Ocena testów poznania za pomocą komputerowego tabletu dotykowego, śledzenie oczu oraz funkcjonalne obrazowanie rezonansu magnetycznego

Summary

Protokół jednoczesnego rejestrowania zachowań wzrokowo-ruchowych i aktywności mózgu podczas standardowych papierowych testów poznawczych z użyciem tabletu kompatybilnego z MRI oraz technologii monitorowania oczu oraz funkcjonalnego MRI, mający na celu poprawę stosowania takich testów. Wstępne wyniki przedstawiane są od młodego, zdrowego dorosłego wykonującego test Trail-Building.

Abstract

Testy poznawcze oparte na papierze (takie jak test Trail-Making (TMT) od dawna są stosowane w środowiskach klinicznych i badawczych do oceny, jak zdrowy lub upośledzony mózg wspiera funkcjonowanie behawioralne. Pomimo powszechnego stosowania, neuronalne korelaty takich testów są słabo poznane, a testy mają wrażliwość i specyfikę mniej niż oczekiwano. Aby zaradzić tym niedociągnięciom, proponuje się wielomodalny protokół badawczy, który jednocześnie łączy nowatorską technologię tabletową, śledzenie oczu oraz funkcjonalne obrazowanie rezonansu magnetycznego, aby badać zależności między zachowaniem kinematycznym i wzrokowym a aktywnością neuronową związaną z wynikami testów poznawczych. Uzasadnienie protokołu, metodologia krok po kroku oraz wyniki od reprezentatywnego uczestnika są przedstawione, aby wykazać ważność protokołu i zilustrować potencjał eksploracji kinematycznych, wzrokowych i neuronalnych korelatów reprezentatywnego testu poznania. Obecny protokół może rozszerzyć granice istniejących badań klinicznych w dziedzinie neurobiologii MRI, co ma znaczenie dla przyszłej diagnozy i leczenia różnych zaburzeń poznawczych.

Introduction

Testy poznania (ToC) zostały po raz pierwszy spopularyzowane w^{XX wieku w} celu badania i charakteryzowania normalnych oraz nieprawidłowych lub patologicznych zachowań poznawczych. Od momentu ich powstania testy te stały się szeroko przyjęte w badaniach i środowiskach klinicznych¹. Wiele ToC powstało z prostymi formatami odpowiedzi, takimi jak mówienie lub pisanie/rysowanie za pomocą długopisu i papieru. Jako przykład tej drugiej kategorii jest Trail-Making Test (TMT) szeroko stosowanym reprezentatywnym ToC, preferowanym ze względu na wrażliwość na zaburzenia poznawcze². Test składa się z dwóch części: TMT-A (tylko liczby) i TMT-B (cyfry i litery), a uczestnicy muszą użyć długopisu do połączenia (link) 25 znaków, które są ułożone na stronie w kolejności rosnącej (a w przypadku TMT-B także naprzemiennie) kolejności (np. TMT-A: 1-2-3-4-5-6...; TMT-B: 1-A-2-B-3-C...). Aby ocenić wyniki poznawcze na TMT, czas do ukończenia i błędy są zestawiane i porównywane z wartościami normatywnymi, na podstawie przedziału wieku i statusu edukacyjnego². Uważa się, że TMT rekrutuje i ocenia złożone procesy poznawcze, w tym przełączanie zadań, wyszukiwanie wzrokowe, pamięć, kontrolę wizualno-motoryczną oraz uwagę — wszystkie te aspekty są istotnymi aspektami funkcji płata czołowego wykonawczego ^1,3.

TMT wykazuje wysoką wrażliwość ToC, ale pod względem diagnoz jego słaba swoistość jest dobrze uznawana za ograniczenie⁴. Ogólnie rzecz biorąc, obawy dotyczące wrażliwości i specyficzności są wadą stosowania i ważności ToC, szczególnie w środowiskach klinicznych⁴. Tradycyjnym sposobem na złagodzenie tego problemu było podawanie ToC w "bateriach testowych" (często w tym TMT), aby poprawić rozróżnienie między grupami poznawczo a nienaruszonymi poznawczo. Jednak baterie testowe są czasochłonne, kosztowne i wymagają znacznej wiedzy do ich przeprowadzania i analizy⁵. Te logistyczne kwestie z kolei doprowadziły do rozwoju narzędzi "oceny poznawczej": znacznie usprawnionych (i coraz częściej skomputeryzowanych) baterii testowych do szybkiego podawania w warunkach o ograniczonych zasobach (np. klinikach medycznych), kosztem części zwiększenia czułości i specyficzności. Przykładem takiego narzędzia jest Montreal Cognitive Assessment (MoCA)⁶.

Oceny komputerowe, takie jak adaptowany MoCA, zostały pomyślnie zweryfikowane poprzez porównanie z analogami papierowymi i długopisowymi⁷ oraz testowanie baterii ToC⁸. Jednak wszystkie te narzędzia testowania zachowań pozostają fundamentalne, w tym niewystarczające rozróżnienie między odpowiednimi a błędnymi wynikami, skupienie się na wynikach całego testu, a nie efekty wewnątrztestowe, oraz ograniczony wgląd w różne strategie behawioralne i powiązaną aktywność mózgu, które stanowią podstawę wyników ToC ^4,9. Jednak te ograniczenia można przezwyciężyć poprzez badania łączące szczegółowe rejestry zachowań, intra-zadaniową ocenę zachowań¹⁰ oraz funkcjonalne neuroobrazowanie (np. elektroencefalografia¹⁰, funkcjonalna spektroskopia bliskiej podczerwieni¹¹ oraz funkcjonalna rezonans^{magnetyczna 12}).

Funkcjonalne obrazowanie rezonansu magnetycznego (fMRI) generuje obrazy o wysokiej rozdzielczości aktywności mózgu, mapując odpowiedź hemodynamiczną jako wskaźnik aktywacji neuronalnej. Chociaż jest to kosztowne, lepsza rozdzielczość przestrzenna fMRI w porównaniu z elektroencefalografią (EEG) oraz funkcjonalną spektroskopią w bliskiej podczerwieni pozwala na lokalizację aktywności w całym mózgu. W związku z tym niniejszy artykuł opisuje nowatorską metodę podawania ToC, wykorzystując TMT jako reprezentatywny przykład, która łączy fMRI ze szczegółowym, ciągłym i jednoczesnym rejestrowaniem zachowań za pomocą komputerowego systemu tabletowego i śledzenia oczu kompatybilnego z MRI. Ten protokół multimodalny oferuje znacznie rozszerzoną ocenę związku między wydajnością zadań poznawczych a aktywnością neuronową szacowaną za pomocą fMRI, co jest przydatne do lepszego zrozumienia istniejącego ToC i być może dostarcza wglądu w rozwój rozszerzonego ToC w przyszłości.

Zanim przedstawimy szczegółowy opis eksperymentalnego układu umożliwiającego jednoczesne pozyskiwanie danych z tabletów, oczu i fMRI, warto podsumować koncepcję i podejście (Rysunek 1). Ze względów kompatybilności z MRI i ergonomii, system tabletu różni się nieco od dostępnych komercyjnie tabletów. Popularne tablety mają przezroczysty, dotykowy ekran zamontowany na ekranie komputera, co pozwala użytkownikowi patrzeć bezpośrednio na tablet i otrzymywać wizualne dane płynnie obejmujące odpowiedzi pisania i rysowania oparte na rysiku. W obecnej sytuacji pod ekranem dotykowym nie ma ekranu komputerowego. Taka konstrukcja eliminuje konieczność stosowania skomplikowanej elektroniki wyświetlacza komputerowego, aby działać bezpiecznie w intensywnym polu magnetycznym w centrum otworu magnetycznego i bez negatywnego wpływu na obrazy MR. Z ergonomicznego punktu widzenia przestrzeń w otworze magnetycznym jest również dość ograniczona, co uniemożliwia uczestnikowi badania bezpośrednie patrzenie na dłoń podczas pisania i rysowania.

Eksperymentalne rozwiązanie polega więc na tym, że uczestnicy wykonują interakcje z tabletami na podstawie podtrzymującej w pasie, podczas gdy wszystkie informacje wizualne (bodźce testowe, reakcje rysika, nagranie ręki manipulującej rysikiem) są zintegrowane do oglądania przez lustro przy tylnym otworze magnesu. Informacje wizualne są wyświetlane na tylnym ekranie projekcyjnym za pomocą komercyjnie dostępnego projektora kompatybilnego z MRI (szczegóły poniżej). Podobnie, dostępny komercyjnie system śledzenia oczu (szczegóły również poniżej) jest zamontowany w tylnej komorze magnetycznej do szybkiego nagrywania ruchów oczu przez to samo lustro. Projektor, ekran i aparat do śledzenia ruchu oczu muszą być starannie rozmieszczone, aby nie kolidowały ze sobą fizycznie. Na koniec, połączenia zasilania i danych do i z tabletu, projektora oraz systemu śledzenia oczu realizowane są za pomocą różnych ekranowanych kabli, przechodzących przez "panel penetracyjny" osłony radiowej, chroniącej pomieszczenie magnetyczne i system MRI przed otaczającymi zakłóceniami elektromagnetycznymi. Kable danych są kontrolowane przez komputer, co koncepcyjnie pokazano na Rysunku 1 jako jedno urządzenie pod kontrolą operatora w strefie konsoli MRI (w odróżnieniu od konsoli komputerowej używanej do obsługi systemu MRI). Jak opisano poniżej, w obecnym układzie eksperymentalnym zaangażowanych jest wiele komputerów.

System tabletów

Specjalnie zbudowany, skomputeryzowany system tabletowy składa się z komponentów kompatybilnych z MRI (powierzchnia dotykowa, regulowana podwyższona platforma nośna, rysik czujnik na siłę, system projektora)¹², w tym kamery wideo z obiektywem 4,3 mm (w laboratorium nazywanego "TabletCam") oraz specjalnego diodowego oświetlenia^LED-13, umożliwiającego administrowanie treścią i rejestrowanie naturalistycznych odpowiedzi pisma lub rysunku w otworze magnetycznym podczas fMRI (Rysunek 2A,B). W obszarze konsoli dwa połączone komputery służą do sterowania systemem: jeden do odbioru i przetwarzania danych wideo z kamery wideo ("komputer Tablet Video Camera"), a drugi do przeprowadzania testów, dostarczania bodźców wizualnych, rejestrowania danych tabletu oraz tworzenia pliku wideo składającego się z zależnych od czasu bodźców wizualnych, nakładanych na pisanie i rysowanie przez rysik ("Komputer bodźca/reakcji"; Rysunek 2C). Podejście dwukomputerowe jest wybierane ze względu na niezakłóconą wydajność w czasie rzeczywistym każdego zestawu funkcji wrażliwych na opóźnienia; modułowość dla badań wymagających różnych konfiguracji (np. różne zadania behawioralne oparte na tabletach, opcjonalne użycie kamery wideo); oraz łatwość kompatybilności (jedynym wymogiem jest kompatybilny format wyjściowy wideo).

System tabletowy był wcześniej stosowany w kilku badaniach fMRI ToC, które wszystkie sugerują jego silną ekologiczną wiarygodność¹⁴. Opcjonalna kamera wideo została dodana do oryginalnej konfiguracji tabletu, aby zapewnić uczestnikowi wizualną informację zwrotną o położeniu dłoni (VFHP) podczas wykonywania zadania, w interaktywnym środowisku rzeczywistości rozszerzonej (AR), umożliwiając oglądanie bodźców zadaniowych oraz reakcji rysika i ruchów rąk nakładanych na siebie w czasie rzeczywistym¹³ (Rysunek 2D). W oryginalnej implementacji przetwarzania danych z kamery wideo¹³, ręka i rysik były izolowane od każdej klatki wideo za pomocą algorytmu wykrywania koloru skóry, a rysik zaznaczony czerwienią, aby mieścić się w rozkładzie czerwono-zielony-niebieski (RGB) dla koloru skóry. Ostatnio zastosowano podejście "blue screen" ze względu na jego prostotę i inne zalety. Niebieskie tło powstaje, pokrywając dotykową powierzchnię tabletu niebieską taśmą malarską. Następnie możliwe jest segmentowanie ręki i rysika od tła w każdej klatce wideo, w zależności od znacznie innego rozkładu kolorów taśmy. Jednocześnie ten proces umożliwia także stworzenie maski binarnej o wartości "jeden" w każdym miejscu zajmowanym przez rękę lub rysiku, a "zero" w innych miejscach. Wideo bodźca/reakcji i wideo z kamery są następnie nakładane na siebie, tworząc klatki składające się z a) danych wideo bodźców/reakcji wszędzie tam, gdzie dana maska równa się zeru, oraz b) danych wideo z kamery (ręka i rysik) wszędzie tam, gdzie dana maska równa się jeden. Taśma malarska ma dodatkową zaletę – wprowadza dodatkowe tarcie, gdy końcówka igły jest przesuwana po powierzchni igły, co jest bliższe doznaniu pisania długopisem lub ołówkiem na papierze, w porównaniu do niskiego tarcia "plastiku o plastik" po zdjęciu taśmy. Ogólnie rzecz biorąc, powstałe interaktywne środowisko AR dodatkowo zwiększa ekologiczną wiarygodność projektu tabletki, jednocześnie zmniejszając zależność od propriocepcji przy wykonywaniu ruchów motorycznych (jak to ma miejsce, gdy VFHP jest nieobecny)^13,15.

