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Medicine

एकतरफा स्थानिक उपेक्षा का आकलन करने के लिए आभासी वास्तविकता उपकरण: डेटा संग्रह के लिए एक उपन्यास अवसर

Published: March 10, 2021 doi: 10.3791/61951
Automatic Translation
1,2, 2, 3, 2, 2, 1,2, 1,2,4
1Department of Neurology, University of Pennsylvania, 2Laboratory for Cognition and Neural Stimulation, University of Pennsylvania, 3Department of Psychology, Drexel University, 4Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Pennsylvania

Summary

लक्ष्य एकतरफा स्थानिक उपेक्षा का पता लगाने और चिह्नित करने के लिए एक उपन्यास आभासी वास्तविकता कार्य को डिजाइन, निर्माण और पायलट करना था, एक सिंड्रोम जो 23-46% तीव्र स्ट्रोक बचे लोगों को प्रभावित करता है, न्यूरोलॉजिकल रोग के अध्ययन और प्रबंधन में आभासी वास्तविकता की भूमिका का विस्तार करता है।

Abstract

एकतरफा स्थानिक उपेक्षा (यूएसएन) एक सिंड्रोम है जो अंतरिक्ष के एक तरफ असावधानी या निष्क्रियता की विशेषता है और तीव्र स्ट्रोक बचे लोगों के 23-46% के बीच प्रभावित करता है। व्यक्तिगत रोगियों में इन लक्षणों का निदान और लक्षण वर्णन चुनौतीपूर्ण हो सकता है और अक्सर कुशल नैदानिक कर्मचारियों की आवश्यकता होती है। आभासी वास्तविकता (वीआर) यूएसएन के साथ रोगियों के लिए उपन्यास मूल्यांकन उपकरण विकसित करने का अवसर प्रस्तुत करता है।

हमने सूक्ष्म यूएसएन लक्षणों का पता लगाने और चिह्नित करने के लिए एक वीआर टूल डिजाइन और निर्माण करने का लक्ष्य रखा है, और यूएसएन से जुड़े कॉर्टिकल क्षेत्रों के निरोधात्मक दोहराए जाने वाले ट्रांसक्रैनियल चुंबकीय उत्तेजना (टीएमएस) के साथ इलाज किए गए विषयों पर उपकरण का परीक्षण करने के लिए।

हमने विसुओस्पेशियल प्रसंस्करण से जुड़े कॉर्टेक्स के दो अलग-अलग क्षेत्रों में टीएमएस लागू करके तीन प्रयोगात्मक स्थितियां बनाईं- बेहतर टेम्पोरल गाइरस (एसटीजी) और सुपरमर्जिनल गाइरस (एसएमजी) - और एक नियंत्रण के रूप में शाम टीएमएस लागू किया। फिर हमने विषयों को एक आभासी वास्तविकता वातावरण में रखा जिसमें उन्हें प्रत्येक विषय के प्रदर्शन के आधार पर गतिशील कठिनाई समायोजन के साथ दोनों हेमिस्पेस में झाड़ियों में वितरित फूलों की पार्श्व विषमताओं के साथ फूलों की पहचान करने के लिए कहा गया था।

हमने एसटीजी में उत्तेजित विषयों और एसएमजी पर उत्तेजित लोगों और औसत दृश्य अक्ष में मामूली रूप से महत्वपूर्ण प्रभावों के बीच औसत सिर याव में महत्वपूर्ण अंतर पाया।

वीआर तकनीक अधिक सुलभ, सस्ती और मजबूत होती जा रही है, जो उपयोगी और उपन्यास गेम जैसे उपकरण बनाने के लिए एक रोमांचक अवसर प्रस्तुत करती है। टीएमएस के साथ संयोजन के रूप में, इन उपकरणों का उपयोग स्वस्थ विषयों में विशिष्ट, अलग-थलग, कृत्रिम न्यूरोलॉजिकल घाटे का अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है, अधिग्रहित मस्तिष्क की चोट के कारण घाटे वाले रोगियों के लिए वीआर-आधारित नैदानिक उपकरणों के निर्माण को सूचित किया जा सकता है। यह अध्ययन हमारे ज्ञान का पहला अध्ययन है जिसमें कृत्रिम रूप से उत्पन्न यूएसएन लक्षणों का मूल्यांकन वीआर कार्य के साथ किया गया है।

Introduction

एकतरफा स्थानिक उपेक्षा (यूएसएन) एक सिंड्रोम है जो अंतरिक्ष के एक तरफ असावधानी या निष्क्रियता की विशेषता है जो तीव्र स्ट्रोक बचे लोगों के 23-46% के बीच प्रभावित करता है, आमतौर पर दाएं सेरेब्रल गोलार्ध में चोट शामिल होती है और जिसके परिणामस्वरूप अंतरिक्ष के बाईं ओर और / या उत्तरजीवी के शरीर को अनदेखा करने की प्रवृत्ति होती है1,2। हालांकि यूएसएन वाले अधिकांश रोगियों को अल्पावधि में महत्वपूर्ण वसूली का अनुभव होता है, सूक्ष्म यूएसएन लक्षण अक्सर बने रहते हैं3। यूएसएन गिरने के लिए रोगी जोखिम को बढ़ा सकता है और दैनिक जीवन की गतिविधियों में बाधा डाल सकता है2,4 यह मोटर और वैश्विक कार्यात्मक परिणामों दोनों को नकारात्मक रूप से प्रभावित करने के लिए भी दिखाया गया है5,6।

यूएसएन में घाटे को कई आयामों में मौजूदा के रूप में परिकल्पित किया जा सकता है, जैसे कि क्या कोई व्यक्ति अपने शरीर (अहंकारी) के संबंध में अंतरिक्ष के एक तरफ की अनदेखी करता है या बाहरी उत्तेजना (एलोसेंट्रिक) 7,8,9 के संबंध में, या क्या कोई व्यक्ति अंतरिक्ष के एक तरफ अपना ध्यान (चौकस) या कार्यों (जानबूझकर) को निर्देशित करने में असमर्थ है10 . रोगी अक्सर लक्षणों का एक जटिल नक्षत्र प्रदर्शित करते हैं जिन्हें इन आयामों में से एक से अधिक के साथ चित्रित किया जा सकता है। यूएसएन सिंड्रोम की इस परिवर्तनशीलता को विशिष्ट न्यूरोएनाटॉमिकल संरचनाओं और न्यूरोनल नेटवर्क के लिए चोट की अलग-अलग डिग्री के परिणामस्वरूप माना जाता है, जो जटिल हैं11। एलोसेंट्रिक उपेक्षा कोणीय गाइरस (एजी) और बेहतर टेम्पोरल गाइरस (एसटीजी) के घावों से जुड़ी हुई है, जबकि सुपरमार्जिनल गाइरस (एसएमजी) सहित पीछे की पार्श्विका प्रांतस्था (पीपीसी) को अहंकारी प्रसंस्करण 12,13,14,15 में फंसाया गया है। ध्यान देने योग्य उपेक्षा को सही आईपीएल 16 में घावों को शामिल करने के लिए माना जाता है, जबकि जानबूझकर उपेक्षा को सही ललाट लोब 17 या बेसल गैन्ग्लिया 18 के नुकसान के लिए माध्यमिक माना जाता है।

यूएसएन का नैदानिक मूल्यांकन वर्तमान में पेन-एंड-पेपर न्यूरोसाइकोलॉजिकल उपकरणों पर निर्भर करता है। ये पारंपरिक मूल्यांकन उपकरण अधिक तकनीकी रूप से परिष्कृत उपकरणों की तुलना में कम संवेदनशील हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप USN19 के साथ कुछ रोगियों को गलत निदान या कम निदान किया जा सकता है। अवशिष्ट घाटे के बेहतर लक्षण वर्णन हल्के यूएसएन वाले रोगियों को चिकित्सा के वितरण की सुविधा प्रदान कर सकते हैं और संभावित रूप से उनकी समग्र वसूली में सुधार कर सकते हैं, लेकिन इस तरह के लक्षण वर्णन के लिए बहुत संवेदनशील नैदानिक उपकरणों की आवश्यकता होगी। यूएसएन प्रयोगशाला सेटिंग में इसी तरह की चुनौतियों का सामना करता है, जहां मोटर और दृश्य हानि से अलग करना मुश्किल हो सकता है जो आमतौर पर स्ट्रोक रोगियों के बीच यूएसएन के साथ होते हैं।

