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Medicine

用于评估单边空间忽视的虚拟现实工具：数据收集的新机遇

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

目标是设计，构建和试点一种新的虚拟现实任务，以检测和表征单侧空间忽视，这是一种影响23-46%急性中风幸存者的综合征，扩大了虚拟现实在神经系统疾病的研究和管理中的作用。

Abstract

单侧空间忽视 （USN） 是一种以空间一侧注意力不集中或不活动为特征的综合征，影响 23-46% 的急性卒中幸存者。在个体患者中诊断和表征这些症状可能具有挑战性，并且通常需要熟练的临床工作人员。虚拟现实（VR）为USN患者开发新颖的评估工具提供了机会。

我们的目标是设计和构建一种VR工具来检测和表征微妙的USN症状，并在与USN相关的皮质区域的抑制性重复经颅磁刺激（TMS）治疗的受试者身上测试该工具。

我们通过将TMS应用于与视觉空间处理相关的两个不同皮层区域 - 上颞回（STG）和上边缘回（SMG） - 创造了三个实验条件，并应用假TMS作为对照。然后，我们将受试者置于虚拟现实环境中，要求他们识别花朵横向不对称的花朵分布在两个半空间中的灌木丛中，并根据每个受试者的表现进行动态难度调整。

我们发现在STG受刺激的受试者和在SMG受刺激的受试者之间的平均头部偏航存在显着差异，并且在平均视觉轴上的影响略显着。

VR技术正变得越来越容易获得，负担得起和强大，为创建有用且新颖的游戏式工具提供了令人兴奋的机会。与TMS结合使用，这些工具可用于研究健康受试者中特定的，孤立的，人为的神经缺陷，为因获得性脑损伤而患有缺陷的患者创建基于VR的诊断工具提供信息。这项研究是我们所知的第一个通过VR任务评估人工产生的USN症状的研究。

Introduction

单侧空间忽视 （USN） 是一种以空间一侧注意力不集中或不活动为特征的综合征，影响 23-46% 的急性卒中幸存者，最常见的是右脑半球损伤，并导致忽视空间左侧和/或幸存者身体的倾向1，2。虽然大多数 USN 患者在短期内会经历显著的恢复，但轻微的 USN 症状往往持续存在3。USN可增加患者跌倒的风险并阻碍日常生活活动2，4 它也被证明会对运动和整体功能结局产生负面影响5，6。

USN中的缺陷可以被概念化为存在于多个维度上，例如一个人是否忽略了空间的一侧相对于自己的身体（自我中心）或相对于外部刺激（同种中心）7，8，9，或者一个人是否无法将他们的注意力（注意力）或行动（有意）指向空间的一侧10.患者通常表现出一系列复杂的症状，这些症状可以沿着这些维度中的一个以上进行表征。USN综合征的这种变异性被认为是由于对特定神经解剖结构和神经元网络的不同程度的损伤引起的，这些结构和神经元网络是复杂的11。异中心忽视与角回 （AG） 和上颞回 （STG） 的病变有关，而包括边缘上回 （SMG） 在内的后顶叶皮质 （PPC） 与以自我为中心的处理有关12，13，14，15。注意忽视被认为涉及右侧IPL16的病变，而故意忽视被认为是继发于右额叶17 或基底神经节损伤18。

USN的临床评估目前依赖于纸笔神经心理学仪器。这些传统的评估工具可能比技术更复杂的工具更不敏感，导致一些USN19患者的误诊或诊断不足。更好地表征残余缺陷可以促进向较轻的USN患者提供治疗，并可能改善其整体康复，但这种表征需要非常灵敏的诊断工具。USN在实验室环境中也提出了类似的挑战，在实验室环境中，很难从中风患者中通常伴随USN的运动和视觉障碍中分离出来。

虚拟现实（VR）为开发用于诊断和表征USN的新工具提供了独特的机会。VR是一种多感官3D环境，以第一人称呈现，具有实时交互，个人能够执行涉及生态有效对象的任务20。它是评估USN的有前途的工具;精确控制用户所见所闻的能力使开发人员能够向用户呈现各种虚拟任务。此外，目前可用的复杂硬件和软件包允许实时收集有关用户动作的大量数据，包括眼睛，头部和肢体运动，远远超过传统诊断测试提供的指标21。这些数据流是即时可用的，为根据用户性能实时调整诊断任务提供了可能性（例如，针对给定任务的理想难度级别）。此功能可以促进任务适应USN中看到的广泛严重程度，这被视为USN22新诊断工具开发中的优先事项。此外，沉浸式VR任务可能会增加患者注意力资源的负担23，24，导致错误增加，从而有助于发现忽视症状;事实上，与USN24，25的传统纸笔测量相比，一些VR任务已被证明具有更高的灵敏度。

