外するか、またはMMSEまたはMoCAのいずれかの被験者のスコアが<22/30である場合。</li>
	<li>スネレンチャートを使用して視力を評価します。視力が20/40未満の場合は、被写体を除外します。</li>
	<li>統一パーキンソン病評価尺度(UPDRS)パートII&III15および修正ホーンとヤール(H&Y)ステージング16を用いて、パーキンソン病の運動重症度とステージングをそれぞれ評価する。また、被験者が服用している現在の薬物に関する情報を取得します。</li>
	<li>ベックうつ病インベントリII(BDI-II)17によるうつ病気分状態を評価する。</li>
</ol>2. 実験的なセットアップ
<ol><li>十分な光源を持つ静かな部屋で実験を行います。</li>
	<li>パーキンソン病の被験者が最適な運動機能を持つ薬物療法を受けている場合の実験を行う。</li>
	<li>スクリーンベースのアイトラッカー、コンピュータ、マウス、標準キーボード、あごの休息、認知評価ツール(材料の表)で構成されるセットアップを準備します。</li>
	<li>少なくとも300 Hzのサンプリングレートを持つアイトラッカーを使用してください。</li>
	<li>あごの残り60cmをアイトラッカー画面の前に置きます。</li>
</ol>3. 認知評価の流れと視覚検索タスク
<ol><li>中国語カテゴリー言語流暢テスト18を実施する。1分でできるだけ多くの動物に名前を付けるように被験者に指示します。答えの数と忍耐のエラーを記録します。その後、果物や野菜のカテゴリで同じことを繰り返します。</li>
	<li>香港リスト学習試験(HKLLT)19の登録部(トライアル1、2、3)を、あらかじめ定義された16語彙リストを読み上げ、それを覚えるように指示する。その後、単語リストの無料リコールを行い、答えを記録するように被験者に依頼します(トライアル1)。
	<ol>
<li>トライアル 2 とトライアル 3 の手順 3.2 を 2 回繰り返します。</li>
	</ol></li>
	<li>HKLLTの登録後10分30分の遅延リコールを待ちます。</li>
	<li>HKLLTの10分遅れのリコールの前に、ケンブリッジ神経心理テスト自動化バッテリー(CANTAB)20(材料の表)からパターン認識メモリ(PRM)を実行します。
	<ol>
<li>タブレット コンピュータを使用して、画面の中央に 24 の視覚パターンを一度に 1 つずつ表示します。パターンを覚えておくことを主題に指示します。</li>
		<li>プレゼンテーションの後、2選択力差別パラダイムで、被験者に認識できるパターンを選択するように指示する。</li>
	</ol></li>
	<li>16語彙リストの無料リコールを行うように被験者に依頼することにより、HKLLTの10分の遅延リコールを実行します。</li>
	<li>HKLLT の 30 分の遅延リコールの前に、CANTAB20から空間スパン (SSP) を実行します。
	<ol>
<li>タブレット コンピュータを使用して、色が 1 つずつ変化する白いボックスのパターンを可変シーケンスで表示します。</li>
		<li>その後、被験者に提示されたのと同じ順序でボックスに触れ、タスクの難易度(ボックスの色の変化)が増加するにつれて、被験者が達成できる空間スパンの長さを記録するように指示します。</li>
	</ol></li>
	<li>16語彙リストの無料リコールを行うように被験者に尋ねることによって、30分の遅延リコールを行います。
	<ol>
<li>HKLLTの認識と差別の一部は、別の事前定義された32語彙リストを読み上げ、そのうちの半分は3.2の元の単語リストからのものです。読み上げられた各語彙が元の単語リストから読み上げられたかどうかを判断するようにサブジェクトに指示します。</li>
	</ol></li>
	<li>10分と30分の遅延リコールの前に、3.4と3.6でタスクを完了した場合、被験者が静かに休息できるようにします。</li>
	<li>CANTAB20からケンブリッジ(SOC)のストッキングを実行します。
	<ol>
<li>タブレットコンピュータを使用して、3つの垂直ストッキングに保持された3つのボールの2つの平行ディスプレイの20のシナリオを提示し、そのうちのディスプレイ内のボールの配置は、各シナリオで異なります。</li>
		<li>各シナリオで、上のディスプレイに表示されるパターンをコピーするために下部ディスプレイでボールを再配置するために必要な移動の最小数を決定するように被験者に指示します。正解に対する選択肢の平均数を記録します。</li>
	</ol></li>
	<li>ストロープ テスト21を実行します。
	<ol>
<li>被写体に3枚のカードを連続して渡します。最初のカードには異なる色で印刷されたドットが含まれ、2番目のカードには異なる色で印刷された中国語の文字が含まれており、最後のカードには異なる色を示す中国語文字が含まれています(例えば、中国語の単語は「青」、「黄色」、「緑」、または「赤」)。名前で表記されていない色で印刷されます(例えば、青いインクで印刷された「赤」という言葉)。</li>
		<li>ドット/中国語の文字の印刷色をできるだけ早く読み上げ、各カード(T1、T2、T3)に必要な時間を記録するように被験者に依頼します。</li>
		<li>数式 (T3-T1)/T1 を使用して干渉インデックスを計算します。</li>
	</ol></li>
	<li>認知テストを完了した後、ビジュアル検索タスクに進みます。 注:HKLLTの登録後、HKLLT全体(3.7)の終わりまで、言語記憶のパフォーマンスに対する干渉の影響を防ぐために、任意の言語認知タスクを実行しないでください。</li>
</ol>4. ビジュアル検索タスク
<ol><li>被験者を椅子の上に置き、頭の動きを最小限に抑えるために、額で顎の上にあごを置きます。被写体の目をコンピュータ画面の中心に合わせます。まず、コンピュータ プログラムの[録画の開始]ボタンをクリックします。</li>
	<li>
校正
	<ol>
<li>キャリブレーションインターフェイスの[スタート]ボタンをクリックして、内蔵のキャリブレーションプログラムでアイトラッカーをキャリブレーションします。</li>
		<li>頭を静かに保ちながら、9つの固定点で画面上を移動する赤い点を見つめる被写体に尋ねます。</li>
