Name: 一方的な空間無視を評価するためのバーチャルリアリティツール:データ収集のための新しい機会 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-03-10T13:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 4 s
Description: 学ぶ バーチャルリアリティを用いた一方的空間無視の診断と特性評価法。脳卒中患者の微妙な欠損を検出し、標的治療による回復改善に貢献する革新的な神経リハビリテーション技術です。

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この研究は、ペンシルベニア大学の大学研究基金(URF)と脳血管疾患と脳卒中における米国心臓協会の学生奨学金によって支援されました。研究者、臨床医、認知神経刺激研究所のスタッフに感謝します。

この研究は、地元の機関審査委員会によって承認 され、グッド臨床実践ガイドラインによって定められたすべての基準を満たしています.すべての参加者は、研究手続きが始まる前にインフォームド・コンセントを提供しました。研究参加者は、3つの別々のセッションに参加することが期待された(表1に概要)。実験の要素は、以下の段階的な方法で説明されています。セッションの順序がランダム化されました。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="always" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td rowspan="3">セッション A</td>
			<td>事前の rTMA VR タスク</td>
			<td>レスティングモータースレシュホールド*</td>
			<td>STG または SMG の rTMR</td>
			<td>ポスト rTMS VR 動作タスク</td>
		</tr>
<tr>
<td></td>
			<td>5/10パルスはMEP oフィンガーツイッチを引き出す(*ファーストセッションのみ)</td>
			<td>1 Hzで20分間RMTの110%(合計1200パルス)</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>15分</td>
			<td>60分</td>
			<td>20分</td>
			<td>15分</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="3">セッション B</td>
			<td>事前の rTMA VR タスク</td>
			<td>レスティングモータースレシュホールド*</td>
			<td>頂点での rTMR</td>
			<td>ポスト rTMS VR 動作タスク</td>
		</tr>
<tr>
<td></td>
			<td>5/10パルスはMEP oフィンガーツイッチを引き出す(*ファーストセッションのみ)</td>
			<td>1 Hzで20分間RMTの110%(合計1200パルス)</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>15分</td>
			<td>60分</td>
			<td>20分</td>
			<td>15分</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="3">セッション C</td>
			<td>rTMS前の紙と鉛筆の行動タスク</td>
			<td>レスティングモータースレシュホールド*</td>
			<td>STG または SMG の rTMR</td>
			<td>ポスト rTMS 紙と鉛筆行動タスク</td>
		</tr>
<tr>
<td>ベルのテスト;太田のサークルキャンセル;滞在キャンセル;行の二区分タスク</td>
			<td>5/10パルスはMEP oフィンガーツイッチを引き出す(*ファーストセッションのみ)</td>
			<td>1 Hzで20分間RMTの110%(合計1200パルス)</td>
			<td>ベルのテスト;太田のサークルキャンセル;滞在キャンセル;行の二区分タスク</td>
		</tr>
<tr>
<td>10分</td>
			<td>60分</td>
			<td>20分</td>
			<td>10分</td>
		</tr>
</tbody></table>表 1. 各学習セッションの構造。 セッションの順序がランダム化されました。各項目の斜体の推定時間。MEP=モータ呼び起こされる可能性;rTMS=反復経頭蓋磁気刺激;P&P=紙と鉛筆のストローク診断テスト;RMT=レストモーターしきい値
