Оценка когнитивных тестов с помощью компьютеризированного сенсорного планшета, отслеживание глаз и функциональная магнитно-резонансная томография

Summary

Протокол для одновременной записи визуомоторного поведения и мозговой активности во время стандартных бумажных когнитивных тестов с использованием совместимого с МРТ планшета и технологии отслеживания глаз наряду с функциональной МРТ, направленный на улучшение использования таких тестов. Предварительные результаты представлены от молодого здорового взрослого, который проводит тест Trail-Making (Trail-Making тест).

Abstract

Бумажные тесты на когнитивные способности (такие как тест Trail-Making или TMT) давно используются в клинических и исследовательских условиях для оценки того, как здоровый или нарушенный мозг поддерживает поведенческие показатели. Несмотря на широкое применение, нейронные корреляты таких тестов плохо изучены, а чувствительность и специфика тестов менее желательны. Для устранения этих недостатков предлагается мультимодальный исследовательский протокол, который одновременно объединяет инновационные технологии планшетов, отслеживание глаз и функциональную магнитно-резонансную томографию для изучения взаимосвязи между кинематикой, зрительным поведением и нейронной активностью, связанной с когнитивными тестами. Обоснование протокола, пошаговая методология и результаты представительного участника предоставляются для демонстрации валидности протокола и демонстрации потенциала исследования кинематической, визуальной и нейронной корреляции репрезентативного теста когниции. Действующий протокол может расширить возможности существующих клинических исследований в области нейронауки МРТ, что имеет последствия для будущей диагностики и управления различными когнитивными расстройствами.

Introduction

Тесты на когнитивные способности (ToC) впервые стали популярны в^{XX веке} для изучения и характеристики нормального и аномального или патологического когнитивного поведения. С момента появления эти тесты получили широкое распространение в научных и клинических^{условиях.} Многие ToC разрабатывались с использованием простых форматов ответов, таких как речь или письмо/рисование ручкой и бумагой. В качестве примера последней категории является тест Trail-Making Test (TMT) широко используемым представителем ToC, который пользуется своей чувствительностью к когнитивным^{нарушениям 2}. Состоящий из двух частей: TMT-A (только цифры) и TMT-B (цифры и буквы), тест требует от участников использовать ручку для соединения (связывания) 25 символов, которые псевдослучайно расположены на странице в восходящем порядке (а в случае TMT-B — также чередующимся) порядке (то есть TMT-A: 1-2-3-4-5-6...; TMT-B: 1-A-2-B-3-C...). Для оценки когнитивных результатов на TMT время до завершения и ошибки подсчитываются и сравниваются с нормативными значениями на основе возрастного диапазона и уровня образования². Считается, что ТМТ привлекает и оценивает сложные когнитивные процессы, включая переключение задач, визуальный поиск, память, визуомоторный контроль и внимание — все эти аспекты являются важными аспектами функции исполнительной лобной^{доли 1,3}.

ТМТ обладает высокой чувствительностью среди ToC, но с точки зрения диагнозов его низкая специфичность хорошо признана как^{ограничение 4}. В целом, вопросы чувствительности и специфичности являются недостатком для применения и валидности ToC, особенно в^{клинических условиях 4}. Традиционным способом разрешения этой проблемы стало введение ToC в «тестовых батареях» (часто включая TMT) для улучшения дискриминации между когнитивно отсталыми и когнитивно здоровыми группами. Однако тестовые батареи занимают много времени, дороги и требуют значительной экспертизы для управления и анализа⁵. Эти логистические проблемы, в свою очередь, привели к разработке инструментов «когнитивной оценки»: значительно оптимизированных (и всё более компьютеризированных) тестовых батарей для быстрого проведения в условиях с ограниченными ресурсами (например, медицинские клиники), за счёт части повышения чувствительности и специфичности. Одним из примеров такого инструмента является Монреальская когнитивная оценка (MoCA⁾⁶.

Компьютерные оценки, такие как адаптированный MoCA, были успешно проверены путём сравнения с аналогами ручки и^{бумаги 7}, а также для тестирования батарей ToC⁸. Тем не менее, фундаментальные ограничения сохраняются у всех этих инструментов поведенческого тестирования, включая недостаточное различие между правильной и ошибочной результативностью, фокус на результатах всего теста, а не на внутренние эффекты, и ограниченное понимание различных поведенческих стратегий и сопутствующей активности мозга, лежащих в основе эффективности^{ToC 4,9}. Однако эти ограничения можно преодолеть с помощью исследований, объединяющих детальные поведенческие записи, внутреннюю поведенческую^{оценку 10} и функциональную нейровизуализацию (например, электроэнцефалография¹⁰, функциональная ближняя инфракрасная^{спектроскопия 11} и функциональная магнитно-резонансная^{томография 12}).

Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) создаёт высокоразрешающие изображения мозговой активности, картируя гемодинамический ответ как прокси нейронной активации. Хотя это дорого, лучшее пространственное разрешение фМРТ по сравнению с электроэнцефалографией (ЭЭГ) и функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия позволяют локализовать активность по всему мозгу. Соответственно, в настоящей работе описывается новый метод введения ToC с использованием TMT в качестве репрезентативного примера, который сочетает fMRI с детальной, непрерывной и одновременной поведенческой записью с помощью компьютеризированных совместимых с МРТ планшетов и систем отслеживания глаз. Этот мультимодальный протокол значительно углубляет оценку взаимосвязи между выполнением когнитивных задач и нейронной активностью, оцениваемой фМРТ, что полезно для лучшего понимания существующего ToC и, возможно, для развития улучшенного ToC в будущем.

Прежде чем подробно описывать экспериментальную установку для одновременного сбора данных по отслеживанию глаз и fMRI, полезно кратко изложить концептуальную структуру и подход (рисунок 1). По совместимости с МРТ и эргономики планшетная система немного отличается от коммерчески доступных планшетов. Популярные планшеты оснащены прозрачным сенсорным экраном, установленным на экране компьютера, позволяющим пользователю смотреть прямо на планшет и получать визуальный ввод, который бесшовно включает их ответы на написание и рисование на основе стилуса. В данном случае под сенсорным экраном отсутствует компьютерный дисплей. Такая конструкция позволяет избежать необходимости сложной электроники компьютерных дисплеев для безопасной работы в интенсивном магнитном поле в центре отверстия магнита и без негативного влияния на МР-изображения. С эргономической точки зрения пространство в отверстии магнита также довольно ограничено, что делает непрактичным для участника исследования смотреть на руку прямо во время письма и рисования.

Экспериментальная установка предполагает, что участники выполняют взаимодействие с планшетами на опоре у пояса, а вся визуальная информация (тестовые стимулы, реакции стилуса, видео руки, манипулирующей стилусом) интегрируется вместе для просмотра в заднем отверстии магнитного отверстия через зеркало. Визуальная информация отображается на заднем экране проекции с помощью коммерчески доступного проектора, совместимого с МРТ (подробности приведены ниже). Аналогично, коммерчески доступная система отслеживания глаз (подробности также приведены ниже) установлена в заднем отверстии магнита для быстрой видеозаписи движений глаз через то же зеркало. Проектор, экран и аппарат для отслеживания глаз должны быть аккуратно расположены так, чтобы не мешать друг другу. Наконец, подключение питания и передачи данных к планшету, проектору и системе отслеживания глаз осуществляются с помощью различных экранированных кабелей, проходящих через «панель проникновения» радиочастотного экрана, который защищает магнитную комнату и систему МРТ от окружающей электромагнитной помехи. Кабели передачи данных находятся под управлением компьютера, концептуально показано на рисунке 1 как одно устройство под управлением оператора в зоне консоли МРТ (отличающееся от компьютерной консоли, используемой для работы системы МРТ). Как описано ниже, в текущей экспериментальной установке участвует несколько компьютеров.

Планшетная система

Специально созданная компьютеризированная планшетная система состоит из компонентов, совместимых с МРТ (чувствительная к сенсорному покрытию, регулируемая приподнятая платформа, силочувствительный стилус, проекторная система)¹², включая видеокамеру с объективом 4,3 мм (в лаборатории обозначенную как «TabletCam») и индивидуальный светодиодный (LED) подсветитель¹³, позволяющий администрировать ToC и записывать натуралистические реакции на письмо или рисование внутри отверстия магнита во время фМРТ (рисунок 2A,B). В консольной зоне используются два связанных компьютера для управления системой: один связан с получением и обработкой видеоданных с видеокамеры («Tablet Video Camera Computer»), другой — для администрирования тестов, доставки визуальных стимулов, регистрации данных с планшета и создания видеофайла, состоящего из временно-зависимых визуальных стимулов, наложенных на ответы стилуса для письма и рисования («Stimulus/Response computer»; Рисунок 2C). Для беспрепятственной работы в реальном времени каждого набора функций, чувствительных к задержке, выбран двухкомпьютерный подход; модульность для исследований, требующих различных конфигураций (например, разные поведенческие задачи на планшетах, необязательное использование видеокамеры); и простота совместимости (единственное требование — совместимый формат видеовыхода).

Система планшетов ранее использовалась в нескольких fMRI-исследованиях ToC, которые все свидетельствуют о её высокой экологической^{достоверности 14}. Опциональная видеокамера добавляется к оригинальной конфигурации планшета, чтобы предоставить участнику визуальную обратную связь положения руки (VFHP) во время выполнения задачи в интерактивной дополненной реальности (AR), что позволяет видеть стимулы задачи, а также реакции стилуса и движения руки, наложенные в реальном^{времени 13} (рисунок 2D). В оригинальной реализации обработки данных^{видеокамеры 13} рука и стилус изолировались от каждого видеокадра с помощью алгоритма определения цвета кожи, при этом стилус был выполнен в красном цвете, чтобы попадать в распределение красно-зелёно-синий (RGB) цвета кожи. В последнее время был принят подход «синего экрана» за его простоту и другие преимущества. Синий фон создаётся путём покрытия сенсорно-чувствительной поверхности планшета синей малярной лентой. Затем можно сегментировать руку и стилус от фона в каждом видеокадре, исходя из существенно различного цветового распределения ленты. В то же время этот процесс позволяет создавать бинарную маску со значением «один» в каждом месте, занятом рукой или стилусом, и «ноль» в других местах. Видео с стимулом/ответом и видео с камеры затем накладываются путём создания кадров, состоящих из а) данных о стимуле/ответе повсюду, где заданная маска равна нулю, и б) видеоданных камеры (руки и стилуса) везде, где заданная маска равна единице. Дополнительное преимущество ленты маляра — дополнительное трение при перемещении кончика стилуса по поверхности иглы, что ближе к ощущению письма ручкой или карандашом на бумаге, по сравнению с ощущением «пластика на пластике» при снятии ленты с низким трением. В целом, получившаяся интерактивная AR-среда ещё больше повышает экологическую валидность дизайна планшета, одновременно снижая зависимость от проприоцепции для выполнения мелких моторных движений (как это происходит при отсутствии VFHP)^13,15.