Zestaw tabletu jest używany w połączeniu z projektorem kompatybilnym z MRI (rysunek 2E) oraz niestandardowym tylnym ekranem projekcyjnym z tyłu otworu magnetycznego. Uczestnicy oglądają ekran przez skośne lustro zamontowane na cewce głowicy. Używając opuszka palca lub rysika (który zawiera także czujnik rejestrujący siłę kontaktu), uczestnik wchodzi w interakcję z powierzchnią czułą na dotyk zamontowaną na platformie wsparcia, która jest umieszczona w pasie i regulowana dla każdego z nich. Analogowe sygnały tabletu przechodzą przez filtr zakłóceń elektromagnetycznych (EMI) na panelu penetracji częstotliwości radiowej, są przekształcane w dane dotykowe (dane o lokalizacji powierzchni i sile) przez urządzenie interfejsu tabletu poza pomieszczeniem magnetycznym, są rejestrowane i interpretowane do graficznej reprezentacji odpowiedzi dotykowych na komputerze Bodźców/Reakcji, a następnie łączą się z bodźcami wizualnymi oraz segmentowanym wideo ręką i rysikiem; i są prezentowane uczestnikowi za pomocą projektora.

Konstrukcja bloku TMT

TMT jest przeprowadzany w stałym bloku, składającym się z naprzemiennych okresów wykonania zadań TMT-A i TMT-B oraz wizualnego skupienia się na centralnym, czarnym celowniku wyświetlanym na białym tle. Ogólny projekt zadania został zaadaptowany z istniejącej literatury TMT 1,16,17,18, gdzie TMT-A polega na łączeniu zakreślonych liczb (od 1 do 25) pseudo-losowo rozmieszczonych na ekranie, w kolejności rosnącej. Podobnie TMT-B obejmuje powiązane liczby zaokrążone (1–13) i litery (A-L) w sposób naprzemienny i rosnący. Warunek fiksacji wzrokowej został uwzględniony, aby aktywność mózgu związana z TMT-A, a osobno z TMT-B, mogła być analizowana jako statystyczny kontrast między aktywacjami zainteresowania a prostym, stabilnym stanem o niskim obciążeniu poznawczym. Ze względu na wrodzonie niski stosunek kontrastu sygnału do szumu obserwowany w eksperymentach fMRI, każdy stan zachowania (TMT-A, TMT-B, fiksacja wzrokowa) powtarza się w wielu badaniach, co zwiększa statystyczną zdolność wykrywania aktywności mózgu podczas analizy zbiorowych danych fMRI. Wykresy TMT dla każdego badania są adaptowane ze standardowych układów TMT poprzez obrócenie rozkładu bodźców o 180°, zamianę bodźców tylko liczbowych i literowych, lub obu — minimalizując tym samym zakłócenia wzrokowe i motoryczne spowodowane różnicami w rozkładzie charakteru i liczby na wykresach TMT-A i TMT-B¹⁸.

Obecne zadania eksperymentalne i szkoleniowe są realizowane w komercyjnie dostępnym oprogramowaniu do prezentacji bodźców do badań behawioralnych i neuroobrazowych, do wykonania na komputerze Stimulus/Response. W praktyce TMT jest podawany w dwóch "przebiegach", każdy trwający 4 min:50 s. Każdy przebieg składa się z początkowego bloku 10 sekund fiksacji spoczynkowej, po którym następują dwie próby: zadanie TMT-A (40 s), fiksacja spoczynkowa (20 s), zadanie TMT-B (60 s) oraz fiksacja spoczynkowa (20 s) (Rysunek 3). Na początku każdego biegu uczestnicy otrzymują instrukcje odzwierciedlające te stosowane w standaryzowanych papierowych testach TMT 16,17,18,19: połączyć okręgi od "Begin" do "End" tak szybko i najdokładniej jak to możliwe, nie podnosząc rysika z powierzchni dotykowej. W przeciwieństwie do konwencjonalnego papierowego podawania TMT, administrator testu (członek laboratorium badawczego) nie przerywa i nie ponownie uruchamia wyników TMT w przypadku błędów uczestnika. Zamiast tego uczestnicy są proszeni po prostu o kontynuowanie do kolejnego odpowiadającego znaku w sekwencji. Ta modyfikacja eliminuje wszelkie zakłócenia w analizie danych związane z zatrzymywaniem i wznowieniem pobierania danych z zakresu śledzenia oczu oraz fMRI w ramach danego badania TMT. Jednak wymaga to wdrożenia metod wykrywania błędów i kategoryzacji po zebraniu danych (patrz sekcje protokołu i dyskusji). Ponadto administrator testu wizualnie monitoruje reakcje rysika w czasie rzeczywistym podczas działania TMT, aby zarejestrować, czy wystąpiły błędy i upewnić się, że powierzchnia wrażliwa na dotyk pozostaje dobrze skalibrowana. W przypadku błędów kalibracji tabletu i innych błędów sprzętowych (np. awaria zasilania lub sprzętu) administrator testu decyduje również, czy powtórzyć bieżący proces akwizycji danych TMT, ewentualnie z ponowną kalibracją powierzchni dotykowej, czy też zatrzymać i wykluczyć wykorzystanie danych uczestnika w kolejnej analizie.

Śledzenie oczu

Gdy ludzki układ wzrokowy przetwarza scenę, na przykład podczas występu TMT, balistyczne ruchy oczu (sakady) są poprzedzone i następowane okresami stabilności czasowej (fiksacji)²⁰. W obecnym kontekście stosowany jest więc zgodny z MRI system śledzenia oczu o dużej prędkości do dalekosiężnego monokularnego śledzenia oczu fiksacji i sakad z oświetleniem podczerwieni (długość fali 910 nm) oraz częstotliwością próbkowania 1 kHz (rysunek 4A). Z pozycji kamery śledzącej oczy pod wyświetlaczem projekcyjnym, oko uczestnika jest lokalizowane w lustrze cewki głowy (Rysunek 4B-D). Należy zauważyć, że lustro z cewką głowiczkową dostarczane z systemem MRI zostało zastąpione lustrem powierzchniowym z przodu dostarczonym przez producenta eye-trackerów, aby umożliwić wysokiej jakości śledzenie. Źrenica jest wykrywana za pomocą standardowego algorytmu dopasowania centroidów, który śledzi odbicie rogówki (rysunek 4D), a mierzone są następujące metryki: fiksacje, sakady, a także częstotliwość mrugania i wielkość źrenicy, dwie dodatkowe wielkości związane z przetwarzaniem poznawczym (patrz Dyskusja). Impuls wyzwalający emitowany przez system MRI na początku fMRI służy do synchronizacji czasowej nagrań aktywacji mózgu z a) dostarczaniem bodźców zadaniowych TMT oraz odpowiedziami rysika (kontrolowanymi przez komputer bodźca/reakcji); oraz b) dane z zakresu monitorowania oczu z wydajnością TMT. Aby ułatwić analizę danych, dane śledzenia ruchu oczu są dodatkowo "oznaczane czasowo", aby zapewnić etykiety związane z kluczowymi zdarzeniami podczas eksperymentu, w tym godziny rozpoczęcia i zakończenia każdego TMT-A i TMT-bloku w danym uruchomieniu.

Dodatkowy członek laboratorium odpowiada głównie za konfigurację śledzenia wzroku z uczestnikem, kalibrację oczu oraz wizualną inspekcję w czasie rzeczywistym podczas pozyskiwania danych z oczu. Kalibracja i walidacja systemu śledzenia oczu przeprowadza się przed pierwszym uruchomieniem TMT (rysunek 4E) oraz w procedurze "drift-checking" pomiędzy pierwszym a drugim przebiegiem TMT, aby zapewnić spójność wyników przy uwzględnieniu ewentualnych drobnych zmian pozycji głowicy (patrz protokół poniżej, aby uzyskać dokładne specyfikacje i kolejność). Kalibracja składa się z dziewięciopunktowego testu śledzenia oczu, w którym uczestnik w każdym przypadku musi ustawić się na celu w centrum wyświetlacza, a następnie kolejno na osiem różnych peryferyjnych celach, w kolejności pseudolosowej. Do weryfikacji uczestnik ponownie śledzi te same dziewięć celów, a model kalibracyjny służy do oszacowania pozycji spojrzenia. Pozwala to na zebranie zestawu pomiarów błędu, które stanowią różnicę między szacowanym spojrzeniem a faktyczną lokalizacją celu. Błąd przestrzenny jest zgłaszany w stopniach kąta widzenia po zakończeniu testu. Początkowa kalibracja i walidacja są akceptowalne, jeśli średni błąd wynosi <0,5^o , a maksymalny błąd to <1,0^o, co odpowiada ocenie "GOOD" zapewnianej przez oprogramowanie do śledzenia ruchu. Inne kategorie z kolejnie gorszymi błędami są oceniane na przykład jako "PRZECIĘTNE", "SŁABE" lub "NIEZALICZONE", co wymaga ponownej kalibracji i weryfikacji. Członek laboratorium może także sprawdzić błędy odstające (outlier), które mogą wskazywać na błędne ustawienie w pewnym momencie, lub systematyczne wzorce błędów sugerujące problem z konfiguracją eyetrackera. Pomiędzy przejazdami procedura sprawdzania dryfu polega na przeprowadzeniu testu walidacyjnego z ukierunkowaniem wyłącznie na centralny cel. Pomyślna kontrola (maksymalny błąd < 2,0^o) pozwala na przeprowadzenie drugiego przejazdu TMT; w przeciwnym razie członek laboratorium musi wykonać kalibrację, a następnie walidację, aż średni błąd wynosi <1,0⁰, a maksymalny błąd to <2,0^o. Wszystkie wartości błędów są rejestrowane do późniejszej oceny. Standardowe ustawienia oprogramowania systemu pomiaru oczu służą do kategoryzowania danych o śledzeniu oczu na sakady i fiksacje. Sakady klasyfikuje się według następujących progów wykrywalności: ruch 0,1^o; prędkość 30^o/s; oraz przyspieszenie 8 000^o/s. Wszystkie pozostałe dane z zakresu śledzenia oczu klasyfikuje się jako fiksacje.

Neuroobrazowanie

System MRI 3-Tesla jest używany z 64-kanałową cewką głowiczną, aby uzyskać wysokiej jakości dane neuroobrazowe. Akwizycja anatomiczna rozpoczyna się od wysokiej rozdzielczości, trójwymiarowej, sagittalnej magnetycznej magnetyzacji T1 przygotowanej sekwencji szybkiego gradientu (MPRAGE) (czas powtórzenia/czas echa/czas inwersji/kąt odwrócenia TR/TE/TI/FA=2 500 ms/4,37 ms/1 100 ms/7^o, uogólniona autokalibracja częściowo równoległych akwizycji (GRAPPA) czynnik 2, macierz 256 x 256, 192 przekrojenia, 1 mm izotropowe woksele, 3 min:45 s czas obrazowania). Następnie pośredni pomiar aktywności mózgu jest uzyskiwany za pomocą fMRI kontrastu sygnałowego zależnego od poziomu tlenowania (BOLD) krwi wynikającego ze sprzężenia nerwowo-naczyniowego²¹. Dla fMRI typowe pobieranie BOLD ważone T2* wykorzystuje obrazowanie echo-planarne (EPI, TR/TE/FA = 1 750 ms/30 ms/40^o, przyspieszenie slice 2, przyspieszenie fazowe 2, macierz 80 x 80, 60 krojów, izotropowe woksele 2,5 mm, 165 punktów czasowych, 4 min:49 s czasu obrazowania). Przeprowadza się dwa takie badania fMRI dla TMT (opisane powyżej).