		<li>キャリブレーションプロットを表示してキャリブレーションの品質を確認します(図1)。誤差ベクトルを表す緑色の線の長さが、キャリブレーションの許容品質のために灰色の円内に収まることを確認します。欠落点がある場合や緑色の線が灰色の円の外側にある場合は、キャリブレーションを再行します。[同意する]をクリックして、ビジュアル検索タスクに進みます。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
命令
	<ol>
<li>主題に口頭で指示を与え、タスクに慣れるための5つの練習ランから始めます。</li>
		<li>各試験の初めに中央固定十字に視線を固定するように被験者に指示する。次に、キーボードのEnterキーを押して試用版を開始すると、コンピュータ画面に 1 つの数字と 79 個のディストラクタ のアルファベットがランダムに散在します (図 2)。</li>
		<li>件名にできるだけ早く番号を表示するように指示し、同時にマウスをクリックし、番号が見つかったとすぐに番号を声に出して表示します。</li>
		<li>指定された番号が正しいかどうかをクロスチェックします。</li>
		<li>5回の練習後に合計40回の試行を行います。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
ビジュアル検索タスクにおけるトライアル画像のデザイン 注: PHP で書かれたプログラム コードは、このセクションの補足ファイル 1にあります。<ol>
<li>番号 4、6、7、および 9 を排他的に使用します (補足ファイル 1 - 行 5)。 注:パイロットスタディ11は、これらの数字がアルファベットから最も容易に区別されていることを示した。</li>
		<li>3 回以上の連続した試行では同じビジュアル象限に入ることができないというルールで、ターゲット番号の位置が試用版から試用版にランダム化されていることを確認します (補足ファイル 1 - 行 48-52)。</li>
		<li>"I" や "O" などのあいまいなアルファベットは使用しないでください (補足ファイル 1 - 行 76-78)。</li>
		<li>固定の十字、アルファベット、および数字のサイズを 0.85° の視覚角度 (23 インチのコンピュータ画面で約 0.9 cm に相当) に設定します。 注:数字とアルファベットは、これらは簡単に認識可能な視覚刺激でありながら、識別のための飼育を必要とするので、使用されます。</li>
		<li>調査者が 4.3.2 で Enterキーを押した後、中央固定十字の表示が試用イメージに切り替わるまでに 1.5 s の時間経過を許可します (補足ファイル 2 - ライン 71; 156-158)。</li>
		<li>マウスがクリックされると固定クロスが再び表示されるか、または試用の開始から 10 日が経過した後に、どちらが前の方でも(補足ファイル 2 - 行 72; 162-180)、画面が空白になることを確認します。</li>
		<li>タスクが完了したら、各試用版の開始と終了のタイムスタンプを含む .csv ファイルを生成します (補足ファイル 2 – 行 48-59; 199-208)。このファイルは、セクション 5 のデータ分析で使用します。</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. アイトラッキングデータ処理と分析
<ol><li>コンピュータ プログラムの[再生]セクションで、ビジュアル検索タスク中の目のサンプルパーセンテージを確認します (図 3)。20% を超える欠落データが観察された場合は、サブジェクトのデータを破棄します。 注:サンプルパーセンテージは、視覚的な検索タスク中にアイトラッカーによって目が正常に見つかった時間のパーセンテージを示します。</li>
	<li>録画の再生ボタンをクリックして、生成された視覚化されたスキャンパスビデオを見てデータの品質を確認します(図4)。被験者のデータが重大な誤りである場合は破棄します (図5)。</li>
	<li>被験者が誤ってマウスを誤って早期に押したトライアルを破棄します。</li>
	<li>プログラムのデータエクスポートセクションで、GazePointX (ADCSpx)とGazePointY (ADCSpx)と対象の対象 (図 6)を選択します。[データのエクスポート]をクリックして各サブジェクトのデータをエクスポートし、.csv ファイルとして保存します。ファイルには、コンピュータ画面上の被写体の目の位置の x 座標と Y 座標が、ピクセル単位で、すべての時点で含まれています。</li>
	<li>ビジュアルサーチアナライザを使用し、インターフェイス(図7)で、5.4でエクスポートされたデータをアイデータの入力として選択し、4.4.7で生成された.csvファイルをアクションデータの入力として選択します。分類アルゴリズムとしてST DBScanを選択し、[実行]をクリックします。次に、[概要]をクリックして、平均サッカデ振幅と被写体の平均固定期間を含むスプレッドシート ファイルを生成します。</li>
	<li>
ビジュアル検索アナライザの設計 注:アナライザの設計のためのコーディングは、https://github.com/lab-viso-limited/visual-search-analyzerで見つけることができます。そのプログラムコードは補足ファイル3で見つけることができます。
	<ol>
<li>4.4.7で生成された .csv ファイルを使用して、検光子をプログラムして、試用版の最初から最後までのデータのみを抽出して分析します (つまり、数値とアルファベットの表示から、マウスがクリックされるまで、または 10 s が経過するまで)、補足ファイル 3 - 行 6-173)。</li>
		<li>点滅の直前と直後に視線点のx座標とy座標を平均して、まばたきによるデータ損失を埋めるようなアナライザをプログラムする(補足ファイル3 - ライン176-260)。</li>
		<li>ST-DBSCAN22 (補足ファイル 4のプログラム・コード) に基づいて開発されたアルゴリズムを使用して、生データをサッカデまたは固定に分類できるようにアナライザをプログラムします。</li>
	</ol>
</li>
</ol>