आभासी वास्तविकता (वीआर) यूएसएन के निदान और लक्षण वर्णन के लिए नए उपकरण विकसित करने का एक अनूठा अवसर प्रस्तुत करता है। वीआर एक बहुसंवेदी 3 डी वातावरण है जो वास्तविक समय इंटरैक्शन के साथ पहले व्यक्ति में प्रस्तुत किया जाता है जिसमें व्यक्ति पारिस्थितिक रूप से मान्य वस्तुओं 20 से जुड़े कार्यों को करने में सक्षम होते हैं। यह यूएसएन का आकलन करने के लिए एक आशाजनक उपकरण है; ठीक से नियंत्रित करने की क्षमता क्या उपयोगकर्ता देखता है और सुनता है डेवलपर्स उपयोगकर्ता के लिए आभासी कार्यों की एक विस्तृत विविधता प्रस्तुत करने के लिए अनुमति देता है। इसके अलावा, वर्तमान में उपलब्ध परिष्कृत हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर पैकेज उपयोगकर्ता के कार्यों के बारे में डेटा के धन के वास्तविक समय के संग्रह की अनुमति देते हैं, जिसमें आंख, सिर और अंग आंदोलन शामिल हैं, जो पारंपरिक नैदानिक परीक्षणों द्वारा पेश किए गए मीट्रिक से कहीं अधिक है21। ये डेटा स्ट्रीम तात्कालिक रूप से उपलब्ध हैं, उपयोगकर्ता प्रदर्शन के आधार पर नैदानिक कार्यों के वास्तविक समय समायोजन की संभावना को खोलते हैं (उदाहरण के लिए किसी दिए गए कार्य के लिए आदर्श कठिनाई स्तर को लक्षित करना)। यह सुविधा यूएसएन में देखी गई गंभीरता की विस्तृत श्रृंखला के लिए कार्य अनुकूलन की सुविधा प्रदान कर सकती है, जिसे यूएसएन 22 के लिए नए नैदानिक उपकरणों के विकास में प्राथमिकता के रूप में माना जाता है। इसके अलावा, इमर्सिव वीआर कार्य रोगियों के ध्यान देने योग्य संसाधनों 23,24 पर एक बढ़ा हुआ बोझ डाल सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप त्रुटियों में वृद्धि होती है जो उपेक्षा के लक्षणों का पता लगाने की सुविधा प्रदान कर सकती हैं; वास्तव में, कुछ वीआर कार्यों को यूएसएन 24,25 के पारंपरिक पेपर-एंड-पेंसिल उपायों की तुलना में संवेदनशीलता में वृद्धि हुई है।

इस अध्ययन में, लक्ष्य एक मूल्यांकन उपकरण बनाना था जिसे संचालित करने के लिए न्यूरोलॉजी में कोई विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं होती है और जो विश्वसनीय रूप से यूएसएन के सूक्ष्म मामलों का भी पता लगा सकता है और इसकी विशेषता भी हो सकती है। हमने एक आभासी वास्तविकता-आधारित, गेम-जैसे कार्य का निर्माण किया। फिर हमने ट्रांसक्रैनियल चुंबकीय उत्तेजना (टीएमएस) के साथ स्वस्थ विषयों में एक यूएसएन-जैसे सिंड्रोम को प्रेरित किया, एक noninvasive मस्तिष्क उत्तेजना तकनीक जो एक हैंडहेल्ड उत्तेजना कुंडल से उत्सर्जित विद्युत चुम्बकीय दालों का उपयोग करती है, जो विषय की खोपड़ी और खोपड़ी से गुजरती है और विषय के मस्तिष्क में विद्युत धाराओं को प्रेरित करती है जो न्यूरॉन्स 26,27 को उत्तेजित करती है। इस तकनीक का उपयोग यूएसएन के अध्ययन में दूसरों द्वारा किया गया है13,17,28,29,30, हालांकि हमारे ज्ञान के लिए वीआर-आधारित मूल्यांकन उपकरण के साथ संयोजन में कभी नहीं।

कई शोधकर्ता पहले से ही वीआर सिस्टम के नैदानिक और चिकित्सीय अनुप्रयोगों पर काम कर रहे हैं। हाल की समीक्षा31,32 ने वीआर-आधारित तकनीकों के साथ यूएसएन के मूल्यांकन के उद्देश्य से कई परियोजनाओं का पता लगाया, और इस उद्देश्य के साथ कई अन्य अध्ययनों को प्रकाशित किया गया है33,34,35,36,37,38,39,40,41 . इन अध्ययनों में से अधिकांश वीआर प्रौद्योगिकी के पूर्ण पूरक का उपयोग नहीं करते हैं जो वर्तमान में उपभोक्ता बाजार के लिए उपलब्ध है (उदाहरण के लिए, एक हेड-माउंटेड डिस्प्ले (एचएमडी) और आंख-ट्रैकिंग आवेषण), उनके डेटासेट को आसानी से-मात्रात्मक मीट्रिक की एक छोटी संख्या तक सीमित करते हैं। इसके अलावा, इन सभी अध्ययनों को यूएसएन के लिए अग्रणी अधिग्रहित मस्तिष्क की चोट वाले रोगियों पर किया गया था, जिसमें यह सुनिश्चित करने के लिए स्क्रीनिंग विधियों की आवश्यकता होती है कि रोगी कम से कम मूल्यांकन कार्यों में भाग ले सकते हैं (उदाहरण के लिए, बड़े दृश्य क्षेत्र घाटे या संज्ञानात्मक हानि वाले रोगियों को छोड़कर)। यह संभव है कि अधिक सूक्ष्म संज्ञानात्मक, मोटर, या दृश्य घाटे इन स्क्रीनिंग विधियों की दहलीज के नीचे पारित हो गए, संभवतः इन अध्ययनों के परिणामों को भ्रमित करते हुए। यह भी संभव है कि इस तरह की स्क्रीनिंग यूएसएन के एक विशेष उपप्रकार की ओर इन अध्ययनों में प्रतिभागियों के नमूनों को पक्षपाती करती है।

पूर्व अध्ययनों के स्क्रीनिंग पूर्वाग्रहों से बचने के लिए, हमने स्वस्थ विषयों की भर्ती की और कृत्रिम रूप से नकली यूएसएन लक्षणों को एक मानक टीएमएस प्रोटोकॉल के साथ भर्ती किया, जिसे हाल ही में पांडुलिपि 15 में अच्छी तरह से वर्णित किया गया है, जिसमें एसएमजी को लक्षित करके एसटीजी और अहंकारी यूएसएन जैसे लक्षणों को लक्षित करके एलोसेंट्रिक यूएसएन जैसे लक्षणों को प्रेरित करने के लक्ष्य के साथ। हमने परीक्षण के लिए अपने कठिनाई परीक्षण को सक्रिय रूप से समायोजित करने और यूएसएन के विभिन्न उपप्रकारों के बीच अंतर करने के लिए कार्य को डिज़ाइन किया है, विशेष रूप से एलोसेंट्रिक बनाम अहंकारी लक्षण। हमने औपचारिक रूप से प्रदर्शित करने के लिए यूएसएन के मानक पेपर और पेंसिल आकलन का भी उपयोग किया कि आरटीएमएस के साथ हमने जिन घाटे को प्रेरित किया है, वे यूएसएन जैसे हैं। हमारा मानना है कि विधि अन्य शोधकर्ताओं के लिए उपयोगी होगी जो यूएसएन के मूल्यांकन और पुनर्वास के लिए उपन्यास वीआर टूल का परीक्षण करना चाहते हैं।