Планшетная система используется в сочетании с проектором, совместимым с МРТ (рисунок 2E) и индивидуальным задним экраном проекции на задней части магнитного канала. Участники смотрят на экран через наклонное зеркало, установленное на катушке головки. Используя кончик пальца или стилус (который также включает датчик для записи силы контакта), участник взаимодействует с чувствительной к прикосновению поверхностью, установленной на опорной платформе, которая расположена на талии и регулируется для каждого человека. Аналоговые сигналы планшета проходят через фильтр электромагнитных помех (EMI) на панели радиочастотного проникновения, преобразуются в данные о прикосновении (данные о положении поверхности и силе) с помощью интерфейсного блока планшета за пределами магнитной комнаты, регистрируются и интерпретируются для графического отображения ответов на прикосновения на компьютере стимула/ответа, затем объединяются с визуальными стимулами и сегментированным видео с рукой и стилусом; и показываются участнику с помощью проектора.

Конструкция блоков TMT

TMT проводится в виде фиксированного блока, состоящего из чередующихся периодов выполнения задач TMT-A и TMT-B, а также визуальной фиксации на центральном чёрном прицеле, отображаемом на белом фоне. Общий дизайн задачи был адаптирован из существующей литературы^TMT 1,16,17,18, где TMT-A предполагает связывание обведённых чисел (от 1 до 25), псевдослучайно распределенных по экрану, в возрастающем порядке. Аналогично, TMT-B использует связанные окружённые числа (1–13) и буквы (A–L) в чередующейся и восходящей форме. Состояние визуальной фиксации включено так, чтобы мозговая активность, связанная с TMT-A, а также отдельно с TMT-B, могла анализироваться как статистический контраст между активациями, представляющими интерес, и активацией простого, стабильного состояния с низкими когнитивными требованиями. Из-за изначально низкого соотношения контраста сигнала и шума, наблюдаемого в экспериментах с фМРТ, каждое поведенческое состояние (ТМТ-А, ТМТ-Б, визуальная фиксация) повторяется в нескольких испытаниях, что повышает статистическую способность обнаруживать активность мозга при анализе коллективных данных фМРТ. Графики TMT для каждого исследования адаптируются из стандартных схем TMT, либо поворачивая распределение стимулов на 180°, меняя только числовые и буквенные стимулы, либо оба — тем самым минимизируя визуальные и моторные запутанности из-за различий в распределении символов и чисел на графиках TMT-A и^{TMT-B 18}.

Текущие экспериментальные и обучающие задачи реализованы в коммерчески доступном программном обеспечении для показа стимулов для поведенческих и нейровизуализационных исследований для выполнения на компьютере Stimulus/Response. Практически ТМТ проводится в два «забега», каждый продолжительностью 4 минуты 50 секунд. Каждый пробег состоит из начального блока фиксации в покое длительностью 10 секунд, за которым следуют два испытания задачи TMT-A (40 с), фиксации в покое (20 с), задачи TMT-B (60 с) и фиксации в покое (20 с) (рисунок 3). В начале каждого забега участникам даются инструкции, соответствующие стандартизированным бумажным тестам^{TMT 16, 17, 18, 19}: соединять круги от «Начало» до «Конца» как можно быстрее и точнее, не поднимая стилус с чувствительной к сенсорной поверхности. В отличие от традиционного проведения бумажного TMT, администратор теста (член исследовательской лаборатории) не останавливает и не запускает повторное выполнение TMT в случае ошибок участника. Вместо этого участникам просто предлагается перейти к следующей соответствующей ссылке символа в последовательности. Эта модификация устраняет любые сложности анализа данных, связанные с прекращением и повторным запуском отслеживания глаз и сбора данных фМРТ в рамках конкретного ТМТ-исследования. Однако после сбора данных требуется внедрение методов обнаружения ошибок и категоризации (см. разделы протокола и обсуждения). Кроме того, администратор тестирования визуально отслеживает реакции стилуса в реальном времени во время выполнения TMT, чтобы фиксировать наличие ошибок и обеспечивать правильную калибровку чувствительной к сенсорной поверхности. В случаях ошибок калибровки планшета и других аппаратных ошибок (например, питания или отказа оборудования) администратор теста также решает, следует ли повторять текущий запуск данных TMT, возможно, включая повторную калибровку чувствительной к сенсорной поверхности, либо прекратить и исключить использование данных участников в последующем анализе.

Отслеживание взгляда

Когда зрительная система человека обрабатывает сцену, например, во время выступления ТМТ, движения баллистических глаз (саккады) предшествуют и сопровождаются периодами временной стабильности (фиксации)²⁰. Таким образом, в данном контексте используется совместимая с МРТ высокоскоростная система отслеживания глаз для проведения дальних монокулярных глаз фиксаций и саккад с инфракрасным освещением (длина волны 910 нм) и частотой дискретизации 1 кГц (см. рисунок 4A). С позиции камеры с отслеживанием взгляда под проекционным дисплеем глаз участника локализируется в зеркале с головной катушкой (рисунок 4B-D). Обратите внимание, что зеркало с головкой, поставлявшееся в комплекте с системой МРТ, было заменено на переднее зеркало, предоставленное производителем глазного трекера, чтобы обеспечить высококачественное отслеживание. Зрачок обнаруживается с помощью стандартного алгоритма центроидной посадки, отслеживающего отражение роговицы (рисунок 4D), и измеряются следующие метрики: фиксации, саккады, а также частота мигания и размер зрачка — две дополнительные величины, связанные с когнитивной обработкой (см. Обсуждение). Триггерный импульс, излучаемый системой МРТ в начале фМРТ, используется для синхронизации по времени записей активации мозга с а) доставкой стимула задачи TMT и ответами стилуса (управляемыми компьютером стимула/ответа); и b) данные отслеживания глаз с производительностью TMT. Для облегчения анализа данных отслеживания глаз дополнительно «отмечаются временными метками», чтобы указывать метки, связанные с ключевыми событиями эксперимента, включая время начала и окончания каждого TMT-A и TMT-блока за заданный запуск.

Дополнительный сотрудник лаборатории в основном отвечает за систему отслеживания взгляда с участником, калибровку отслеживания взгляда и визуальный контроль в реальном времени при получении данных с отслеживанием глаз. Калибровка и валидация системы отслеживания глаз проводятся перед первым запуском TMT (рисунок 4E), а также в процедуре «проверки дрейфа» между первым и вторым запусками TMT, чтобы обеспечить согласованность результатов с учётом возможных незначительных изменений положения головы (см. Протокол ниже для точных характеристик и последовательности). Калибровка состоит из девятиточечного теста на отслеживание глаз, при котором участник в каждом случае должен зафиксироваться на цели в центре дисплея, за которым следует восемь различных периферийных мишеней в псевдослучайном порядке. Для валидации участник снова отслеживает те же девять целей, и калибровочная модель используется для оценки положения взгляда. Это позволяет собрать набор измерений ошибок, составляющих разницу между оценённым взглядом и фактическим местоположением цели. Пространственная ошибка указывается в степенях визуального угла после завершения теста. Начальная калибровка и валидация допустимы, если средняя ошибка составляет <0,5^, а максимальная — <^{1,0 0,} что соответствует оценке "GOOD", предоставляемой программным обеспечением для отслеживания глаз. Другие категории с последовательно более сильными ошибками оцениваются, например, как «СПРАВЕДЛИВО», «ПЛОХО» или «ПРОВАЛЕНО», что требует перекалибровки и проверки. Сотрудник лаборатории также может проверить наличие ошибок выбросов, которые могут указывать на ошибку фиксации в какой-то момент, или систематических ошибок, указывающих на проблему настройки с трекером глаз. Между запусками процедура проверки дрейфа заключается в проведении валидационного теста с фиксацией только на центральной цели. Успешная проверка (максимальная ошибка < 2.0^o) позволяет продолжить второй запуск TMT; в противном случае участник лаборатории должен провести калибровку с последующей валидацией до тех пор, пока средняя ошибка не достигнет <1,0^O, а максимальная — <2,0^O. Все значения ошибок регистрируются для последующего рассмотрения. Стандартные настройки программного обеспечения системы отслеживания глаз используются для классификации данных по отслеживанию глаз на саккады и фиксации. Саккады классифицируются по следующим порогам обнаружения: движение 0,1^o; скорость 30^O/s; и ускорение 8 000^o/s. Все остальные данные отслеживания глаз классифицируются как фиксации.

Нейровизуализация

Для получения высококачественных нейровизуализационных данных используется система МРТ 3-Теслы с 64-канальной головной катушкой. Анатомическое засваивание начинается с высокоразрешающей, трёхмерной, сагиттальной T1-взвешенной магнической последовательностью быстрого градиентного эха (MPRAGE) (время повторения/эхо/время инверсии/угол переворота TR/TE/TI/FA=2 500 мс/4,37 мс/1 100 мс/7^o, коэффициент обобщённой автокалибровки частично параллельных приёмов (GRAPPA) 2, матрица 256 x 256, 192 среза, изотропные воксели 1 мм, время изображения 3 мин:45 с). Косвенное измерение активности мозга затем получается с помощью fMRI контраста сигналов, зависящего от уровня оксигенации крови (BOLD), возникающего при нейроваскулярной^связи. Для фМРТ типичное взвешенное T2* BOLD получение использует эхо-планарную визуализацию (EPI, TR/TE/FA = 1 750 мс/30 мс/40^o, срезовое ускорение 2, фазовое ускорение 2, матрица 80 x 80, 60 срезов, изотропные воксели 2,5 мм, 165 точек времени, время съёмки 4 мин:49 с). Два таких fMRI проводятся для TMT (описанных выше).