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<li>Matsumoto, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Small+saccades+restrict+visual+scanning+area+in+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Movement+Disorders%22%5BJournal%5D)">Small saccades restrict visual scanning area in Parkinson's disease.</a> Movement Disorders. 26 (9), 1619-1626 (2011).</li>
<li>MacAskill, M. R., Anderson, T. J., Jones, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+modification+of+saccade+amplitude+in+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Brain%22%5BJournal%5D)">Adaptive modification of saccade amplitude in Parkinson's disease.</a> Brain. 125 (7), 1570-1582 (2002).</li>
<li>Salvucci, D. D., Goldberg, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+fixations+and+saccades+in+eye-tracking+protocols%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+2000+symposium+on+Eye+tracking+research+%26+applications%22%5BJournal%5D)">Identifying fixations and saccades in eye-tracking protocols.</a> Proceedings of the 2000 symposium on Eye tracking research & applications. , 71-78 (2000).</li>
<li>Rana, A. Q., Kabir, A., Dogu, O., Patel, A., Khondker, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prevalence+of+blepharospasm+and+apraxia+of+eyelid+opening+in+patients+with+parkinsonism%2C+cervical+dystonia+and+essential+tremor%5BTitle%5D)+AND+%22European+Neurology%22%5BJournal%5D)">Prevalence of blepharospasm and apraxia of eyelid opening in patients with parkinsonism, cervical dystonia and essential tremor.</a> European Neurology. 68 (5), 318-321 (2012).</li>
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著者は何も開示していない。