Protocol

Testowanie i opracowywanie protokołu eksperymentu odbywało się poprzez wolontariuszy, którzy każdy z nich wyraził swoją bezpłatną, świadomą zgodę na udział w badaniu. Badanie to zostało przeanalizowane i zatwierdzone przez Research Ethics Board (REB) w Sunnybrook Health Sciences Centre w Toronto, Kanada.

1. Procedura eksperymentalna

UWAGA: Kroki 1–5 następują przed ustawieniem uczestników na stole pacjenta w systemie MRI. Odpowiednie lokalizacje systemów MRI obejmują strefę konsoli, pomieszczenie magnetyczne oraz przylegające pomieszczenie sprzętowe. Komputery w obszarze konsoli oraz połączenia przy panelu penetracyjnym pokazano na Rysunku 5.

1. Ogólne przygotowanie
   UWAGA: Protokół jest opisany dla konkretnego systemu MRI oraz środowiska laboratoryjnego używanego przez współautorów z Sunnybrook Research Institute. Dla innych systemów i środowisk MRI mogą być wymagane zmiany protokołu. Pełna lista sprzętu i oprogramowania znajduje się w Tabeli Materiałów . Różne wersje tabletu dotykowego zostały udostępnione badaczom w zależności od warunków lokalnych.
   1. Przygotuj tablet do wizualnego sprzężenia zwrotnego pozycji dłoni (VFHP).
   2. Upewnij się, że tablet jest dobrze przymocowany do ramy oraz że kamera wideo kompatybilna z MRI jest zamontowana.
   3. Przyklej świeżą niebieską taśmę na powierzchnię tabletu, upewniając się, że cała powierzchnia dotyku jest pokryta bez większych zagnieceń, które mogłyby zakłócić rysowanie lub zaburzyć kalibrację. Usuń nadmiar taśmy z krawędzi powierzchni tabletu.
2. Konfiguracja systemu tabletu (obszar konsoli)
   1. Po stronie pomieszczenia technicznego (ERS) panelu penetracji radiofrekwencji (RF) podłącz zasilacz do kamery wideo tabletu i podłącz go do skrzynki filtrującej kamery.
   2. Podłącz kabel wideo Bayonet Nut Coupling (BNC) z pudełka filtrującego do wejścia wideo z ręki komputera Tablet Video Camera.
   3. Podłącz 9-pinowy przedłużacz D-subminiature (DB9) z puszki interfejsu tabletu do filtra na ERS panelu penetracji RF.
   4. Gdy komputery Stymulu/Reakcji i Tablet Video Camera są już aktywne, podłącz dwa uniwersalne kable magistrali szeregowej (USB) z interfejsu do komputera Stymulus/Reakcja i podłącz urządzenie do zasilania.
   5. Użyj kabla HD multimedialnego (HDMI), aby podłączyć wyjście wyświetlacza komputera bodźca/reakcji z wejściem obrazu bodźca/reakcji komputera do kamery wideo komputera Tablet Video Camera.
   6. Aby przesłać przetworzony obraz kamery wideo na tablecie do systemu projekcyjnego fMRI, należy podłączyć kabel do matrycy wideo (VGA) między tymi dwoma urządzeniami. Włącz projektor kompatybilny z MRI.
   7. Podłącz pudełko z odpowiedzią USB (URB) BNC do systemu wyjścia impulsów wyzwalającego MRI. Podłącz koniec kabla USB do komputera Stymulu/Reakcji tuż przed rozpoczęciem eksperymentu fMRI.
3. Konfiguracja systemu tabletu (pokój magnetyczny)
   1. Przynieś tablet, rysik, link do tabletu (DB9) oraz kable do kamery wideo tabletu do pomieszczenia magnetycznego.
   2. Podłącz kabel do tabletu i do kamery wideo tabletu z systemu tabletowego do strony magnetycznej (MRS) panelu penetracyjnego RF.
      UWAGA: Upewnij się, że w żadnym z kabli MRS nie ma zagięć ani pętli, ponieważ może to powodować nagrzewanie RF.
   3. Przymocuj tablet do stołu pacjenta, wsuwając klipsy kompatybilne z MRI do szyn stołu pacjenta, po dwa klipsy z każdej strony.
   4. Umieść projektor kompatybilny z MRI za tyłem magnesu, około 1 m od otworu magnesu. Zamontuj tylny ekran projekcyjny kompatybilny z MRI wewnątrz otworu magnetycznego, około 2 m od projektora (patrz rysunek 4B,C).
4. Konfiguracja systemu pomiaru oczu (pokój magnetyczny, bez uczestnika)
   UWAGA: Szczegółowe instrukcje instalacji MRI do montażu z montażem na daleki zasięg znajdują się w przewodniku instalacji systemu eye-tracking (patrz Tabela materiałów). Umieszczenie kamery śledzącej oczu w pomieszczeniu magnetycznym powinno uwzględniać zalecenia dotyczące systemu śledzenia oczu dla umieszczania komponentów i okablowania w środowisku MRI, które mogą się różnić w zależności od miejsca (Przewodnik instalacji systemu monitorowania oczu - Montaż montażu na długim zasięgu - Instalacja MRI str. 47-57)^22.
   1. Umieść kamerę z MRI śledzącą oczu wewnątrz otworu magnetycznego, pomiędzy ekranem projektora a krawędzią otworu, tak aby mocowanie kamery było równo z zewnętrzną krawędzią otworu. Przymocuj system aparatu do otworu, regulując plastikowe śruby na mocowaniu aparatu.
   2. Podłącz kabel światłowodowy (FO) do kamery śledzącej oczu kompatybilną z MRI. Poprowadź kabel FO na zewnątrz do strefy konsoli przez falowod przy konsoli, aby podłączyć się do interfejsu kamery MRI niebezpiecznej dla oka.
   3. Przenieś kabel zasilający do eye-trackera do pomieszczenia magnetycznego, podłącz koniec DB9 do filtra panelu penetracyjnego, a drugi koniec kabla do kamery i oświetlenia kompatybilnej z MRI. Zdejmij nasadkę obiektywu aparatu.
      UWAGA: Koniec kabla zasilającego DB9 może być niebezpieczny dla MR; Bezpiecznie przyłącz ten koniec do panelu penetracyjnego natychmiast po wprowadzeniu do środowiska MR, zachowując maksymalną odległość od magnesu. Dodatkowo trzymaj kabel FO i kabel zasilający eye-tracker z dala od siebie oraz innych kabli na podłodze pomieszczenia magnetycznego, aby uniknąć potencjalnego splątania i zakłóceń sygnału.
5. Konfiguracja systemu śledzenia oczu (strefa konsoli, bez uczestnika)
   1. Na ERS panelu penetracyjnego podłącz zasilacz eye-tracker do gniazdka i do odpowiadającego mu portu filtra DB9.
   2. Aby zarejestrować wyzwalacze bodźca/reakcji komputera na komputerze śledzącym ruch oczu, podłącz ich porty równoległe kablem DB25.
   3. Aby komunikować się między systemem śledzenia oczu a komputerem Tablet Video Camera, należy połączyć oba urządzenia kablem sieciowym Category-5e (CAT5e). Włącz komputer śledzenia wzroku.
6. Ustawienie uczestników (w pomieszczeniu magnetycznym)
   1. Przygotuj stół pacjenta z 64-kanałową cewką głowicową i poproś uczestnika, aby położył się na plecach na stole, z głową jak najgłębiej w cewkę. Aby zapobiec ruchowi, dodaj wokół głowy wytłaczenie dla bezpiecznego dopasowania. Użyj lasera Landmark, aby sprawdzić, czy głowica jest wycentrowana wewnątrz cewki głowicy.
   2. Reguluj pozycję lusterka cewki głowy, aż uczestnik będzie miał wyraźny i niezakłócony widok na tylny ekran projekcji.
   3. Umieść uchwyt tabletu nad talią uczestnika tak, aby powierzchnia wrażliwa na dotyk była wygodna i ułatwiała pisanie i rysowanie.
   4. Połóż rysik tabletu w dominującej ręce uczestnika i poproś go, by trzymał rysik tak, jakby trzymał długopis. Poproś uczestnika, aby dotknął wszystkich czterech rogów powierzchni dotykowej rysikiem, aby ocenić komfort. Dostosuj pozycję tabletu i dodaj wytłaczenie pod łokciem w razie potrzeby, aby zminimalizować napięcie lub niedrożność.
   5. Gdy już osiągniesz wygodną pozycję, mocno przymocuj tablet do łóżka pacjenta za pomocą pasków na rzepy. Powoli przesuwaj system uczestnika i tabletu do otworu magnetycznego, ostrożnie. Upewnij się, że system tabletu nie uderza krawędzi otworu i że kable tabletu się nie plączą (Rysunek 2A).
7. Konfiguracja oprogramowania do śledzenia oczu (strefa konsoli i pokój magnetyczny)
   UWAGA: Cała konfiguracja oprogramowania wykonywana na komputerze z kamerą Tablet lub komputer Stymulu/Reakcji jest realizowana przez członków laboratorium badawczego za pomocą odpowiednich pociągnięć klawiatury i kliknięć myszką.
   1. Na komputerze z kamerą wideo na tablecie otwórz program Video camera.exe. Podczas inicjowania systemu poczekaj na okno Ustawienia i naciśnij OK myszką komputera.
      UWAGA: W tym momencie uczestnik powinien być w stanie zobaczyć pełnoekranowe wideo informacji zwrotnej dotyczącej pozycji dłoni/rysika (rysunek 2D).
   2. Na komputerze z kamerą wideo na tablecie otwórz program Screen Recorder .
   3. Stwórz nową sesję przechwytywania ekranu z danymi śledzenia wzroku od uczestnika, używając jego identyfikatora uczestnika.
   4. Postępuj zgodnie z zaleceniami z podręcznika systemu śledzenia oczu, aby skonfigurować progi odbicia źrenic i rogówki oraz skalibrować i zweryfikować kamerę do śledzenia oczu (Instrukcja użytkownika systemu śledzenia oczu - Samouczek: Przeprowadzanie eksperymentu, str. 81 - 91)²³.
      1. Dostosuj widok kamery z prawego oka uczestnika, przełączając się między różnymi widokami kamery, ustawiając ostrość obiektywu i regulując iluminator.
      2. Gdy zostaną skonfigurowane akceptowalne wartości progu źrenicy i odbicia rogówki (CR), zapisz te wartości i przejdź do kalibracji 9-punktowej (naciśnij C).
      3. Zweryfikowaj kalibrację (naciśnij V). Przed przejściem do eksperymentu fMRI należy zapisać średnie i maksymalne wartości kąta walidacji. Jeśli uzyskane zostaną wyniki kalibracji poniżej optymalnego poziomu (ŚREDNI lub SŁABY), powtarzaj kalibrację/walidację aż do uzyskania wyników DOBRYCH , odpowiadających średniemu błędowi <0,5^o i maksymalnemu błędowi <1,0^o (rysunek 4D,E).
8. Kalibracja tabletu
   1. Użyj komputera Stymulus/Reakcja do kalibracji powierzchni dotykowej tabletu.
   2. Otwórz kalibrację ELO 3-punktową, aby rozpocząć kalibrację tabletu.
   3. Polec uczestnikowi, aby używał rysika do dotykania i puszczania trzech celów pojawiających się na ekranie, kolejno, w wyznaczonym czasie.
   4. Po zakończeniu kalibracji otwórz aplikację do edycji grafiki referencyjnej (patrz Tabela materiałów) i polec uczestnikowi swobodne rysowanie, aby potwierdzić, że rysik jest prawidłowo nagłaśniany. Powtarzaj kroki 8.1–8.4 w razie potrzeby.
      UWAGA: Częste szarpnięcia lub skoki w grafice reakcji tabletu sugerują, że rysik nie śledzi dobrze i wymaga kalibracji.
9. Protokół szkolenia
   1. Aby zapoznać uczestnika z pisaniem i rysowaniem na tablecie, poproś go o podążanie za wskazówkami podczas samodzielnego zadania treningowego z podstawowego badania drżenia²⁴. Obejmuje to podpisanie się przez uczestnika i wykonanie zadania Fahn-Tolosa-Marin Tremor, które polega na rysowaniu spiralnych i poziomych linii między coraz węższymi liniami.
   2. Aby zapoznać uczestnika z TMT, poprowadź go przez samodzielne zadanie szkoleniowe, składające się z uproszczonych wersji TMT-A i TMT-B, składających się tylko z 12 zadań. Po tym szkoleniu przeprowadź ich przez pełnowymiarowe, alternatywne wersje TMT-A i TMT-B, z elementami przestawianymi i w tym samym czasie, co zadanie eksperymentalne. Monitoruj wydajność uczestników, aby upewnić się, że tablet pozostaje dobrze skalibrowany i że uczestnik wykonuje zadanie TMT zgodnie z instrukcjami.
10. Paradygmat eksperymentalny
    UWAGA: Ten workflow implementuje opisany powyżej projekt bloku TMT.
    1. Rozpocznij nagrywanie przez Eye tracker. Na komputerze z kamerą Tablet wybierz Start Recording w programie Screen Recorder .
    2. Na komputerze Stymulus/Reakcja otwórz plik skryptu TMT-Run1_slow.ebs2 E-Prime (E-Run).
    3. Wykonaj ostateczne połączenie z wyjściem wyzwalającym systemu MRI: podłącz URB do komputera bodźca/odpowiedzi.
    4. Wprowadź identyfikator uczestnika oraz numer sesji , gdy skrypt E-Run o to poprosi.
    5. Przekazuj uczestnikowi ustne instrukcje dotyczące wykonania TMT za pomocą interkomu systemu MRI (Rysunek 6). Potwierdź, że uczestnik jest gotowy do kontynuowania.
    6. Skrypt E-Run przedstawi uczestnikowi instrukcje TMT. Wykonanie pierwszego przebiegu TMT-A, TMT-B oraz warunków stabilizacji wzrokowej rozpocznie się po wysłaniu impulsu wyzwalającego z systemu MRI na początku fMRI przez URB.  
    7. Monitoruj dane z oczu podczas biegu, aby upewnić się, że sygnał jest stabilny (jeden członek laboratorium). Dodatkowo monitoruj wydajność TMT (reakcje rysika) uczestnika, aby upewnić się, że wykonuje podane instrukcje i nie ma problemów z konfiguracją (np. zawodna projekcja wideo, źle śledzące rysiki itp.; drugi członek laboratorium). Niech drugi członek laboratorium zanotuje także obecność błędów wydajnościowych TMT-A lub TMT-B oraz numer badania.
    8. Po zakończeniu biegu zatrzymaj nagrywanie wzroku i wykonaj korektę dryfu, zgodnie z zaleceniami z podręcznika użytkownika systemu śledzenia oczu (str. 91-92)²³. Jeśli test dryfu wykaże błąd < 2,0°, kontynuuj. Jeśli błąd wynosi ≥2.0, przeprowadź kalibrację/walidację do momentu, gdy średni błąd wynosi <1,0°, a maksymalny <2,0°.
    9. Dla Run 2 zrestartuj sesję nagrywania wzroku i otwórz plik skryptu E-Run TMT-Run2_slow.ebs2 na komputerze Stymulus/Response. Wprowadź ten sam identyfikator uczestnika i numer sesji co w Runie 1. Powtórz instrukcje zadania (Rysunek 6). Ponownie, impuls wyzwalający rozpocznie zadanie po rozpoczęciu fMRI. Jeśli chodzi o pierwszy test TMT, niech drugi członek laboratorium zanotuje obecność ewentualnych błędów wydajności TMT.
    10. Po zakończeniu eksperymentu wykonaj ostatnią weryfikację z zakresu ruchu oczu (krok 7.4.3) i zapisz średnie oraz maksymalne wartości błędu. Następnie kliknij Plik | Zamknij oprogramowanie do śledzenia oczu, aby wyeksportować dane. Wyjmij uczestnika z magnesu i rozpocznij demontaż sprzętu.
11. Demontaż sprzętu i zapisywanie danych
    1. Dane TMT będą automatycznie zapisywane na komputerze Stymulu/Reakcji w tym samym folderze co skrypty TMT.
    2. Dane śledzenia wzroku zostaną zapisane po zakończeniu sesji nagrania.
    3. W programie SR Research Screen Recorder na komputerze z kamerą wideo na tablecie przejdź do opcji File i wybierz Close – to przeniesie pliki z komputera Eye Tracking na komputer z kamerą wideo Tablet.
       UWAGA: Samo zamknięcie okna programu nie spowoduje prawidłowego transferu/zapisu danych eksperymentalnych.
    4. Po zakończeniu transferu danych wyłącz wszystkie komputery i przechowuj sprzęt.

