Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Medicine
Click here for the English version

Medicine

Virtual Reality-verktøy for å vurdere ensidig romlig forsømmelse: En ny mulighet for datainnsamling

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

Målet var å designe, bygge og pilotere en ny virtual reality-oppgave for å oppdage og karakterisere ensidig romlig forsømmelse, et syndrom som påvirker 23-46% av akutte slagoverlevere, og utvider rollen som virtuell virkelighet i studiet og styringen av nevrolog sykdom.

Abstract

Unilateral romlig forsømmelse (USN) er et syndrom preget av uoppmerksomhet eller passivitet i den ene siden av rommet og påvirker mellom 23-46% av akutte slagoverlevere. Diagnosen og karakteriseringen av disse symptomene hos enkeltpasienter kan være utfordrende og krever ofte dyktige kliniske ansatte. Virtual reality (VR) presenterer en mulighet til å utvikle nye vurderingsverktøy for pasienter med USN.

Vi hadde som mål å designe og bygge et VR-verktøy for å oppdage og karakterisere subtile USN-symptomer, og å teste verktøyet på personer behandlet med hemmende repeterende transkraniell magnetisk stimulering (TMS) av kortikale regioner assosiert med USN.

Vi skapte tre eksperimentelle forhold ved å bruke TMS på to forskjellige regioner av cortex forbundet med visuospatial prosessering - den overlegne temporale gyrus (STG) og supramarginal gyrus (SMG) - og anvendt sham TMS som en kontroll. Vi plasserte deretter emner i et virtuelt virkelighetsmiljø der de ble bedt om å identifisere blomstene med laterale asymmetrier av blomster fordelt over busker i begge hemispaces, med dynamisk vanskelighetsjustering basert på hvert emnes ytelse.

Vi fant signifikante forskjeller i gjennomsnittlig hode yaw mellom forsøkspersoner stimulert ved STG og de som ble stimulert ved SMG og marginalt signifikante effekter i den gjennomsnittlige visuelle aksen.

VR-teknologi blir mer tilgjengelig, rimelig og robust, og presenterer en spennende mulighet til å lage nyttige og nye spilllignende verktøy. I forbindelse med TMS kan disse verktøyene brukes til å studere spesifikke, isolerte, kunstige nevrologiske underskudd hos friske personer, og informere om opprettelsen av VR-baserte diagnostiske verktøy for pasienter med underskudd på grunn av ervervet hjerneskade. Denne studien er den første til vår kunnskap der kunstig genererte USN-symptomer har blitt evaluert med en VR-oppgave.

Introduction

Unilateral romlig forsømmelse (USN) er et syndrom preget av uoppmerksomhet eller passivitet i den ene siden av rommet som påvirker mellom 23-46% av akutte slag overlevende, oftest involverer skade på høyre hjernehalvdel og resulterer i en tendens til å ignorere venstre side av rommet og / eller den overlevende kroppen1,2. Selv om flertallet av pasienter med USN opplever betydelig utvinning på kort sikt, vedvarer subtile USN-symptomer ofte3. USN kan øke pasientrisikoen for fall og hindre dagliglivets aktiviteter2,4 Det har også vist seg å ha negativ innvirkning på både motoriske og globale funksjonsresultater5,6.

Underskudd i USN kan konseptualiseres som eksisterende på tvers av flere dimensjoner, for eksempel om en person ignorerer den ene siden av rommet med hensyn til sin egen kropp (egosentrisk) eller med hensyn til en ekstern stimulans (allocentric)7,8,9, eller om en person ikke er i stand til å rette oppmerksomheten (oppmerksomhet) eller handlinger (forsettlig) mot den ene siden av rommet10 . Pasienter viser ofte en kompleks konstellasjon av symptomer som kan karakteriseres langs mer enn en av disse dimensjonene. Denne variasjonen av USN-syndromer antas å skyldes varierende grad av skade på spesifikke nevroanatomiske strukturer og nevronnettverk, som er komplekse11. Allokentrisk forsømmelse har vært forbundet med lesjoner av vinkel gyrus (AG) og overlegen temporal gyrus (STG), mens bakre parietal cortex (PPC) inkludert supramarginal gyrus (SMG) har blitt implisert i egosentrisk behandling12,13,14,15. Oppmerksomhetsforsømmelse antas å innebære lesjoner i høyre IPL16, mens forsettlig forsømmelse antas å være sekundær til skade på høyre frontal lobe17 eller basal ganglia18.

