Terapia adaptacyjna wirtualnego pryzmatu: protokół walidacji u zdrowych osób dorosłych

Summary

Ten eksperymentalny protokół demonstruje zastosowanie terapii adaptacyjnej wirtualnego pryzmatu (VPAT) u zdrowych dorosłych oraz związek między VPAT a funkcjonalną spektroskopią bliskiej podczerwieni w celu określenia wpływu VPAT na aktywację kory mózgowej. Wyniki sugerują, że VPAT może być wykonalny i może wywoływać podobną adaptację behawioralną, jak konwencjonalna terapia adaptacyjna pryzmatu.

Abstract

Zaniedbanie połowicze jest częstym upośledzeniem po udarze. Wiąże się to ze słabymi wynikami funkcjonalnymi i społecznymi. Dlatego odpowiednia interwencja jest niezbędna do skutecznego radzenia sobie z zaniedbaniem połowiczym. Jednak kliniczne zastosowanie różnych interwencji jest ograniczone w rzeczywistej praktyce klinicznej. Terapia adaptacyjna pryzmatu jest jedną z najbardziej opartych na dowodach metod rehabilitacji w leczeniu zaniedbania połowiczo-przestrzennego. Aby przezwyciężyć wszelkie możliwe niedociągnięcia, które mogą wystąpić podczas terapii pryzmatem, opracowaliśmy nowy system wykorzystujący immersyjną rzeczywistość wirtualną i kamerę wykrywającą głębię, aby stworzyć wirtualną terapię adaptacji pryzmatu (VPAT). Aby zweryfikować system VPAT, zaprojektowaliśmy eksperymentalny protokół badający błędy behawioralne i zmiany w aktywacji kory mózgowej za pośrednictwem systemu VPAT. Aktywację kory mózgowej mierzono za pomocą funkcjonalnej spektroskopii bliskiej podczerwieni (fNIRS). Eksperyment składał się z czterech faz. Wszystkie cztery obejmowały klikanie, wskazywanie lub odpoczynek stosowane u praworęcznych, zdrowych osób. Klikanie kontra wskazywanie wykorzystano do zbadania obszaru korowego związanego z zadaniem motoryki dużej, a wskazywanie za pomocą VPAT w porównaniu ze wskazywaniem bez VPAT użyto do zbadania obszaru korowego związanego z percepcją wzrokowo-przestrzenną. Wstępne wyniki uzyskane od czterech zdrowych uczestników wykazały, że błędy w wskazywaniu przez system VPAT były podobne do konwencjonalnej terapii adaptacyjnej pryzmatów. Może być konieczna dalsza analiza z udziałem większej liczby uczestników i danych fNIRS, a także badanie z udziałem pacjentów z udarem mózgu.

Introduction

Zaniedbanie półprzestrzenne, które wpływa na zdolność postrzegania przeciwległego półprzestrzennego pola widzenia, jest częstym upośledzeniem po udarze^1,2. Chociaż rehabilitacja po zaniedbaniu połowicznym jest ważna, ze względu na jej związek ze słabymi wynikami funkcjonalnymi i społecznymi, rehabilitacja jest często niedostatecznie wykorzystywana w prawdziwej praktyce klinicznej^3,4.

Wśród różnych istniejących metod rehabilitacji sugerowanych dla zaniedbania połowiczego, terapia adaptacji pryzmatu (PA) okazała się skuteczna w leczeniu i poprawie zaniedbania połowiczego u pacjentów z podostrym lub przewlekłym udarem5^,6,7,8. Jednak konwencjonalny PA jest niedostatecznie wykorzystywany ze względu na kilka wad^9,10. Należą do nich: 1) wysokie koszty i wymagania czasowe ze względu na konieczność wymiany soczewki pryzmatycznej w celu dostosowania do stopnia odchylenia; 2) konieczność ustawienia dodatkowych materiałów, na które należy wskazać i zamaskować trajektorię ruchu; oraz 3) PA może być stosowany tylko przez pacjentów, którzy potrafią siedzieć i kontrolować pozycję głowy.

Niedawne badanie odtwarzające efekty adaptacji w środowisku wirtualnej rzeczywistości (VR) wykazało, że terapia adaptacji wirtualnego pryzmatu (VPAT) może mieć różne efekty w zależności od podtypów zaniedbania¹¹. Zasugerowano również, że aktywacja kory mózgowej dla PA może się różnić w zależności od zmian w mózgu¹². Jednak niewiele wiadomo na temat wzorca aktywacji kory mózgowej obserwowanego w PA indukowanym przez VR.