2. Analiza

1. Uczestnik
   1. Aby wykazać protokół i jego potencjalny wpływ, zebrano dane z tabletów TMT, śledzenie oczu oraz fMRI od uczestniczki (zdrowej, prawoprawej, 22-letniej kobiety) bez zgłaszanej historii zaburzeń neurologicznych, psychologicznych czy pisania.
2. Metryki kinematyczne tabletów
   1. Analizuj surowe dane kinematyczne tabletu (pozycja rysika w współrzędnych x,y) za pomocą niestandardowych skryptów napisanych w MATLAB-ie dostępnych na GitHub²⁵. Surowe dane są przetwarzane za pomocą niestandardowego skryptu NPTF2F_CompleteAnalysis.m, który wywołuje dodatkowe niestandardowe skrypty: NPTF2F_RemoveErrors.m; NPTF2F_SpeedData.m; NPTF2F_SignalData.m; getAverageForce.m; getTotalDistance.m; sigfilt1.m; spikeRemoval.m; oraz zeroX.m. Aby uruchomić NPTF2F_CompleteAnalysis.m, wprowadź identyfikację uczestnika, datę zebrania danych oraz kolejność sekwencji impulsów (EPI/INI lub INI/EPI), gdzie INI oznacza obrazowanie odwrotne²⁶.
      UWAGA: Zbieranie danych fMRI związanych z TMT w instytucji autorów może być realizowane w dowolnym trybie obrazowania, z wybranym EPI (patrz Neuroobrazowanie powyżej). Akwizycja fMRI INI rejestruje aktywność mózgu z wyższą rozdzielczością czasową i wykracza poza zakres obecnych badań. Po uruchomieniu skryptu analiza przebiega w kilku sekcjach. Sekcje 0 i 1 wypełniają przestrzeń roboczą MATLAB oraz odczytują i zapisują dane z plików tekstowych wejściowych, odpowiednio.
      1. Sekcja 2 prosi użytkownika o wpisanie liczby łączy Całkowitych, Poprawnych i Nieprawidłowych z analizy wizualnej wyników testów TMT-A. Upewnij się, że analiza wizualna jest pobłażliwa; jeśli uczestnik nie nawiązał kontaktu z kołem, ale wyraźnie próbował skierowanie się do koła, uznaj połączenie jako Poprawne. Podobnie, jeśli uczestnik "przekroczył" okrąg i nawiązał kontakt z sąsiednim kołem, przekierowując rysik na następne poprawne koło, nie licz tego jako dodatkowe (i błędne) połączenie.
         UWAGA: Obecny zakres analizy obejmuje jedynie w pełni poprawne badania lub poprawne powiązania w ramach badania. Sekcja 3 pozwala na usunięcie błędów w linkowaniu w każdym procesie. W niniejszej sprawie nie są konieczne usuwania, ponieważ uczestnik nie popełnił błędów w linkach.
      2. Poczekaj na Sekcję 4, aby obliczyć statystyki z danych z próby, wywołując funkcję NPTF2F_SpeedData().
      3. Poczekaj, aż sekcja 5 zadzwoni do NPTF2F_SignalsData().
      4. Obserwuj Sekcję 6, która dostarcza dane kinematyczne tabletów w formacie odpowiednim do dalszej obróbki danych (16 prób x 15 parametrów).
3. Agregacja danych w celu ilościowej oceny cech wydajności i opisowych statystyk na podstawie każdego badania.
   1. Określ czas ukończenia jako czas potrzebny uczestnikowi na osiągnięcie znaku ostatniej sekwencji od początku próby TMT, z górną granicą wyznaczoną przez maksymalne czasy blokowania wynoszące 40 s (próby TMT-A) lub 60 s (próby TMT-B).
   2. Oblicz prędkość (piksele na sekundę, [px/s]) jako zmianę współrzędnych x,y (w funkcji ruchu rysika) w czasie. Aktywna powierzchnia panelu dotykowego wynosi 129 mm x 97 mm, a obszar wyświetlania bodźców to 103 mm x 77 mm (1 024 x 768 pikseli, kąt widzenia 9,0° x 6,7°, nie licząc otoczenia na nagraniu na żywo pokazującym tablet i ręce uczestnika).
   3. Biorąc pod uwagę możliwość efektów sufitowych wynikających z stałych czasów trwania bloków (np. nieukończenie TMT-A lub TMT-B w maksymalnym czasie), oblicz inną metrykę, sekundy na łącze (SPL)¹⁵, dzieląc czas ukończenia (sekundy) przez liczbę łączeń (poprawne odpowiedzi rysika, łączące dwa elementy).
      UWAGA: Wyższe wartości SPL oznaczają wolniejszą wydajność łączenia i odwrotnie.
   4. Użyj pliku wideo z nagrywaniem ekranu z okiem oczu do potwierdzenia ogólnego zakończenia zadania i zanotowania wszelkich błędnych zachowań (np. nieprawidłowe linkowanie, unoszenie rysika).
      UWAGA: Uczestnik tej sprawy nie miał błędnego wykonania TMT.
   5. Użyj wartości średniej, pierwszej i trzeciej kwartylowej prędkości, aby rozróżnić okresy łączenia i niełączenia dla każdego próby, jak opisano poniżej.
   6. Zdefiniuj okresy łączenia (wartości prędkości powyżej pierwszego kwartylu) poprzez szybkie przyspieszenie do wartości prędkości szczytowej, po czym następuje zwolnienie o podobnej wielkości.
   7. Zdefiniuj prędkości poniżej pierwszego kwartyla jako okresy nielinkujące, charakteryzowane przez wizualne zachowanie wyszukiwania przed celowym powiązaniem.
      UWAGA: Te zachowania łączące i niełączące oraz ich korelaty nerwowe zostały niedawno scharakteryzowane w badaniu wydajności TMT na tabletach u młodych dorosłych podczas elektroencefalografii¹⁰.
   8. Do określenia czasu łączenia (średni czas połączenia [ms]) używaj okresów łączenia i niełączenia (średni czas połączenia ([ms]) oraz czasu niełączenia (średni czas szukania kolejnego połączenia, [ms]).
   9. Oblicz całkowitą odległość (D) odpowiedzi rysika podczas próby w pikselach jako kolejny wskaźnik zmienności między próbami. Oblicz średni procent pokonanej dodatkowej odległości (EDT) dla każdego próby, wyrażony jako procent optymalnej (najkrótszej) ścieżki.
   10. Oblicz odległość na jedno łącze (DPL, px/link) jako średnią przebytą odległość, aby utworzyć jedno ogniwo w każdym próbie.
   11. Oblicz średnią siłę (dowolne jednostki, [au]) tylko dla okresów łączenia i niełączenia, pomijając dane między próbami.
4. Metryki śledzenia oczu
   1. Przeglądaj i przetwarzaj dane śledzenia ruchu wzroku na podstawie każdej próby, korzystając z natywnego oprogramowania systemu śledzenia oczu (patrz Tabela materiałów).
   2. Dowod koncepcji i potencjał są demonstrowane dla danych śledzenia oczu, uśrednionych w czasie rzeczywistym dla wszystkich warunków wydajności TMT-A i TMT-B. Analizuj i oddzielaj dane od ciągłego strumienia danych rejestrowanego dla każdego uruchomienia, na podstawie kodów wyzwalających z oznaczeniem czasowym generowanych przez komputer Stymulus/Reakcja, oznaczających początek i koniec każdego bloku zadań TMT-A i TMT-B w plikach EDF śledzących oczy.
   3. Raportuj statystyki opisowe, w tym liczbę sackad, liczbę fiksacji, czas fiksacji (ms), procent fiksacji, liczbę mrugnięć, częstość mrugania (mrugnięcia) oraz rozmiar źrenicy (w dowolnych jednostkach [au]).
      UWAGA: Szczegółowe definicje każdego parametru są wymienione w Tabeli 1. Statystyki związane z fiksacją i sakadami są generowane za pomocą generatorów raportów wbudowanych w oprogramowanie, wykorzystujących domyślne wartości progowe i amplitudy.
5. Raportowanie statystyczne
   1. Biorąc pod uwagę charakter eksperymentu jako proof-of-concept, z udziałem jednego uczestnika badań, należy wykonać proste testy statystyczne bez korekty dla wielu porównań. Oblicz średnie wskaźniki tabletów i śledzenia oczu dla TMT-A i TMT-B w dwóch przebiegach eksperymentów (łącznie cztery przypadki każdego warunku testowego).
   2. Dla każdej tabletki i metryki śledzenia oczu zastosowaj dwustronny test t-pair, aby ocenić, czy istnieją statystycznie istotne różnice między dwiema częściami TMT (TMT-B vs TMT-A).
6. Dane neuroobrazowe
   1. Generuj mapy fMRI potwierdzające aktywność mózgu za pomocą analizy funkcjonalnego neuroobrazowania (AFNI) freeware²⁷, które jest szeroko stosowane w środowisku badawczym.
      UWAGA: Na GitHub²⁵ dostępny jest skrypt szczegółowo opisujący konkretny pipeline analizy obrazowania oraz wybór parametrów. Krótko mówiąc, sekwencja kroków przetwarzania obrazów AFNI do oceny aktywności mózgu w każdym miejscu elementu objętości (woksela) w mózgu wygląda następująco:
      1. Połącz dane fMRI z obu testów TMT.
      2. Wykonaj etapy wstępnego przetwarzania przed generowaniem map aktywacji, w tym korekty wokselowe dla skoków (odstających wartości) amplitudy sygnału fMRI w funkcji czasu, efektów fizjologicznych związanych z oddychaniem i pulsacją serca²⁸, czasu pozyskiwania obrazu w przecięciu obrazu oraz ruchu.
      3. Dopasuj dane anatomiczne MRI ważone T1 do standardowego szablonu atlasu mózgu^29,30 za pomocą procedury nieliniowego wypaczenia.
      4. Zastosuj parametry warp do danych fMRI.
      5. Przestrzennie filtruj dane fMRI za pomocą jądra Gaussa o pełnej szerokości i połowie maksymalnej (FWHM).
      6. Podziel przebieg fMRI w każdym wokselu przez wartość średnią, a następnie pomnóż przez 100, aby przeskalować sygnały fMRI do jednostek procentowych.
      7. Wprowadź dane fMRI do ogólnego modelu liniowego (GLM), w tym przebiegów fal boxcar reprezentujących aktywne czasy podczas bloków zadań TMT-A i TMT-B (pochodzące z danych tabletowych) sprzężonych z kanoniczną funkcją odpowiedzi hemodynamicznej, a także regresory dla fluktuacji o niskiej częstotliwości, pochodne ruchu i ruchu oraz regresory fizjologiczne, aby usunąć pozostałe efekty cykli serca i oddechu.
      8. Oblicz początkowe mapy odpowiadające aktywacji mózgu (współczynniki beta z analizy GLM według wokselów) dla a) średniej wydajności TMT-A plus TMT-B w porównaniu do fiksacji; oraz b) średni wynik TMT-B – TMT-A. Każde odwzorowanie zgłoś na p < 0,0005, a następnie zastosuj próg wielkości klastra, aby skorygować wielokrotne porównania przy p < 0,05.