在这项研究中，目标是创建一种评估工具，该工具不需要神经病学方面的专业知识即可操作，并且可以可靠地检测和表征USN的微妙病例。我们构建了一个基于虚拟现实的、类似游戏的任务。然后，我们通过经颅磁刺激（TMS）在健康受试者中诱导USN样综合征，这是一种无创性脑刺激技术，利用手持式刺激线圈发出的电磁脉冲，其穿过受试者的头皮和头骨，并在受试者的大脑中感应电流，刺激神经元26，27。该技术已被其他人用于USN的研究13，17，28，29，30，尽管据我们所知，从未与基于VR的评估工具结合使用。

许多研究人员已经在研究VR系统的诊断和治疗应用。最近的评论31，32探索了许多旨在使用基于VR的技术评估USN的项目，并且已经发表了许多其他与此目标的研究33，34，35，36，37，38，39，40，41.这些研究中的大多数都没有利用目前消费者市场可用的VR技术的全部补充（例如，头戴式显示器（HMD）和眼动追踪插件），将他们的数据集限制在数量较少的易于量化的指标上。此外，所有这些研究都是针对导致USN的获得性脑损伤患者进行的，需要筛查方法以确保患者至少可以参与评估任务（例如，排除具有大视野缺损或认知障碍的患者）。更微妙的认知，运动或视觉缺陷可能低于这些筛查方法的阈值，可能会混淆这些研究的结果。这种筛查也有可能使这些研究中的参与者的样本偏向于USN的特定亚型。

为了避免先前研究的筛查偏倚，我们招募了健康受试者，并使用标准TMS方案人工模拟USN症状，该方案在最近的手稿中得到了很好的描述15，目的是通过靶向STG诱导异心的USN样症状，并通过靶向SMG诱导以自我为中心的USN样症状。我们设计的任务是积极地将其难度试验调整到试验，并区分USN的不同亚型，特别是同种异体与以自我为中心的症状。我们还使用USN的标准纸笔评估来正式证明我们用rTMS诱导的缺陷是类似于USN的。我们相信这种方法对于想要测试用于评估和恢复USN的新型VR工具的其他研究人员将是有用的。

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Protocol

本研究已获得当地机构审查委员会的批准 ，并符合良好临床实践指南规定的所有标准。所有参与者在任何研究程序开始之前都提供了知情同意。预计研究参与者将参加三个单独的会议（如表1所示）。实验的元素在下面以逐步的方式描述。会话顺序是随机的。

分会场 A Pre-rTMA VR Task 静息马达脱粒机* stG 或 SMG 的 rTMR 后rTMS VR行为任务
5/10 脉冲引起 MEP 或手指抽搐（*仅限第一次） 110% RMT 在 1 Hz 下持续 20 分钟（总共 1200 个脉冲）
15 分 60 分 20 分 15 分
分会场 B Pre-rTMA VR Task 静息马达脱粒机* 顶点处的 rTMR 后rTMS VR行为任务
5/10 脉冲引起 MEP 或手指抽搐（*仅限第一次） 110% RMT 在 1 Hz 下持续 20 分钟（总共 1200 个脉冲）
15 分 60 分 20 分 15 分
分会场 C pre-rTMS纸和铅笔行为任务 静息马达脱粒机* stG 或 SMG 的 rTMR 后rTMS纸和铅笔行为任务
贝尔的测试;太田的圈子取消;住宿取消;行二段任务 5/10 脉冲引起 MEP 或手指抽搐（*仅限第一次） 110% RMT 在 1 Hz 下持续 20 分钟（总共 1200 个脉冲） 贝尔的测试;太田的圈子取消;住宿取消;行二段任务
10 分 60 分 20 分 10 分

表 1. 每个学习会话的结构。 会话顺序是随机的。每个项目的预计时间（斜体）。MEP=电机诱发电位;rTMS=重复经颅磁刺激;P&P=纸笔笔触诊断测试;RMT = 静止运动阈值