Protocol

Тестирование и разработка протокола эксперимента осуществлялись добровольцами, каждый из которых предоставил своё бесплатное письменное информированное согласие на участие в исследовании. Это исследование было рассмотрено и одобрено Советом по этике исследований (REB) в Центре медицинских наук Саннибрук, Торонто, Канада.

1. Экспериментальная процедура

ПРИМЕЧАНИЕ: Этапы 1–5 происходят перед установкой участника на столе пациента в системе МРТ. Соответствующие места для МРТ-системы включают зону консолей, магнитную комнату и прилегающую комнату оборудования. Консольные компьютеры и соединения на панели проникновения показаны на рисунке 5.

1. Общая организация
   ПРИМЕЧАНИЕ: Протокол описан для конкретной системы МРТ и лабораторной среды, используемой соавторами из Sunnybrook Research Institute. Для других МРТ-систем и сред могут потребоваться изменения протоколов. См. таблицу материалов для полного списка аппаратного и программного обеспечения. Разные версии сенсорно-чувствительного планшета были доступны исследователям в зависимости от местных условий на месте.
   1. Подготовьте планшет к визуальной обратной связи положения руки (VFHP).
   2. Убедитесь, что планшет надёжно прикреплён к рамке, а видеокамера, совместимая с МРТ, подключена к нему.
   3. Наклейте свежую синюю ленту на поверхность планшета, чтобы вся площадь касания покрыта без серьёзных складок, которые могли бы помешать рисованию или исказить калибровку. Уберите лишнюю ленту с краёв поверхности планшета.
2. Настройка планшетной системы (зона консоли)
   1. На стороне оборудования (ERS) панели радиочастотного (RF) проникновения подключите адаптер питания видеокамеры планшета и подключите его к фильтрующей коробке камеры.
   2. Подключите видеокабель Bayonet Nut Coupling (BNC) от фильтра к ручному видеовходу компьютера Tablet Video Camera.
   3. Подключите 9-контактный удлинитель D-субминиатюрного разъёма (DB9) от интерфейсной коробки планшета к фильтру на ERS панели RF-проникновения.
   4. Когда компьютеры Stimulus/Response и Tablet Video Camera заработают, подключите два универсальных кабеля последовательной шины (USB) от интерфейсного блока к компьютеру Stimulus/Response и подключите интерфейсный блок планшета к питанию.
   5. Используйте мультимедийный интерфейс высокого разрешения (HDMI) для подключения выхода компьютерного дисплея Stimulus/Response к компьютерному видеовходу Tablet Video Camera Computer Stimulus/Response.
   6. Чтобы отправить обработанный дисплей видеокамеры планшета в систему fMRI Projection System, между двумя устройствами подключите видеографический массив (VGA). Включите проектор, совместимый с МРТ.
   7. Подключите USB-бокс отклика (URB) BNC к системе импульсного выхода МРТ. Подключите USB-конец кабеля к компьютеру Stimulus/Response непосредственно перед началом эксперимента с fMRI.
3. Настройка планшетной системы (магнитная комната)
   1. Принесите в магнитную комнату планшет, стилус, планшетную линк (DB9) и кабели видеокамеры планшета.
   2. Подключите кабели для связи планшета и видеокамеры планшета от планшетной системы к магнитной комнате (MRS) панели радиочастотного проникновения.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что в кабелях MRS нет сгибов или петлей, так как это может привести к нагреву радиочастот.
   3. Закрепите планшетную систему на столе пациента, вставив зажимы для МРТ в рельсы стола пациента, по два клипса с каждой стороны.
   4. Разместите проектор, совместимый с МРТ, за задним концом магнита, примерно в 1 м от отверстия магнита. Установите совместимый с МРТ задний экран внутри магнитного канала, примерно в 2 м от проектора (см. рисунок 4B,C).
4. Система отслеживания глаз (магнитная комната, без участника)
   ПРИМЕЧАНИЕ: Подробные инструкции по установке МРТ с дальним креплением приведены в Руководстве по установке системы отслеживания глаз (см. таблицу материалов). Размещение камеры с отслеживанием глаз в магнитной комнате должно учитывать рекомендации системы отслеживания глаз по размещению компонентов и проводке в МРТ-среде, что может отличаться в зависимости от места (Руководство по установке системы отслеживания глаз - установка дальнего крепления - установка МРТ, стр. 47-57)²².
   1. Разместите камеру с отслеживанием глаз, совместимую с МРТ, внутри отверстия магнита, между экраном проектора и краем канала, чтобы крепление камеры было заподлицо с наружным краем ствола. Закрепите систему камеры на отверстии, отрегулировав пластиковые винты на креплении камеры.
   2. Подключите оптоволоконный кабель (FO) к совместимой с МРТ-камерой с отслеживанием глаз. Проложите кабель FO наружу в зону консоли через волновод на консоли, чтобы подключиться к интерфейсу камеры МРТ-небезопасного глаза.
   3. Поднесите кабель питания с трекером глаз в магнитную комнату, подключите конец DB9 к фильтру панели проникновения, а другой конец кабеля подключите к совместимой с МРТ-камерой и подсветкой. Снимите крышку объектива камеры.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Конец силового кабеля DB9 может быть небезопасным для MR; надёжно подключите этот конец к панели проникновения сразу после попадания в MR-среду, сохраняя максимальное расстояние от магнита. Кроме того, держите кабель FO и кабель питания трекера глаз подальше друг от друга и от других кабелей на полу магнитной комнаты, чтобы избежать возможных запутаний и помех сигналу.
5. Система отслеживания глаз (зона консоли, без участника)
   1. В ERS панели проникновения подключите адаптер питания с трекером глаз к розетке и соответствующему порту фильтра DB9.
   2. Чтобы зафиксировать триггеры Stimulus/Response на компьютере с отслеживанием глаз, их параллельные порты подключите кабель DB25.
   3. Для связи между системой отслеживания взгляда и компьютером Tablet Video Camera подключите их через сетевой кабель Category-5e (CAT5e). Включи компьютер с отслеживанием глаз.
6. Настройка участников (внутри магнитной комнаты)
   1. Подготовьте стол пациента с 64-канальной катушкой головки и попросите участника лечь на спину на столе, засунув голову как можно глубже в спираль. Чтобы предотвратить движение, добавьте подкладку вокруг головы для надёжной посадки. Используйте ориентировочный лазер, чтобы убедиться, что головка расположена по центру внутри катушки головки.
   2. Отрегулируйте положение зеркала с головкой, пока участник не получит чёткий и свободный обзор заднего экрана.
   3. Разместите крепление планшета на талии участника так, чтобы чувствительная к прикосновению поверхность была удобной для удобства при написании и рисовании.
   4. Положите стилус планшета в доминирующую руку участника и попросите его держать стилус так, будто он держит ручку. Попросите участника коснуться стилуса ко всем четырём углам поверхности прикосновения, чтобы оценить комфорт. Регулируйте положение планшета и добавьте подкладку под локтем по мере необходимости, чтобы минимизировать нагрузку или препятствия.
   5. Когда вы достигнете удобного положения, плотно закрепите систему планшетов на койке пациента с помощью ремешков Velcro. Медленно аккуратно перемещайте устройство и планшет в магнитный отверстие. Убедитесь, что планшетная система не задевает край ствола и что кабели планшета не запутываются (рисунок 2A).
7. Программное обеспечение для отслеживания глаз (консольная зона и магнитная комната)
   ПРИМЕЧАНИЕ: Вся настройка программного обеспечения, выполняемая на компьютере с планшетной видеокамерой или на компьютере стимула/ответа, осуществляется сотрудниками исследовательской лаборатории с помощью соответствующих нажатий клавиатуры и мыши.
   1. На компьютере с планшетной видеокамерой откройте программу Video camera.exe. Пока система инициализируется, дождитесь появления диалога «Настройки » и нажмите OK мышью.
      ПРИМЕЧАНИЕ: На этом этапе участник должен видеть полноэкранную видеообратную связь положения/стилуса своей руки (рисунок 2D).
   2. На компьютере с планшетной видеокамерой откройте программу Screen Recorder .
   3. Создайте новую сессию скриншота для данных отслеживания глаз от участника, используя его ID.
   4. Следуйте рекомендациям пользовательского руководства системы отслеживания глаз для настройки порогов отражения зрачков и роговицы, а также для калибровки и валидации камеры с отслеживанием глаз (Руководство пользователя системы отслеживания глаз — учебник: Проведение эксперимента, стр. 81–91)²³).
      1. Отрегулируйте просмотр правого глаза участника, переключаясь между разными видами камеры, фокусируя объектив и регулировав осветитель.
      2. После того как допустимый порог зрачка и значения отражания роговицы (CR) настроены, запишите значения и приступите к калибровке на 9 точек (нажмите C).
      3. Проверьте калибровку (нажмите V). Запишите средние и максимальные значения угла валидации перед переходом к эксперименту fMRI. Если получены неоптимальные результаты калибровки (FAIR или POOR), повторяйте калибровку/валидацию до достижения ХОРОШИХ результатов, соответствующих средней ошибке <0,5^o и максимальной ошибке <1,0^o (рисунок 4D,E).
8. Калибровка планшета
   1. Используйте компьютер Stimulus/Response для калибровки сенсорной поверхности планшета.
   2. Откройте трехточечную калибровку ELO , чтобы начать калибровку планшета.
   3. Попросите игрока использовать стилус, чтобы коснуться и отпустить три мишени, которые появляются на экране, последовательно, в отведённое время.
   4. После завершения калибровки откройте указанное приложение для редактирования графики (см. Таблицу материалов) и попросите участника свободно рисовать, чтобы убедиться, что стилус правильно отслеживает. Повторяйте шаги 8.1–8.4 по необходимости.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Частые рывки или скачки в графике отклика планшета свидетельствуют о том, что стилус плохо отслеживается и требует перекалибровки.
9. Протокол обучения
   1. Чтобы познакомить участника с письмом и рисунком на интерфейсе планшета, попросите его следовать направляющим инструкциям во время самостоятельного тренировочного задания из essential tremor study²⁴. Это включает в себя подпись участника и выполнение задания Fahn-Tolosa-Marin Tremor, которое состоит в проведении спиральных и горизонтальных линий между всё более узкими ориентирами.
   2. Чтобы ознакомить участника с TMT, проведите его через самостоятельное тренировочное задание, состоящее из упрощённых версий TMT-A и TMT-B, всего из 12 заданий. После этого обучения проведите их через полноразмерные альтернативные версии TMT-A и TMT-B, переставляя предметы с использованием того же времени, что и экспериментальное задание. Отслеживайте работу участника, чтобы убедиться, что планшет хорошо откалиброван и что участник выполняет задачу TMT согласно указаниям.
10. Экспериментальная парадигма
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этот рабочий процесс реализует описанную выше конструкцию блока TMT.
    1. Запускайте запись трекера глаз. На компьютере Tablet Video Camera выберите «Начать запись » в программе Screen Recorder .
    2. На компьютере стимула/ответа откройте скрипт TMT-Run1_slow.ebs2 E-Prime (E-Run).
    3. Сделайте последнее соединение с выходом триггера системы МРТ: подключите URB к компьютеру стимула/ответа.
    4. Введите идентификатор участника и номер сессии при запросе скрипта E-Run.
    5. Дайте участнику устные инструкции для завершения ТМТ с помощью интеркома системы МРТ (рисунок 6). Убедитесь, что участник готов продолжить.
    6. Скрипт E-Run предоставит участнику инструкции TMT. Выполнение первого запуска условий TMT-A, TMT-B и визуальной фиксации начнётся после отправки триггерного импульса из системы МРТ в начале fMRI через URB.
    7. Отслеживайте данные глазного трекера во время запуска, чтобы убедиться, что сигнал стабилен (один из лабораторных сотрудников). Кроме того, следите за работой TMT (ответы стилуса) участника, чтобы убедиться, что он выполняет инструкции и нет проблем с установкой (например, ненадёжная видеопроекция, плохая работа стилуса отслеживания и т.д.; второй участник лаборатории). Попросите второго члена лаборатории также отметить наличие ошибок производительности для TMT-A или TMT-B, а также номер эксперимента.
    8. После окончания забега прекратите запись глаз и выполните коррекцию дрейфа, следуя рекомендациям Руководства пользователя системы отслеживания глаз (стр. 91-92)²³. Если проверка дрейфа приводит к ошибке < 2,0°, продолжайте. Если ошибка ≥2.0, выполняйте калибровку/валидацию до средней ошибки <1.0°, а максимальной — <2.0°.
    9. Для Run 2 перезапустите сессию записи глаз и откройте скрипт E-Run TMT-Run2_slow.ebs2 на компьютере Stimulus/Response. Введите тот же идентификатор участника и номер сессии , что и для первого запуска. Повторите инструкции по выполнению задачи (рисунок 6). Опять же, импульс запускает задачу после начала fMRI. Что касается первого запуска TMT, попросите второго члена лаборатории отметить наличие ошибок в производительности TMT.
    10. После завершения эксперимента выполните последнюю проверку отслеживания глаз (шаг 7.4.3) и запишите средние и максимальные значения ошибки. Затем нажмите Файл | Закройте программу для отслеживания глаз, чтобы экспортировать данные. Вынимите игрока из магнита и начните снятие снаряжения.
11. Демонтаж оборудования и сохранение данных
    1. Данные TMT будут автоматически сохраняться на компьютере стимула/ответа в той же папке, что и скрипты TMT.
    2. Данные отслеживания глаз будут сохранены после завершения сессии записи.
    3. В программе SR Research Screen Recorder на планшетном видеокамере перейдите в раздел «Файл » и выберите «Закрыть » — это перенесёт файлы с компьютера отслеживания глаз на компьютер с планшетной видеокамерой.
       ПРИМЕЧАНИЕ: Простое закрытие окна программы не приведёт к правильной передаче/сохранению экспериментальных данных.
    4. После завершения передачи данных отключите все компьютеры и оборудование для хранения.