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Protocol

इस अध्ययन को स्थानीय संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया था और अच्छे नैदानिक अभ्यास दिशानिर्देशों द्वारा निर्धारित सभी मानदंडों को पूरा करता है। सभी प्रतिभागियों ने किसी भी अध्ययन प्रक्रिया शुरू होने से पहले सूचित सहमति प्रदान की। अध्ययन प्रतिभागियों को तीन अलग-अलग सत्रों में भाग लेने की उम्मीद थी (तालिका 1 में उल्लिखित)। प्रयोग के तत्वों को नीचे चरणबद्ध फैशन में वर्णित किया गया है। सत्र क्रम यादृच्छिक किया गया था।

सत्र A पूर्व-rTMA VR कार्य आराम मोटर थ्रेशहोल्ड * STG या SMG पर RTMR पोस्ट-RTMS VR व्यवहार कार्य
5/10 दालों एमईपी ओ उंगली चिकोटी (* पहले सत्र केवल) 1 हर्ट्ज पर 20 मिनट के लिए RMT का 110% (कुल 1200 दालों)
15 मिनट 60 मिनट 20 मिनट 15 मिनट
सत्र B पूर्व-rTMA VR कार्य आराम मोटर थ्रेशहोल्ड * Vertex पर RTMR पोस्ट-RTMS VR व्यवहार कार्य
5/10 दालों एमईपी ओ उंगली चिकोटी (* पहले सत्र केवल) 1 हर्ट्ज पर 20 मिनट के लिए RMT का 110% (कुल 1200 दालों)
15 मिनट 60 मिनट 20 मिनट 15 मिनट
सत्र C प्री-आरटीएमएस पेपर और पेंसिल बिहेवियरल टास्क आराम मोटर थ्रेशहोल्ड * STG या SMG पर RTMR पोस्ट-आरटीएमएस पेपर और पेंसिल व्यवहार कार्य
बेल का परीक्षण; ओटा के सर्कल रद्द; रद्द होने पर रोक; रेखा द्विखंड कार्य 5/10 दालों एमईपी ओ उंगली चिकोटी (* पहले सत्र केवल) 1 हर्ट्ज पर 20 मिनट के लिए RMT का 110% (कुल 1200 दालों) बेल का परीक्षण; ओटा के सर्कल रद्द; रद्द होने पर रोक; रेखा द्विखंड कार्य
10 मिनट 60 मिनट 20 मिनट 10 मिनट

तालिका 1. प्रत्येक अध्ययन सत्र के लिए संरचना। सत्र क्रम यादृच्छिक किया गया था। इटैलिक में प्रत्येक आइटम के लिए अनुमानित समय. एमईपी = मोटर संभावित पैदा करता है; RTMS = दोहरावदार ट्रांसक्रैनियल चुंबकीय उत्तेजना; पी एंड पी = पेपर और पेंसिल स्ट्रोक डायग्नोस्टिक टेस्ट; RMT = आराम मोटर थ्रेशोल्ड

1. कागज और पेंसिल व्यवहार कार्यों

  1. विषय लाइन bisection कार्य (LBT) को पूरा करें।
    1. विषय परीक्षक से सीधे पार एक मेज पर बैठते हैं। एक लेखन बर्तन के साथ विषय प्रदान करें। विषय को उत्तेजना पत्रक (चित्रा 1) के साथ प्रदान करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि इसे सीधे विषय के सामने रखा गया है।
      नोट: हालांकि इस प्रयोग में प्रदर्शन नहीं किया गया है, यह प्रत्येक पंक्ति को अतिरिक्त संदर्भ के साथ पूर्वाग्रह विषय से बचने के लिए कागज की अलग-अलग शीट पर व्यक्तिगत रूप से विभाजित करने के लिए प्रस्तुत करने के लिए आदर्श होगा (रिची और चटर्जी, 200142 देखें)।
    2. विषय को उत्तेजना शीट पर मुद्रित प्रत्येक पंक्ति को विभाजित करने (आधे हिस्सों में विभाजित) करने का निर्देश दें और जितना संभव हो सके मध्य के करीब जाएं।
    3. विषय को अपने सिर और कंधों को यथासंभव सर्वोत्तम रूप से केंद्रित रखने के लिए कहें, कार्य को जितनी जल्दी और सटीक रूप से पूरा करने के लिए, और समाप्त होने पर परीक्षक को सूचित करने के लिए। यह सुनिश्चित करने के लिए विषय की निगरानी करें कि वे अपने सिर को अत्यधिक झुकाव या झुकाव नहीं कर रहे हैं।
    4. विषय से शीट ले लीजिए जब विषय कहते हैं कि वे कर रहे हैं।
  2. विषय बेल का टेस्ट पूरा करें।
    1. बेल के परीक्षण उत्तेजना पत्रक (चित्रा 2) के साथ विषय प्रदान करें।
    2. विषय को उत्तेजना शीट पर सभी घंटियों को सर्कल या पार करने का निर्देश दें, जितनी जल्दी हो सके और सटीक रूप से ऐसा करने के लिए, अपने सिर और कंधों को यथासंभव केंद्रित रखने के लिए, और जब वे समाप्त हो जाते हैं तो परीक्षक को सूचित करने के लिए।
    3. यह सुनिश्चित करने के लिए विषय की निगरानी करें कि वे अपने सिर को अत्यधिक झुकाव या झुकाव नहीं कर रहे हैं। जब विषय कहता है कि वे समाप्त हो गए हैं, तो विषय से पूछें कि क्या वे निश्चित हैं, और उन्हें अपने काम की दोबारा जांच करने की अनुमति दें।
    4. विषय से शीट एकत्र करें जब विषय कहते हैं कि वे दूसरी बार किए गए हैं।
  3. विषय को स्टार रद्दीकरण कार्य पूरा करें.
    1. विषय को उत्तेजना शीट (चित्रा 3) के साथ प्रस्तुत करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि यह सीधे उनके सामने है।
    2. विषय को उत्तेजना शीट पर सभी सितारों को सर्कल या पार करने का निर्देश दें, जितनी जल्दी हो सके और सटीक रूप से ऐसा करने के लिए, अपने सिर और कंधों को यथासंभव केंद्रित रखने के लिए, और जब वे समाप्त हो जाते हैं तो परीक्षक को सूचित करने के लिए।
    3. यह सुनिश्चित करने के लिए विषय की निगरानी करें कि वे अपने सिर को अत्यधिक झुकाव या झुकाव नहीं कर रहे हैं।
    4. विषय से शीट ले लीजिए जब विषय कहते हैं कि वे कर रहे हैं।
  4. विषय है Ota सर्कल रद्दीकरण कार्य पूरा है.
    1. विषय को ओटा के सर्कल रद्दीकरण उत्तेजना पत्रक (चित्रा 4) के साथ प्रदान करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि इसे सीधे विषय के सामने रखा गया है।
    2. विषय को सभी खुले / अधूरे हलकों को पार करने या सर्कल करने का निर्देश दें, जितनी जल्दी हो सके और सटीक रूप से ऐसा करने के लिए, अपने कंधों को यथासंभव केंद्रित रखने के लिए, और जब वे समाप्त हो जाते हैं तो परीक्षक को सूचित करने के लिए।
    3. यह सुनिश्चित करने के लिए विषय की निगरानी करें कि वे अपने सिर को अत्यधिक झुकाव या झुकाव नहीं कर रहे हैं।
    4. विषय से शीट ले लीजिए जब विषय कहते हैं कि वे कर रहे हैं।
    5. उत्तेजना पत्रक की एक और प्रतिलिपि के साथ इस कार्य को दोहराएं (चरण 1.4.1 से 1.4.4) लेकिन इस बार उत्तेजना शीट को मूल रूप से प्रस्तुत किए गए अभिविन्यास से 180 डिग्री घुमाया जाना चाहिए।