1. 紙と鉛筆の行動タスク
<ol><li>件名に行の二項タスク (LBT) を完了させます。<ol>
<li>被験者はテスターの真向かいのテーブルに座ります。その主題に筆記具を与える。被験者に刺激シートを設け(図1)、被験者の正面に置かれる。 注: この実験では実行されませんが、追加のコンテキストで被写体を偏らせないように、各行を個別に別々の用紙に分割して提示するのが理想的です(RicciとChatterjee、200142を参照)。</li>
		<li>刺激シートに印刷された各行を二分(半分に分割)し、できるだけ真ん中に近づけるように被験者に指示します。</li>
		<li>可能な限り頭と肩を中央に置いておき、できるだけ迅速かつ正確にタスクを完了し、完了したらテスターに通知するように被験者に伝えます。被験者を監視して、頭が過度に傾いたり傾いたりしていないことを確認します。</li>
		<li>被験者が完了したと言ったときに、件名からシートを収集します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>被験者にベルのテストを完了してもらいます。<ol>
<li>被験者にベルのテスト刺激シートを提供します(図2)。</li>
		<li>被験者に刺激シート上の鐘をすべて丸くしたり、できるだけ早く正確に切り出したり、頭と肩をできるだけ中央に保ち、完了したらテスターに通知するように指示します。</li>
		<li>被験者を監視して、頭が過度に傾いたり傾いたりしていないことを確認します。被験者が終わったと言ったら、彼らが確信しているかどうかを被験者に尋ね、彼らの仕事を再確認することを許可します。</li>
		<li>被験者が2度目に行われると言ったら、被験者からシートを集める。</li>
	</ol>
</li>
	<li>件名に星のキャンセル タスクを完了させます。<ol>
<li>被験者に刺激シート(図3)を提示し、その前に直接あることを確認します。</li>
		<li>被験者に刺激シート上のすべての星を円または交差させ、できるだけ迅速かつ正確に行い、頭と肩をできるだけ中央に保ち、完了したらテスターに通知するように指示します。</li>
		<li>被験者を監視して、頭が過度に傾いたり傾いたりしていないことを確認します。</li>
		<li>被験者が完了したと言ったときに、件名からシートを収集します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>件名に太田のサークルキャンセルタスクを完了してもらいます。<ol>
<li>大田の円解約刺激シートを被験者に提供し(図4)、被験者の真正面に置かれる。</li>
		<li>被験者に対して、開いた円と不完全な円をすべて交差または丸で囲み、できるだけ迅速かつ正確に、肩をできるだけ中央に保ち、完了したらテスターに通知するように指示します。</li>
		<li>被験者を監視して、頭が過度に傾いたり傾いたりしていないことを確認します。</li>
		<li>被験者が完了したと言ったときに、件名からシートを収集します。</li>
		<li>刺激シートの別のコピーでこのタスクを繰り返します (ステップ 1.4.1 から 1.4.4) が、今度は刺激シートは最初に提示された向きから 180 度回転する必要があります。</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. TMS の手順
<ol><li>最初のセッションの前に、ニューロナビゲーションのモデルを作成します。<ol>
<li>NIFTIまたはダイコンファイルタイプで被験者の3T T1 MRIスキャンを取得します。</li>
		<li>MRIスキャンを神経ナビゲーションソフトウェアにアップロードして、被験者の脳の3D表現を作成します。<ol>
<li>ソフトウェア内で [新しい空のプロジェクト ]を選択します。件名の MRI スキャンを "File:" というラベルの付いたフィールドにドラッグします。</li>
			<li>[再構築] タブに移動します。</li>
			<li>[新しいスキン] を選択し、次の画面で緑色の境界線をドラッグして、脳のイメージ全体を囲みます。コンピュートスキンを選択します。最適な再構成を得るために、それに応じて皮膚/空気のしきい値を調整します。</li>
			<li>[再構築] タブに戻り、[新しいフル ブレインの曲線] を選択し、緑色の境界線をドラッグして、脳のイメージ全体を囲みます。スライス間隔を1mmに設定し、終端深さを18mmに設定します。[計算曲線]を選択します。</li>
			<li>[ランドマーク] タブに移動し、[ランドマークの構成] を選択します。[新規] を選択して、再構築のランドマークを作成します。鼻の先端、鼻の橋、左のトラガス、右のトラガスにランドマークを置きます。</li>