2. Анализ

1. Участник
   1. Для демонстрации протокола и его возможного воздействия были собраны данные ТМТ на основе таблеток, отслеживания глаз и фМРТ у участника (здоровой правшой 22-летней женщины), не имеющей анамнеза неврологических, психологических или письменных расстройств.
2. Кинематические метрики планшетов
   1. Анализировать необработанные данные кинематических планшетов (положение стилуса в координатах x,y) с помощью пользовательских скриптов, написанных на MATLAB, доступных на GitHub²⁵. Сырые данные обрабатываются с помощью пользовательского скрипта NPTF2F_CompleteAnalysis.m, который вызывает дополнительные пользовательские скрипты: NPTF2F_RemoveErrors.m; NPTF2F_SpeedData.m; NPTF2F_SignalData.m; getAverageForce.m; getTotalDistance.m; sigfilt1.m; spikeRemoval.m; и zeroX.m. Для запуска NPTF2F_CompleteAnalysis.m указывается идентификация участника, дата сбора данных и порядок последовательностей импульсов (EPI/INI или INI/EPI), где INI обозначает обратную^{визуализацию 26}.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Сбор данных фМРТ, связанных с ТМТ, в учреждении авторов может проводиться в любом режиме визуализации, при этом здесь выбирается EPI (см. выше раздел «Нейровизуализация »). Получение INI fMRI фиксирует активность мозга с более высоким временным разрешением и выходит за рамки текущей работы. При запуске сценария анализ проводится в нескольких секциях. Секции 0 и 1 заполняют рабочее пространство MATLAB и читают и сохраняют данные из входных текстовых файлов соответственно.
      1. Раздел 2 просит пользователя ввести количество Total, Correct и Wrong, основанных на визуальном анализе пробных выступлений TMT-A. Убедитесь, что визуальный анализ склоняется к мягкости; если участник не коснулся круга, но была предпринята чёткая попытка в направлении круга, связь считается правильной. Аналогично, если участник «перешёл» круг и коснулся соседнего круга, перенаправляя стилус на следующий правильный круг, это не считается дополнительной (и неправильной) связью.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Текущий объем анализа рассматривает только полностью корректные исследования или правильные связи, установленные внутри исследования. Раздел 3 позволяет устранять ошибки связки в каждом испытании. В данном случае удаление не требуется, так как участник не допустил ошибок при связывании.
      2. Дождитесь, пока Раздел 4 вычислит статистику из данных испытаний, вызвав функцию NPTF2F_SpeedData().
      3. Дождитесь, пока Секция 5 позвонит в NPTF2F_SignalsData().
      4. Наблюдайте, как раздел 6 выводит кинематические данные планшета в формате, подходящем для дальнейшей обработки данных (16 испытаний x 15 параметров).
3. Агрегировать данные для количественной оценки характеристик производительности и описательной статистики на каждом испытании.
   1. Определите время завершения как время, необходимое участнику для достижения символа финальной последовательности с начала испытания TMT, с верхней границей, установленной максимальной длительностью блоков 40 с (испытания TMT-A) или 60 с (испытания TMT-B).
   2. Вычислите скорость (пикселей в секунду, [px/s]) как изменение координат x,y (в зависимости от движения стилуса) со временем. Активная область сенсорной панели — 129 мм x 97 мм, а зона стимулирующего дисплея — 103 мм x 77 мм (1 024 x 768 пикселей, угол зрения 9,0° x 6,7°, не считая окружающей области в прямом видео, где видны планшет и руки участника).
   3. Учитывая возможность потолочных эффектов, возникающих из-за фиксированных длительностей блоков (то есть незавершения TMT-A или TMT-B в пределах максимального времени), вычислите другую метрику — секунды на связь (SPL)¹⁵, разделив время завершения (секунды) на количество связей (правильные ответы стилуса, связывающие два элемента).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Более высокие значения SPL указывают на более медленную работу связки и наоборот.
   4. Используйте экран с отслеживанием глаз, записывающий видеофайл, чтобы подтвердить общее выполнение задачи и отметить ошибки (например, неправильное связывание, поднятие стилуса).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Участник в данном деле не имел ошибочных результатов TMT.
   5. Используйте средние, первое и третье квартильные значения скорости, чтобы различать периоды связывания и несвязывания для каждого испытания, как описано ниже.
   6. Определите периоды связывания (значения скорости выше первого квартиля) с помощью быстрого ускорения до пиковых значений скорости с последующим замедлением аналогичной величины.
   7. Определите скорости ниже первого квартиля как периоды без связывания, характеризующиеся визуальным поисковым поведением перед целенаправленным связыванием.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эти связывающие и несвязанные поведения, а также их нейронные корреляты, недавно были охарактеризованы в исследовании эффективности ТМТ на планшетах у молодых взрослых во время электроэнцефалографии¹⁰.
   8. Используйте периоды связи и периоды без связки для определения длительности соединения (среднее время, проведённое на соединении, [ms]) и продолжительности без соединения (среднее время, затраченное на поиск следующего соединения, [ms]) соответственно.
   9. Вычислите общее расстояние (D) ответов стилуса во время испытания в пикселях как ещё один показатель межпробной вариабельности. Рассчитайте средний процент дополнительного пройденного расстояния (EDT) для каждого испытания, выраженный в процентах от оптимального (самого короткого) пути.
   10. Вычислите расстояние на звено (DPL, px/link) как среднее пройденное расстояние, чтобы образовать одно звено в каждом испытании.
   11. Вычислите среднюю силу (произвольные единицы, [au]) только между периодами связывания и несвязывания, опуская данные между испытаниями.
4. Метрики отслеживания глаз
   1. Просмотр и обработка данных отслеживания глаз каждую пробную основу, используя собственное программное обеспечение для системы отслеживания глаз (см. Таблицу материалов).
   2. Доказательства концепции и потенциал демонстрируются для данных отслеживания глаз, усреднянных по времени отдельно для всех условий производительности TMT-A и TMT-B. Парсировать и отделить данные от непрерывного потока данных, записанного для каждого запуска, на основе триггерных кодов с временной меткой, генерируемых компьютером Stimulus/Response, обозначающих начало и конец каждого блока задач TMT-A и TMT-B в файлах данных EDF с отслеживанием глаз.
   3. Докладывайте описательные статистические данные, включая количество саккадов, фиксации, время фиксации (мс), процент фиксации, количество морганий, частоту морганий (блинг/с) и размер зрачка (в произвольных единицах [au]).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Конкретные определения для каждого параметра приведены в Таблице 1. Статистика, связанная с фиксацией и саккадами, получается с помощью генераторов отчетов, встроенных в программное обеспечение с использованием значений порога и амплитуды по умолчанию.
5. Статистическая отчетность
   1. Учитывая характер эксперимента с участием одного участника исследования, проводите простое статистическое тестирование без коррекции для множественных сравнений. Рассчитайте средние метрики по отслеживанию глаз с планшетами и глазами для TMT-A и TMT-B за два запуска экспериментов (всего четыре случая каждого тестового состояния).
   2. Для каждой таблетки и метрики отслеживания глаз используйте парный двуххвостый t-тест, чтобы оценить, существуют ли статистически значимые различия между двумя частями TMT (TMT-B против TMT-A).
6. Данные нейровизуализации
   1. Генерируйте доказательства концепции fMRI-карт активности мозга с помощью бесплатного программного обеспечения функциональной нейровизуализации^(AFNI), широко используемого в научном сообществе.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Скрипт, подробно описывающий конкретный конвейер анализа изображений и выбор параметров, представлен на GitHub²⁵. Кратко, последовательность этапов обработки изображений AFNI для оценки активности мозга в каждом месте объёмного элемента (вокселя) в мозге выглядит следующим образом:
      1. Объедините данные fMRI из двух запусков TMT.
      2. Выполнить этапы предварительной обработки перед формированием карты активации, включая воксельную коррекцию для всплесков (выбросов) амплитуды сигнала фМРТ в зависимости от времени, физиологических эффектов, связанных с дыханием и сердечной^{пульсацией 28}, времени получения срезов изображения и движения.
      3. Выровнять данные анатомической МРТ с T1-весом по стандартному шаблону атласа^{мозга 29,30} с помощью нелинейной процедуры искажения.
      4. Примените параметры варпа к данным fMRI.
      5. Пространственно фильтруйте данные fMRI с помощью гауссового ядра с полной шириной 5 мм при половине максимума (FWHM).
      6. Разделите временной ход fMRI на каждом вокселе на среднее значение, а затем умножьте на 100, чтобы перемасштабировать сигналы fMRI до процентных единиц.
      7. Введите данные fMRI в общую линейную модель (GLM), включающую формы сигналов boxcar, отражающие активное время в блоках задач TMT-A и TMT-B (полученные из данных планшетов), объединённые с канонической функцией гемодинамического отклика, а также регрессоры для флуктуаций низкой частоты, производные движения и движения, а также физиологические регрессоры для устранения остаточных эффектов сердечного и дыхательного циклов.
      8. Вычислить начальные карты, соответствующие активации мозга (бета-коэффициенты по воксельному анализу GLM) для а) средней эффективности TMT-A плюс TMT-B по сравнению с фиксацией; и b) средняя производительность TMT-B – TMT-A. Отчётите каждую карту в p < 0,0005, а затем примените порог размера кластера для корректировки множественных сравнений при p < 0,05.