2. टीएमएस प्रक्रियाओं

  1. पहले सत्र से पहले neuronavigation के लिए एक मॉडल बनाएँ।
    1. किसी NIFTI या dicom फ़ाइल प्रकार में विषय के 3T T1 एमआरआई स्कैन प्राप्त करें।
    2. विषय के मस्तिष्क का 3 डी प्रतिनिधित्व बनाने के लिए उस एमआरआई स्कैन को न्यूरोनल सॉफ़्टवेयर में अपलोड करें।
      1. सॉफ़्टवेयर के भीतर नई खाली परियोजना का चयन करें। विषय के MRI स्कैन को "फ़ाइल:" लेबल वाले फ़ील्ड पर खींचें.
      2. Reconstructions टैब पर जाएँ.
      3. नई त्वचा का चयन करें और अगली स्क्रीन पर, मस्तिष्क की पूरी छवि को शामिल करने के लिए हरे रंग की सीमा रेखाओं को खींचें। गणना त्वचा का चयन करें। एक इष्टतम पुनर्निर्माण प्राप्त करने के लिए तदनुसार त्वचा / एयर थ्रेशोल्ड को समायोजित करें।
      4. पुनर्निर्माण टैब पर वापस जाएं और नए पूर्ण मस्तिष्क वक्ररेखीय का चयन करें और मस्तिष्क की पूरी छवि को शामिल करने के लिए हरी सीमा रेखाओं को खींचें। स्लाइस रिक्ति को 1 मिमी पर सेट करें और अंत की गहराई को 18 मिमी पर सेट करें। Curvilinear की गणना करें का चयन करें।
      5. लैंडमार्क टैब पर जाएं और लैंडमार्क कॉन्फ़िगर करें का चयन करें। पुनर्निर्माण पर एक मील का पत्थर बनाने के लिए नया का चयन करें। नाक की नोक, नाक के पुल, बाएं ट्रैगस और दाएं ट्रैगस पर लैंडमार्क रखें।
      6. लक्ष्य टैब पर जाएँ और लक्ष्य कॉन्फ़िगर करें का चयन करें. Curvilinear Brain & Targets View का चयन करें। इंस्पेक्टर का उपयोग करके, 5-7 मिमी की गहराई तक छील लें।
      7. शाह-Basak et al. (2018)14, Neggers et al. (2006)11 और Oliveri and Vallar (2009)39 के दिशानिर्देशों का पालन करें ताकि बेहतर टेम्पोरल गाइरस या सुपरमर्जिनल गाइरस का पता लगाया जा सके, और उन साइटों पर एक मार्कर रखा जा सके।
      8. एक मार्कर रखें जहां दो केंद्रीय sulci शीर्ष पर शाम उत्तेजना के लिए माध्य अनुदैर्ध्य विदर के साथ मिलते हैं।
  2. पहले सत्र के दौरान, विषय के आराम मोटर थ्रेशोल्ड का पता लगाएं (व्यवहार कार्य से पहले या बाद में पूरा किया जा सकता है)।
    1. एक ऑप्टिकल ट्रैकिंग कैमरे के सामने बैठे विषय है और एक हेडबैंड या चश्मे का उपयोग कर विषय पर एक ट्रैकर जगह है।
    2. विषय के दाहिने हाथ और कलाई पर तीन डिस्पोजेबल इलेक्ट्रोड संलग्न करें।
      1. विषय के पहले पृष्ठीय interosseous के लिए एक डिस्क इलेक्ट्रोड संलग्न करें। उनके दाहिने सूचक उंगली पर विषय के दूसरे पोर के लिए एक दूसरी डिस्क इलेक्ट्रोड संलग्न करें। विषय की दाईं कलाई पर एक जमीन इलेक्ट्रोड संलग्न करें।
    3. इन इलेक्ट्रोड को एक इलेक्ट्रोड एडाप्टर में प्लग करें, जो एमईपी ट्रैकिंग सॉफ़्टवेयर में इनपुट करता है।
    4. नया ऑनलाइन सत्र का चयन करके neuronavigational सॉफ़्टवेयर के भीतर विषय की परियोजना खोलें।
    5. इस सत्र (वर्टेक्स, एसएमजी, एसटीजी) में उत्तेजित होने वाले लक्ष्यों का चयन करें।
    6. पोलारिस टैब पर जाएं और सुनिश्चित करें कि विषय ट्रैकर कैमरे के दृश्य के भीतर है।
    7. Registration Tab पर जाएं।
    8. न्यूरोनल सॉफ़्टवेयर में पंजीकृत एक सूचक का उपयोग करके, विषयों के चेहरे को उन्हीं स्थानों पर स्पर्श करें जिन्हें लैंडमार्क को चरण 2.1.2.5 में रखा गया था।
      1. नमूना क्लिक करें और प्रत्येक लैंडमार्क के लिए विषय के सिर पर सूचक ठीक से स्थित है, जब अगले मील का पत्थर पर जाएँ।
    9. Validation टैब पर जाएँ.
    10. सूचक का उपयोग करते हुए, अपने सिर पर विभिन्न स्थानों में विषय को स्पर्श करें और इस विषय पर इंगित किए जा रहे स्थान के साथ स्क्रीन लाइन पर क्रॉसहेयर सुनिश्चित करें।
      1. यदि वे पंक्तिबद्ध नहीं हैं, तो चरण 2.2.8 को फिर से करें और सुनिश्चित करें कि सूचक यथासंभव स्थलों पर सटीक रूप से रखा गया है।
    11. टैब पर जाएं और सुनिश्चित करें कि पूर्ण मस्तिष्क वक्ररेखीय दृश्य का चयन किया गया है ताकि प्रयोगकर्ता सटीक रूप से लक्ष्य करने के लिए मस्तिष्क क्षेत्रों का पता लगा सके।
    12. ड्राइवर को TMS कॉइल होने के लिए सेट करें जिसका उपयोग किया जाएगा।
    13. टीएमएस मशीन में हैंडहेल्ड टीएमएस कॉइल प्लग करें।
    14. टीएमएस मशीन को चालू करें और एकल पल्स पर सेट करें। उत्तेजना तीव्रता को उचित रूप से सेट करें; इस प्रयोग में, मशीन आउटपुट का 65% एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग किया गया था।
    15. विषय के सिर के बाईं ओर हैंडहेल्ड टीएमएस कॉइल रखें और एफडीआई को उत्तेजित करने वाले स्थान की पहचान करने के लिए टीएमएस के एकल दालों का उपयोग करके मोटर कॉर्टेक्स के भीतर उत्तेजित करें। यह पहचानने के लिए विषय की उंगली को देखने के लिए एक सहायक के लिए सहायक हो सकता है कि उत्तेजना के कारण एफडीआई मांसपेशी ट्विच कब होती है।
    16. उत्तेजना की तीव्रता को तब तक बदलें जब तक कि उत्तेजना कम से कम 50 एमवी के एमईपी को ठीक 5/10 बार प्राप्त नहीं करती है, और यह आराम करने वाली मोटर थ्रेशोल्ड (आरएमटी) होगी।
  3. कार्यों के बीच में उत्तेजना
    1. 2.2.13 के माध्यम से 2.2.1 चरणों को दोहराएं, हैंडहेल्ड कॉइल के लिए एक एयर-कूल्ड टीएमएस कॉइल को प्रतिस्थापित करें।
    2. शाह-बसाक एट अल द्वारा निर्धारित मापदंडों के अनुसार आरएमटी के 110% की तीव्रता के साथ 20 मिनट (1200 दालों कुल) के लिए 1 हर्ट्ज की दर से दोहराए जाने वाले टीएमएस के लिए उत्तेजना पैरामीटर सेट करें ( 2018)15।
    3. सक्रिय सत्रों के लिए SMG या STG या शाम सत्रों के लिए Vertex को लक्षित करने वाले विषय के सिर पर एक अंतर्निहित शीतलन प्रणाली के साथ एक एयर-कूल्ड टीएमएस कॉइल रखें (चित्रा 5)।
    4. उत्तेजना के साथ आगे बढ़ें।