Aby pokonać te przeszkody i promować stosowanie PA w warunkach klinicznych, opracowaliśmy nowy system terapii PA wykorzystujący technologię immersyjnej VR zwaną wirtualną terapią adaptacji pryzmatu (VPAT), za pomocą kamery wykrywającej głębię. Zaprojektowaliśmy immersyjny system VR z możliwością dostarczania wizualnych informacji zwrotnych na temat pozycji wirtualnej kończyny, aby ułatwić wyrównanie przestrzenne¹³. Korzystając z tej immersyjnej technologii VR, która naśladowała efekt konwencjonalnego PA, zaprojektowaliśmy eksperyment mający na celu walidację systemu VPAT u zdrowych uczestników.

Przeprowadzając nasz wizualizację eksperymentalnego protokołu, zbadaliśmy, czy nowy system VPAT może wywołać adaptację behawioralną, podobną do konwencjonalnego PA. Dodatkowo chcielibyśmy zbadać, czy system VPAT może indukować aktywację w obszarach korowych związanych z percepcją wzrokowo-przestrzenną lub powrotem do zdrowia po udarze mózgu.

Protocol

Wszystkie procedury zostały sprawdzone i zatwierdzone przez Seoul National University Bundang Hospital Institutional Review Board (IRB). Aby zrekrutować zdrowych uczestników, wykorzystano plakaty reklamowe w całym szpitalu.

1. Konfiguracja eksperymentalna

1. Rekrutacja uczestników
   1. Przeprowadź proces selekcji uczestników, stosując następujące kryteria włączenia: 1) osoby zdrowe, w wieku od 18 do 50 lat; 2) praworęczny, oceniany przez inwentarz ręczności w Edynburgu¹⁴; 3) w stanie nosić wyświetlacz do montażu na głowie dla VR i wykrywać obiekty w VR; oraz 4) brak historii chorób wpływających na mózg, takich jak udar, choroba Parkinsona lub urazowe uszkodzenie mózgu.
      UWAGA: Kryteria te zostały zaprojektowane w celu przesiewania uczestników ze zdolnością do udziału w eksperymencie i regulowania czynników wpływających na wyniki.
   2. Zrekrutuj uczestników i przedstaw szczegółowe wyjaśnienie całego badania i oczekiwanych problemów klinicznych. Przed włączeniem należy uzyskać zgodę.
2. System eksperymentalny
   UWAGA: Zastosowano niestandardowy system VPAT wykorzystujący immersyjny system VR i kamerę z czujnikiem głębi. Funkcjonalna spektroskopia w podczerwieni (fNIRS) została jednocześnie wykorzystana do zbadania aktywacji kory mózgowej. VPAT i fNIRS zostały połączone ze sobą na potrzeby eksperymentu (Rysunek 1).
   1. System VPAT
      UWAGA: System VPAT składa się z wyświetlacza montowanego na głowie do implementacji VR, czujnika śledzenia dłoni, który może rozpoznawać gesty dłoni w celu intuicyjnego wprowadzania danych przez użytkownika, oraz przycisku sprzętowego. Ogólny skład jest pokazany w Rysunek 1.
      1. Upewnij się, że czujnik śledzenia dłoni nie jest przechylony przed wyświetlaczem do montażu na głowie.
      2. Sprawdź, czy kamera referencyjna systemu VR jest prawidłowo zainstalowana na monitorze przednim.
      3. Zamocuj przycisk w miejscu w pobliżu dłoni, która ma być używana przez uczestnika do eksperymentu.
      4. Uruchom oprogramowanie, aby upewnić się, że nie ma błędów.
         UWAGA: Środowisko wirtualne zostało zaimplementowane tak, aby jak najbardziej odpowiadało rzeczywistemu środowisku. Zadanie zostało wykonane poprzez wskazanie ręką w środowisku wirtualnym i wprowadzenie przycisku za pomocą przycisku.
   2. Niestabilne systemy informacyjne (fNIRS
      1. Korzystaj z komercyjnego systemu fNIRS zawierającego komputer osobisty (PC), 31 optodów (15 źródeł światła i 16 detektorów), tekstylne czepki EEG i oprogramowanie do rejestracji danych.
   3. Powiązanie między systemem VPAT a fNIRS (Rysunek 1).
      1. Za pomocą oprogramowania do zdalnego sterowania klawiaturą wykorzystującego komunikację TCP/IP można zsynchronizować zdarzenie startowe w systemie VPAT z czasem nagrywania w systemie fNIRS.
      2. Użyj zdalnego sterowania w komputerze, aby rozpocząć nagrywanie fNIRS.