Results

Используя файл с отслеживанием глаз, на рисунках 7A, B показаны репрезентативные выступления TMT-A и TMT-B в один момент времени в среде дополненной реальности соответственно. Результаты TMT-A и TMT-B (синяя линия) и данные взгляда (красная линия) за последовательные интервалы в 2,5 с показаны на рисунке 7C,D соответственно. Этот временной интервал был выбран для удобства визуализации нескольких последовательных примеров поведения связывания в одной графике. Короткий временной интервал просто показывает одну (или отсутствует), тогда как длинный интервал показывает больше связей и беспорядка, и его сложнее интерпретировать визуально. При осмотре рисунка 7C,D, в частности, становится очевидно, что в первые несколько секунд выполнения TMT-A и TMT-B участник визуально ищет и кодирует первые ссылки для создания перед движением стилуса. Также имеются признаки, что на протяжении всего выступления TMT-A и TMT-B в промежутках времени взгляд (и визуальное поисковое поведение) предшествуют соответствующим движениям стилуса.

Таблица 1 суммирует средние показатели по кинематическим и отслеживающим взглядам показатели по эффективности TMT во всех испытаниях (четыре случая TMT-A, четыре случая TMT-B, в двух отдельных запусках). Время прохождения для TMT-B (31,3 с ± 6,0 с) имело тенденцию больше, чем для TMT-A (24,0 с ± 5,7 с) (p = 0,06). Это соответствует более сложной умственной обработке, необходимой для выполнения TMT-B. Средняя скорость выполнения прорисовки связей не была значительно ниже для TMT-A (0,35 ± 0,04 px/ms), чем для TMT-B (0,36 ± 0,13 px/ms) (p = 0,91), тогда как SPL наблюдался выше для TMT-B (1,31 ± 0,25 с), чем для TMT-A (1,00 ± 0,24 с) (p = 0,06). Средние продолжительности периода связывания не отличались существенно (702 ± 299 мс (TMT-B) и 729 ± 221 мс (TMT-A) (p = 0,92)), также не различались длительности периода без связывания (576 ± 451 мс (TMT-B) и 260 ± 29 мс (TMT-A) (p = 0,23)). Общее расстояние (D) не отличалось существенно для TMT-B (10 300 ± 1 270 px) по сравнению с TMT-A (10 600 ± 1 930 px) (p = 0,52). Процент дополнительного расстояния (EDT) относительно самого короткого возможного расстояния составил 27,1 ± 7,1% для TMT-A и 24,2 ± 6,3% для TMT-B (p = 0,59). Расстояние на звено (DPL) для TMT-A составляло 442 ± 80 px/канал и 429 ± 53 px/link для TMT-B (p = 0,52). Сила стилуса в среднем была немного выше для TMT-B (9,3 ± 1,8), чем для TMT-A (5,5 ± 3,5) (p =0,11). Ошибок не было допущено ни в одном из условий задачи. В совокупности эти результаты согласуются с интерпретацией о значительном различии в моторных характеристиках как TMT-A, так и TMT-B, так что любые возможные различия между двумя частями TMT из-за когнитивной сложности в средней скорости прорисовки связи, длительности периода связи, периоде несвязывания, D, EDT, DPL и силе стилуса скрываются в анализе на уровне одного участника псевдослучайным представлением стимулов на дисплее. Однако, как и ожидалось, тенденция к большему SPL для TMT-B по сравнению с TMT-A хорошо согласуется с результатами по времени завершения, отражая сильную корреляцию между двумя метриками.

Данные отслеживания глаз показали тенденцию к немного большему количеству саккад в TMT-B (90 ± 24), чем в TMT-A (71 ± 22) (p = 0,10). Аналогичные результаты фиксаций были почти идентичны, поскольку саккады и фиксации тесно взаимосвязаны. Среднее время фиксации в TMT-A составляло 308 ± 40 мс, тогда как среднее время фиксации в TMT-B составляло 314 ± 32 мс (p = 0,32). Средний процент времени, проведённого в фиксации (фиксации) для TMT-A, составлял 90,0 ± 2,3%, что значительно отличалось от значения 88,7 ± 2,1% для TMT-B (p = 0,01). Количество морганий за исследование было значительно выше при TMT-B (5,0 ± 2,6), чем в TMT-A (2,0 ± 1,2) (p = 0,04). Учитывая разницу в среднем времени завершения между тестами, частота моргания для TMT-B всё равно была значительно выше (0,15 ± 0,06 моргания/с) по сравнению с TMT-A (0,08 ± 0,05 морганий/с) (p = 0,03), что и следовало ожидать для первой задачи, поскольку она более когнитивно требовательна. Средний размер зрачка оставался очень похожим по всем условиям (1 588 ± 140 для TMT-A; 1 648 ± 59 для TMT-B) (p = 0,29).

При анализе мозговой активности при обоих условиях задачи (TMT-A и TMT-B по сравнению с визуальной фиксацией) наблюдалась значительная широко распространённая положительная активация, а также несколько отрицательно активированных кластеров (которые, как правило, были меньше). Топ-25 кластеров по размеру включали положительную активацию в частях медиального и латерального мозжечка, левого прекунеуса, верхних и нижних теменевых долек, левой средней затылочной извилины, прецентральных извилин, левой постцентральной извилины, левой верхней лобной извилины, правой верхней затылочной извилины, дополнительных моторных областей, левой средней поясной коры, правой надмаргинальной извилины, левой средней лобной извилины и правой калькариновой извилины. Часть этих активаций показана на репрезентативных изображениях на рисунке 8. Отрицательная активация наблюдалась в угловой извилине, левой верхней лобной извилине, средней височной извилине, правой нижней теменной извилине, правой верхней височной извилине, правой постцентральной извилине, правой надмаргинальной извилине, левой нижней лобной извилине (pars orbitalis), правой парацентральной доле и правой прецентральной извилине. Однако для контраста TMT-B и TMT-A значимых положительных или отрицательных активаций не наблюдалось. Как упоминалось в обсуждении (см. ниже), эти коллективные наблюдения фМРТ согласуются с предыдущими результатами фМРТ, полученными в лаборатории.