Results

Korzystając z pliku nagrania ekranu z okiem i śledzeniem oka, reprezentatywne wyniki TMT-A i TMT-B w jednym momencie w środowisku rzeczywistości rozszerzonej są pokazane odpowiednio na Rysunku 7A, B. Wyniki TMT-A i TMT-B (niebieska linia) oraz dane spojrzenia (czerwona linia) w kolejnych odstępach 2,5 s pokazane są odpowiednio na rysunku 7C,D. Ten przedział czasowy został wybrany ze względu na łatwość wizualizacji kilku kolejnych przypadków zachowania linkowania na jednej grafice. Krótszy przedział czasowy pokazuje po prostu jedno (lub żadne), podczas gdy dłuższy przedział czasowy pokazuje więcej połączeń i bałaganu, a obraz jest trudniejszy do zinterpretowania. Przeglądając szczególnie rysunek 7C,D, widać, że przez pierwsze kilka sekund wykonywania TMT-A i TMT-B uczestnik wizualnie wyszukuje i koduje pierwsze linki do nawiązania przed przesunięciem rysika. Istnieją również wskazówki, że podczas występów TMT-A i TMT-B w pokazanych interwałach czasowych spojrzenie (i wizualne zachowanie poszukiwania) poprzedza odpowiednie ruchy łączące igłę.

Tabela 1 podsumowuje średnie kinematyczne i śledzące wskaźniki oczu uczestnika dotyczące wydajności TMT we wszystkich badaniach (cztery przypadki TMT-A, cztery przypadki TMT-B, w dwóch oddzielnych cyklach). Czasy ukończenia TMT-B (31,3 s ± 6,0 s) były wyższe niż dla TMT-A (24,0 s ± 5,7 s) (p = 0,06). Jest to zgodne z bardziej złożonym przetwarzaniem umysłowym wymaganym do wykonania TMT-B. Średnia szybkość rysowania łącza nie była istotnie niższa dla TMT-A (0,35 ± 0,04 px/ms) niż dla TMT-B (0,36 ± 0,13 px/ms) (p = 0,91), podczas gdy SPL był wyższy dla TMT-B (1,31 ± 0,25 s) niż dla TMT-A (1,00 ± 0,24 s) (p = 0,06). Średnie okresy łączenia nie różniły się istotnie (702 ± 299 ms (TMT-B) i 729 ± 221 ms (TMT-A) (p = 0,92)), podobnie jak okresy niełączenia (576 ± 451 ms (TMT-B) oraz 260 ± 29 ms (TMT-A) (p = 0,23)). Całkowity dystans (D) nie różnił się istotnie dla TMT-B (10 300 ± 1 270 px) w porównaniu do TMT-A (10 600 ± 1 930 px) (p = 0,52). Procent dodatkowych przebytych odległości (EDT) w stosunku do najkrótszej możliwej odległości wyniósł 27,1 ± 7,1% dla TMT-A oraz 24,2 ± 6,3% dla TMT-B (p = 0,59). Odległość na łącze (DPL) dla TMT-A wynosiła 442 ± 80 px/łącze oraz 429 ± 53 px/łącze dla TMT-B (p = 0,52). Siła rysika była nieco wyższa średnio dla TMT-B (9,3 ± 1,8) niż dla TMT-A (5,5 ± 3,5) (p =0,11). Podczas żadnego z tych warunków zadania nie wystąpiły błędy. Łącznie wyniki te są zgodne z interpretacją, że istnieje istotna zmienność w wydajności motorycznej zarówno w TMT-A, jak i TMT-B, tak że wszelkie możliwe różnice między tymi dwoma częściami TMT wynikające ze złożoności poznawczej, średniej szybkości rysowania, czasu trwania łączenia, okresu niełączenia, D, EDT, DPL oraz siły rysiczki są zaciemnione w analizie na poziomie pojedynczego uczestnika przez pseudolosowe przedstawienie bodźców na wyświetlaczu. Jak można się było spodziewać, trend wzrostu SPL dla TMT-B w porównaniu do TMT-A dobrze zgadza się z wynikami dotyczącymi czasu ukończenia, odzwierciedlając silną korelację między tymi dwoma wskaźnikami.

Dane z zakresu monitorowania oczu wykazały tendencję do nieco większej liczby sakad w TMT-B (90 ± 24) niż w TMT-A (71 ± 22) (p = 0,10). Analogiczne wyniki dla fiksacji były niemal identyczne, biorąc pod uwagę, że sakady i fiksacje są ze sobą silnie powiązane. Średni czas fiksacji w TMT-A wynosił 308 ± 40 ms, natomiast średni czas fiksacji w TMT-B 314 ± 32 ms (p = 0,32). Średni procent czasu spędzonego na fiksacji (% fiksacji dla TMT-A) wynosił 90,0 ± 2,3%, co jest istotnie różnicą od wartości 88,7 ± 2,1% dla TMT-B (p = 0,01). Liczba mrugnięć na badanie była istotnie wyższa w TMT-B (5,0 ± 2,6) niż w TMT-A (2,0 ± 1,2) (p = 0,04). Uwzględniając różnicę średniego czasu ukończenia testów, częstotliwość mrugania była nadal znacznie wyższa dla TMT-B (0,15 ± 0,06 mrugnięcia/s) w porównaniu do TMT-A (0,08 ± 0,05 mrugnięcia/s) (p = 0,03), co można się spodziewać przy pierwszym zadaniu, ponieważ jest bardziej wymagające poznawczo. Średni rozmiar źrenicy pozostał bardzo podobny we wszystkich warunkach (1 588 ± 140 dla TMT-A; 1 648 ± 59 dla TMT-B) (p = 0,29).

Analizując aktywność mózgu podczas obu warunków zadaniowych (TMT-A i TMT-B kontra fiksacja wzrokowa), zaobserwowano istotną, szeroko rozległą aktywację pozytywną, a także kilka negatywnie aktywowanych klastrów (które zwykle były mniejsze). Do 25 największych klastrów pod względem wielkości należało do pozytywnej aktywacji w częściach móżdżku przyśrodkowego i bocznego, lewego przedłużnika, płata ciemieniowego górnego i dolnego, zakrętu środkowego potylicznego, zagyna przedcentralnego, lewego zakręcia potylicznego lewego górnego, zakręcia czołowego lewego górnego, zakręcia potylicznego w prawym górnym, obszarach ruchowych uzupełniających, lewej środkowej kory obręczowej, prawej nadmarginalnej, lewej środkowej linii czołowej oraz prawej zakręcie kalkarynowej. Podzbiór tych aktywacji pokazano na reprezentatywnych obrazach na Rysunku 8. Negatywna aktywacja występowała w zakręcie kątowym, lewym górnym zakrętie czołowym, środkowym zakręcie skroniowym, prawym dolnym zakrętie ciemieniowym, prawym górnym zakręcie skroniowym, prawym zakręcie zaśrodkowym, prawym zakręcie nadmarginalnym, lewym dolnym zakrętie czołowym (pars orbitalis), prawym płatem przycentralnym oraz prawym zakręciem przedcentralnym. W porównaniu TMT-B względem TMT-A nie zaobserwowano jednak istotnych aktywacji pozytywnych ani negatywnych. Jak wspomniano w Dyskusji (patrz niżej), te zbiorowe obserwacje fMRI są zgodne z wcześniejszymi wynikami fMRI uzyskanymi w laboratorium.