Klinisk vurdering av USN er for tiden avhengig av penn-og-papir nevropsykologiske instrumenter. Disse konvensjonelle vurderingsverktøyene kan være mindre følsomme enn mer teknologisk sofistikerte verktøy, noe som resulterer i feildiagnostisering eller underdiagnostisering av noen pasienter med USN19. Bedre karakterisering av gjenværende underskudd kan lette levering av terapi til pasienter med mildere USN og potensielt forbedre deres generelle utvinning, men slik karakterisering vil kreve svært følsomme diagnostiske verktøy. USN byr på lignende utfordringer i laboratoriemiljøet, der det kan være vanskelig å isolere seg fra motoriske og synshemmede som ofte følger med USN blant slagpasienter.

Virtual reality (VR) presenterer en unik mulighet til å utvikle nye verktøy for diagnostisering og karakterisering av USN. VR er et multisensorisk 3D-miljø presentert i den første personen med sanntidsinteraksjoner der enkeltpersoner er i stand til å utføre oppgaver som involverer økologisk gyldige gjenstander20. Det er et lovende verktøy for å vurdere USN; muligheten til å nøyaktig kontrollere hva brukeren ser og hører, gjør det mulig for utviklere å presentere et bredt utvalg av virtuelle oppgaver for brukeren. I tillegg tillater de sofistikerte maskinvare- og programvarepakkene som for øyeblikket er tilgjengelige, sanntidsinnsamling av et vell av data om brukerens handlinger, inkludert øye-, hode- og lembevegelser, som langt overstiger beregningene som tilbys av tradisjonelle diagnostiske tester21. Disse datastrømmene er øyeblikkelig tilgjengelige, og åpner muligheten for sanntidsjustering av diagnostiske oppgaver basert på brukerytelse (f.eks. målretting av det ideelle vanskelighetsgradsnivået for en gitt oppgave). Denne funksjonen kan lette oppgavetilpasning til det brede spekteret av alvorlighetsgrad sett i USN, som anses som en prioritet i utviklingen av nye diagnostiske verktøy for USN22. I tillegg kan oppslukende VR-oppgaver pålegge pasientene en økt belastning på pasientenes oppmerksomhetsressurser23,24, noe som resulterer i økte feil som kan lette påvisning av forsømmelsessymptomer; Faktisk har noen VR-oppgaver vist seg å ha økt følsomhet sammenlignet med konvensjonelle papir- og blyantmål på USN24,25.

I denne studien var målet å lage et vurderingsverktøy som ikke krever kompetanse innen nevrologi for å operere, og som på en pålitelig måte kan oppdage og karakterisere selv subtile tilfeller av USN. Vi bygde en virtual reality-basert, spilllignende oppgave. Vi induserte deretter et USN-lignende syndrom hos friske personer med transkraniell magnetisk stimulering (TMS), en ikke-invasiv hjernestimuleringsteknikk som bruker elektromagnetiske pulser som slippes ut fra en håndholdt stimuleringsspole, som passerer gjennom hodebunnen og skallen til motivet og induserer elektriske strømmer i motivets hjerne som stimulerer nevroner26,27. Denne teknikken har blitt brukt i studiet av USN av andre13,17,28,29,30, men til vår kunnskap aldri i forbindelse med et VR-basert vurderingsverktøy.

Mange forskere jobber allerede med diagnostiske og terapeutiske anvendelser av VR-systemer. Nylige gjennomganger31,32 utforsket en rekke prosjekter rettet mot vurderingen av USN med VR-baserte teknikker, og en rekke andre studier med dette målet er publisert33,34,35,36,37,38,39,40,41 . De fleste av disse studiene bruker ikke hele komplementet av VR-teknologi som for tiden er tilgjengelig for forbrukermarkedet (f.eks. en hodemontert skjerm (HMD) og øyesporingsinnlegg), og begrenser datasettene til et mindre antall lett kvantifiserbare beregninger. I tillegg ble alle disse studiene utført på pasienter med ervervet hjerneskade som førte til USN, og krevde screeningmetoder for å sikre at pasienter i det minste kunne delta i vurderingsoppgavene (f.eks. unntatt pasienter med store synsfeltunderskudd eller kognitiv svikt). Det er mulig at mer subtile kognitive, motoriske eller visuelle underskudd passerte under terskelen til disse screeningmetodene, muligens forvirrer resultatene av disse studiene. Det er også mulig at slik screening partisk utvalg av deltakere i disse studiene mot en bestemt undertype av USN.