Рисунок 1: Концептуальная схема экспериментального аппарата. (A) Компьютерный монитор используется для управления аппаратом и проведением когнитивных тестов, а также для визуализации результатов, выполняемых (B) компьютером. Кабели питания, управления и записи данных проходят через панель радиочастотного проникновения (C). Ключевое оборудование включает (D) компьютеризированный планшет, совместимый с МРТ, состоящий из сенсорно-чувствительной поверхности и стилуса, светодиодного подсветителя и видеокамеры «Tablet Videocamera», фиксирующей движения руки и стилуса. (E) Отражающее зеркало, установленное на катушке головки, позволяет отслеживать взгляд участника, лежащего на (F) столе пациента системы МРТ, используя (G) удалённую систему видеозаписи. Зеркало также позволяет участнику видеть тестовые стимулы, реакции планшета и связанные движения руки/стилуса на (H) заднем экране проекции, представленном (I) удалённой совместимой с МРТ системой проекции. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 2: Планшет с этупом. (A) Раскладка планшета на столе пациента с волонтёром. (B) Крупный план планшета, крепления и стилуса (жёлтый) в двух разных ориентациях, показывающий расположение «планшетной видеокамеры» и светодиодного подсветки. (C) Планшетная видеокамера и компьютеры стимулов/реагирования для управления планшетной системой из зоны МРТ-консоли. (D) Репрезентативный вид среды дополненной реальности во время выполнения TMT-A. Красная точка указывает мгновенное положение взгляда и не показывается участнику. (E) Совместимая с МРТ проекционная система для представления окружения дополненной реальности участнику на заднем экране проекционной функции. Экран установлен в отверстии магнита и не виден в этом ракурсе; см. рисунок 4 для наглядного изображения. Аббревиатура: TMT = тест по созданию следа. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 3: Тест на прокладку троп с схемой. Временная схема введения ТМТ во время фМРТ. Вверху: Хронометражная диаграмма, указывающая длительность блоков TMT-A, TMT-B и фиксации, применяемых в каждом из двух забегов. Внизу: Примеры изображений каждого состояния. Обратите внимание, что испытания TMT-A и TMT-B используют разные паттерны стимулов для каждого исследования, поэтому участники не работают на основе пространственной памяти. Все испытания на визуальную фиксацию используют одно и то же изображение. Сокращения: TMT = Тест на прокладку тропы; fMRI = функциональная МРТ; TMT-A = часть A; TMT-B = часть B; Фикс = визуальная фиксация. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 4: Eye-tracker s etup. (A) Изображение совместимой с МРТ видеокамеры, осветителя и крепления. (B) Изображение из отверстия переднего магнитного отверстия, показывающее пространственную связь устройства отслеживания глаз с планшетом, катушкой головки и зеркалом, а также проекционным экраном. (C) Изображение из отверстия переднего отверстия магнита с удаленной планшетной и головной катушкой, показывающее связь между проектором и экраном проекции, используемым с планшетом, а также камерой с отслеживанием глаз и подсветкой. (D) Программное обеспечение для отслеживания глаз, показывающее видеозапись участника в большом поле зрения и на обрезанном и увеличенном поле, где обнаруживают отражения роговицы для отслеживания глаза, а зрачок обнаруживается для фиксации диаметра зрачка. (E) Примеры скриншотов во время калибровки и валидации трекера глаз. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 5: Консоль и p-энетрацион panel setup. (A) Зона консоли МРТ, показывающая четыре монитора, использованных в экспериментах. Слева направо: трекер глаз; планшетная видеокамера; стимул/реакция таблеток; и консоль системы МРТ. (B) Изображение со стороны панели проникновения, расположенной в магнитной комнате, показывающее все соответствующие аппаратные соединения. (C) Аналогичные соединения на стороне оборудования. Аббревиатура: BNC = соединение гайки штыка. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 6: Verbal task instructions. В обучающей задаче участники с помощью планшета и стилуса практикуют проведение гладкой линии между рекомендациями, знакомясь с устройством перед когнитивным тестом. TMT состоит из двух частей: Часть A требует соединения пронумерованных кругов в возрастающем порядке, а Часть B чередует цифры и буквы в возрастающем порядке. Аббревиатура: TMT = Trail-Making Test. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 7: TMT performance. Временные образцы (A) исполнения TMT-A и (B) исполнения TMT-B в дополненной реальности с точки зрения участника. Красная точка на каждом изображении символизирует точку взгляда. Изображения — это кадры с экрана с трекером глаз, записывающего видеофайл; Обратите внимание, что участник не видит точку взгляда во время исполнения теста. (C,D) Последовательные 2,5 с интервалы производительности TMT-A и TMT-B (синие линии), включая данные взгляда, зависящих от времени (красные линии) соответственно. Саккады видны как тонкие красные линии, а «узлы» также видны там, где взгляд не движется быстро, что указывает на фиксации. Аббревиатура: TMT = Trail-Making Test. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 8: фМРТ иктвация maps. Активация (контраст сигналов по фМРТ) для (TMT-A и TMT-B) против фиксации. Позиции среза расположены на расстоянии 14 мм друг от друга по указанным координатам Z-буквы в пространстве стереотаксического атласа. Цветовая полоса отражает процент контраста сигнала BOLD в значительно активированных областях, при этом положительные значения показывают более высокий уровень активации. Сокращения: fMRI = функциональная МРТ; TMT = Тест на прокладывание следов; L = Левый; R = Право; BOLD = уровень оксигенации в крови, зависящий от уровня кислорода. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

ПАРАМЕТР	ОПРЕДЕЛЕНИЕ	TMT A	TMT B	P-ЗНАЧЕНИЕ (ДВУХХВОСТЫЙ, ПАРНЫЙ)
Время завершения	Среднее время (в секундах), потраченное на завершение каждого испытания	24.0 (± 5.7)	31.3 (± 6.0)	0.06
Скорость (пиксель/мс)	Средняя скорость движения стилуса (в пикселях в миллисекунду) В каждом процессе	0,35 (± 0,04)	0,36 (± 0,13)	0.91
Секунды на связь, SPL (с/ссылка)	Среднее время (в секундах), потраченное на завершение каждой связи в каждом испытании	1.00 (± 0.24)	1.31 (± 0.25)	0.06
Длительность связки (ms)	Среднее время (в миллисекундах), затраченное на соединение каждого канала по всему маршруту Каждое испытание	729 (± 221)	702 (± 299)	0.92
Длительность несвязывающейся (ms)	Среднее время (в миллисекундах), потраченное на следующее соединение В каждом процессе	260 (± 29)	576 (± 451)	0.23
Общее расстояние (px)	Среднее расстояние (в пикселях), которое прошёл стилус в каждом испытании	10600 (± 1930)	10300 (± 1270)	0.52
Дополнительная дистанция Путешествие, EDT (%)	Среднее дополнительное расстояние, пройденное за каждое испытание, выраженное как процент оптимального (самого короткого) возможного пути	27.1 (± 7.1)	24.2 (± 6.3)	0.59
Расстояние по связи, DPL (px/Link)	Среднее расстояние (в пикселях), которое проходило, образуя одно звено в каждом испытании	441 (± 80)	429 (± 53)	0.52
Сила (абритральные подразделения)	Средняя сила (в произвольных единицах), оказываемая на экран планшета в каждом испытании	5.5 (± 3.5)	9.3 (± 1.8)	0.11
Граф Саккейд	Среднее количество саккад в каждом испытании	71 (± 22)	90 (± 24)	0.10
Количество фиксаций	Среднее количество фиксаций в каждом испытании	71 (± 22)	90 (± 24)	0.09
Время фиксации (ms)	Среднее время (в миллисекундах) каждой фиксации в каждом испытании	308 (± 40)	315 (± 32)	0.32
Процент фиксации (%)	Средний процент времени, проведённого в фиксации на протяжении каждого испытания	90.0 (± 2.3)	88.7 (± 2.1)	0.01
Счёт морганий	Среднее количество морганий в каждом испытании	2.0 (± 1.2)	5.0 (± 2.6)	0.04
Скорость моргания (моргания)	Среднее количество морганий в секунду за каждое испытание	0,08 (± 0,05)	0,15 (± 0,06)	0.03
Размер зрачков (абритра) единицы)	Средний размер зрачков на протяжении каждого испытания	1588 (± 140)	1648 (± 59)	0.29

Таблица 1: Сводная статистика по кинематическим метрикам таблеток и метрикам отслеживания глаз, сведеная в таблицу для оценки эффективности TMT-A и TMT-B молодой здоровой взрослой женщиной . Определения каждой метрики приводятся со стандартными отклонениями, показанными в скобках. Метрики, показанные курсивом, включают усреднение по результатам связывания в каждом исследовании и последующее усреднение по всем исследованиям — для TMT-A и TMT-B соответственно. Значения p приведены для двухстороннего, парного t-тестирования различий в метрических значениях между TMT-A и TMT-B. Значения P, выделенные жирным шрифтом, указывают на значимые эффекты для двустороннего тестирования при p < 0,05. Курсив = среднее значение для каждого теста. Жирным = Проходит тест с двумя хвостами, парами.

Discussion

Текущая работа демонстрирует комплексный протокол для одновременного сбора данных отслеживания глаз и fMRI во время работы планшетного ToC. Следующее обсуждение сначала оценивает различные аспекты протокола, затем сосредоточено на результатах, представленных для представительного участника. В книге также упоминаются будущие применения протокола.

Протокол был тщательно разработан в течение нескольких лет на основе большого опыта, приобретённого при разработке планшетной системы и проведении исследований фМРТ с использованием как планшета, так и отслеживания глаз (но без объединения последних двух компонентов). В частности, все этапы, связанные с калибровкой, гарантируют, что полученные данные точно отражают работу участников. Калибровка планшета в начале сессии гарантирует, что стилус (и курсор) точно отслеживают поведение письма и рисования на дисплее дополненной реальности, несмотря на любые изменения в виде камеры, которые могли произойти во время обработки. Чтобы движение головы не запутало результаты значительно, реализуются и проверяются калибровка с отслеживанием глаз и коррекция дрейфа на основе рекомендаций производителя и доступного программного обеспечения, а также непрерывного мониторинга потока данных с отслеживанием глаз на протяжении всех испытаний. Неправильная или опущенная калибровка для планшета или системы отслеживания глаз может привести к искажённым результатам. Однако представленные здесь результаты с помощью планшетов и отслеживания глаз, а также другие, полученные в лаборатории, свидетельствуют о том, что данные отличного качества можно получить у здоровых взрослых. В будущем может потребоваться дополнительная обработка данных для других групп исследований, таких как пожилые люди или пациенты с неврологическими или психиатрическими заболеваниями. Например, данные могут быть исключены из анализа из-за периодических периодов чрезмерного движения головы (как определено на основе оценок движения, полученных в разделе 2.6.1.2 протокола). Начальные части данных при первом запуске также могут быть исключены из-за эффектов обучения или привычки (сохраняющихся даже после начального обучения), хотя их временной ход также будет интересен для охарактеризации в будущих исследованиях и может предоставить дополнительный механизм для различия эффективности ТМТ у этих популяций от молодых здоровых взрослых.