2. Konfiguracja eksperymentalna (Rysunek 2)

1. Ustawienie pomiaru fNIRS
   1. Posadź uczestnika na krześle plecami w wyprostowanej pozycji, w odległości około piętnastu centymetrów od stołu. Upewnij się, że ręka uczestnika nie uderza w stół podczas wyciągania ręki.
   2. Aby ustawić nasadkę fNIRS, wybierz rozmiar nasadki zgodnie z obwodem głowy uczestnika. Umieść nasadkę tak, aby wierzchołek (Cz) znajdował się na przecięciu punktu środkowego między wcięciem a ziarnem oraz punktu środkowego między lewym obszarem przeddusznym a prawym obszarem przeddusznym. Wyświetl montaż na ekranie i podłącz do montażu 15 źródeł i 24 detektory. Jeśli to konieczne, aby poprawić wzmocnienie ze źródła światła, po przygotowaniu włosów użyj żelu przewodzącego i włóż optodę. Poproś uczestnika o założenie nasadki zabezpieczającej.
      UWAGA: W badaniu wykorzystano trzy różne rozmiary tekstylnych czepków EEG o obwodzie 54, 56 i 58 cm.
   3. W celu ustawienia oprogramowania (kalibracja itp.) uruchom oprogramowanie systemowe fNIRS i załaduj montaż zaniedbania.
   4. Niech montaż zostanie wyświetlony na ekranie i ustaw 15 źródeł i 24 detektory zgodnie z montażem (Rysunek 3).
   5. Naciśnij przycisk kalibracji. Jeśli na ekranie pojawi się komunikat "Lost", powtórz przygotowanie włosów, a następnie ponownie skalibruj.
2. Ustawienia systemu VPAT
   1. Podłącz gogle HMD, kamerę referencyjną i kamerę ruchu Leap, a następnie naciśnij przycisk łączący komputer, aby skonfigurować system VPAT.
   2. Zamontuj wyświetlacz wirtualnej rzeczywistości montowany na głowie (VR HMD) na głowie uczestnika nad nasadką fNIRS. Upewnij się, że nie przesuwasz nasadki.
   3. Uruchom oprogramowanie VPAT. Wprowadź dane uczestnika (imię i nazwisko, skrót, wiek, ręczność) i naciśnij przycisk "Start".
   4. Potwierdź wizualizację wirtualnej ręki na wyświetlaczu. Kontynuuj kalibrację dwuetapową (tj. kalibrację ekranu i kalibrację odległości docelowej).
   5. Poinstruuj uczestnika, aby obserwował czerwony krzyżyk (+) pośrodku, a następnie naciśnij "r", aby skalibrować ekran.
      UWAGA: Kalibracja ekranu umieszcza wirtualną przestrzeń przed zasięgiem wzroku użytkownika poprzez cofnięcie układu współrzędnych.
   6. Poinstruuj uczestnika, aby prawą ręką wskazał cel (np. piłkę), a następnie naciśnij "O", aby skalibrować pozycję ręki.
      UWAGA: W naszym badaniu obiektem, w który uczestnik musiał celować, była biała kula na różowym patyku, która spadła z góry widoku. Kalibracja odległości celu umieszcza go w zasięgu użytkownika. Służy to do prawidłowego ustawienia celu podczas eksperymentu.
   7. Po kalibracji naciśnij "w", aby rozpocząć eksperyment.
3. Ustawienie połączenia VPAT i fNIRS
   1. Użyj oprogramowania do synchronizacji zdarzeń, aby wprowadzić wyzwalacz do analizy do fNIRS i połączyć VPAT z fNIRS.
   2. Aby zsynchronizować czas między VPAT i fNIRS, podłącz komputery z tymi dwoma systemami do tej samej sieci, a następnie zsynchronizuj je za pomocą samodzielnie opracowanego programu do przesyłania kluczy.
   3. Po połączeniu się przez wejścia IP i Port obu komputerów, rozpocznij sesję eksperymentu za pomocą "w" w programie VPAT. Oprogramowanie do synchronizacji zdarzeń jest uruchamiane automatycznie, a wyzwalacze podczas wykonywania są automatycznie przesyłane do fNIRS i zapisywane.
   4. Po eksperymencie uzyskaj dane automatycznego zakończenia oprogramowania i VPAT. Następnie zatrzymaj oprogramowanie systemowe VPAT i fNIRS.
      UWAGA: Uczestnicy muszą przywrócić swoje ręce do pierwotnej pozycji po wskazaniu podczas eksperymentu VPAT.