3. वीआर व्यवहार कार्य

  1. समर्थन सॉफ़्टवेयर स्थापित करें.
    1. डाउनलोड करें और Pupil Labs वेबसाइट से Pupil कोर सॉफ्टवेयर स्थापित करें।
    2. डाउनलोड करें और यूनिटी वेबसाइट से Unity 3D 2018.3 स्थापित करें।
    3. डाउनलोड करें और यूनिटी एसेट स्टोर के माध्यम से या स्टीम के माध्यम से OpenVR उपकरण स्थापित करें।
  2. VR हार्डवेयर सेट अप करें (उदाहरण के लिए, HTC Vive Pro)।
    1. कमरे के विपरीत किनारों पर बेस स्टेशनों को रखें, दृष्टि की एक स्पष्ट रेखा सुनिश्चित करें, और उन्हें प्लग इन करें।
    2. चैनलों के माध्यम से चक्र करने के लिए प्रत्येक सेंसर के पीछे चैनल / मोड बटन दबाएं जब तक कि उनमें से एक चैनल " बी" पर सेट न हो जाए और एक को " सी" पर सेट किया गया हो।
    3. HTC Vive Pro में Pupil Labs दूरबीन सम्मिलित करें स्थापित करें। लिंक बॉक्स को कंप्यूटर (पावर, USB-A, और HDMI या Mini DisplayPort) से कनेक्ट करें.
    4. हेडसेट को लिंक बॉक्स से कनेक्ट करें. हेडसेट पर शीर्ष और साइड पट्टियाँ समायोजित करें. लेंस दूरी समायोजित करें।
  3. SteamVR लॉन्च करें।
    1. स्टीम के ऊपरी दाएं कोने में वीआर आइकन पर क्लिक करके स्टीमवीआर लॉन्च करें।
      1. पावर बटन के साथ नियंत्रकों को चालू करें।
      2. SteamVR पर, सेटिंग्स | क्लिक करें ऑन-स्क्रीन निर्देशों का पालन करके प्रत्येक नियंत्रक को युग्मित करने के लिए नया डिवाइस जोड़ें.
      3. SteamVR मेनू से कक्ष सेटअप क्लिक करें और ऑन-स्क्रीन निर्देशों का पालन करें.
  4. Pupil Core Software लॉन्च करें।
  5. बैठे विषय के सिर पर हेडसेट रखें और उन्हें दोनों नियंत्रक दें। सुनिश्चित करें कि पट्टियाँ तंग लेकिन आरामदायक हैं। सुनिश्चित करें कि दोनों आंखें नेत्रहीन पुष्टि करके दिखाई दे रही हैं कि वे पुतली कोर सॉफ़्टवेयर के कैमरा फ़ीड में केंद्रित हैं।
  6. एकता संपादक में VR कार्य खोलें और प्ले बटन दबाएँ।
  7. प्रयोग चलाएं।
    1. विषय को सीधे आगे देखने के लिए कहें और स्क्रीन पर तारे कैमरा बटन पर क्लिक करें।
    2. प्रारंभ ट्यूटोरियल बटन पर क्लिक करें और ट्यूटोरियल को पूरा करने के लिए विषय के लिए प्रतीक्षा करें। ट्यूटोरियल में वीआर सिस्टम कंट्रोलर के संचालन के बारे में ऑडियो निर्देश, सममित (डिकॉय) और विषम (लक्ष्य) फूलों के विवरण और उदाहरण, और डिकॉय और लक्ष्य फूलों की एक छोटी संख्या के साथ 1 मिनट का अभ्यास सत्र शामिल है। ट्यूटोरियल 75-100 सेकंड तक रहता है और ट्यूटोरियल प्रदर्शन डेटा एकत्र नहीं किया जाता है।
    3. जब विषय समाप्त हो जाता है, तो कैलिब्रेट आई ट्रैकिंग बटन क्लिक करें.
      1. अंशांकन सफल होता है, तो विषय स्वचालित रूप से कार्य प्रारंभ हो जाएगा। अन्यथा, चरण 3.7.3 को दोहराएँ।
    4. अगला परीक्षण बटन पर क्लिक करके पहला परीक्षण प्रारंभ करें.
      नोट:: VR कार्य के दौरान, विषयों को एक वर्चुअल फ़ॉरेस्ट (चित्र6) में रखा जाता है। तीन घुमावदार बॉक्स हेजेज ने विषय के सामने की दूरी तक पहुंचने के भीतर एक अर्ध सर्कल का गठन किया। प्रत्येक परीक्षण में फूलों की एक अलग-अलग संख्या शामिल थी, जिनमें से प्रत्येक में 16 पंखुड़ियां थीं, जो दृष्टि की सीधी रेखा पर हेजेज़ के बीच वितरित की गई थीं (चित्रा 7)। विषयों को "पिक" करने का निर्देश दिया गया था (एक फूल पर अपने नियंत्रक को पकड़ें ताकि फूल हाइलाइट हो, फिर ट्रिगर बटन को अपनी तर्जनी उंगली से दबाएं) सभी विषम "लक्ष्य" फूल और अकेले सभी सममित "डिकॉय" फूलों को छोड़ दें। प्रत्येक परीक्षण तब समाप्त हो जाएगा जब विषय सफलतापूर्वक सभी विषम लक्ष्य फूलों को चुनता है, लेकिन यह भी समाप्त हो जाएगा यदि विषय समय (2 मिनट की समय सीमा) से बाहर चला गया या यदि विषय अनजाने में सभी सममित डिकॉय फूल को चुनता है। इन सभी मामलों में झाड़ियों पर शेष फूलों को साफ कर दिया जाएगा, और प्रयोगकर्ता को अगला परीक्षण शुरू करने के लिए प्रेरित किया जाएगा।
    5. तब तक प्रतीक्षा करें जब तक कि विषय सक्रिय रूप से एक परीक्षण पूरा नहीं कर रहा है और फिर चरण 3.7.4 को दोहराता है जब तक कि कम से कम 12 परीक्षण पूरे नहीं हो जाते हैं।
    6. कार्य को समाप्त करने के लिए फिर से चलाएँ बटन क्लिक करें.

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Representative Results

ऊपर उल्लिखित प्रोटोकॉल का उपयोग करके स्वस्थ व्यक्तियों से डेटा एकत्र किया गया था ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि समूहों के बीच सूक्ष्म अंतर का पता लगाने के लिए आभासी वास्तविकता कार्य से निकाले जा सकने वाले विभिन्न चरों का विश्लेषण कैसे किया जा सकता है।

इस अध्ययन में, 7 व्यक्तियों (2 पुरुष) की औसत आयु 25.6 और औसतन 16.8 वर्ष की शिक्षा के साथ प्रत्येक ने टीएमएस के तीन अलग-अलग सत्रों का सामना किया। इन विषयों को दो समूहों में विभाजित किया गया था: चार प्रतिभागियों को सुपरमर्जिनल गाइरस (एसएमजी) में दोहराए जाने वाले टीएमएस प्राप्त हुए, जबकि तीन अन्य प्रतिभागियों को बेहतर टेम्पोरल गाइरस (एसटीजी) में टीएमएस उत्तेजना प्राप्त हुई। सभी प्रतिभागियों को एक अलग सत्र के दौरान शाम टीएमएस प्राप्त हुआ, जिसका उपयोग टीएमएस के जवाब में व्यक्तिगत परिवर्तनशीलता के लिए खाते में विश्लेषण में एक कोवरिएट के रूप में किया गया था। प्रत्येक सत्र के दौरान, प्रतिभागियों को प्रदर्शन में परिवर्तन की जांच करने के लिए टीएमएस उत्तेजना से पहले और बाद में आभासी वास्तविकता कार्य प्रशासित किया गया था।