Rysunek 1: Schemat koncepcyjny aparatu eksperymentalnego. (A) Monitor komputerowy służy do sterowania aparatem i przeprowadzania testów poznawczych oraz do wizualizacji wyników wykonywanych przez (B) komputer. Kable zasilania, sterowania i nagrywania danych przechodzą przez panel penetracyjny częstotliwości radiowej (C). Kluczowe urządzenie obejmuje (D) komputerowy tablet kompatybilny z MRI, składający się z powierzchni dotykowej i rysika, diodowego oświetlenia oraz kamery wideo "Tablet Video camera" rejestrującej ruchy ręki i rysika. (E) Lustro odblaskowe zamontowane na cewce głowicy umożliwia śledzenie oczu uczestnika, leżącego na (F) stole pacjenta w systemie MRI, za pomocą (G) zdalnego systemu nagrywania wideo. Lustro umożliwia również uczestnikowi oglądanie bodźców testowych, odpowiedzi tabletów oraz powiązanych ruchów ręki/rysika na (H) tylnym ekranie projekcyjnym, prezentowanym przez (I) zdalny system projekcji kompatybilny z MRI. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

Rysunek 2: Tabletka zetupowa. (A) Układ tabletu na stole pacjenta z wolontariuszem. (B) Zbliżenie tabletu, uchwytu i rysika (żółty) w dwóch różnych orientacjach, pokazujące układ "kamery wideo tabletu" i diody świecącej. (C) Kamery wideo na tabletzie oraz komputerów do sterowania systemem tabletowym, z obszaru konsoli MRI. (D) Reprezentatywny widok środowiska rzeczywistości rozszerzonej podczas wykonywania TMT-A przez uczestnika. Czerwona kropka wskazuje natychmiastową pozycję spojrzenia i nie jest pokazywana uczestnikowi. (E) System projekcji kompatybilny z MRI do prezentacji środowiska rozszerzonej rzeczywistości uczestnikowi, na tylnym ekranie projekcyjnym. Ekran jest zamontowany w otworze magnetycznym i nie jest widoczny w tym ujęciu; patrz Rysunek 4, aby uzyskać wyraźne przedstawienie. Skrót: TMT = Test Trail-Building. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

Rysunek 3: Chemiczny test wyznaczania szlaków. Schemat czasowy podawania TMT podczas fMRI. Góra: Diagram czasowy wskazujący czas trwania bloków TMT-A, TMT-B oraz fiksacji, podany w każdym z dwóch cykli. Na dole: Przykładowe obrazy każdego schorzenia. Należy zauważyć, że badania TMT-A i TMT-B obejmują różne wzorce bodźców dla każdego badania, dzięki czemu uczestnicy nie wynikają z pamięci przestrzennej. Wszystkie próby fiksacji wzrokowej obejmują ten sam obraz wyświetlany. Skróty: TMT = Test Trail-Making (Test Trail-Town); fMRI = funkcjonalny MRI; TMT-A = część A; TMT-B = część B; Fix = wizualna fiksacja. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

Rysunek 4: Eye-tracker Setup. (A) Obraz kamery wideo kompatybilnej z MRI, oświetlenia i mocowania. (B) Obraz z otworu przedniego otworu magnetycznego, pokazujący przestrzenne relacje aparatu śledzącego oczy do tabletu, cewki głowicy i lustra oraz ekranu projekcyjnego. (C) Obraz z otworu przedniego otworu magnesowego z usuniętą cewką tabletu i głowy, pokazujący relację między projektorem a ekranem projekcyjnym używanym z tabletem a kamerą śledzącą oczu i iluminatorem. (D) Środowisko oprogramowania do śledzenia oczu, które pokazuje nagranie wideo uczestnika w dużym polu widzenia oraz w przyciętym i powiększonym polu, gdzie wykrywane są refleksje rogówki umożliwiające śledzenie oczu, a źrenica jest wykrywana do rejestrowania średnicy źrenicy. (E) Przykładowe zrzuty ekranu podczas kalibracji i walidacji eye-trackerów. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

Rysunek 5: Konsola i etrakcja panel setup. (A) Obszar konsoli MRI pokazujący cztery monitory używane w eksperymentach. Od lewej do prawej: eye-tracker; kamerę wideo na tablecie; bodziec/reakcja tabletkowa; oraz konsolę systemu MRI. (B) Obraz strony panelu penetracyjnego w pomieszczeniu magnetycznym, pokazujący wszystkie istotne połączenia sprzętowe. (C) Analogiczne połączenia po stronie pomieszczenia sprzętowego. Skrót: BNC = złącze do nakrętki bagnetowej. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

Rysunek 6: Werbalne tpyta oi nstructions. Zadanie szkoleniowe polega na użyciu tabletu i rysika do ćwiczenia wyznaczania gładkiej linii między wskazówkami, zapoznając się z urządzeniem przed testem poznawczym. TMT składa się z dwóch części: Część A wymaga łączenia ponumerowanych kółek w kolejności rosnącej, natomiast Część B naprzemiennie pomiędzy liczbami a literami w kolejności rosnącej. Skrót: TMT = Test Trail-Building. Prosimy kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

Rysunek 7: TMT wwydajności. Próbki czasowe (A) wyników TMT-A oraz (B) TMT-B w rzeczywistości rozszerzonej z perspektywy uczestnika. Czerwona kropka na każdym obrazie symbolizuje punkt spojrzenia. Obrazy są klatkami z pliku wideo z nagraniem ekranu eye-tracker; Należy zauważyć, że uczestnik nie widzi punktu spojrzenia podczas występu testowego. (C,D) Kolejne 2,5 s odstępy czasowe wydajności TMT-A i TMT-B (niebieskie linie), w tym odpowiednio dane spojrzenia zależne od czasu (czerwone linie). Sakady widoczne są jako cienkie czerwone linie, natomiast "węzły" widoczne są także tam, gdzie wzrok nie porusza się szybko, wskazując na fiksacje. Skrót: TMT = Test Trail-Building. Prosimy kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

Rysunek 8: fMRI aktywacja maps. Aktywacja (kontrast sygnału fMRI) dla (TMT-A i TMT-B) kontra fiksacja. Pozycje przekrojów są oddalone o 14 mm w wskazanych współrzędnych Z w przestrzeni atlasu stereotaktycznego. Pasek koloru reprezentuje procentowy kontrast sygnału BOLD w obszarach istotnie aktywowanych, z wartościami dodatnimi wykazującymi wyższość niż aktywacja wyjściowa. Skróty: fMRI = functional MRI; TMT = Test Tworzenia Szlaków; L = Lewo; R = Prawo; BOLD = poziom utlenienia we krwi zależny od poziomu utlenienia. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

PARAMETR	DEFINICJA	TMT A	TMT B	WARTOŚĆ P (DWUSTRONNA, PAROWA)
Czas ukończenia	Średni czas (w sekundach) potrzebny na ukończenie każdego testu	24.0 (± 5.7)	31.3 (± 6.0)	0.06
Prędkość (px/ms)	Średnia prędkość (w pikselach na milisekundę) ruchu rysika Przez każdy proces	0.35 (± 0.04)	0.36 (± 0.13)	0.91
Sekundy na łącze, SPL (s/Link)	Średni czas (w sekundach) potrzebny na ukończenie każdego połączenia w każdej próbie	1.00 (± 0.24)	1.31 (± 0.25)	0.06
Czas łączenia (ms)	Średni czas (w milisekundach) spędzony na łączeniu każdego połączenia Każda próba	729 (± 221)	702 (± 299)	0.92
Czas trwania bez łączenia (ms)	Średni czas (w milisekundach) spędzony na szukaniu kolejnego połączenia Przez każdy proces	260 (± 29)	576 (± 451)	0.23
Całkowity dystans (px)	Średnia odległość (w pikselach), którą igła pokonała w każdym próbie	10600 (± 1930)	10300 (± 1270)	0.52
Dodatkowy dystans Podróżowałem, EDT (%)	Średnia dodatkowa odległość pokonana w każdym próbie, wyrażona jako procent optymalnej (najkrótszej) możliwej ścieżki	27.1 (± 7.1)	24.2 (± 6.3)	0.59
Odległość na łącze, DPL (px/Link)	Średnia odległość (w pikselach) pokonywała się, tworząc jedno ogniwo w każdym próbie	441 (± 80)	429 (± 53)	0.52
Siły (jednostki abrytarne)	Średnia siła (w dowolnych jednostkach) wywierana na ekran tabletu podczas każdego procesu	5.5 (± 3.5)	9.3 (± 1.8)	0.11
Liczba sakady	Średnia liczba sakad w każdym badaniu	71 (± 22)	90 (± 24)	0.10
Liczba fiksacji	Średnia liczba fiksacji w każdym próbie	71 (± 22)	90 (± 24)	0.09
Czas fiksacji (ms)	Średni czas (w milisekundach) każdej fiksacji w każdej próbie	308 (± 40)	315 (± 32)	0.32
Procent fiksacji (%)	Średni procent czasu spędzanego w obsesji podczas każdego badania	90.0 (± 2.3)	88.7 (± 2.1)	0.01
Blink Count	Średnia liczba mrugnięć w każdym badaniu	2.0 (± 1.2)	5.0 (± 2.6)	0.04
Szybkość mrugania (mrugnięcia/s)	Średnia liczba mrugnięć wykonywanych na sekundę podczas każdej próby	0.08 (± 0.05)	0.15 (± 0.06)	0.03
Wielkość źrenicy (abritaria jednostki)	Średnia wielkość źrenic w każdym badaniu	1588 (± 140)	1648 (± 59)	0.29

Tabela 1: Podsumowanie statystyk dla kinematycznych wskaźników tabletowych i wskaźników oczu ocznych, podane dla wydajności TMT-A i TMT-B przez młodą, zdrową dorosłą kobietę. Definicje każdej metryki podano z odchyleniami standardowymi pokazanymi w nawiasach. Metryki pokazane kursywą polegają na uśrednianiu wyników łączących w każdym próbie, a następnie na wszystkich próbach, odpowiednio dla TMT-A i TMT-B. Wartości p są podawane dla dwustronnych, parowych testów t różnic w wartościach metrycznych między TMT-A a TMT-B. Wartości p pogrubiono wskazują na istotne efekty dla testów dwustronnych na p < 0,05. Kursywa = średnia średnich wyników dla każdego testu. Pogrubione = Przechodzi dwustronny, parowy test.

Discussion

Niniejsze prace prezentują kompleksowy protokół umożliwiający jednoczesne pozyskiwanie danych z eyetrackingu i fMRI podczas pracy ToC na tabletach. Poniższa dyskusja najpierw ocenia różne aspekty protokołu, a następnie skupia się na wynikach przedstawionych dla reprezentatywnego uczestnika. W trakcie publikacji wspomniano także o przyszłych zastosowaniach protokołu.

Protokół był starannie projektowany przez wiele lat, opierając się na długim doświadczeniu zdobytym przy opracowywaniu systemu tabletowego oraz prowadzeniu badań fMRI z udziałem tabletu lub śledzenia oczu (ale bez łączenia tych dwóch komponentów). W szczególności wszystkie kroki związane z kalibracją zapewniają, że uzyskane dane dokładnie odzwierciedlają wyniki uczestników. Kalibracja tabletu na początku sesji zapewnia, że rysik (i kursor) dokładnie śledzi zachowanie pisania i rysowania w wyświetlaczu rzeczywistości rozszerzonej, niezależnie od wszelkich zmian w widoku kamery, które mogły zastąpić podczas obsługi. Aby zapewnić, że ruch głowy nie zakłóca znacząco wyników, implementowane są i walidowane kalibracja śledzenia ruchu oczu oraz korekcja dryfu na podstawie zaleceń producenta oraz dostępnego oprogramowania systemowego, a także nieprzerwanie monitorowanie strumienia danych ze ślekiem oczu przez cały czas prób. Nieprawidłowa lub pominięta kalibracja tabletu lub systemu śledzenia oczu może generować błędne wyniki. Wyniki tabletów i pomiarów oczu przedstawione tutaj oraz inne uzyskane w laboratorium sugerują, że dane doskonałej jakości można uzyskać u zdrowych dorosłych. W przyszłości może być konieczne dodatkowe przetwarzanie danych w przypadku innych grup badawczych, takich jak osoby starsze lub pacjenci z chorobami neurologicznymi lub psychiatrycznymi. Na przykład dane mogą wymagać wyłączenia z analizy z powodu okresów nadmiernego ruchu głowy (jak wynika z szacunków ruchu uzyskanych w sekcji 2.6.1.2 protokołu). Początkowe fragmenty danych z pierwszego testu mogą również wymagać wykluczenia ze względu na efekty uczenia się lub habituacji (utrzymujące się nawet po początkowym treningu), choć ich przebieg czasu również byłby interesujący do scharakteryzowania w przyszłych badaniach i może stanowić dodatkowy mechanizm rozróżniający wyniki TMT w tych populacjach od młodych zdrowych dorosłych.