1. 纸和铅笔行为任务

  1. 让受试者完成线平分任务 （LBT）。
    1. 让受试者坐在测试者正对面的桌子上。为受试者提供书写用具。为受试者提供刺激片（图1），确保将其直接放置在受试者的前面。
      注意：虽然在本实验中没有进行，但理想的情况是将每行单独一分为二，放在单独的纸上，以避免具有额外上下文的偏倚主题（参见Ricci和Chatterjee，200142）。
    2. 指示受试者将打印在刺激表上的每一行一分为二（分成两半），并尽可能接近中间。
    3. 告诉受试者尽可能保持头部和肩膀居中，尽可能快速准确地完成任务，并在完成后通知测试人员。监视受试者，确保他们没有过度倾斜或倾斜头部。
    4. 当受试者说他们已经完成了时，从受试者那里收集表格。
  2. 让受试者完成贝尔测试。
    1. 向受试者提供贝尔测试刺激表（图2）。
    2. 指示受试者圈出或划掉刺激表上的所有铃铛，尽可能快速准确地这样做，保持头部和肩部尽可能居中，并在完成后通知测试人员。
    3. 监视受试者，确保他们没有过度倾斜或倾斜头部。当受试者说他们已经完成了时，询问受试者是否确定，并允许他们仔细检查他们的工作。
    4. 当受试者说他们第二次完成时，从受试者那里收集表格。
  3. 让受试者完成星星取消任务。
    1. 向受试者展示刺激表（图3），确保它直接在他们面前。
    2. 指示受试者圈出或划掉刺激表上的所有星星，尽可能快速准确地这样做，保持头部和肩膀尽可能居中，并在完成后通知测试人员。
    3. 监视受试者，确保他们没有过度倾斜或倾斜头部。
    4. 当受试者说他们已经完成了时，从受试者那里收集表格。
  4. 让受试者完成太田的圈子取消任务。
    1. 向受试者提供太田的圆圈取消刺激表（图4），确保将其直接放置在受试者的正前方。
    2. 指示受试者划掉或圈出所有开放/不完整的圆圈，尽可能快速准确地这样做，保持他们的肩膀尽可能居中，并在完成后通知测试人员。
    3. 监视受试者，确保他们没有过度倾斜或倾斜头部。
    4. 当受试者说他们已经完成了时，从受试者那里收集表格。
    5. 用另一个刺激表的副本重复此任务（步骤1.4.1到1.4.4），但这次刺激表应从最初呈现的方向旋转180度。