सबसे पहले, औसत सिर कोण (चित्रा 8) की जांच यह निर्धारित करने के लिए की गई थी कि क्या वर्चुअल रियलिटी कार्य एसएमजी और एसटीजी समूहों के बीच अंतर की पहचान करने के लिए पर्याप्त संवेदनशील था। हेड एंगल चेंज स्कोर की गणना पोस्ट-टीएमएस स्कोर से प्री-टीएमएस स्कोर को घटाकर की गई थी। यह निर्धारित करने के लिए एक ANCOVA चलाया गया था कि क्या टीएमएस उत्तेजना के बाद सिर के कोण में समूहों के बीच कोई अंतर था। शाम टीएमएस सिर कोण परिवर्तन स्कोर व्यक्तिगत मतभेदों के लिए खाते के लिए एक कोवरिएट के रूप में इस्तेमाल किया गया था। जबकि यह ध्यान में रखते हुए कि विश्लेषण एक छोटे से पायलट नमूने का उपयोग करके आयोजित किए गए थे, दो समूहों के बीच सिर कोण परिवर्तन स्कोर में एक महत्वपूर्ण अंतर पाया गया था, एफ (1,4) = 10.25, पी = 0.03, जहां एसएमजी समूह के पास एसटीजी समूह (चित्रा 9) की तुलना में अंतरिक्ष के दाईं ओर अधिक निर्देशित औसत परिवर्तन स्कोर था।

लाइन द्विखंड परीक्षण का उपयोग करके एक समान पैटर्न पाया गया था, जिसमें एसएमजी समूह ने पूर्व-टीएमएस की तुलना में पोस्ट-टीएमएस प्रशासन में दाईं ओर लाइन को काफी अधिक रखा था, टी (4) = 2.78, पी = 0.04। यह खोज एसटीजी समूह में नहीं पाई गई थी, टी (3) = 3.18, पी = 0.56। जबकि एसएमजी या एसटीजी समूहों में आभासी वास्तविकता कार्य में टीएमएस से पहले और बाद में सिर के कोण में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था, यह पता लगाना कि एसएमजी समूह में औसत सिर कोण परिवर्तन स्कोर था, एसटीजी समूह की तुलना में दाईं ओर काफी अधिक निर्देशित था, एक समान खोज को दर्शाता है। आभासी वास्तविकता कार्य से यह खोज पारंपरिक पेपर-एंड-पेंसिल कार्य के परिणामों के अनुरूप है, क्योंकि दोनों ने एक पैटर्न का प्रदर्शन किया जिसमें एसएमजी समूह की सूक्ष्म उपेक्षा हो सकती है और एसटीजी समूह की तुलना में दाईं ओर अधिक देखा जा सकता है। आभासी वास्तविकता कार्य से एकत्र किए गए डेटा को टीएमएस उत्तेजना से पहले और बाद में प्रदर्शन की जांच करने के लिए एक व्यक्तिगत प्रतिभागी स्तर पर विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है, जैसा कि चित्र9 में देखा जा सकता है।

इसके बाद, फूलों को अलग किया गया था कि फूल के किस तरफ दोषपूर्ण फूलों की पंखुड़ी (यानी, दाएं पंखुड़ी बनाम बाएं पंखुड़ी, चित्रा 10 देखें) को विशेष रूप से एक व्यक्तिगत लक्ष्य स्तर पर एलोसेंट्रिक उपेक्षा के संकेतों के लिए आकलन करने के लिए शामिल किया गया था। जबकि बाईं ओर छोटी पंखुड़ियों के साथ फूलों के लिए दो समूहों के बीच सिर कोण परिवर्तन स्कोर में कोई अंतर नहीं था, एफ (1,4) = 0.09, पी = 0.78, दाईं ओर एक छोटी पंखुड़ी के साथ फूलों के लिए दो समूहों के बीच सिर कोण परिवर्तन स्कोर में एक महत्वपूर्ण अंतर था, एफ (1,4) = 9.52, पी = 0.04। विशेष रूप से, एसएमजी समूह में प्रतिभागियों को फूल के दाईं ओर छोटी पंखुड़ी की खोज करते समय दाईं ओर आगे देखने की प्रवृत्ति थी (उच्च फूल-से-सिर कोण, चित्रा 11 देखें)। झाड़ी के संबंध में विषय के सिर का कोण (झाड़ी कोण, चित्रा 12 देखें) विश्लेषण के लिए भी उपलब्ध है, जिससे झाड़ी के संबंध में एलोसेंट्रिक उपेक्षा का पता लगाने की अनुमति मिलती है। ये विश्लेषण दर्शाते हैं कि उपेक्षा के सूक्ष्म, विशिष्ट पहलुओं को पकड़ने के लिए चर को अधिक विशिष्ट कैसे बनाया जा सकता है।

कई अन्य तरीके हैं जिनसे डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है। हमने यह निर्धारित करने के लिए प्रत्येक फूल को देखने वाले सेकंड की औसत संख्या की जांच की कि क्या एक समूह को दोषपूर्ण फूलों की पहचान करने में अधिक कठिनाई हुई थी (जैसा कि फूल को देखने में बिताए गए अधिक सेकंड की विशेषता है)। इस उदाहरण में, डेटा को फूलों से निकाला गया था जिसमें एक दोषपूर्ण पंखुड़ी थी जो बाकी पंखुड़ियों के आकार का 95% था, क्योंकि इस पैमाने को सबसे संवेदनशील होने की परिकल्पना की गई थी। एक मिश्रित ANCOVA समूह (SMG बनाम STG) और फूल दृश्य क्षेत्र (दाएं बनाम बाएं) की तुलना करने के लिए चलाया गया था। पूर्व और बाद के टीएमएस परिवर्तन स्कोर की गणना की गई थी और परिणाम चर के रूप में उपयोग किया गया था ताकि यह जांच की जा सके कि क्या किसी भी समूह ने टीएमएस के बाद फूलों को देखने में बिताए गए समय में वृद्धि दिखाई है। बाएं और दाएं दोनों फूलों के लिए शाम टीएमएस की स्थिति को एक बार फिर व्यक्तिगत परिवर्तनशीलता के लिए खाते में कॉवरिएट्स के रूप में उपयोग किया गया था। जबकि समूहों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था, F(1,3) = 0.12, p = 0.76, फूल दृश्य क्षेत्र में मामूली महत्वपूर्ण अंतर था, F(1,3) = 5.62, p = 0.098 (चित्र13)। प्रभाव सांख्यिकीय महत्व तक नहीं पहुंचता है; और अधिक विषयों को आगे बढ़ने का मूल्यांकन किया जाना चाहिए। इसके बावजूद, ये डेटा एक उदाहरण के रूप में कार्य करते हैं कि कैसे डेटा को आभासी वास्तविकता वातावरण के भीतर विशिष्ट फूलों के प्रकारों और दृश्य क्षेत्र तक सीमित किया जा सकता है। जैसा कि इन विश्लेषणों से पता चलता है, प्रतिभागियों के प्रदर्शन की तुलना शोधकर्ताओं को टीएमएस के प्रभावों को मापने के लिए एक संवेदनशील और गतिशील तरीका प्रदान कर सकती है या परीक्षकों के विशिष्ट शोध प्रश्न के आधार पर अधिक आम तौर पर उपेक्षा कर सकती है।

Figure 1
चित्रा 1: लाइन bisection कार्य उत्तेजना पत्रक कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 2
चित्रा 2: बेल की परीक्षण उत्तेजना शीट कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 3
चित्रा 3: स्टार रद्दीकरण परीक्षण उत्तेजना पत्रक कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें।

Figure 4
चित्रा 4: ओटा सर्कल रद्दीकरण उत्तेजना पत्रक कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 5
चित्र5: दोहरावदार TMS उत्तेजना; neuronavigational सॉफ्टवेयर (बाएं), चुंबकीय उत्तेजना इकाई (केंद्र), और लेखक CH (दाएं) पर स्थिति में एयर-कूल्ड कॉइल। कृपया इस आंकड़े के एक बड़े संस्करण को देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 6
चित्रा 6: वर्चुअल फ़ॉरेस्ट वातावरण VR कार्य के दौरान विषय द्वारा देखा कृपया इस आकृति का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें।