3. Eksperyment sprawdzający poprawność systemu VPAT

1. Eksperyment z zapisem fNIRS w bloku (Rysunek 4)
   1. Po zakończeniu procesu konfiguracji w kroku 2 potwierdź gotowość uczestnika do rozpoczęcia eksperymentu.
   2. Uruchom system VPAT bez trybu pryzmatu i poinstruuj uczestnika, aby natychmiast wskazał cel w systemie VR w celu zapoznania się z procedurą.
   3. Każda faza składa się z bloków do wskazywania, klikania lub odpoczywania (Rysunek 4). Ponownie poinstruuj uczestnika, aby jak najszybciej kliknął przycisk lub wskazał cel w systemie VR prawym palcem wskazującym.
   4. Rozpocznij eksperyment z czterema fazami jednocześnie z nagrywaniem fNIRS, klikając start.
      UWAGA: Podczas zadania polegającego na wskazywaniu, biała bila musiała zostać dotknięta w określonym czasie.
      1. Poinstruuj uczestników, aby wskazywali, klikali lub odpoczywali, gdy pojawi się odpowiednia ikona.
         UWAGA: Podczas zadania wskazywanie i klikanie było oznaczone ikoną znajdującą się bezpośrednio nad białą kulą i po prawej stronie paska timera. Czas wykonania zadania był wskazywany przez pasek timera, jak pokazano na Rysunek 2.
      2. Powiedz uczestnikowi, aby w ciągu 3 sekund dotknął celu, który pojawia się po lewej lub prawej stronie. W przypadku bloku klikania poinstruuj uczestnika, aby nacisnął przycisk.
         UWAGA: Zestaw docelowy zawierający białą bilę znajdował się w odległości -10° lub 10° od środka uczestnika, uzyskanej w wyniku kalibracji. Zestaw docelowy pojawiał się losowo po prawej lub lewej stronie. Zgodnie z eksperymentalnym projektem, cel pojawiał się na 3 s, po czym znikał, a następnie regenerował się do nowej pozycji.
      3. Upewnij się, że uczestnik zachowuje się w ten sam sposób po przełączeniu fazy.
         UWAGA: W zadaniu wskazującym, Virtual Prism Adaptation Mode wykazał odchylenie 10° lub 20° w lewo od wyimaginowanej ręki w przestrzeni VR względem głowy uczestnika. Zero stopni oznaczało, że pozycje wirtualnej ręki i rzeczywistej ręki pokrywają się.
         UWAGA: Eksperyment (Rysunek 4) składa się w sumie z czterech faz, z których każda składa się z wskazywania i klikania lub odpoczynku na przemian (Faza 1 i 4 polegała na wskazywaniu i klikaniu, a fazy 2 i 3 na wskazywaniu i odpoczywaniu).