Impulsy wyzwalające są ważne dla protokołu, umożliwiając synchronizację czasową tabletu, śledzenie oczu oraz strumienie danych fMRI. Podczas gdy sygnał fMRI opiera się na BOLD reakcjach hemodynamicznych, które zazwyczaj zmieniają się w skali czasowej kilku sekund, dane z zakresu oczu i kinematyki tabletek wykazują istotną zawartość w zakresie 10-100 ms. Synchronizacja czasowa zbiorowego zbioru danych daje więc wyjątkową możliwość badania mechanizmów percepcji, poznania i działania podczas wykonywania TMT z niespotykaną dotąd szczegółowością czasową. Wstępne badania mogłyby scharakteryzować związek między aktywnością mózgu w określonych regionach mózgu a parametrami śledzenia oczu, uśrednianymi czasowo w badaniach TMT-A i TMT-B. Dla grupy uczestników umożliwiłoby to badanie możliwych powiązań między aktywnością danego obszaru mózgu a każdym parametrem śledzenia oczu, wykorzystując prostą regresję liniową i obliczanie współczynników korelacji. Interesujące jest również badanie, czy dodatkowe cechy aktywacji czasoprzestrzennej można rozwiązać w danych fMRI przy użyciu szybkich fluktuacji tabletu i danych z monitoringu oczu. Nowe badania pokazują, że parametry akwizycji danych fMRI można regulować, aby mierzyć sygnały BOLD z dużo precyzyjniejszym pobieraniem próbek; na przykład okres pobierania próbek 100 ms z użyciem INI fMRI pozwolił na lepsze wykrywanie dynamiki aktywacji mózgu³¹. Najnowsze badania nad TMT na tabletach z wykorzystaniem EEG wykazały również, że okresy łączenia i niełączenia wewnątrzzadaniowego są powiązane z różnymi wzorcami przestrzennymi pasma^{częstotliwości 10}, co motywuje stosowanie protokołu do poszukiwania podobnych powiązań sygnałów fMRI. Rozpoznanie odpowiedzi hemodynamicznej leżącej u podstaw sygnałów fMRI jest znacznie wolniejsze niż skala czasowa sakad i fiksacji, jednak pierwsze kroki w tym kierunku prawdopodobnie będą polegały na charakteryzowaniu potencjalnych różnic w wydajności TMT-A i TMT-B, dotyczących zachowań występujących wcześnie i późno w sekwencji łączenia (przy czym ta druga jest szczególnie trudna w TMT-B); oraz potencjalne różnice między połączeniami trudnymi do wykonania a tymi mniej wymagającymi, na podstawie wizualnej analizy danych z zakresu ruchu oczu i kinematyki.

Protokół obejmuje moduł szkoleniowy, który pozwala uczestnikom zapoznać się z wykonywaniem odpowiedzi na tabletach oraz wykonywaniem ruchów łączących niezbędnych do wykonania TMT. Takie szkolenia (w tym przyszłe modyfikacje dostosowane do innych zadań lub innych badanych Warunków Rzeczy) mają na celu rozwijanie biegłości u osób mających niewielkie doświadczenie w obsłudze tabletów komputerowych, takich jak niektóre starsze osoby, oraz u tych, które mogą napotkać trudności w tym trybie komunikacji z powodu dysfunkcji mózgu. Środowisko rozszerzonej rzeczywistości, w tym VFHP z kamery wideo na tablecie, umożliwia interakcje z tabletami o wysokiej etywalności ekologicznej, ale nie zapewnia doświadczenia całkowicie identycznego z typowym pisaniem i rysowaniem na papierze. Na przykład uczestnik musi wykonywać odpowiedzi, leżąc na magnesie, oglądając grafikę komputerową, w tym bezciałową prezentację ręki bez normalnego, naturalnego bodźca proprioceptywnego i współrzędnych przestrzennych centrowanych na ciele. Chociaż można rozważać przyszłe badania dotyczące konsekwencji manipulacji tymi dwoma czynnikami, obecne dowody anegdotyczne sugerują, że dzięki prostemu treningowi zdrowe osoby szybko i łatwo opanują tę technologię tabletową, dzięki czemu efekty uczenia się w badaniach fMRI opartych na tabletach mogą zostać zaniedbane po krótkim module szkoleniowym.

Obecny protokół może być stosowany w przyszłości, z fMRI wykonywanym podczas modułu szkoleniowego, aby dostarczyć ilościowych dowodów naukowych wspierających lub przeciw temu drugiemu. (W poprzednich badaniach fMRI opartych na tabletkach, które nie obejmowały treningu, dane neuroobrazowe z pierwszego badania TMT-A i TMT-B zostały odrzucone, aby uniknąć efektów uczenia^{się 10,19}.) Ciekawe będzie również zbadanie efektów uczenia się opartych na tabletach i ToC u różnych grup pacjentów (np. tych z zaburzeniami poznawczymi), co może wymagać wzmocnienia modułu szkoleniowego. W innych badaniach poza magnesem moduł szkoleniowy mógłby być również dostosowany do użytecznego narzędzia przesiewowego, umożliwiając pacjentom nieprzestrzegającym instrukcji lub niezdolnym do odpowiedniego wykonywania zadań z badań obrazowych.

Jako ostatni punkt dyskusji dotyczący zadania treningowego, warto zauważyć, że funkcjonalne neuroobrazowanie ToC jest zwykle ograniczone przez szumową naturę sygnałów aktywacji mózgu oraz konieczność analizy danych z długich szeregów czasowych na podstawie wielu powtórzeń zadań, aby uzyskać statystycznie istotne mapy aktywacji mózgu³². Procedura ta stoi w sprzeczności z typowym przedstawieniem ToC, w którym test przeprowadza się raz. W miarę jak możliwości funkcjonalnych metod neuroobrazowania będą się w przyszłości rozwijać (np. poprzez wykonywanie fMRI przy ultrawysokich polach magnetycznych 7 T i wyższych), możliwe jest porównanie aktywacji mózgu z pojedynczego testu poznania z tą uzyskaną w wielu badaniach. Obecnie jednak wykazano, że wyniki TMT oparte na tabletach w wielu badaniach mają rozsądną konwergentność z wynikami rzeczywistego testu papierowego¹⁵.

Chociaż protokół został zaprojektowany z myślą o ułatwieniu oceny ToC za pomocą fMRI, jest z natury elastyczny i modyfikowalny, aby uwzględnić szerokie cele badawcze. Na przykład kamera wideo na tablecie została dodana specjalnie, aby umożliwić VFHP w celu zwiększenia ważności ekologicznej, ale może być wyłączona, jeśli nie jest wymagana, lub włączana i wyłączana dla różnych warunków zadaniowych (np. w badaniach integrujących przetwarzanie wzrokowe, proprioceptywne i ruchowe). Dodatkowo tablet może być łatwo używany synchronicznie z systemem śledzenia oczu w środowisku nie-MRI wyłącznie do badań behawioralnych lub z innymi funkcjonalnymi metodami neuroobrazowania, takimi jak EEG, funkcjonalna spektroskopia bliska podczerwieni czy tomografia emisyjna pozytonowa. W przypadku badań z udziałem magnetoencefalografii (MEG) mogą być potrzebne modyfikacje sprzętowe, aby stłumić pole magnetyczne prążków tabletu do znacznie poniżej femtoTesla przy czujnikach pola magnetycznego MEG. W zależności od potrzeb eksperymentalnych protokół może być również rozszerzony o inne urządzenia do prezentacji bodźców sensorycznych i rejestracji odpowiedzi. Na przykład może to obejmować słuchawki kompatybilne z MRI do prezentacji bodźców słuchowych oraz moduły przycisków do rejestrowania reakcji naciskających przyciski, co ostatecznie pozwala porównywać sygnały aktywacji mózgu z dowolnego ToC z tymi generowanymi przez zadania związane z blokami lub zdarzeniami, które są częściej stosowane przez społeczność funkcjonalnego neuroobrazowania. Można by wprowadzić inne zmiany protokołu, aby uwzględnić zaburzenia ruchowe lub wzrokowe u różnych grup pacjentów. Na przykład można dodać dodatkowe zadania kontrolne, takie jak proste ruchy rysujące (takie jak powtarzalne łączenie dwóch bodźców ze znacznie mniejszym obciążeniem poznawczym), co pozwala oszacować wkład upośledzenia ruchowego w ogólną wydajność TMT (np. poprzez analizę kontrastów aktywacji mózgu (TMT-A vs odpoczynek; proste rysowanie vs odpoczynek; TMT-A kontra prosty rysunek; podobnie dla TMT-B). Liczba wymaganych sprzężeń w TMT-A i TMT-B mogłaby zostać zmniejszona, aby zmniejszyć ryzyko zmęczenia mięśni. Wadę wzroku można złagodzić poprzez prezentowanie większych bodźców wzrokowych lub bodźców o silniejszym kontraście wyświetlacza. Jednak przy takich modyfikacjach konieczne byłoby przeprowadzenie dodatkowego fMRI grup kontrolnych, aby zapewnić obiektywną ocenę aktywności mózgu pacjentów w porównaniu do grup kontrolnych.

Pomimo swojej odporności, protokół może przejść kilka ulepszeń. W szczególności jest to dość pracochłonne w realizacji: pożądane jest zaangażowanie trzech lub więcej pracowników laboratorium (w tym jednego technika do obsługi systemu MRI), aby osiągnąć wysoką efektywność podczas montażu i demontażu sprzętu oraz podczas zbierania danych (jedna osoba monitoruje komputery tabletowe, druga monitoruje komputer do śledzenia ruchu). Przy dwóch wykwalifikowanych pracownikach na miejscu, obecnie potrzebne są 10 minut przed i po MRI na przygotowanie i demontaż, choć czasy te można skrócić, angażując innego pracownika laboratorium do pomocy. W przyszłości można by osiągnąć efektywność czasową poprzez "prekonfigurowanie" niektórych komponentów sprzętowych oraz bardziej efektywne wykorzystanie wózków sprzętowych dla łatwiejszego transportu i nawiązania połączeń kablowych. Najprostszą opcją byłaby stała instalacja (częściowa lub pełna) w gabinecie MRI, jeśli pozwala na to miejsce i dostępność sprzętu.

Następnie protokół został zademonstrowany poprzez uzyskanie reprezentatywnej tabletki, wyników śledzenia oczu oraz fMRI od jednego młodego, zdrowego ochotnika. Wyniki w dużej mierze spełniły oczekiwania, jak opisano poniżej, ale na początku należy podkreślić, że wartości uzyskane dla różnych metryk behawioralnych i aktywowanych obszarów mózgu zostały statystycznie ocenione na poziomie uczestników i nie uwzględniają średniej oraz zmienności na poziomie grupy. Przyszłe testy multimodalne dużej grupy zdrowych osób będą wymagane, aby uzyskać informacje na poziomie grupowym jako dane "normatywne", które ostatecznie można porównać z wynikami uzyskanymi z analogicznych testów pacjentów z zaburzeniami funkcji mózgu. Obliczenia wielkości próbki w takich badaniach prawdopodobnie będą zależeć od niskiego stosunku kontrastu do szumu sygnałów fMRI oraz kosztów pozyskania takich danych. Niektóre narzędzia dostępne są w literaturze naukowej do szacowania wielkości próbki fMRI³². Z tym zastrzeżeniem niniejsza narracja koncentruje się przede wszystkim na krótkim zrozumieniu trendów i istotnych zaobserwowanych efektów.

Uczestnik wykazał nieco dłuższy czas ukończenia i dłuższy czas niepowiązania TMT-B w porównaniu do TMT-A, powtarzając wcześniejsze wyniki na tabletach i zgodny z ustaloną wydajnością TMT na papierze ^2,18,33. Wyniki te mogą odzwierciedlać potrzebę większej ilości czasu na przetworzenie, poszukiwanie i identyfikację kolejnego właściwego celu w TMT-B w porównaniu do TMT-A, biorąc pod uwagę, że TMT-B uważa się za bardziej wymagające pod względem umysłu. Nie odnotowano błędów dla żadnego z warunków zadaniowych, a wszystkie badania TMT zostały ukończone w wyznaczonym czasie, co jest zgodne ze standardowym ukończeniem TMT przez młodych, wykształconych, zdrowych dorosłych². Wartość SPL była większa dla TMT-B niż dla TMT-A, zgodnie z oczekiwaniami, biorąc pod uwagę, że zarówno TMT-B, jak i -A mają taką samą liczbę łączy, a czas ukończenia TMT-B był dłuższy. Pomimo zwiększonej złożoności wizualnego wyszukiwania w TMT-B, zaobserwowano nieco wyższe wartości D i EDT w TMT-A. Oba wskaźniki zostały opracowane na potrzeby obecnych prac, więc nie można dokonywać konkretnych porównań z raportami z wcześniejszej literatury o TMT na tabletach. Jednak spekuluje się, że wolniejsze wyniki w TMT-B mogły zmienić pozycję jednostki na wykresie "szybko-dokładność" ³⁴ w porównaniu do szybszej wydajności w TMT-A — co prowadziło do dokładniejszego powiązania z powiązanymi obniżonymi wartościami D i EDT. Ta interpretacja musi zostać potwierdzona w przyszłych testach.