2. TMS程序

  1. 在第一个会话之前创建一个神经导航模型。
    1. 以NIFTI或dicom文件类型获取受试者的3T T1 MRI扫描。
    2. 将MRI扫描上传到神经导航软件中，以创建受试者大脑的3D表示。
      1. 在软件中选择 新建空项目 。将受试者的MRI扫描拖到标有"文件："的字段中。
      2. 转到 "重建 "选项卡。
      3. 选择" 新皮肤" ，然后在下一个屏幕上，拖动绿色边界线以包含大脑的整个图像。选择" 计算外观"。相应地调整皮肤/空气阈值，以获得最佳重建效果。
      4. 返回" 重建 "选项卡，选择" 新建全脑曲线" ，然后拖动绿色边界线以包含大脑的整个图像。将切片间距设置为 1 mm，并将端面深度设置为 18 mm。选择" 计算曲线"。
      5. 转至 地标选项卡， 然后选择 配置地标。 选择新建 以在重建时创建地标。将地标放在鼻尖、鼻梁、左耳廓和右耳廓上。
      6. 转到 目标 选项卡，然后选择 配置目标。选择" 曲线脑和目标" 视图。使用检查器，剥离至5-7毫米的深度。
      7. 遵循Shah-Basak等人（2018）14，Neggers等人（2006）11 和Oliveri和Vallar（2009）39 的指南，定位上颞回或上边缘回，并在这些部位放置标记。
      8. 在两个中央沟沿着正中纵向裂缝相遇的地方放置一个标记，以便在顶点处进行假刺激。
  2. 在第一次会议期间，找到受试者的静息运动阈值（可以在行为任务之前或之后完成）。
    1. 让拍摄对象坐在光学跟踪摄像头前，并使用头带或眼镜将跟踪器放在拍摄对象上。
    2. 在受试者的右手和手腕上安装三个一次性电极。
      1. 将一个圆盘电极连接到受试者的第一个背侧骨间。将第二个圆盘电极连接到受试者右手食指的第二个指关节上。将接地电极连接到受试者的右手腕上。
    3. 将这些电极插入电极适配器，该适配器输入到MEP跟踪软件中。
    4. 通过选择 "新建联机会话"，在神经元导航软件中打开受试者的项目。
    5. 选择要在此会话中激发的目标（顶点、SMG、STG）。
    6. 转到 "北极星 "选项卡，确保拍摄对象跟踪器位于相机的视野范围内。
    7. 转到" 注册 "选项卡。
    8. 使用注册到神经导航软件的指针，在步骤2.1.2.5中放置地标的相同位置触摸受试者的脸。
      1. 单击" 示例"，然后转到"下一个地标" ，此时指针正确定位在每个地标的主体头部上。
    9. 转到 "验证 "选项卡。
    10. 使用指针，触摸物体头部的各个位置，并确保屏幕上的十字准线与被摄体上指向的点对齐。
      1. 如果它们没有对齐，请重做步骤 2.2.8，并确保指针尽可能精确地放置在地标上。
    11. 转到" 执行 "选项卡并确保选择了" 全脑曲线视图"， 以便实验者可以精确定位要靶向的大脑区域。
    12. 将 驱动器 设置为将要使用的TMS线圈。
    13. 将手持式TMS线圈插入TMS机器。
    14. 打开TMS机器并设置为单脉冲。适当设置刺激强度;在这个实验中，65%的机器输出被用作起点。
    15. 将手持式TMS线圈放在受试者头部的左侧，并使用TMS的单个脉冲在电机皮层内刺激，以确定刺激FDI的位置。让助手观察受试者的手指以确定FDI肌肉何时因刺激而抽搐可能会有所帮助。
    16. 改变刺激强度，直到刺激引发至少50 mV的MEP正好是5/10倍，这将是静息运动阈值（rMT）。
  3. 任务之间的刺激
    1. 重复步骤 2.2.1 至 2.2.13，用风冷 TMS 线圈代替手持式线圈。
    2. 根据Shah-Basak等人（2018）设置的参数，以1 Hz的速率将刺激参数设置为重复TMS20分钟（总共1200个脉冲），强度为rMT的110%15。
    3. 在受试者的头部放置一个带有内置冷却系统的风冷TMS线圈，针对SMG或STG进行活动会话，或顶点用于假会话（图5）。
    4. 继续进行刺激。

3. VR行为任务

  1. 安装支持软件。
    1. 从 Pupil Labs 网站下载并安装 Pupil 核心软件。
    2. 从 Unity 网站下载并安装 Unity 3D 2018.3。
    3. 通过Unity Asset Store或Steam下载并安装OpenVR工具。
  2. 设置 VR 硬件（例如 HTC Vive Pro）。
    1. 将定位器放置在房间的两侧，确保视线清晰，然后将其插入。
    2. 按每个传感器背面的通道/模式按钮在通道之间循环切换，直到其中一个通道设置为通道"b"，一个设置为"c"。
    3. 将 Pupil Labs 双目插页安装到 HTC Vive Pro 中，将串流盒连接到计算机（电源、USB-A 和 HDMI 或 Mini DisplayPort）。
    4. 将头戴式耳机连接到串流盒。调整耳机的顶部和侧面带。调整镜头距离。
  3. 启动 SteamVR。
    1. 通过单击Steam右上角的 VR 图标启动SteamVR。
      1. 使用电源按钮打开控制器。
      2. 在 SteamVR 上，单击 设置|配对新设备 以按照屏幕上的说明配对每个控制器。
      3. 单击 SteamVR 菜单中的"房间设置"，然后按照屏幕上的说明操作。
  4. 启动学生核心软件。
  5. 将耳机放在坐着的受试者的头上，并给他们两个控制器。确保肩带紧绷但舒适。通过视觉确认双眼在瞳孔核心软件的摄像头进纸中居中，确保双眼可见。
  6. 在 Unity 编辑器中打开 VR 任务，然后点击 播放 按钮。
  7. 运行实验。
    1. 让拍摄对象直视前方，然后单击屏幕上的" 皮重相机 "按钮。
    2. 单击" 开始教程 "按钮，然后等待主题完成教程。该教程包括有关VR系统控制器操作的音频指令，对称（诱饵）和不对称（目标）花朵的描述和示例，以及少量诱饵和目标花朵的1分钟练习课程。本教程持续 75-100 秒，不会收集教程性能数据。
    3. 拍摄完成后，单击校准 眼动追踪 按钮。
      1. 如果校准成功，受试者将自动开始任务。否则，请重复步骤 3.7.3。
    4. 通过单击"下一次试用"按钮开始第 一次试用 。
      注意：在 VR 任务期间，受试者被放置在虚拟林中（图 6）。三个弯曲的箱形树篱在物体前方的距离内形成一个半圆。每个试验由不同数量的花朵组成，每个花朵有16片花瓣，分布在树篱之间，在直接视线范围内（图7）。受试者被指示"挑选"（将他们的控制器放在一朵花上，这样花就会突出显示，然后用食指按下触发按钮）所有不对称的"目标"花，而不要理会所有对称的"诱饵"花。每次试验都会在受试者成功采摘所有不对称的目标花时结束，但如果受试者用完时间（2分钟时间限制）或受试者无意中采摘了所有对称的诱饵花，试验也会结束。在所有这些情况下，灌木丛中剩余的花朵将被清除，并且实验者将被提示开始下一次试验。
    5. 等到受试者不再积极完成试验，然后重复步骤3.7.4，除非至少完成了12次试验。
    6. 再次单击" 播放 "按钮以结束任务。