4. Analiza danych

1. Analiza błędów wskazujących
   UWAGA: Dane były przechowywane od momentu, gdy eksperymentator nacisnął przycisk start "w". Dane były automatycznie zapisywane z częstotliwością około 60 Hz w każdej klatce za pośrednictwem oprogramowania VPAT. Nazwa fazy, czas, który upłynął, i pozycja wirtualnego palca wskazującego były przechowywane w czasie. Błędem wskazującym była wartość kąta między palcem docelowym a wskazującym, wyśrodkowana na pozycji głowy uczestnika.
   1. Klasyfikuj dane zadania wskazywania według faz (przed VPAT, VPAT 10°, VPAT 20°, po VPAT).
   2. Sklasyfikuj dane zadania wskazywania i zadania klikania w danych każdej fazy (faza 1 i 4).
   3. Klasyfikuj dane według podfaz w jednostkach po 30 sekund, zgodnie z każdą fazą i każdym typem zadania.
   4. Wyodrębnij wartość mediany 10 wartości błędu próbnego (błędu wskazującego) z danych położenia palca wskazującego w celu analizy mediany błędu wskazywania.
   5. Użyj testu analizy powtarzanych miar wariancji (ANOVA), aby przeanalizować różnicę między każdą fazą.
      UWAGA: W przypadku śledzenia dłoni za pomocą czujnika ruchu Leap, wartości odstające były spowodowane okluzją lub fałszywym wykryciem postawy dłoni. Z wyjątkiem fałszywych danych dotyczących pozycji ręki, wartość mediany została wykorzystana do znalezienia reprezentatywnej wartości błędu wskazywania w podfazie.
2. Przetwarzanie danych fNIRS
   1. Uruchom oprogramowanie analityczne fNIRS i załaduj plik z surowymi danymi oraz informacje z sondy.
   2. Przeprowadź proces ustawiania znacznika, edytując rekord zdarzenia, aby zweryfikować każdy warunek podczas eksperymentu.
   3. Przeprowadź wstępne przetwarzanie danych, usuwając eksperymentalnie nieistotne przedziały czasowe, usuń artefakty, takie jak kroki i skoki, oraz zastosuj filtry częstotliwości, aby wykluczyć eksperymentalnie nieistotne pasma częstotliwości.
      UWAGA: Wszystkie zestawy danych zostały przefiltrowane za pomocą filtra górnoprzepustowego 0,01 Hz i filtra dolnoprzepustowego 0,2 Hz w celu usunięcia instrumentalnych lub fizjologicznych wkładów szumu.
   4. Określ długości fal, wprowadzając wartość szczytowych długości fal oświetlenia (tj. 760 i 850 nm). Użyj fizycznej odległości 3 cm między źródłem a detektorem dla kanału.
   5. Wybierz pole linii bazowej, które odnosi się do okresu odpowiadającego planowi bazowemu, w którym uczestnicy zazwyczaj odpoczywają w ciszy.
      UWAGA: Wybraliśmy pole planu bazowego jako pełny czas pracy zestawu danych, co było ustawieniem domyślnym.
   6. Oblicz szeregi czasowe stanów hemodynamicznych, aby zakończyć przetwarzanie wstępne na podstawie przefiltrowanych danych.

Results

Dane od czterech zdrowych uczestników (1 mężczyzna i 3 kobiety) zostały użyte jako reprezentatywne wyniki. Błąd wskazywania jest pokazany w Rysunek 5A, ze średnimi wartościami mediany z 10 prób w podfazie każdego zadania wskazującego trwającej 30 sekund. Średnie wartości mediany błędów wskazywania w pierwszym bloku każdej fazy wynosiły 0,45 ± 0,92 (przed VPAT), 4,69 ± 3,08 (VPAT 10°), 5,43 ± 2,22 (VPAT 20°) oraz -5,17 ± 1,60 (po VPAT). Tendencja zmiany błędu wskazywania była...

Discussion

W badaniu tym zastosowano terapię adaptacyjną pryzmatu z wykorzystaniem translowanego ruchu ręki w środowisku VR. Zbadano, czy zaimplementowane odchylenie powoduje przekroczenie kąta i adaptację behawioralną, jak w konwencjonalnej terapii adaptacyjnej pryzmatów.

W wyniku mediany błędu wskazywania (rysunek 5) i pierwszym wyniku błędu wskazywania, błąd wskazywania zmieniał się znacznie po przełączeniu fazy. Chociaż niektóre błędy rozpoznawania dłoni zostały wyelimin...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
EASYCAP	Platforma	Easycap C-SAMS	do obsługi optodów fNIRS
Kontroler ruchu Leap Motion 3D	Ultrahaptics	FBA_LM-C01-US	Dołączone urządzenie do wykrywania dłoni Uchwyt
programisty HMD Leap Motion VR do zestawu słuchawkowego VR	Ultrahaptics	VR-UAZ
Matlab R2015a	Mathworks		Język programowania działający z NIRStar
NIRScout	Medical Technology LLC	NSC-CORE	fNIRS system
nirsLAB v201605	Medical Technology LLC		Oprogramowanie do analizy danych zebranych za pomocą NIRScout
NIRStar 14.1	Medical Technology LLC		Oprogramowanie do akwizycji NIRScout
Occulus Rift DK2	Occulus		VR HMD
PowerMate USB Kontroler multimedialny	Griffin Technologia	NA16029	Przycisk w zadaniu
SuperLab 5.0	Cedrus Corp.		Synchronizowanie prezentacji bodźców powiązanych z NIRScout