			<li>[ターゲット] タブに移動し、[ターゲットの構成] を選択します。[曲線脳とターゲット]ビューを選択します。インスペクタを使用して、5〜7mmの深さまで皮をむきます。</li>
			<li>Shah-Basakら(2018)14、ネガースら(2006)11 、オリベリとヴァラー(2009)39 のガイドラインに従って、上側頭回または上辺至上円体を見つけ、それらの部位にマーカーを置く。</li>
			<li>2つの中央スルチが頂点でのシャム刺激のために中央の長手方向裂け目に沿って交う場所にマーカーを置きます。</li>
		</ol>
</li>
	</ol></li>
	<li>最初のセッションで、被験者のレストモーターしきい値を見つけます(行動タスクの前または後に完了する場合があります)。<ol>
<li>被写体を光学トラッキングカメラの前に座させ、ヘッドバンドまたは眼鏡を使用して被写体にトラッカーを置きます。</li>
		<li>被験者の右手と手首に使い捨て電極を3枚取り付けます。<ol>
<li>1つのディスク電極を被験者の最初の背びき間間に取り付けます。2番目のディスク電極を右ポインタ指の被験者の2番目のナックルに取り付けます。被験者の右手首に接地電極を取り付けます。</li>
		</ol>
</li>
		<li>これらの電極を電極アダプタに差し込み、MEPトラッキングソフトウェアに入力します。</li>
		<li>「新規オンラインセッション」を選択して、ニューナビゲーションソフトウェア内で件名のプロジェクトを開きます。</li>
		<li>このセッションで刺激されるターゲットを選択します (頂点、SMG、STG)。</li>
		<li>[ポラリス]タブに移動し、被写体トラッカーがカメラのビュー内にあることを確認します。</li>
		<li>[登録] タブに移動します。</li>
		<li>ニューロナビゲーションソフトウェアに登録されたポインタを使用して、ランドマークがステップ2.1.2.5に配置されたのと同じ場所で被験者の顔に触れます。<ol>
<li>[サンプル] をクリック し、各ランドマーク の件名の頭にポインタが正しく配置されたら、[次のランドマーク] に移動します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>[検証] タブに移動します。</li>
		<li>ポインタを使用して、頭の上の様々な場所で被写体に触れ、画面上の十字線が被写体に向けられているスポットと一緒に並ぶようにします。<ol>
<li>それらが並んでいない場合は、ステップ2.2.8をやり直し、ポインタが可能な限り正確にランドマークに配置されていることを確認します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>[実行]タブに移動し、[フルブレイン曲線ビュー]が選択されていることを確認して、実験者がターゲットとする脳領域を正確に特定できるようにします。</li>
		<li>使用するTMSコイルとなる ドライバ を設定します。</li>
		<li>ハンドヘルドTMSコイルをTMSマシンに差し込みます。</li>
		<li>TMSマシンをオンにして、シングルパルスに設定します。刺激強度を適切に設定します。この実験では、機械出力の65%が出発点として使用されました。</li>
		<li>ハンドヘルド TMS コイルを被験者の頭部の左側に置き、TMS の単一パルスを使用して運動皮質内で刺激し、FDI を刺激する位置を特定します。刺激によってFDIの筋肉がぴくぴくするタイミングを識別するために、被験者の指を見るためにアシスタントを持つことは役に立つかもしれません。</li>
		<li>刺激が50mV以上のMEPを正確に5/10回引き出すまで刺激強度を変更し、これが休息運動閾値(rMT)になります。</li>
	</ol></li>
	<li>タスク間の刺激<ol>
<li>手順 2.2.1 ~ 2.2.13 を繰り返し、ハンドヘルド コイルに空冷 TMS コイルを置き換えます。</li>
		<li>刺激パラメータを、Shah-Basakら(2018)15で設定されたパラメータに従って、rMTの110%の強度で20分間(合計1200パルス)1Hzの速度で反復TMSに設定します。</li>
		<li>アクティブセッションの場合はSMGまたはSTGをターゲットにした対象者のヘッドに冷却システムが内蔵された空冷TMSコイルを配置し、shamセッションの場合は頂点を配置します(図5)。</li>
		<li>刺激を続けます。</li>
	</ol></li>
</ol>3. VR行動タスク
