분할 뇌

1. 환자 및 제어 모집

1. 코퍼스 캘로섬이 완전히 발달하지 않는 코퍼스 캘로섬 (ACC)의 발생과 같은 완전하고 부분적인 수술 캘로소톰 및 선천적 조건을 포함하여 단절 증후군을 가진 다양한 환자가 있습니다. 두 반구를 연결하는 여러 가지 지역이 있습니다. 가장 큰 것은 코퍼스 캘로섬이지만 일부 섬유는 전방 쉼표, 해마 쉼표 및 후방 쉼표에서 교차합니다.
   이러한 다양한 종류의 단절은 이 테스트에서 다른 행동 결과로 이어질 수 있습니다.
2. 이 실험의 목적을 위해, 연결 섬유의 부재를 확인하기 위해 신경 이미징의 사용을 통해 환자를 미리 선택.
   1. 백색 물질 지역을 이미지화하는 데 사용할 수 있는 표준 MRI 및 확산 이미징은 특히 유용합니다. 어떤 연결 섬유가 환자에게 존재하는지 아는 것은 결과의 해석에 도움이 됩니다. 이 데모에서는 완전한 캘로소절제술을 받은 환자가 선택되었습니다.
3. 환자가 연구 절차에 대해 완전히 통보받았으며 모든 적절한 동의 양식에 서명했는지 확인하십시오.
4. Wechsler 성인 인텔리전스 스케일(WAIS)의 점수를 사용하여 지능에 맞추어 환자와 동일한 연령과 성별의 20명의 참가자를 모집합니다.

2. 데이터 수집

1. 왼쪽 또는 오른쪽 반구에만 시각적 자극을 표시하려면 자극을 하나의 시각적 필드에 올바르게 제시해야 합니다. 이것은 한 쪽 눈에 자극을 제시하는 것과 같지 않습니다. 각 눈은 뇌의 두 반구에 투영; 예를 들어 왼쪽 시야를 보는 왼쪽 눈의 부분은 오른쪽 반구에 의해 처리되지만 오른쪽 시야를 처리하는 왼쪽 눈의 부분은 왼쪽 반구에 의해 보입니다. 따라서, 왼쪽 반구에 이미지를 제시하기 위해, 환자가 찾고있는 곳의 오른쪽에 있는 오른쪽 시야 내에서 완전히 제시한다.
   1. 이 측면화를 달성하기 위해 턱받이를 사용하여 컴퓨터 화면에서 약 22 인치의 눈을 유지합니다. 환자의 턱을 턱 받침대 안에 편안하게 놓고 화면을 향합니다.
   2. 환자가 눈을 고정할 수 있는 위치를 제공하기 위해 화면 중앙에 작은 십자가가 남아 있어야 합니다.
   3. 이미지가 왼쪽 또는 오른쪽에 나타나는 경우에도 실험 전반에 걸쳐이 십자가에 고정을 유지하기 위해 환자를 지시합니다.
   4. 이미지가 나타날 때 개체의 이름을 큰 소리로 말해야 한다고 환자에게 설명합니다.
2. 각각 뇌의 오른쪽 또는 왼쪽 반구에 투영하기 위해 화면의 왼쪽 또는 오른쪽에 잘 알려진 물체의 이미지를 제시합니다. 사과, 공, 빗자루 및 닭고기와 같이 쉽게 알아볼 수 있는 드로잉을 포함하는 개체 집합에서 50개의 이미지가 무작위로 표시됩니다.
   1. 적절한 측면화를 보장하기 위해 150ms 미만의 이미지를 제시합니다. 이것은 자극을 볼 수있는 충분한 시간이지만, 환자가 중앙 시력의 자극을 보기 위해 눈을 움직일 수 없을 정도로 빠릅니다.
   2. 환자에게 화면에 제시된 개체의 이름을 큰 소리로 지정하고 응답을 기록하도록 요청합니다. 이것은 언어 적 능력의 시험이며 반구 사이의 말하기 능력의 차이를 밝혀야합니다.
   3. 환자가 물체의 이름을 지정할 수 없는 경우 환자에게 종이를 바라보지 않고 손 ipsilateral을 자극에 넣지 않고 개체를 그려달라고 요청합니다. 이것은 자극에 대한 지식의 비 언어 적 척도역할을합니다.
      1. 자극에 대한 손 ipsilateral은 자극을 본 반구에 의해 제어됩니다. 예를 들어 왼쪽 시야에 자극이 표시되면 오른쪽 반구에 의해 처리됩니다. 오른쪽 반구는 주로 왼손의 제어에 대한 책임이 있습니다.
      2. 한 반구에 자극의 격리를 유지하기 위해 그리는 동안 환자가 자신의 손을 보고하지 않는지 확인하십시오.
      3. 환자가 개체 그리기를 마칠 때 물체를 보고 큰 소리로 말하는 것을 요청하십시오. 이것은 환자가 단일 반구에 제시될 때 이름을 지정할 수 없더라도 중앙 시력에 제시될 때 개체의 이름을 알고 있음을 확인합니다.
3. 각 제어 참가자에 대한 절차를 반복합니다.

3. 데이터 분석

1. 환자의 성과를 분석하려면 왼쪽 및 오른쪽 시각적 하프 필드의 데이터를 서로 비교합니다. 이렇게 하려면 각 시야에서 정확하고 잘못된 응답 수를 적부하고 독립성의 치스퀘어 테스트를 사용하여 관찰된 만큼 큰 차이를 얻을 가능성을 테스트합니다.
2. 환자의 데이터를 연령, 성별 및 지능 일치 제어 인구의 데이터와 비교하여 환자 행동의 적자를 결정합니다. 이렇게 하려면 각 사람의 왼쪽 시야와 오른쪽 시야에 대한 평균 점수를 별도로 컴파일하고 분산 테스트(ANOVA)의 반복측정 분석을 사용하여 분포를 비교합니다.