上記のプロトコルは、パーキンソン病における認知機能の代理マーカーとしての眼球運動パラメータの潜在的な臨床的有用性を探索する上での縦断研究の最初の部分として設計された。自己ペースのサッカデ、反射的なサッカデ、および反サッカデ25、26、27などのより古典的なアイトラッキングパラダイムを調べる研究がありますが、この研究では目を測定するために視覚的な検索タスクが使用されました。移動パラメータ。議論したように、この視覚的な検索タスクの設計は、記録された眼球運動パラメータに影響を与える可能性があるため、アイトラッキングタスクのパフォーマンスに対する認知能力の既知の交絡効果を最小限に抑えなければならないので、最も重要です。その例としては、サッカディック待ち時間28に対する正面執行機能の影響があります。設計の重要な問題は、数とアルファベットのランダムな散乱と番号の位置のさまざまな象限であり、タスクのパフォーマンスを向上...

パーキンソン病は、古典的に運動障害です。しかし、この疾患は認知障害にも関連しており、認知症への進行は一般的な1である。パーキンソン病における認知障害の病態生理学はよく理解されていない。これは、Braakのステージング2に基づいて皮質領域におけるアルファシヌクレイン堆積に関連すると考えられている.また、ドーパミン作動性およびコリン作動性系の変性の二重症候群が予後3を有する異なる認知障害につながることが提案された。パーキンソン病の認知障害に関与する正確なメカニズムをさらに解明するためには、より多くの研究が必要です。臨床的側面では、認知障害の存在は予後4、5に重大な影響を及ぼす。したがって、臨床現場における認知機能の評価は不可欠である。しかし、長い認知評価は、患者の精神的および運動的状態によって制限される。そのため、認知機能に対する疾患の負担を反映できる非侵襲的で簡単な測定が必要である。
眼球運動の異常は、パーキンソン病の初期の段階から広く記載されています6,しかし、病態生理学は、認知障害のそれよりもさらによく特徴付けられています.眼球運動の生成は、視覚感覚入力の変換を介して、絡み合った皮質および皮質下ネットワークによって、効果7のための脳幹の眼球運動核への信号にサブサーブされる。これらのネットワークにおけるパーキンソン病病理の関与は、観察可能な眼球運動異常につながる可能性がある。おそらく、眼球運動と認知機能の制御を支配する神経解剖学的構造の重複があります。さらに、他の神経変性疾患におけるサッカディック眼球運動と認知機能との関係を調べる研究が行われている8.このような理由で、パーキンソン病における認知機能のプロキシマーカーとしての眼球運動パラメータの使用を検討する価値があります。1つの断面研究9は、減らされたサッカディック振幅と長い固定期間がパーキンソン病における世界的な認知障害の重症度に関連していることを示した。しかし、眼球運動パラメータと特定の認知領域との相関関係に関するデータが不足している。一般的な認知状態ではなく、特定の認知ドメインの測定の重要性と必要性は、個々の認知ドメインがパーキンソン病3の差分予後情報を通知し、それらによってサブサバナ化されるということです。異なるニューラルネットワーク。本研究の目的は、眼球運動指標と異なる認知機能との間の特定の関係を探ることを目的とした。これは、アイトラッキング技術を用いてパーキンソン病の認知機能低下のバイオマーカーの開発を構築するための基盤を確立するための第一歩です。
提示された実験パラダイムは、認知評価とアイトラッキングタスクの2つの主要な部分で構成されています。認知評価バッテリーは、注意とワーキングメモリ、エグゼクティブ機能、言語、言語記憶および視覚機能を含む認知機能の範囲を包含した。これらの5つの認知領域の選択は、パーキンソン病10における軽度の認知障害に対する運動障害学会タスクフォースガイドラインに基づいており、評価を構築するために局所的に利用可能な認知テストのセットが選択された。バッテリー。9に言及したパーキンソン病認知に関する以前の同様のアイトラッキング研究では、被験者が視覚認知タスクに従事している間に眼球運動パラメータを抽出した。被験者の認知能力。この研究は、眼球運動パラメータと異なる認知領域との相関関係を評価することを目的としており、眼パラメータに対する認知能力の潜在的な交絡効果に対処する必要があります。この点に関して、アルツハイマー病11に関する別のアイトラッキング研究から適応した視覚検索タスクは、被験者の眼球運動パラメータを捕捉するために用いられた。タスク中、被験者は複数のアルファベットの気晴らしの中でコンピュータ画面上の単一の番号を検索する必要がありました。このタスクは、サッカディック眼球運動と視覚固定の代替使用を引き起こし、その異常はパーキンソン病で広く説明されている。数とアルファベットの同定と差別化は、認知機能の需要が最小限に抑えられ、したがって、この研究の研究の質問に答えるのに適している過剰に学んだタスクです。コンピュータプログラムは、Röslerら11によって述べられている仕様と設計に基づいて開発されました.私たちのアイトラッカーの内蔵ソフトウェア内で実行される彼らの元の研究で。今回の研究では、アイトラッキングデータの分類と解析のための社内アルゴリズムも開発した。