<ol><li>サポートソフトウェアをインストールします。<ol>
<li>生徒ラボのウェブサイトから生徒コアソフトウェアをダウンロードしてインストールします。</li>
		<li>Unity の Web サイトから Unity 3D 2018.3 をダウンロードしてインストールします。</li>
		<li>ダウンロードして、ユニティアセットストアまたはスチームを通じてOpenVRツールをインストールします。</li>
	</ol>
</li>
	<li>VRハードウェア(例えば、HTC Vive Pro)を設定します。<ol>
<li>基地局を部屋の反対側に配置し、明確な視線を確保し、それらを差し込みます。</li>
		<li>各センサーの背面にある チャネル/モード ボタンを押して、チャネルの1つが「 b」に設定され、1つが「 c.」に設定されるまでチャンネルを循環させます。</li>
		<li>HTC Vive Pro に瞳孔ラボ双眼鏡挿入物をインストールし、リンクボックスをコンピュータ(電源、USB-A、HDMI またはミニディスプレイポート)に接続します。</li>
		<li>ヘッドセットをリンクボックスに接続します。ヘッドセットの上部とサイドのストラップを調整します。レンズの距離を調整します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>スチームVRを起動します。<ol>
<li>Steam の右上隅にある VR アイコンをクリックして SteamVR を起動します。<ol>
<li>電源ボタンでコントローラーの電源を入れます。</li>
			<li>SteamVR で、[ 設定] をクリック| 画面の指示に従って、各コントローラをペアリングする新しいデバイスをペアリングします。</li>
			<li>SteamVR メニューから「ルーム設定」をクリックし、画面の指示に従います。</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>生徒コアソフトウェアを起動します。</li>
	<li>装着した被験者の頭にヘッドセットを置き、両方のコントローラを与えます。ストラップがタイトですが快適であることを確認してください。両方の目が瞳孔コアソフトウェアのカメラフィードの中央にあることを視覚的に確認して、目が見えるようにします。</li>
	<li>Unity エディタで VR タスクを開き、[ 再生 ] ボタンを押します。</li>
	<li>実験を実行します。<ol>
<li>件名に直接前を見てもらい、画面の [カメラ ]ボタンをクリックします。</li>
		<li>[ チュートリアルの開始 ] ボタンをクリックし、件名がチュートリアルを完了するまで待ちます。このチュートリアルでは、VRシステムコントローラの動作に関する音声解説、対称(おとり)と非対称(ターゲット)花の説明と例、および少数のおとりとターゲットの花を使った1分間の練習セッションで構成されています。チュートリアルは75〜100秒続き、チュートリアルのパフォーマンスデータは収集されません。</li>
		<li>件名が終了したら、[目の トラッキングを調整 ]ボタンをクリックします。<ol>
<li>キャリブレーションが成功すると、件名は自動的にタスクを開始します。それ以外の場合は、ステップ 3.7.3 を繰り返します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>[次の試用]ボタンをクリックして、最初の トライアルを 開始します。 注: VR タスクの間、被験者は仮想フォレストに配置されます(図 6)。3つの湾曲した箱の生け垣は、被写体の前の距離に達するまでに半円を形成した。各試験は、それぞれ16の花びらを持つ様々な数の花で構成され、直接視線で生け垣の間に分布していました(図7)。被験者は、すべての非対称的な「ターゲット」の花を「選ぶ」(花がハイライトするように、花の上にコントローラーを保持し、人差し指でトリガーボタンを押し下げる)、すべての対称的な「おとり」の花を放っておくように指示されました。各試験は、被験者が非対称ターゲットの花のすべてを正常に選んだときに終了しますが、被験者が時間(2分の制限時間)を使い果たした場合、または被験者が誤って対称的なおとり花のすべてを選んだ場合にも終了します。これらのケースのすべてで、茂みの残りの花がクリアされ、実験者は次の試験を開始するように促されます。</li>
		<li>対象がアクティブに試行を完了しなくなるまで待ち、少なくとも 12 回の試行が完了していない限り、手順 3.7.4 を繰り返します。</li>
		<li>[ 再生 ] ボタンをもう一度クリックして、タスクを終了します。</li>
	</ol>
</li>
</ol>