Триггерные импульсы важны для протокола, обеспечивая синхронизированную по времени запись планшета, отслеживание глаз и потоки данных fMRI. В то время как сигнал fMRI основан на гемодинамических откликах BOLD, которые обычно варьируются в зависимости от времени в секунды, данные отслеживания глаз и кинематических данных планшетов показывают значимое содержание в диапазоне 10-100 мс. Синхронизация по времени коллективного набора данных предоставляет уникальную возможность изучать механизмы восприятия, познания и действия во время выполнения ТМТ с беспрецедентной временной детализацией. Первоначальные исследования могут охарактеризовать связь между мозговой активностью в определённых областях мозга и параметрами отслеживания глаз, усреднёнными по времени в исследованиях TMT-A и TMT-B. Для группы участников это позволит исследовать возможные связи между активностью определённой области мозга и каждым параметром отслеживания глаз, используя простую линейную регрессию и расчёт коэффициентов корреляции. В будущем также представляет интерес исследовать возможность решения дополнительных особенностей пространственно-временной активации в данных fMRI с помощью быстрых колебаний планшета и данных отслеживания глаз. Новые исследования показывают, что параметры сбора данных fMRI можно корректировать для измерения сигналов BOLD с гораздо более тонкой дискретизацией; например, период отбора проб в 100 мс с помощью INI fMRI привёл к улучшению обнаружения динамики активации^{мозга 31}. Недавние исследования ТМТ на планшете с использованием ЭЭГ также показали, что периоды внутризадачного и несвязывания связываются с разными пространственными закономерностями мощности^{частотного диапазона 10}, что мотивирует использование протокола для поиска аналогичных ассоциаций сигналов fMRI. Распознавание гемодинамического отклика, лежащего в основе сигналов фМРТ, гораздо медленнее, чем временной шкала саккад и фиксаций, однако первые шаги в этом направлении, вероятно, будут включать характеристику потенциальных различий в характеристиках TMT-A и TMT-B, связанных с поведением, проявляющимся на ранних и поздних этапах связывания (при этом последнее особенно сложно в TMT-B); и возможные различия между сложными для выполнения связей и менее сложными, основанные на визуальном осмотре отслеживания глаз и кинематических данных.

Протокол включает обучающий модуль, который позволяет участникам привыкнуть к выполнению ответов на планшете и выполнении связывающих движений, необходимых для выполнения TMT. Такое обучение (включая будущие модификации, адаптированные под другие задачи или изучаемые ToC) направлено на развитие навыков у тех, кто мало имел опыта работы с компьютерными планшетами, например, у пожилых людей, а также у тех, кто может столкнуться с трудностями в этом режиме коммуникации из-за нарушения работы мозга. Среда дополненной реальности, включая VFHP от видеопотока с планшетной видеокамеры, обеспечивает взаимодействие с планшетом с высокой экологической достоверностью, но не обеспечивает полностью идентичный опыту типичного письма и рисования ручкой и бумагой. Например, участник должен отвечать, лежа в магните и смотря компьютерную графику, включая бестелесное представление руки без нормального естественного проприоцептивного входа и пространственных координат, ориентированных на тело. В то время как можно рассматривать будущие исследования, которые изучают последствия манипуляции двумя этими факторами, имеющиеся анекдотические данные свидетельствуют о том, что при простом обучении здоровые люди быстро и легко осваивают использование этой планшетной технологии, так что эффекты обучения в планшетных fMRI можно игнорировать после короткого учебного модуля.

Текущий протокол может использоваться в будущем, при проведении fMRI во время учебного модуля, чтобы предоставить количественные научные доказательства в поддержку или опровержение последнего утверждения. (В предыдущих планшетных fMRI-исследованиях TMT, которые не включали обучение, данные нейровизуализации из первого испытания TMT-A и TMT-B были отвергнуты, чтобы избежать эффектов^{обучения 10,19}.) Также будет интересно изучить эффекты обучения с помощью планшетов и ToC у различных групп пациентов (например, у людей с когнитивными нарушениями), что может потребовать улучшения учебного модуля. В других исследованиях вне магнита обучающий модуль также может быть адаптирован для использования в качестве полезного инструмента скрининга, позволяя пациентам, которые не выполняют инструкции или иным образом не могут адекватно выполнять задачи, быть исключены из исследований визуализации.

В качестве последнего момента обсуждения, связанного с тренировочной задачей, важно отметить, что функциональная нейровизуализация ToC обычно ограничена шумной природой сигналов активации мозга и необходимостью анализа данных длинных временных рядов при нескольких повторениях задач для получения статистически значимых карт активации^{мозга 32}. Эта процедура противоречит типичной презентации ToC, при которой тест проводится один раз. По мере улучшения возможностей функциональных нейровизуализационных методов в будущем (например, при проведении фМРТ при ультравысоких магнитных полях 7 Т и выше), возможно сравнить активацию мозга из одного испытания когнитивных исследований с результатами нескольких испытаний. Однако на данный момент показано, что многопробная производительность TMT на планшетах имеет разумную сходимость с результатом реального теста на^{бумаге 15}.

Хотя протокол разработан для облегчения оценки ToC с помощью фМРТ, он по своей сути гибок и поддаётся модифицированию для удовлетворения широких исследовательских целей. Например, планшетная видеокамера была специально добавлена для повышения экологической валидности VFHP, но может быть исключена, если она не требуется, или включаться и выключаться для различных условий задачи (например, в исследованиях, изучающих интеграцию визуальной, проприоцептивной и моторной обработки). Кроме того, планшет может легко использоваться синхронно с системой отслеживания глаз в условиях без МРТ исключительно для поведенческого тестирования или с другими функциональными нейровизуализационными методами, такими как ЭЭГ, функциональная ближнеинфракрасная спектроскопия и позитронно-эмиссионная томография. В исследованиях с магнитоэнцефалографией (MEG) могут потребоваться аппаратные модификации для подавления магнитного поля планшета значительно ниже femtoTesla на датчиках магнитного поля MEG. В зависимости от экспериментальных потребностей протокол может быть дополнен, включая другое оборудование для подачи и записи реакции сенсорных стимулов. Например, это может включать совместимые с МРТ наушники для представления слуховых стимулов и кнопочные блоки для фиксации реакций на нажатие, что в конечном итоге позволяет сравнивать сигналы активации мозга от произвольного ToC с теми, что генерируются при блочных или событийных проектных задачах, которые чаще применяются в сообществе функциональной нейровизуализации. Другие изменения в протоколе могут быть внесены для учёта моторных или зрительных нарушений у различных групп пациентов. Например, можно добавить дополнительные контрольные задачи, включающие простые движения рисования (например, повторяющееся связывание двух стимулов вместе с гораздо меньшими когнитивными нагрузками), что позволяет оценить вклад моторных нарушений в общую производительность ТМТ (то есть путём анализа контрастов активации мозга (TMT-A против покоя; простого рисования против покоя; TMT-A против простого рисования; и аналогично для TMT-B). Количество необходимых связей в TMT-A и TMT-B можно снизить, чтобы снизить вероятность мышечной усталости. Нарушение зрения можно облегчить, представляя более крупные визуальные стимулы или стимулы с более выраженным контрастом дисплея. Однако для обеспечения объективной оценки мозговой активности пациентов по сравнению с контрольными группами потребуется дополнительное fMRI контрольных групп.

Несмотря на свою надёжность, протокол может подвергнуть несколько улучшений. В частности, это довольно трудоёмкое выполнение: использование трёх и более лабораторных сотрудников (включая одного технолога для работы с системой МРТ) желательно для достижения высокой эффективности при установке и демонтаже оборудования, а также при сборе данных (один человек для мониторинга планшетных компьютеров, другой — для отслеживания компьютера с отслеживанием глаз). С двумя обученными сотрудниками на нашем объекте сейчас требуется 10 минут до и после МРТ для установки и снятия, хотя эти сроки можно сократить, если привлечь другого сотрудника лаборатории для помощи. В будущем можно получить прирост по времени путём «предварительной настройки» определённых аппаратных компонентов и более эффективного использования тележек для оборудования для облегчения транспортировки и установления кабельных соединений. Постоянная установка (частичная или полная) в МРТ-комплексе была бы самым простым вариантом, если позволят наличие места и оборудования.

Далее протокол был продемонстрирован путём получения репрезентативной таблетки, отслеживания глаз и результатов фМРТ у одного молодого здорового взрослого добровольца. Результаты в целом соответствовали ожиданиям, как описано ниже, но в начале следует подчеркнуть, что значения, полученные для различных поведенческих метрик и активированных областей мозга, статистически оценивались на уровне внутри участников и не учитывают средние значения и вариабельность на уровне группы. Будущие мультимодальные испытания большой группы здоровых пациентов будут необходимы для получения информации на уровне группы в виде «нормативных» данных, которые в конечном итоге можно сравнить с результатами, полученными в результате аналогичного тестирования пациентов с нарушениями функции мозга. Расчёты размера выборки для таких исследований, вероятно, будут определяться низким контрастным соотношением к шуму сигналов fMRI, а также стоимостью получения таких данных. Некоторые инструменты доступны в научной литературе для оценки размера выборки с помощью^{fMRI 32}. С этим условием нынешний нарратив в основном сосредоточен на кратком интерпретировании наблюдаемых тенденций и значимых эффектов.

Участник продемонстрировал немного более длительное завершение и большую продолжительность несвязывания TMT-B по сравнению с TMT-A, что повторяло предыдущие результаты на таблетках и соответствовало установленным результатам TMT на^{бумаге 2,18,33}. Эти результаты могут отражать необходимость большего времени для обработки, поиска и определения следующей правильной цели в TMT-B по сравнению с TMT-A, учитывая, что TMT-B считается более умственно сложным. Ошибок не было зарегистрировано ни по одному из условий задачи, и все испытания TMT были завершены в отведённое время, что соответствует стандартному завершению TMT молодыми, образованными и здоровыми^{взрослыми 2}. Значение SPL было выше для TMT-B, чем для TMT-A, как ожидалось, поскольку и TMT-B, и -A имеют одинаковое количество связей, а время завершения TMT-B было дольше. Несмотря на повышение сложности визуального поиска в TMT-B, в TMT-A наблюдались немного более высокие значения D и EDT. Обе метрики были недавно разработаны для текущей работы, поэтому нельзя проводить конкретные сравнения с отчётами в предыдущей литературе по TMT на планшетах. Однако предполагается, что более медленная производительность в TMT-B могла изменить положение человека на графике компромисса «^{скорость-точность» 34} относительно его более высокой эффективности в TMT-A — что привело к более точному сопоставлению с соответствующими значениями D и EDT. Эта интерпретация должна быть подтверждена в будущих испытаниях.