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Representative Results

使用上述协议从健康个体收集数据，以演示如何分析可以从虚拟现实任务中提取的不同变量以检测组之间的细微差异。

在这项研究中，7名平均年龄为25.6岁，平均受教育年限为16.8年的7人（2名男性）每人接受了三次单独的TMS课程。这些受试者被分为两组：四名参与者在上缘回（SMG）接受重复TMS，而其他三名参与者在上颞回（STG）接受TMS刺激。所有参与者在单独的会话中接受了假TMS，该会话在分析中用作协变量，以解释响应TMS的个体变异性。在每次会议期间，参与者在TMS刺激之前和之后都进行了虚拟现实任务，以检查性能的变化。

首先，检查平均头部角度（图8），以确定虚拟现实任务是否足够敏感，可以识别SMG和STG组之间的差异。通过从TMS后评分中减去TMS前的评分来计算头部角度变化评分。运行ANCOVA以确定TMS刺激后各组之间头部角度是否存在差异。使用假TMS头部角度变化评分作为协变量来解释个体差异。虽然请记住，分析是使用一个小的试点样本进行的，但两组之间的头部角度变化得分存在显着差异，F（1，4） = 10.25，p = 0.03，其中SMG组的平均变化分数与STG组相比更倾向于空间右侧（图9）。

使用线对分测试发现了类似的模式，其中SMG组在TMS给药后将线放置在与TMS前相比明显更向右的位置，t（4）= 2.78，p = 0.04。在STG组中未发现这一发现，t（3） = 3.18，p = 0.56。虽然在SMG或STG组中，在虚拟现实任务中，TMS前后的头部角度没有显着差异，但与STG组相比，SMG组的平均头部角度变化分数明显更向右，这证明了类似的发现。虚拟现实任务的这一发现与传统纸笔任务的结果一致，因为两者都展示了一种模式，其中SMG组可能有一个微妙的疏忽，并且与STG组相比更向右看。从虚拟现实任务收集的数据可以在单个参与者级别上进行可视化，以检查TMS刺激之前和之后的表现，如图 9所示。

接下来，花朵通过花朵的哪一侧包含有缺陷的花瓣（即右花瓣与左花瓣，见 图10）分开，以专门评估个体目标水平上异体中心忽视的迹象。对于左侧花瓣较短的花朵，两组的头部角度变化得分没有差异，F（1，4） = 0.09，p = 0.78，但右侧花瓣较小的花朵，两组之间的头部角度变化得分存在显着差异，F（1，4） = 9.52，p = 0.04。具体来说，SMG组的参与者在寻找花朵右侧的短花瓣时，倾向于向右看（更高的花对头角度，见 图11）。受试者头部相对于灌木丛的角度（灌木丛角度，见 图12）也可用于分析，从而可以检测出相对于灌木丛的同种偏心忽略。这些分析展示了如何使变量更加具体，以捕捉忽视的微妙，具体方面。