著者らは開示するものは何もない。

私たちは、それぞれTMSとVRでUSN症状を誘導し、測定しました。シャム試験と比較すると有意な結果は得られませんでしたが、異なる実験群間で自己中心的な無視(平均頭角、片方の片空間で花を見るのに費やした時間)と同心心無視(左側と右側の非対称の花びらを持つ花を選択する際のパフォーマンス)の複数の指標を比較することができ、STGで刺激された被験者とSMGで刺激された被験者間の平均頭角に有意な差を見つけました。平均ビジュアル軸にわずかに重要な効果があります。関心のある点として、USN関連空間処理に対する時間的(STG)および頭頂(PPC)の寄与に関する比例的寄与に関する議論が依然として行われ、SMG刺激群で検出された右方向の頭部角の増加は、USNの自己中心的品種のPPCの影響をいくらか支持するかもしれない。

このプロトコルには複数の重要なステップがありました。この方法は、rTMSで達成される微妙な臨床効果によって制限されているので、適切な刺激パラメータと皮質...

一方的な空間無視(USN)は、急性脳卒中生存者の23〜46%の間に影響を及ぼす空間の片側の不注意または不作為を特徴とする症候群であり、最も一般的には右脳半球の傷害を伴い、その結果、空間の左側および/または生存者の身体を無視する傾向が生じる1,2。USN患者の大半は短期的に有意な回復を経験するが、微妙なUSN症状はしばしば持続する3。USNは、転倒の患者リスクを高め、日常生活の活動を妨げる2,4モーターおよび世界的な機能的転帰の両方に悪影響を及ぼすことも示されている5,6。
USNの赤字は、人が自分の体(自己中心)に関して空間の片側を無視するか、外部刺激(同心円)7,8,9に関して、または人が自分の注意(注意)または行動(意図的)をスペースの片側に向けることができないかどうかなど、複数の次元にわたって存在するように概念化することができます10.患者は、多くの場合、これらの次元の複数に沿って特徴付けることができる症状の複雑な星座を示す。USN症候群のこの変動は、複雑な11である特定の神経解剖学的構造および神経ネットワークへの傷害の様々な程度から生じると考えられている。同心円下無視は角回(AG)および上側頭回(STG)の病変に関連しており、超周頭回(SMG)を含む後頭頂皮質(PPC)は自己中心的な処理に関与している12,13,14,15である。注意無視は右のIPL16の病変を伴うと考えられているが、意図的な無視は右前頭葉17または基底核の損傷に二次的であると考えられている。
USNの臨床評価は現在、ペンと紙の神経心理学的器具に依存しています。これらの従来の評価ツールは、より技術的に洗練されたツールよりも感度が低く、USN19の一部の患者を誤診または診断不足にする可能性があります。残留欠損のより良い特徴付けは、軽度のUSN患者への治療の提供を促進し、潜在的に全体的な回復を改善する可能性があるが、そのような特徴付けは非常に敏感な診断ツールを必要とするであろう。USNは、脳卒中患者の間で一般的にUSNに付随する運動障害や視覚障害から分離することが困難な実験室の設定でも同様の課題を提起する。
バーチャルリアリティ(VR)は、USNの診断と特性評価のための新しいツールを開発するユニークな機会を提供します。VRは、個人が生態学的に有効なオブジェクト20を含むタスクを実行することができるリアルタイムの相互作用を持つ最初の人に提示された多感覚3D環境です。これは、USNを評価するための有望なツールです。ユーザーが見たり聞いたりするものを正確に制御できるため、開発者はさまざまな仮想タスクをユーザーに提示できます。さらに、現在利用可能な洗練されたハードウェアおよびソフトウェアパッケージは、眼、頭、四肢の動きなど、ユーザーの行動に関する豊富なデータをリアルタイムに収集することができ、従来の診断テスト21で提供される指標をはるかに上回っています。これらのデータストリームは瞬時に利用可能であり、ユーザーのパフォーマンスに基づいて診断タスクをリアルタイムで調整する可能性を開きます(例: 特定のタスクの理想的な難易度レベルを対象とします)。この機能は、USN22の新しい診断ツールの開発において優先事項と見なされるUSNで見られる広範囲の重症度に対するタスクの適応を容易にすることができる。さらに、没入型VRタスクは、患者の注意リソース23,24に負担を増大させ、誤った症状の検出を容易にするエラーを増大させる可能性があります。実際、一部のVRタスクは、USN24,25の従来の紙と鉛筆の尺度と比較して感度が高くなることが示されています。
本研究では、神経学の専門知識を必要としない評価ツールを作成し、USNの微妙な症例を確実に検出して特徴付けることができる評価ツールを作成することが目標でした。私たちは、バーチャルリアリティベースのゲームのようなタスクを構築しました。その後、受話器の頭皮や頭蓋骨を通過し、ニューロンを刺激する被験者の脳内の電流を誘導する、ハンドヘルド刺激コイルから放出される電磁パルスを利用する非侵襲的な脳刺激技術である経頭蓋磁気刺激(TMS)を有する健康な被験者にUSN様症候群を誘発した。この技術は、他の人たちによるUSNの研究で利用されています 13,17,28,29,30 しかし、私たちの知る限りVRベースの評価ツールと組み合わせることはありません。
すでに多くの研究者がVRシステムの診断・治療アプリケーションに取り組んでいます。最近のレビュー31,32は、VRベースの技術を用いたUSNの評価を目的とした多くのプロジェクトを探求し、この目的を持つ他の多くの研究が発表されました33,34,35,36,37,38,39,40,41 .これらの研究の大半は、消費者市場で現在利用可能なVR技術(例えば、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)およびアイトラッキングインサート)を完全に補完するものではなく、データセットを定量化しやすい指標の数を少ない限りとしている。さらに、これらの研究はすべてUSNにつながる後天性脳損傷を有する患者に対して行われ、患者が少なくとも評価タスクに参加できることを保証するためのスクリーニング方法を必要とする(例えば、大きな視野障害または認知障害を有する患者を除く)。これらのスクリーニング方法の閾値の下で、より微妙な認知、運動、または視覚障害が通過し、これらの研究の結果を混乱させる可能性があります。また、このようなスクリーニングは、USNの特定のサブタイプに向けてこれらの研究の参加者のサンプルを偏った可能性があります。
以前の研究のスクリーニングバイアスを避けるために、SMGを標的にしてSTGおよび自己中心的なUSN様症状を標的にして同心円体USN様症状を誘導することを目的として、最近の原稿15によく記載されている標準的なTMSプロトコルを用いて健康な被験者を募集し、人工的にUSN症状をシミュレートした。試験困難を積極的に調整し、USNの異なるサブタイプ、特に同心円状と自己中心的な症状を区別するようにタスクを設計しました。また、USNの標準的な紙と鉛筆の評価を使用して、rTMSで引き起こされた赤字がUSNに似ていることも正式に実証しました。この方法は、USNの評価とリハビリテーションのための新しいVRツールをテストしたい他の研究者にとって有用であると考えています。