Wyniki pomiarów śledzenia oczu dla tego uczestnika są intrygujące. Nieco więcej sakad, fiksacji, liczby mrugnięć oraz częstotliwości mrugania stwierdzono podczas wykonywania TMT-B niż TMT-A. Większa liczba sak i fiksacji może wskazywać na zwiększone efekty wizualnego wyszukiwania na bodźcach wzrokowych w warunkach B. Potwierdzając tę możliwość, wcześniejsze badania wykazały, że oba wskaźniki rosną wraz ze wzrostem kosztów mentalnych związanych z przetwarzaniem bardziej złożonej tablicy wyszukiwania³⁵. Zwiększona liczba mrugnięć i częstotliwość mrugania dla TMT-B w porównaniu do TMT-A może oznaczać zwiększoną kontrolę poznawczą dla pierwszego stanu zadaniowego. Co ciekawe, wiele badań potwierdza, że częstotliwość spontanicznych mrugnięć oczu (oraz liczba mrugnięć w ramach stałego czasu trwania badania, jak analizowane tutaj) są użytecznymi wskaźnikami aktywności dopaminy³⁶. Dopamina jest ważnym neuroprzekaźnikiem zaangażowanym w uczenie się, pamięć roboczą i zachowania zorientowane na cel³⁷, co stanowi podstawę skutecznej wydajności TMT i jest w większym stopniu potrzebne w TMT-B niż w TMT-A. Liczne badania dotyczące spontanicznych i zadaniowych mrugnięć oczami pokazują, że oba wskaźniki są wrażliwe na modulacje kontroli poznawczej³⁸. Na koniec zaobserwowano bardzo podobny średni rozmiar źrenicy dla obu części TMT, co sugeruje, że uczestnik był w stanie wykonać obie części z podobnym poziomem wysiłku umysłowego bez obciążania zdolności przetwarzania³⁸. Te interpretacje są ponownie zgodne z literaturą dotyczącą wydajności TMT² i wskazują, że uczestnik wykonał obie części efektywnie, bez błędów. W przyszłości będą potrzebne badania szczegółowych cech spojrzenia związanych z zachowaniem TMT w trakcie zadania. Takie badania będą niezwykle interesujące, dostarczając możliwości oceny, w jakim stopniu zachowania wizualnego wyszukiwania a) poprzedzają odpowiedzi tabletów; b) są zmieniane pod kątem skojarzeń trudnych do wykonania w porównaniu do tych łatwych ze względu na przestrzenny rozkład bodźców liczbowych i literowych, oraz c) zmieniane w przypadku błędów w wykonaniu TMT.

W odniesieniu do błędów w wydajności TMT, rejestrowanie błędów i ilościfikacja będą ważnym aspektem przyszłych badań, które wykraczają poza obecne badania dowodowe koncepcji na wysoko wydajnym młodym, zdrowym dorosłym. Obecny protokół ogranicza się do rejestrowania błędów wydajności TMT w momencie pozyskiwania danych, ale można go łatwo rozszerzyć o liczbę błędów popełnionych w badaniach TMT-A i TMT-B, a także statystyczne pomiary tendencji centralnej i zmienności dla danego uczestnika, oparte na ręcznej ocenie zdigitalizowanych plików wideo interakcji rysika. Ponadto wymagana jest rubryka do kategoryzacji typów błędów wydajności TMT. Gdy podczas ręcznej inspekcji zgromadzi się wystarczająca ilość danych błędnych, powinno być możliwe opracowanie metod sztucznej inteligencji do dokładnego wykrywania i klasyfikacji błędów, co znacznie zmniejsza czasochłonność procesu ich oceny.

Analiza neuroobrazowania wykazała istotną szeroko rozległą aktywację (zarówno dla zadań TMT-A, jak i TMT-B analizowanych razem w porównaniu do warunków spoczynku) w regionach mózgu, w tym odpowiedzialnych za przetwarzanie wzrokowe, funkcje motoryczne oraz percepcję i integrację sensoryczną. Aktywacja tych obszarów przypomina aktywację fMRI obserwowaną w poprzednich badaniach neuroobrazowania TMT^15,19. Jako prosty przykład aktywacji związanej z funkcją ruchową, przeciwległy (lewy) przedcentralny obszar dłoni zakręconej był aktywowany przez odpowiedź ruchową praworęcznego, a także występował niewielki skupisko ipsilateralnej aktywacji ujemnej (nie pokazanej na Rysunku 8), charakterystyczne wzorce aktywacji dla pierwotnych obszarów sensoryczno-ruchowych podczas ruchu istotnego dla zadania^39,40. Nawet przy stosunkowo zachowawczym progu i korekcji, siła aktywacji fMRI u tego uczestnika sugeruje, że zadanie jest dobrym badaniem funkcji wzrokowo-ruchowych, w tym w móżdżku i śródmózgowiu. Jednak nie należy wyciągać konkretnych wniosków dotyczących obszarów mózgu wspierających wyniki TMT, które są uwzględniane wyłącznie w ramach demonstracji. Należy również zauważyć, że brak obserwowanej aktywności kontrastu TMT-B i TMT-A nie był zaskakujący dla pojedynczego uczestnika. Ten konkretny kontrast jest znany jako "słaby", zwykle wymagający analizy danych fMRI z większej grupy próbek oraz starannie zoptymalizowanego procesu przetwarzania obrazu do niezawodnego wykrywania sygnałów aktywacji⁴¹. Te ostatnie punkty ponownie podkreślają, że obecne badania neuroobrazowania stanowią dowód koncepcji w projektowaniu eksperymentów, rejestrowaniu i analizie fMRI, ale w przyszłości będą potrzebne badania z udziałem jednej lub więcej grup uczestników (np. osoby z chorobami neurologicznymi i zdrowymi kontrolami), aby uzyskać wyniki uogólniające na poziomie populacji.

Ważne jest, aby podkreślić, że metryki opracowane dla tego protokołu (mające na celu ilościową identyfikację odpowiedzi na tabletki i monitorowanie oczu związane z TMT oraz aktywację mózgu podczas fMRI) nie są wyczerpujące. Zamiast tego opierają się na doświadczeniu w badaniach TMT-fMRI na tabletach oraz badaniach fMRI z użyciem śledzenia oczu z ostatnich lat. Metryki tabletowe i śledzące oczy niekoniecznie są niezależne i mogą mieć pewne współzależności, co sugeruje, że przydatna byłaby na przykład wielowymiarowa analiza ich powiązania z danymi TMT-fMRI, na przykład przy użyciu metody częściowych metod najmniejszych kwadratów⁴². W przyszłości przydatne będą nowe metryki określające aspekty ścieżki spojrzenia, jako część charakterystyki zmienności wewnątrz i między osobami w poprawnych wynikach testów (oraz błędach), w tym między grupami zdrowych osób oraz pacjentów. Oczekuje się, że takie badania ujawnią znaczące postępy w wrażliwości i swoistości TMT dla rozróżniających pacjentów od kontroli, korzystając z danych TMT na tabletach, śledzenia oczu, fMRI i powiązanych ilościowych metryk, w porównaniu ze standardowym podaniem TMT papierem i standardowym wynikiem TMT. Jeśli ta prognoza się sprawdzi, pojawią się także możliwości zbadania, czy dyskryminację można jeszcze bardziej poprawić poprzez różne podejścia sztucznej inteligencji oraz opracowanie całkowicie nowych, nowoczesnych ToC, wykorzystując wiedzę zdobytą z tego ogólnego programu badawczego.

Podsumowując, przedstawiono nowatorski protokół multimodalny do oceny wydajności ToC u człowieka z wykorzystaniem komputerowej technologii tabletów, śledzenia oczu i fMRI. W porównaniu z powiązanymi, lecz prostszymi protokołami badawczymi^{20, 43, 44, 45}, obecny protokół uważa się za bardziej informacyjny dzięki zastosowaniu technologii tabletów o wysokiej etycecie ekologicznej w połączeniu z śledzeniem oczu, przy jednoczesnym zachowaniu ergonomicznego i efektywnego projektu badania. Protokół daje możliwość płynnej korelacji wydajności zadań, aktywności neuronowej oraz metryk ruchu oczu w różnych ramach wielowymiarowych i uczenia maszynowego, aby badać neuronalne podstawy ToC. Dane pilotażowe, w których reprezentatywna młoda, zdrowa dorosła przeprowadzała tabletową terapię TMT, są bardzo obiecujące. Protokół otwiera więc drzwi do szerokiego programu badawczego, który obejmuje znacznie bardziej zniuansowane zrozumienie neuronalnych podstaw ToC, a także badanie potencjału wykorzystania istniejącego i nowo opracowanego ToC w połączeniu z śledzeniem oczu i funkcjonalnym neuroobrazowaniem do znacznie bardziej czułej i szczegółowej charakterystyki pacjentów z różnymi zaburzeniami mózgu. W porównaniu do zdrowych osób.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
System MRI 3T z cewką głowicową 64 kanałów	Siemens Healthineers (Erlangen, NIEMCY)	Magnetom Prisma	Rejestruje dane fMRI.
Filtr zakłóceń elektromagnetycznych	Spectrum Control Inc. (Fairview, PA, USA)	56-705-005-LI	Przekazuje sygnały tabletu i rysika z pomieszczenia magnetycznego do urządzenia interfejsu tabletu.
Oprogramowanie do śledzenia oczu	SR Research Ltd. (Ottawa, ON, CAN)	EyeLink Explorer (wersja 4.3.1, 64 bit)	Umożliwia wizualizację i przetwarzanie danych z eye-trackerów.
Aplikacja do edycji grafiki	Microsoft Inc. (Redmond, WA, USA)	Farba	Służy do zapoznania uczestników z pisaniem i rysowaniem na tabletach.
MATLAB	MathWorks Inc.  (Natick, MA, USA)	R2022a	Wykorzystywane do analizy danych kinematycznych tabletek oraz przeprowadzania analiz statystycznych.
Oczy Tracker kompatybilny z MRI	SR Research Ltd. (Ottawa, ON, CAN)	EyeLink 1000 Plus	Rejestruje dane z zakresu ruchu oczu podczas fMRI.
Projektor kompatybilny z MRI	Avotec, Inc. (Stuart, FL, USA)	Niemy Vision	Prezentuje uczestnikowi bodźce wizualne w rozszerzonej rzeczywistości.
Komponenty tabletu kompatybilne z MRI (w tym powierzchnia dotykowa, regulowana podwyższona platforma nośna, rysik czuły na siłę, diodowy iluminator światłomilotelegraficzny)	Nie dotyczy	Nie dotyczy	Zaprojektowane na zamówienie i złożone w laboratorium. Zobacz źródła 12, 13 dla szczegółów.
Oprogramowanie do prezentacji bodźców	Narzędzia do oprogramowania psychologicznego (Sharpsburg, PA, USA)	E-Prime, wersja 2.0	Oprogramowanie do tworzenia i zarządzania wszystkimi szkoleniami i implementacjami zadań na tabletach.
Komputer bodźców/reakcji	Nie dotyczy	Nie dotyczy	Projektowanie wielokomponentowe. Zobacz referencję 13 dla szczegółów.
Aplikacja sterowników powierzchniowych wrażliwych na dotyk	ELO Touch Solutions Inc. (Milpitas, CA, USA)	Driver z pojedynczym dotykiem	Służy do kalibracji powierzchni wrażliwej na dotyk podczas zadań dotyk-cel.
Urządzenie wyzwalające i reagujące	Instytut Rowlanda (Cambridge, MA, USA)	Rowland USB Response Box	Służy do synchronizacji czasu zadań na tabletach, śledzenia oczu oraz strumieni danych fMRI.
Kamera wideo	MRC Instruments GmbH (Heidelberg, NIEMCY)	12M-i	Nagrywa wideo interakcji dłoni i rysika na powierzchni tabletu wrażliwej na dotyk.
Komputer kamery wideo	Nie dotyczy	Nie dotyczy	Projektowanie wielokomponentowe. Zobacz referencję 13 dla szczegółów.