<table><tbody><tr><td>コンピュータ&nbsp;</td><td>インテル</td><td></td><td></td></tr><tr><td>のコンピュータ化された認知評価ツール</td><td>CANTAB</td><td>CANTAB Research Suite</td><td>には、ケンブリッジのパターン認識メモリ、空間スパン、ストッキングが含まれています</td></tr><tr><td>Eye Movement Analyzer</td><td>Lab Viso Limited</td><td></td><td>https://github.com/lab-viso-limited/visual-search-analyzer</td></tr><tr><td>Eye tracker</td><td>Tobii</td><td>Tx300</td><td>1920 x 1080の解像度を持つ23インチのコンピューター画面、300 Hzでのサンプリングレート</td></tr><tr><td>香港リスト学習テスト</td> 香港<td>中文大学心理学部</td><td>香港リスト学習テスト(HKLLT)第2版</td><td></td></tr><tr>神経心理学の<td>ストループテスト</td><td>ラボ、香港大学</td><td>神経心理学対策:中国語の規範データ、第2版(改訂版)</td><td></td></tr><tr><td>Tobii Studio</td><td>Tobii</td><td>Tobii Studioバージョン3.2.2</td><td>ビジュアル検索タスクを実行するためのコンピュータプログラムビジュアル</td></tr><tr><td>サーチタスク</td><td>ラボViso Limited</td><td></td><td>https://www.labviso.com/#products</td></tr></tbody></table>

眼球追跡を用いた非認知症パーキンソン病患者における眼球運動パラメータと認知機能の関係の特徴付け

Characterizing the Relationship Between Eye Movement Parameters and Cognitive Functions in Non-demented Parkinson's Disease Patients with Eye Tracking