<table><tbody><tr><td>AirFilmコイル(AFC)、Rapid Version、</td><td>Magstim</td><td>N/A</td><td>、空冷TMSコイル</td></tr><tr><td>、Alienware 17、R4、ラップトップ、</td><td>Dell</td><td>N/A</td>、<td>NVIDIA GeForce GTX 1060(https://topics-cdn.dell.com/pdf/alienware-17-laptop_users-guide_en-us.pdf でのフルスペック)、</td></tr><tr><td>BrainSight 2.0、TMS Neuronavigationソフトウェア</td>、<td>Rogue Research Inc</td>、<td>該当なし</td>、<td>TMSニューラルターゲティングソフトウェア</td></tr><tr><td>、CED 1902 Isolatedプリアンプ</td><td>Cambridge Electronic Design Limted</td><td>N/A</td><td>EMGプリアンプ</td></tr><tr><td>CED Micro 401 mkII</td><td>Cambridge Electronic Design Limted</td><td>N/A</td><td>マルチチャンネル波形データ収集ユニット</td></tr><tr><td>CED Signal 5</td><td>Cambridge Electronic Design Limted</td><td>N/A</td><td>スイープベースのデータ収集・解析ソフトウェアです。TMS誘発運動反応の測定に使用されます。</td></tr><tr><td>HTC Vive 双眼アドオン</td><td>Pupil Labs</td><td>N/A</td><td>HTC Vive、Vive Pro、または Vive Cosmos アイトラッキングアドオン、2 x 200Hz アイカメラ付き。</td></tr><tr><td>Magstim D70 リモートコイル</td><td>Magstim</td><td>N/A</td><td>ハンドヘルドTMSコイル</td></tr><tr><td>Magstim Super Rapid 2 plus 1</td><td>Magstim</td><td>N/A</td><td>経頭蓋磁気刺激ユニット</td></tr><tr><td>Unity 2018</td><td></td><td>Unity N/A</td><td>クロスプラットフォームVRゲームエンジン</td></tr><tr><td>Vive Pro</td><td>HTC Vive</td><td>N/A</td><td>VRハードウェアシステム(外部モーションセンサー付き); 片目あたり1440x1600ピクセル、リフレッシュレート90Hz、110°C;視野角</td></tr></tbody></table>

一方的な空間無視を評価するためのバーチャルリアリティツール:データ収集のための新しい機会

Virtual Reality Tools for Assessing Unilateral Spatial Neglect: A Novel Opportunity for Data Collection