Figure 7
चित्रा 7: लक्ष्य और डिकॉय फूलों के साथ तीन घुमावदार बॉक्स हेजेज का लेआउट भर में वितरित कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 8
चित्रा 8: सिर कोण - सिर और धड़ के पूर्वकाल अक्ष के बीच कोण कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 9
चित्र 9. यह आंकड़ा कार्य प्रदर्शन के दौरान सिर कोण का उपयोग करके दो विश्लेषणों को दर्शाता है:
(बाएँ) SMG बनाम STG समूह सिर कोण परिवर्तन स्कोर. इस पैमाने पर, 0 का स्कोर इंगित करता है कि उन्होंने प्रत्येक फूल के केंद्र को देखा, जबकि सकारात्मक स्कोर इंगित करते हैं कि उन्होंने दाईं ओर देखा, और नकारात्मक स्कोर इंगित करते हैं कि वे बाईं ओर देखते हैं। एसएमजी समूह के पास सकारात्मक स्कोर थे, यह दर्शाता है कि वे उत्तेजना के बाद औसतन दाईं ओर अधिक देखते थे, जबकि एसटीजी समूह में नकारात्मक स्कोर थे, यह दर्शाता है कि वे उत्तेजना के बाद बाईं ओर अधिक दिखते थे। एसएमजी और एसटीजी समूह में काफी अलग-अलग सिर कोण परिवर्तन स्कोर थे। (दाएं)। माध्य सिर कोण प्रत्येक प्रतिभागी पूर्व टीएमएस और पोस्ट-टीएमएस के लिए प्लॉट किया गया है। एसटीजी समूह ने टीएमएस उत्तेजना से पहले और बाद में मजबूत अंतर नहीं दिखाया, एसएमजी प्रतिभागियों के विपरीत, जो उत्तेजना के बाद सही दृश्य क्षेत्र की ओर अधिक देखने के लिए दिखाई दिए (जैसा कि सकारात्मक संख्याओं द्वारा दर्शाया गया है)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 10
चित्र 10: असममित लक्ष्य फूल, बाईं ओर छोटी पंखुड़ियों (बाएं) और दाईं ओर छोटी पंखुड़ियों (दाएं) के साथ। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 11
चित्रा 11: फूल से सिर कोण - सिर के पूर्वकाल अक्ष और पल में सिर से फूल द्वारा subtended कोण जिसमें फूल उठाया गया था /

Figure 12
चित्रा 12: बुश कोण - कोण फूल और फूल की झाड़ी के केंद्र से सिर से पल में जिसमें फूल उठाया गया था / पहचाना गया था, कृपया इस आंकड़े के एक बड़े संस्करण को देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 13
चित्र 13. टीएमएस से पहले और बाद में प्रत्येक फूल को देखने में बिताए गए सेकंड के लिए औसत परिवर्तन स्कोर। नकारात्मक स्कोर इंगित करते हैं कि प्रतिभागियों ने पूर्व-टीएमएस प्रशासन की तुलना में पोस्ट-टीएमएस प्रशासन में फूलों को देखने में कम समय बिताया, जबकि सकारात्मक संख्याएं टीएमएस के बाद फूलों को देखने में बिताए गए अधिक समय का संकेत देती हैं। डेटा को इस बात से अलग किया जाता है कि क्या फूल वर्चुअल वातावरण के भीतर बाएं बनाम दाएं दृश्य क्षेत्र में स्थित थे। डेटा को समूह (एसएमजी बनाम एसटीजी) द्वारा भी अलग किया गया था। फूलों को 0.95 के पैमाने पर एक दोषपूर्ण पंखुड़ी वाले लोगों तक सीमित किया गया था। हालांकि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है, फूल दृश्य क्षेत्र का एक सीमांत प्रभाव था। गुणात्मक रूप से, दाएं की तुलना में बाएं दृश्य क्षेत्र में फूलों के लिए अधिक परिवर्तनशीलता प्रतीत होती है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

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Discussion

हमने क्रमशः टीएमएस और वीआर के साथ यूएसएन लक्षणों को सफलतापूर्वक प्रेरित और मापा। जबकि हमारे पास शाम के परीक्षणों की तुलना में महत्वपूर्ण परिणाम नहीं थे, हम विभिन्न प्रयोगात्मक समूहों के बीच अहंकारी उपेक्षा (औसत सिर कोण, या तो हेमिस्पेस में फूलों को देखने में बिताए गए समय) और एलोसेंट्रिक उपेक्षा (बाईं ओर असममित पंखुड़ियों के साथ फूलों का चयन करने में प्रदर्शन बनाम दाईं ओर) के कई मीट्रिक की तुलना करने में सक्षम थे, और एसटीजी में उत्तेजित विषयों और एसएमजी पर उत्तेजित विषयों के बीच औसत सिर कोण में महत्वपूर्ण अंतर पाया गया। और औसत दृश्य अक्ष में मामूली रूप से महत्वपूर्ण प्रभाव। ब्याज की, अभी भी अस्थायी (एसटीजी) और पार्श्विका (पीपीसी) के आनुपातिक योगदान के बारे में बहस है यूएसएन-प्रासंगिक स्थानिक प्रसंस्करण 12,43 के लिए योगदान, और एसएमजी-प्रेरित समूह में हमने जो वृद्धि हुई दाहिनी ओर के सिर के कोण का पता लगाया है, वह यूएसएन की अहंकारी विविधता के पीपीसी के निहितार्थ के लिए कुछ समर्थन प्रदान कर सकता है।

इस प्रोटोकॉल में कई महत्वपूर्ण चरण थे। यह विधि आरटीएमएस के साथ प्राप्त सूक्ष्म नैदानिक प्रभावों द्वारा सीमित है, इसलिए उचित उत्तेजना पैरामीटर और कॉर्टिकल क्षेत्र लक्ष्यीकरण महत्वपूर्ण है - टीएमएस उत्तेजना तीव्रता हमेशा आरएमटी पर आधारित होनी चाहिए और टीएमएस कॉइल लक्ष्यीकरण को हमेशा उच्च-रिज़ॉल्यूशन एमआरआई छवियों और ब्रेनसाइट जैसे उचित लक्ष्यीकरण सॉफ्टवेयर के साथ सटीक रूप से निर्धारित किया जाना चाहिए। विधि भी RTMS उत्तेजना (~ 20 मिनट, या मोटे तौर पर उत्तेजना 26 की अवधि) द्वारा बनाए गए निरोधात्मक प्रभाव की अपेक्षाकृत कम अवधि द्वारा सीमित है, इसलिए RTMS उत्तेजना से VR या कागज और पेंसिल कार्यों में तेजी से संक्रमण इस प्रभाव का पता लगाने के लिए सर्वोपरि महत्व का है। यह आश्वासन देते हुए कि वीआर उपकरण स्थापित किया गया है और सॉफ़्टवेयर को पूर्व-टीएमएस वीआर सत्रों के दौरान ठीक से कैलिब्रेट किया गया है, डेटा एकत्र करने में खर्च किए गए पोस्ट-उत्तेजना समय के अनुपात को अधिकतम करने में मदद करता है।