还有许多其他方法可以分析数据。我们检查了参与者观察每朵花的平均秒数，以确定一组是否更难识别有缺陷的花朵（其特征在于花更多的秒数看着花朵）。在这个例子中，从花瓣有缺陷的花中提取数据，花瓣的大小是其余花瓣的95%，因为这个尺度被假设是最敏感的。运行混合ANCOVA以比较组（SMG与STG）和花视野（右与左）。计算TMS变化前后评分并用作结果变量，以检查任何一组在TMS之后观察花朵的时间是否增加。左花和右花的假TMS条件再次被用作协变量来解释个体变异性。虽然组间差异无统计学意义，F（1，3） = 0.12，p = 0.76，但花视野差异微小，F（1，3） = 5.62，p = 0.098（图13）。效果未达到统计显著性;今后应评估更多的主题。尽管如此，这些数据还是作为一个例子，说明如何将数据限制在虚拟现实环境中的特定花卉类型和视野中。正如这些分析所表明的那样，比较参与者的表现可以为研究人员提供一种敏感和动态的方式来衡量TMS的影响，或者根据审查员的具体研究问题更普遍地忽略TMS的影响。

Figure 1
图1：线对分任务刺激表 请单击此处查看此图的放大版本。

Figure 2
图2：贝尔的测试刺激表 请单击此处查看此图的放大版本。

Figure 3
图3：星空消除测试刺激表 请点击这里查看此图的大图。

Figure 4
图4：大田圈取消刺激表 请点击此处查看此图的大图。

Figure 5
图 5：重复 TMS 刺激;神经导航软件（左）、磁刺激装置（中）和风冷线圈位于作者 CH（右）上方。请单击此处查看此图的放大版本。

Figure 6
图 6：受试者在 VR 任务中看到的虚拟森林环境 请单击此处查看此图的放大图。

Figure 7
图7：三个弯曲的盒子树篱的布局，目标和诱饵花分布在一起 请点击这里查看此图的放大版本。

Figure 8
图8：头部角度 - 头部前轴和躯干之间的角度 请单击此处查看此图的放大版本。

Figure 9
图 9.此图演示了在任务执行期间使用头部角度的两个分析：
（左）SMG与STG组头部角度变化得分。在这个量表上，得分为0表示他们看着每朵花的中心，而正分表示他们向右看，负分表明他们向左看。SMG组的得分为正，表明他们在刺激后平均看起来更靠右，而STG组的得分为负，表明他们在刺激后看起来更左。SMG组和STG组的头部角度变化得分明显不同。（右）。为TMS之前和TMS后的每个参与者绘制的平均头部角度。STG组在TMS刺激之前和之后没有表现出强烈的差异，这与SMG参与者不同，他们在刺激后似乎更倾向于右视野（如正数所示）。请点击此处查看此图的放大版本。

Figure 10
图 10：不对称的目标花，左侧（左侧）的花瓣较小，右侧（右侧）的花瓣较小。请单击此处查看此图的放大版本。

Figure 11
图11：花朵到头部的角度 - 在花朵被采摘/识别的那一刻，头部的前轴和花朵从头部的角度所隐含 ，请单击此处查看此图的放大版本。

Figure 12
图12：灌木丛角度 - 在采摘/识别花朵的那一刻，花朵和花朵灌木丛中心从头部俯冲的角度 请单击此处查看此图的放大版本。

Figure 13
图 13.在TMS之前和之后观察每朵花所花费的秒数的平均变化分数。 负分表明，与TMS给药前相比，参与者在TMS后给药中花在看花上的时间更少，而正数表明在TMS后看花的时间更多。数据通过花朵是否位于虚拟环境中的左视野与右视野来分隔。数据也按组分开（SMG与STG）。花朵仅限于花瓣有缺陷的花朵，比例为0.95。虽然没有统计学意义，但花视野有边际效应。从质量上讲，与右侧视野相比，左视野中的花朵似乎具有更大的变异性。请点击此处查看此图的放大版本。

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Discussion

我们分别用TMS和VR成功诱导和测量了USN症状。虽然与虚假试验相比，我们没有显着的结果，但我们能够比较不同实验组之间自我中心忽视（平均头部角度，在任一半空间中观看花朵所花费的时间）和同种中心忽视（选择左侧花瓣不对称与右侧花朵的表现）的多个指标，并发现在STG刺激的受试者和在SMG受刺激的受试者之间的平均头部角度存在显着差异。和平均视觉轴中略微显着的效果。有趣的是，关于时间（STG）和顶叶（PPC）对USN相关空间处理的贡献的比例贡献仍然存在争议12，43，我们在SMG刺激组中检测到的向右头部角度增加可能为USN的自我中心变体的PPC的含义提供一些支持。