一方的な空間無視(USN)は、空間の片側に不注意または不作為を特徴とする症候群であり、急性脳卒中生存者の23〜46%の間に影響を及ぼす。個々の患者におけるこれらの症状の診断と特徴付けは困難であり、多くの場合、熟練した臨床スタッフを必要とします。バーチャルリアリティ(VR)は、USN患者のための新しい評価ツールを開発する機会を提供します。
我々は、微妙なUSN症状を検出し、特徴付けるためのVRツールを設計し、構築することを目指し、USNに関連する皮質領域の抑制的な反復経頭蓋磁気刺激(TMS)で治療された被験者に対してツールをテストすることを目指した。
粘度空間処理に関連する2つの異なる領域(上側頭回(STG)と上限回(SMG))にTMSを適用し、シャムTMSをコントロールとして適用することで、3つの実験条件を作成しました。その後、被験者をバーチャルリアリティ環境に置き、両ヘミスペースの茂みに分布する花の横非対称性を持つ花を識別し、各被験者のパフォーマンスに基づいて動的に難易度を調整するよう求められました。 
STGで刺激された被験者とSMGで刺激された被験者との間の平均頭部ヨーの有意な差と、平均視覚軸にわずかに有意な効果が見つかりました。
VR技術は、よりアクセスしやすく、手頃な価格で堅牢になりつつあり、便利で斬新なゲームのようなツールを作成するエキサイティングな機会を提供しています。TMSと組み合わせることで、これらのツールは、健康な被験者における特定の孤立した人工神経学的欠陥を研究するために使用することができ、後天性脳損傷による欠陥を有する患者のためのVRベースの診断ツールの作成を知らせる。この研究は、人工的に生成されたUSN症状がVRタスクで評価された最初の研究です。

データは、上述のプロトコルを使用して健康な個人から収集され、バーチャルリアリティタスクから抽出できるさまざまな変数を分析してグループ間の微妙な違いを検出する方法を実証しました。
本研究では、平均年齢25.6歳、平均16.8年の教育を受けた7人(男性2名)が、それぞれTMSの3つの別々のセッションを受けた。これらの被験者は2つのグループに分かれました:4人の参加者は上頭座回(SMG)で繰り返しTMSを受け取り、他の3人の参加者は上側頭回(STG)でTMS刺激を受けました。すべての参加者は、TMSに応答して個々の変動性を考慮するために分析の共変量として使用された別のセッション中に偽TMSを受け取りました。各セッションの間に、参加者は、パフォーマンスの変化を調べるためにTMS刺激の前後にバーチャルリアリティタスクを投与した。
まず、平均ヘ...

目標は、一方的な空間無視、急性脳卒中生存者の23〜46%に影響を与える症候群を検出し、特徴付ける新しいバーチャルリアリティタスクを設計、構築、および試験し、神経疾患の研究と管理におけるバーチャルリアリティの役割を拡大することでした。

Unilateral spatial neglect (USN) is a syndrome characterized by inattention to or inaction in one side of space and affects between 23-46% of acute stroke ...