जैसा कि परिचय में गणना की गई है, कई समूहों ने यूएसएन के मूल्यांकन के लिए उपन्यास वीआर-आधारित उपकरण विकसित किए हैं। इनमें से कई प्रणालियां कंप्यूटरीकृत कार्यों के अलग-अलग माप लाभों का भी उपयोग करती हैं, और कुछ समूहों ने यूएसएन के विभिन्न उपप्रकारों को अलग करने का प्रयास किया है, जिसमें एक्स्ट्रापर्सनल बनाम पेरिपर्सनल उपेक्षा लक्षण और अहंकारी बनाम एलोसेंट्रिक लक्षण 37,40 शामिल हैं। हमारा मानना है कि विधि इस मौजूदा काम में दो उपन्यास योगदान जोड़ती है। सबसे पहले, हम डेटासेट (सिर की स्थिति, आंखों की ट्रैकिंग, आदि) की एक व्यापक सरणी प्रदान करते हैं जिसका विश्लेषण यूएसएन के सूक्ष्म मामलों का पता लगाने और उन्हें चिह्नित करने के लिए किया जा सकता है। दूसरा, हमने टीएमएस का उपयोग करके स्वस्थ स्वयंसेवकों में यूएसएन लक्षणों को प्रेरित किया, जिससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिली कि वीआर-आधारित नैदानिक उपकरण प्रेरित यूएसएन लक्षणों को अलग कर रहा था और अधिग्रहित मस्तिष्क की चोट के रोगियों में देखे गए दृश्य, मोटर और संज्ञानात्मक कोमोर्बिडिटीज के संभावित भ्रमित प्रभावों से बच रहा था। इसके अलावा, कार्य हाल के अध्ययनों में एक प्रवृत्ति के विपरीत है जो नेविगेशन कार्यों पर केंद्रित है। हम तर्क देते हैं कि एक कार्य जो बाएं और दाएं हेमिस्पेस दोनों में कई वितरित वस्तुओं के साथ बातचीत की मांग करता है, संभावित रूप से अधिक मांग कर रहा है और नैदानिक उपकरण के रूप में वीआर कार्य की संवेदनशीलता को बढ़ा सकता है। इसके अलावा, यह प्रारूप कई परीक्षणों के साथ एक गेम-जैसे कार्य के लिए अधिक अनुमति देता है, जो बदले में कार्य के कठिनाई स्तर को गोल से गोल करने की अनुमति देता है। इस प्रकार का अनुमापन कार्य को छत और फर्श के प्रभावों से बचने में मदद करता है (यानी, महत्वपूर्ण घाटे वाले लोगों के लिए कार्य बहुत कठिन है या सूक्ष्म घाटे वाले लोगों के लिए बहुत आसान है)।

विधि के कई संभावित भविष्य के अनुप्रयोग हैं। यूएसएन के अध्ययन के संबंध में, हमारा मानना है कि आंख-ट्रैकिंग डेटा के अलावा वीआर कार्यों को मोटर कार्रवाई की विषमता को मापने वाले डेटा से खोज पैटर्न की विषमता को मापने वाले डेटा को अलग करके ध्यान देने योग्य और जानबूझकर लक्षणों के बीच अंतर करने में सक्षम करेगा। इसके अलावा, टीएमएस का उपयोग यूएसएन से परे विशिष्ट न्यूरोलॉजिक घाटे को अलग करने के लिए किया जा सकता है, जिससे एक ऐसा साधन बनाया जा सकता है जिसके द्वारा जांचकर्ता अधिग्रहित मस्तिष्क की चोट से पीड़ित रोगियों में इन घाटे का निदान और विशेषता में मदद करने के लिए उपन्यास वीआर उपकरणों की एक विस्तृत विविधता को डिजाइन और मान्य कर सकते हैं। यद्यपि तकनीक में विशेष रूप से यूएसएन को मज़बूती से अलग करने और चिह्नित करने के प्रयास में स्वस्थ प्रतिभागियों और कृत्रिम न्यूरोलॉजिक घाटे को शामिल किया गया है, हमारा मानना है कि विधि द्वारा मान्य किए गए वीआर टूल को तब मिश्रित न्यूरोलॉजिकल घाटे (मोटर, दृश्य, आदि) वाले रोगियों की आबादी में लागू किया जा सकता है, जैसे कि ईईजी- या ईएमजी-आधारित मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस 44 जैसे उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस नवाचारों के माध्यम से, ४५ । इसके अलावा, वीआर-आधारित कार्यों जैसे कि हम यहां मौजूद हैं, उन्हें संज्ञानात्मक पुनर्वास उपकरण, अनुसंधान और विकास के बढ़ते क्षेत्र के रूप में सेवा करने के लिए भी संशोधित किया जा सकता है31,46।

हमें परीक्षण में कई निराशाजनक मुद्दों का सामना करना पड़ा। आंखों की ट्रैकिंग एचएमडी की स्थिति में छोटे बदलावों पर अनकैलिब्रेटेड हो गई और सॉफ्टवेयर कभी-कभी विफल हो गया। आवेदन को अधिक विकास की आवश्यकता थी और विषय की शुरुआती स्थिति और फूल प्लेसमेंट की सीमा जैसे सही मुद्दों से पीड़ित था (कुछ फूलों को विषय के क्षेत्र के बाहर रखा गया था और कुछ परीक्षणों को अमान्य कर दिया गया था)। हमारे पास बहुत कम विषय थे। फिर भी, हम अभी भी उपन्यास वीआर टूल के साथ यूएसएन से जुड़े दो तंत्रिका नेटवर्क के सूक्ष्म व्यवधानों का पता लगाने में सक्षम थे। हालांकि महत्वाकांक्षी प्रयोग ने सीमांत परिणाम दिए, हमारा मानना है कि इसके सामने आने वाली कई चुनौतियों में सुधार होगा क्योंकि प्रौद्योगिकी में सुधार जारी है। हम तर्क देते हैं कि परिणामों का वादा, क्षेत्र के भीतर अन्य उत्साहजनक रुझानों के साथ संयोजन में, इस विचार का समर्थन करता है कि वीआर सिस्टम यूएसएन के लिए उपन्यास नैदानिक उपकरणों के विकास के लिए एक उत्कृष्ट सब्सट्रेट हैं।

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Disclosures

लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है।

Acknowledgments

इस काम को पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय से विश्वविद्यालय अनुसंधान कोष (यूआरएफ) और सेरेब्रोवास्कुलर रोग और स्ट्रोक में अमेरिकन हार्ट एसोसिएशन की छात्र छात्रवृत्ति द्वारा समर्थित किया गया था। शोधकर्ताओं, चिकित्सकों और उनके चल रहे समर्थन के लिए अनुभूति और तंत्रिका उत्तेजना के लिए प्रयोगशाला के कर्मचारियों के लिए विशेष धन्यवाद।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
AirFilm Coil (AFC) Rapid Version Magstim N/A Air-cooled TMS coil
Alienware 17 R4 Laptop Dell N/A NVIDIA GeForce GTX 1060 (full specs at https://topics-cdn.dell.com/pdf/alienware-17-laptop_users-guide_en-us.pdf)
BrainSight 2.0 TMS Neuronavigation Software Rogue Research Inc N/A TMS neural targeting software
CED 1902 Isolated pre-amplifier Cambridge Electronic Design Limted N/A EMG pre-amplifier
CED Micro 401 mkII Cambridge Electronic Design Limted N/A Multi-channel waveform data acquisition unit
CED Signal 5 Cambridge Electronic Design Limted N/A Sweep-based data acquisition and analysis software. Used to measure TMS evoked motor responses.
HTC Vive Binocular Add-on Pupil Labs N/A HTC Vive, Vive Pro, or Vive Cosmos eye tracking add-on with 2 x 200Hz eye cameras.
Magstim D70 Remote Coil Magstim N/A Hand-held TMS coil
Magstim Super Rapid 2 plus 1 Magstim N/A Transcranial Magnetic Stimulation Unit
Unity 2018 Unity N/A cross-platform VR game engine
Vive Pro HTC Vive N/A VR hardware system with external motion sensors; 1440x1600 pixels per eye, 90 Hz refresh rate, 110° FoV

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References

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एकतरफा स्थानिक उपेक्षा का आकलन करने के लिए आभासी वास्तविकता उपकरण: डेटा संग्रह के लिए एक उपन्यास अवसर
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Schwab, P. J., Miller, A., Raphail, A. M., Levine, A., Haslam, C., Coslett, H. B., Hamilton, R. H. Virtual Reality Tools for Assessing Unilateral Spatial Neglect: A Novel Opportunity for Data Collection. J. Vis. Exp. (169), e61951, doi:10.3791/61951 (2021).

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