该协议中有多个关键步骤。这种方法受到rTMS实现的微妙临床效果的限制，因此适当的刺激参数和皮质区域靶向至关重要 - TMS刺激强度应始终基于rMT，TMS线圈靶向应始终通过高分辨率MRI图像和适当的靶向软件（如Brainsight）精确确定。该方法还受到rTMS刺激产生的抑制效应持续时间相对较短的限制（约20分钟，或大致是刺激的持续时间26），因此从rTMS刺激快速过渡到VR或纸笔任务对于检测这种效应至关重要。确保在TMS VR之前会话期间设置VR设备并正确校准软件有助于最大限度地提高刺激后收集数据所花费的时间的比例。

正如引言中所列举的那样，许多团体已经开发了用于评估USN的基于VR的新型工具。其中许多系统还利用了计算机化任务的独特测量优势，一些小组试图区分USN的各种亚型，包括人格外与围观忽视症状以及以自我为中心与同种中心症状37，40。我们认为，这种方法为这项现有工作增加了两个新的贡献。首先，我们提供了更广泛的数据集（头部位置，眼动追踪等），可以对其进行分析，以检测和表征USN的细微情况。其次，我们使用TMS在健康志愿者中诱导USN症状，有助于确保基于VR的诊断工具能够隔离诱发的USN症状，并避免在获得性脑损伤患者中观察到的视觉，运动和认知合并症的可能混淆效应。此外，该任务与最近研究中专注于导航任务的趋势形成鲜明对比。我们认为，需要与左右半空间中的许多分布式对象进行交互的任务可能要求更高，并且可能会增加VR任务作为诊断工具的灵敏度。此外，这种格式允许更多类似游戏的任务进行多次试验，这反过来又允许逐轮调整任务的难度级别。这种类型的滴定有助于任务避免天花板和地板效应（即，任务对于有明显缺陷的人来说太难了，或者对于有轻微缺陷的人来说太容易了）。

该方法有许多可能的未来应用。关于USN的研究，我们认为，眼动追踪数据的添加将使VR任务能够通过将测量搜索模式不对称的数据与测量运动动作不对称的数据分开来区分注意和有意症状。此外，TMS可用于隔离USN以外的特定神经功能缺损，从而为研究人员设计和验证各种新型VR工具创建一种方法，以帮助诊断和表征患有获得性脑损伤的患者的这些缺陷。尽管该技术涉及健康参与者和人工神经功能障碍，以可靠地隔离和表征USN，但我们相信，通过该方法验证的VR工具可以通过用户界面创新（例如基于EEG或EMG的脑机接口）应用于患有混合神经功能障碍（运动，视觉等）的患者群体44，45.此外，像我们在这里介绍的基于VR的任务也可以修改为认知康复工具，这是一个不断增长的研发领域31，46。

我们在测试中遇到了许多令人沮丧的问题。眼动追踪在HMD位置发生小幅变化时变得无法校准，软件有时会失败。该应用需要更多的开发，并且存在可纠正的问题，例如受试者的起始位置和花朵放置的范围（一些花朵被放置在受试者的视野之外，并使一些试验无效）。我们的主题太少了。尽管如此，我们仍然能够使用新颖的VR工具检测到与USN相关的两个神经网络的细微扰动。虽然这项雄心勃勃的实验产生了微不足道的结果，但我们相信，随着技术的不断改进，它面临的许多挑战将得到改善。我们认为，结果的承诺，加上该领域内其他令人鼓舞的趋势，支持了VR系统是为USN开发新型诊断工具的绝佳基材的观点。

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Disclosures

作者没有什么可透露的。

Acknowledgments

这项工作得到了宾夕法尼亚大学大学研究基金（URF）和美国心脏协会脑血管疾病和中风学生奖学金的支持。特别感谢认知和神经刺激实验室的研究人员，临床医生和工作人员的持续支持。

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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医学，第169期，虚拟现实，忽视，诊断，技术，中风，神经病学
用于评估单边空间忽视的虚拟现实工具：数据收集的新机遇
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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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