私たちのプロトコルは、研究者が一方的な空間無視の診断と特徴付けを支援するために、新しいバーチャルリアリティツールを設計し、検証することができます。この手法は、一方的な空間無視の研究のためのデータセットの広い配列を提供します。また、後天的な脳損傷患者の研究で見られる交戦効果を回避します。.一方的な空間無視のより良い特徴付けは、微妙だが依然として衰弱している赤字を有する患者への治療の提供を促進し、潜在的に全体的な回復を改善することができる。この手順を実証するには、私の研究室の研究者であるサム・ケーソンとピーター・シュワブです。ラインバイセクションテストを行うために、被験者はテスターの真向かいのテーブルに座り、被験者に筆記具と刺激シートを提供し、シートが被験者の真正面に配置されていることを確認する。刺激シートに印刷された各行を可能な限り中央に保ちながら、各行の真ん中にできるだけ近い速く正確に二分するように被験者に指示します。ベルテストを実行するには、被験者にベルテスト刺激シートを提供し、頭と肩を中央に保ちながら、できるだけ早く正確にシート上のすべての鐘を円またはクロスアウトするように被験者に指示します。星のキャンセルテストを実行するには、被験者が彼らの前に直接配置されていることを確認し、その頭と肩を中央にして、刺激シート上のすべての星を円またはクロスアウトするように被験者に指示する。オタスサークルキャンセルテストを行うために、被験者にオタスサークルのキャンセル刺激シートを提供し、中央に座った頭と肩で可能な限り迅速かつ正確に開いた不完全な円をすべて交差または円で囲むように被験者に指示します。最初のTMSセッションの前に、被験者の3TT1 MRIスキャンをニューロナビゲーションソフトウェアにアップロードし、被験者の脳の3D表現を作成します。最初のセッションでは、対象を光学トラッキングカメラの前に置き、ヘッドバンドまたはメガネを使用して被写体にトラッカーを配置します。被験者の右背背間間に使い捨てディスク電極1個、右ポインタ指の被験者の2番目のナックルにディスク電極1枚、右手首、右手、手首に1つの接地電極を取り付けます。MEPトラッキングソフトウェアプログラムに入力する電極アダプタに電極を差し込み、新しいオンラインセッションを選択して、神経ナビゲーションソフトウェア内で被験者のプロジェクトを開きます。このセッションで刺激されるターゲットを選択し、神経ナビゲーションソフトウェアに登録されたポインタを使用して、ランドマークが配置されたのと同じ場所で被写体の顔に触れます。ソフトウェアの検証タブを開き、ポインタを使用して頭の様々な場所で被写体に触れ、画面上の十字線が被写体に向けられているスポットと並んで表示されるようにします。ハンドヘルド TMS コイルを TMS マシンに差し込み、TMS マシンをオンにします。装置をシングルパルスに設定し、適切な刺激強度を設定します。被験者の頭部の左側にハンドヘルドTMSコイルを置き、TMSシングルパルスを使用して運動皮質に刺激を与える。第1背背間間を刺激する場所を特定する。刺激が少なくとも50ミリボルトのMEPを10回のうちちょうど5回引き出すまで、刺激強度を変更します。この強度は、静止モーターしきい値と見なされます。ハンドヘルドコイルを、アクティブセッションのSMGまたはSTGまたはSHAMセッション用の頂点をターゲットとする内蔵冷却システムで、空気冷却TMSコイルに置き換え、刺激パラメータを1ヘルツの速度で20分間、残りのモーターしきい値の110%の強度で繰り返しTMSに設定します。その後、対象とするターゲットの刺激を開始します。バーチャルリアリティ動作テストを実行するには、しっかりと快適に固定されたストラップで、座っている被験者の頭の上にVRヘッドセットを置きます。被写体に両方のコントローラーを与え、目が瞳孔コアソフトウェアのカメラフィードの中央に配置されていることを視覚的に確認して、両方の目が見えるようにします。ユニティエディタで、バーチャルリアリティタスクを開き、再生ボタンを押します。件名にまっすぐ前を見てもらい、ティアカメラボタンをクリックします。チュートリアルの開始ボタンをクリックし、主題がチュートリアルを完了するのを待ちます。件名が終了したら、目の補正ボタンをクリックし、次のトライアルをクリックして最初のトライアルを開始します。件名が試用を完了したら、再生ボタンをもう一度クリックしてタスクを終了します。この分析では、平均ヘッド角を調べて、バーチャルリアリティタスクがSMG群とSTG群の差を特定するのに十分な感度であるかどうかを判断した。グループ間のヘッド角度の違いを分析したANCOVAは、前と後のTMS群間のヘッド角度変化スコアの有意な差を明らかにした。バーチャルリアリティタスクからのこの発見は、SMGグループが微妙な無視を持ち、STGグループと比較して右に向かってより多くを見ていた可能性のあるパターンを示したので、従来の紙と鉛筆タスクの結果と一致しています。個々のターゲットレベルの花の同心性無視の兆候を具体的に評価するには、花のどの側に欠陥のある花びらが含まれているかによって分離することができます。この分析では、SMG群の参加者は、花の左側に短い花びらが見られたときに観察された角度と比較して、花の右側の短い花びらを探すときに、より高い花から頭角まで、さらに右を見る傾向がありました。参加者が各花を見た平均秒数を分析した場合、SMG群とSTG群の間に平均ヘッド角変化スコアに有意差が認められなかった。この方法は、反復的な経頭蓋磁気刺激によって達成される微妙な臨床的効果によって制限される。したがって、皮質領域ターゲティングにおける適切な刺激パラメータは重要です。

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Medicine

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