Результаты отслеживания глаз для этого участника интригующие. При выполнении TMT-B участником было обнаружено немного больше саккад и фиксаций, количества морганий и частоты морганий по сравнению с TMT-A. Увеличение количества саккад и фиксации может указывать на усиление визуальных эффектов поиска по визуальным стимулам в состоянии B. Подтверждая эту возможность, предыдущие исследования показали, что оба показателя увеличиваются по мере увеличения умственных затрат на обработку более сложного поискового^{массива 35}. Увеличение количества морганий и частоты морганий для TMT-B по сравнению с TMT-A может свидетельствовать о повышенном когнитивном контроле при первом состоянии задачи. Интересно, что многие исследования подтверждают, что частота спонтанных морганий глаза (и количество морганий в рамках фиксированной продолжительности исследования, как изучается здесь) являются полезными показателями активности^{дофамина 36}. Дофамин — важный нейротрансмиттер, участвующий в обучении, рабочей памяти и целенаправленном поведении³⁷ — все они лежат в основе успешной работы ТМТ и необходимы в большей степени при ТМТ-В по сравнению с ТМТ-А. Многочисленные исследования, изучающие спонтанные и вызываемые задачей моргания глазами, показывают, что оба показателя чувствительны к модуляции когнитивного^{контроля 38}. Наконец, был зафиксирован очень схожий средний размер зрачка для обеих частей ТМТ, что свидетельствует о том, что участник мог выполнять обе части с одинаковым уровнем умственного усилия без нагрузки на^{вычислительную способность 38}. Эти интерпретации также согласуются с литературой по исполнению^{TMT 2} и утверждают, что участник эффективно выполнял обе части без ошибок. В будущем потребуется проведение работы по изучению детальных характеристик взгляда, связанных с поведением внутри задачи TMT. Такая работа будет чрезвычайно интересной, предоставляя средства для оценки степени визуального поискового поведения а) предшествуют ответам планшета; b) изменяются для сложных в выполнении связей по сравнению с простыми для выполнения из-за пространственного распределения числовых и буквенных стимулов, и c) изменяются при ошибках в работе TMT.

Что касается темы ошибок в эффективности ТМТ, логирование ошибок и количественная оценка будут важными аспектами будущих исследований, которые выходят за рамки текущего исследования доказательства концепции молодого здорового взрослого с высокой производительностью. Текущий протокол ограничен логированием ошибок производительности TMT на момент сбора данных, но может быть легко дополнен, включая количество ошибок, допущенных в испытаниях TMT-A и TMT-B, а также статистические показатели центральной тенденции и вариации для конкретного участника, основанные на ручной оценке оцифрованных видеофайлов взаимодействия стилуса. Кроме того, требуется рубрика для категоризации типов ошибок производительности TMT. После того как достаточное количество данных об ошибках будет собрано при ручной проверке, также станет возможным разработать методы искусственного интеллекта для точного обнаружения и классификации ошибок, что значительно упростит процесс оценки ошибок.

Нейровизуализация выявила значительную широкомасштабную активацию (для задач TMT-A и TMT-B, анализируемых вместе по сравнению с состоянием покоя) в областях мозга, включая те, что отвечают за визуальную обработку, моторную функцию, а также сенсорное восприятие и интеграцию. Активация этих областей напоминает активацию fMRI, наблюдавшейся в предыдущих исследованиях нейровизуализации^{TMT 15,19}. В качестве простого примера активации, связанной с моторной функцией, контралатеральная (левая) предцентральная область извилины была положительно активирована праворуким моторным ответом, а также имелся небольшой кластер отрицательной ипсилатеральной активации (не показано на рисунке 8), характерные паттерны активации для первичных сенсомоторных областей во время движений, связанных с^{задачей 39,40}. Даже при относительно консервативном пороге и коррекции сила активации фМРТ у этого участника говорит о том, что задача является хорошим исследованием визуомоторной функции, в том числе в мозжечке и среднем мозге. Однако не следует делать конкретные выводы о областях мозга, поддерживающих работу ТМТ, исходя из данных этого единственного участника, которые включены только для демонстрации. Также следует отметить, что отсутствие наблюдаемой активности для контраста TMT-B и TMT-A не стало неожиданностью для одного участника. Этот конкретный контраст известен как «слабый», обычно требующий анализа данных fMRI из большей выборочной группы, а также тщательно оптимизированного конвейера обработки изображений для надёжного обнаружения сигналов^{активации 41}. Эти последние моменты вновь подчёркивают, что текущие работы нейровизуализации демонстрируют доказательство концепции в экспериментальном проектировании, записи и анализе фМРТ, но для получения результатов, поддающихся обобщению на уровне популяции, потребуется проведение одной или нескольких групп участников (например, людей с неврологическими заболеваниями и здоровых контрольных групп).

Важно подчеркнуть, что метрики, разработанные для этого протокола (для количественной оценки ответов таблеток и глаз, связанных с ТМТ, а также активации мозга во время фМРТ), не являются исчерпывающими. Вместо этого они опираются на опыт проведения планшетных исследований TMT-fMRI и fMRI с отслеживанием глаз за последние годы. Метрики с планшетом и отслеживанием глаз не обязательно независимы и могут иметь определённые взаимозависимости, что говорит о пользе многомерного анализа их связи с данными TMT-fMRI, например, при использовании метода частичных наименьших^{квадратов 42}. В будущем новые метрики, количественно оценивающие аспекты траектории взгляда, будут полезны для характеристики внутри- и межиндивидуальных вариативностей в правильных результатах теста (и ошибках), включая группы здоровых людей, а также пациентов. Ожидается, что такая работа выявит значительный прогресс в чувствительности и специфичности ТМТ при различении пациентов из контрольных групп с использованием таблеточных ТМТ, данных отслеживания глаз, фМРТ и соответствующих количественных метрик по сравнению со стандартным введением ТМТ на бумаге и стандартной оценкой ТМТ. Если это предсказание верно, также появятся возможности исследовать, можно ли улучшить дискриминацию с помощью различных подходов искусственного интеллекта и разработки совершенно нового, современного ToC, используя знания, полученные в ходе этой общей исследовательской программы.

В заключение представлен новый мультимодальный протокол для оценки человеческой эффективности ToC с использованием компьютеризированных планшетных технологий, отслеживания глаз и фМРТ. По сравнению с связанными, но более простыми исследовательскими^{протоколами 20, 43, 44 и 45}, нынешний протокол считается более информативным благодаря внедрению технологии планшетов с высокой экологической валидностью в сочетании с отслеживанием глаз, при этом сохраняя эргономичный и эффективный дизайн исследования. Протокол предоставляет возможность бесшовной корреляции показателей выполнения задач, нейронной активности и движения глаз в различных многомерных и машинно-обучающих фреймворках для изучения нейронных основ ToC. Пилотные данные, включающие репрезентативного молодого здорового взрослого, выполняющего ТМТ на планшетах, выглядят очень обнадёживающими. Таким образом, протокол открывает дверь для широкой исследовательской программы, включающей развитие гораздо более тонкого понимания нейронных основ ToC, а также изучение возможности использования существующих и недавно разработанных ToC в сочетании с отслеживанием зрения и функциональной нейровизуализацией для более чувствительной и специфической характеристики пациентов с различными нарушениями мозга. по сравнению со здоровыми людьми.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
3T МРТ-система с 64-канальной катушкой головки	Siemens Healthineers (Эрланген, Германия)	Магнетом Призма	Записывает данные fMRI.
Фильтр электромагнитных помех	Spectrum Control Inc. (Фэрвью, Пенсильвания, США)	56-705-005-LI	Передаёт сигналы планшета и стилуса из магнитной комнаты в интерфейсный блок планшета.
Программное обеспечение для отслеживания глаз	SR Research Ltd. (Оттава, Онтарио, Канада)	EyeLink Explorer (версия 4.3.1, 64 бит)	Позволяет визуализировать и обрабатывать данные с помощью трекера глаз.
Приложение для редактирования графики	Microsoft Inc. (Редмонд, Вашингтон, США)	Краска	Используется для знакомства участников с письмом и рисованием на планшетах.
MATLAB	MathWorks Inc.  (Натик, Массачусетс, США)	R2022a	Используется для анализа данных кинематических планшетов и проведения статистических анализов.
Совместимость с МРТ Eye Tracker	SR Research Ltd. (Оттава, Онтарио, Канада)	EyeLink 1000 Plus	Записывает данные отслеживания глаз во время фМРТ.
Проектор, совместимый с МРТ	Avotec, Inc. (Стюарт, Флорида, США)	Безмолвное зрение	Представляет участнику визуальные стимулы дополненной реальности.
Компоненты планшета, совместимые с МРТ (включая чувствительную к сенсорной поверхности, регулируемую приподнятую платформу, силочувствительный стилус, светодиодный подсветитель)	Не применимо	Не применимо	Индивидуально разработан и собран в лаборатории. См. ссылки 12, 13 для подробностей.
Программное обеспечение для презентации стимулов	Программные инструменты для психологии (Шарпсбург, Пенсильвания, США)	E-Prime, версия 2.0	Программное обеспечение для разработки и администрирования всего обучения и реализации задач на планшетах.
Компьютер стимула/реакции	Не применимо	Не применимо	Многокомпонентное проектирование. См. ссылку 13 для подробностей.
Сенсорное приложение драйверов Surface	ELO Touch Solutions Inc. (Милпитас, Калифорния, США)	Одиночный касательный драйвер	Используется для калибровки чувствительной к сенсорной поверхности при выполнении задач с прикосновением к цели.
Устройство спуска и реакции	Институт Роуленд (Кембридж, Массачусетс, США)	USB-бокс Rowland	Используется для синхронизации задач на планшетах, отслеживания глаз и потоков данных по фМРТ.
Видеокамера	MRC Instruments GmbH (Гейдельберг, Германия)	12M-i	Записывает видео взаимодействия руки и стилуса на сенсорно-чувствительной поверхности планшета.
Компьютер с видеокамерой	Не применимо	Не применимо	Многокомпонентное проектирование. См. ссылку 13 для подробностей.