認知障害は、予後に影響を与えるパーキンソン病の一般的な現象です。パーキンソン病の認知機能の簡単で非侵襲的で客観的なプロキシ測定は、早期認知機能低下を検出するのに役立ちます。生理学的指標として、眼球運動パラメータは被験者の属性と知性によって混同されず、認知機能と相関する場合はプロキシマーカーとして機能する可能性があります。この目的のために、本研究は、複数のドメインにおける認知テストにおける眼球運動パラメータとパフォーマンスとの関係を検討した。実験では、アイトラッキングを用いた視覚的な検索タスクを設定し、被験者はコンピュータ画面上にランダムに散らばったアルファベットの配列に埋め込まれた数字を探すように求められました。数字とアルファベットの区別は、目の動きパラメータに対する認知能力の交絡効果が最小限に抑えられます。平均サカディック振幅と固定期間は、視覚的な検索タスク中にキャプチャされ、計算されました。認知評価バッテリーは、正面エグゼクティブ機能、注意、言語および視覚記憶のドメインをカバーしました。長時間の固定期間は、言語流暢さ、視覚および言語記憶におけるパフォーマンスの低下に関連し、パーキンソン病における認知機能のプロキシマーカーとしての眼球運動パラメータの使用に関するさらなる研究を可能にした。患者。実験パラダイムは、パーキンソン病患者のグループで非常に許容可能であることが判明しており、同様の研究の質問のために他の疾患エンティティにトランス診断的に適用することができます。

この研究の完全な結果は、23に公開された元の論文で利用可能です。パーキンソン病の被験者(n=67)を募集し、評価を完了した。しかし、5つのケースは、アイトラッカーと互換性のないプログレッシブレンズを着用し、そのデータが破棄されたため、視覚的な検索タスクを完了できませんでした。被験者の平均年齢は58.9歳(SD=7.5歳)で、男女比は1.7:1であった。62人の健康な年齢、性別、教育に一致するコントロールを比較するために募集した。
認知および眼球運動パラメータ 他の以前の研究24と一致して、パーキンソン病群は対照群と比較して複数の認知タスクにおいて低いパフォーマンスを示した(表1)。ビジュアル検索タスクデータの分類に社内アルゴリズムを使用して、固定とサッカデスを識別し、計算と分析のために抽出します。疾患群は対照(17.27°±2.49;p=0.037)と比較して、平均サカディック振幅(16.36°±2.36)が小さい...

ここでは、非認知症パーキンソン病患者における眼球運動パラメータと認知機能との関係を研究するプロトコルを提示する。実験では、アイトラッカーを使用して、視覚的な検索タスクでサカディック振幅と固定時間を測定しました。その後、マルチドメイン認知タスクのパフォーマンスとの相関関係を測定した。

Cognitive impairment is a common phenomenon in Parkinson&#8217;s disease that has implications on the prognosis. A simple, noninvasive and objective proxy ...

私たちのプロトコルは、眼球運動と認知機能の両方の機能不全に苦しむ認知症のパーキンソン病患者のグループにおける眼球運動指標と認知機能の関係を研究することを目的としています。ビジュアル検索タスクの試用版のイメージをデザインするには、4、6、7、および 9 の数字を排他的に使用します。3 回以上連続する試行で各数値を同じビジュアル象限に含めることができないというルールで、ターゲット番号の位置が試行から試行までランダム化されていることを確認します。I や O などのあいまいな文字を使用せず、固定の十字、文字、および数字のサイズを 0.85 度の表示角度に設定します。Enter キーを押した後、中央固定クロスの表示が試用イメージに切り替えられる前に、プログラムを 1.5 秒経過するように設定して試用を開始します。マウスがクリックされた場合、または試用の開始時刻から 10 秒経過した後のいずれか早い方に、固定クロスが再び表示される画面が空白になることを確認します。次に、各試行の開始と終了のタイム スタンプを含む csv ファイルを生成するようにプログラムを設定します。被験者との臨床診断インタビューを行い、可能であれば、その親族は認知症を除外し、ミニメンタルステート検査とモントリオール認知評価を使用して認知障害をスクリーニングし、スネレンチャートで被験者の視力を評価する。次に、十分な光源を備えた静かな部屋に、サンプリングレートが少なくとも 300 ヘルツ、コンピュータ、マウス、および標準キーボードのスクリーンベースのアイトラッカーを設置します。あごの残りは、アイチェッカー画面と適切な認知評価ツールの前に60センチメートルを置きました。視覚的な検索タスクを設定するには、椅子の上にあごの上にあごを置き、額をバーに合わせ、頭の動きを最小限に抑えます。被験者の目をコンピュータ画面の中心に合わせ、目の追跡プログラムのスタートボタンをクリックします。[開始] をクリックすると、組み込みのキャリブレーション プログラムでアイ トラッカーを調整できます。そして、頭を静かにしながら、9つの固定点で画面を横切って移動する赤い点を見つめる被験者に尋ねます。キャリブレーションプロットを表示してキャリブレーションの品質を確認し、エラーベクトルを表す緑色の線の長さがグレーの円の中に収まるようにします。次に、[承諾] をクリックして、ビジュアル検索タスクに進みます。練習トライアルを開始するには、被験者に中央固定クロスの視線を固定し、キーボードのEnterキーを押してトライアルを開始します。コンピュータ画面には、単一の数字と79の無作為に散らばった散らばった散らばった文字が表示されます。番号をできるだけ早く見て、番号が見つかるとすぐに声に出して数字を示しながら、同時にマウスをクリックするように被験者に指示します。その後、記載された番号が正しいかどうかをクロスチェックし、さらに4回練習トライアルを繰り返します。コンピュータプログラムの再生セクションでの視線追跡データ処理と分析については、視覚的な検索タスク中にサンプルの目の割合を確認します。記録のために再生をクリックし、生成された可視化されたスキャンパスビデオを眼球でデータの品質を確認します。重大な誤りがある場合は、すべてのデータを破棄します。そして、被験者が誤ってまたは途中でマウスをクリックした試みをすべて破棄します。プログラムのデータエクスポート セクションで、[GazePointX] を選択し、[データのエクスポート] をクリックして、サブジェクトのデータをエクスポートし、データを csv ファイルとして保存します。ビジュアル検索アナライザのインターフェイスで、エクスポートされたデータを目のデータの入力として選択し、生成された csv ファイルをアクション データの入力として選択します。分類アルゴリズムとして ST DB スキャンを選択し、[実行] をクリックします。次に、[概要] をクリックして、主なサッカデ振幅と被写体の平均固定期間を含むスプレッドシート ファイルを生成します。ビジュアル検索アナライザを設計するには、生成された csv ファイルを使用して、試用版の最初から最後までデータのみを抽出して分析するようにアナライザーをプログラムします。目の点滅によって失われたデータを埋めるようにアナライザーをプログラムするには、点滅の直前と直後に視線点のx座標とy座標を平均します。次に、ST DB スキャンに基づくアルゴリズムを使用して、生データをサッカデまたは固定のいずれかに分類するようにアナライザーをプログラミングします。以前の研究と一致して、この分析では、パーキンソン病グループは、対照群と比較して、複数の認知タスクでパフォーマンスが悪い結果を示した。ビジュアル検索タスクデータの分類に社内アルゴリズムを使用して、固定とサッカドを特定し、計算と分析のために抽出することができます。実際、疾患群は対照群に比べて平均サッカディック振幅が小さく、平均固定期間は群の間で有意に異なっていなかった。この評価では、共変量を調整した後、平均固定期間、言語認識記憶と判別スコアにおける性能、パターン認識記憶における性能、および果物および野菜カテゴリー内のカテゴリ言語流暢性試験において、負の相関が認められた。しかし、これらの疾患と対照群の間の相関には有意な相互作用は見つからず、その相関関係は疾患群に特異的ではないことを示唆している。視覚的な検索タスクの設計は、目的が、注意散役眼球運動パラメータの認知能力の干渉を最小限に抑えることが重要である。この研究課題が非常に許容可能であれば、同様の研究課題に答えるために他の新しい変性疾患にトランス診断的に適用することができる。

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

神経科学

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眼球追跡を用いた非認知症パーキンソン病患者における眼球運動パラメータと認知機能の関係の特徴付け

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