For å unngå screeningforskjeller fra tidligere studier rekrutterte vi friske forsøkspersoner og kunstig simulerte USN-symptomer med en standard TMS-protokoll som er godt beskrevet i et nylig manuskript15, med sikte på å indusere allokentriske USN-lignende symptomer ved å målrette mot STG og egosentriske USN-lignende symptomer ved å målrette mot SMG. Vi designet oppgaven med å aktivt justere vanskelighetsstudien for å prøve og skille mellom forskjellige undertyper av USN, spesielt allokentriske vs. egosentriske symptomer. Vi brukte også standardpapir - blyantvurderinger av USN for formelt å demonstrere at underskuddene vi induserte med rTMS er USN-lignende. Vi tror metoden vil være nyttig for andre forskere som ønsker å teste nye VR-verktøy for vurdering og rehabilitering av USN.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Denne studien ble godkjent av det lokale institusjonelle kontrollutvalget og oppfyller alle kriterier fastsatt av Good Clinical Practice Guidelines. Alle deltakerne ga informert samtykke før noen studieprosedyrer begynte. Det var forventet at deltakerne i studien skulle delta i tre separate samlinger (skissert i tabell 1). Elementene i eksperimentet er beskrevet trinnvis nedenfor. Øktrekkefølgen ble randomisert.

Økt A Vr-oppgave før rTMA Hvilemotor threshhold* rTMR ved STG eller SMG Post-rTMS VR atferdsoppgave
5/10 pulser fremkaller MEP o finger twitch (*Bare første økt) 110 % av RMT i 20 minutter ved 1 Hz (totalt 1200 pulser)
15 min 60 min 20 min 15 min
Økt B Vr-oppgave før rTMA Hvilemotor threshhold* rTMR ved Toppunkt Post-rTMS VR atferdsoppgave
5/10 pulser fremkaller MEP o finger twitch (*Bare første økt) 110 % av RMT i 20 minutter ved 1 Hz (totalt 1200 pulser)
15 min 60 min 20 min 15 min
Økt C Pre-rTMS papir og blyant atferdsoppgave Hvilemotor threshhold* rTMR ved STG eller SMG Post-rTMS papir og blyant atferdsoppgave
Bells test; Otas sirkel kansellering; forbli kansellering; linje biseksjon oppgave 5/10 pulser fremkaller MEP o finger twitch (*Bare første økt) 110 % av RMT i 20 minutter ved 1 Hz (totalt 1200 pulser) Bells test; Otas sirkel kansellering; forbli kansellering; linje biseksjon oppgave
10 min 60 min 20 min 10 min

Tabell 1. Struktur for hver studieøkt. Øktrekkefølgen ble randomisert. Beregnet tid for hvert element i kursiv. MEP = motor fremkalt potensial; rTMS=Repeterende transkraniell magnetisk stimulering; P&P=Diagnosetester for papir- og blyantstrøk; RMT=Terskel for hvilemotor

1. Papir - blyant atferdsoppgaver

  1. Be emnet fullføre linje biseksjonsoppgaven (LBT).
    1. Be motivet sitte ved et bord rett overfor testeren. Gi emnet et skriveredskap. Gi motivet stimulusarket (figur 1), og sørg for at det plasseres rett foran motivet.
      MERK: Selv om det ikke utføres i dette eksperimentet, ville det være ideelt å presentere hver linje som skal krysses individuelt på separate ark for å unngå partisk emne med ekstra kontekst (Se Ricci og Chatterjee, 200142).
    2. Instruer motivet til å krysse (dele i halvdeler) hver linje trykt på stimulusarket og komme så nær midten som mulig.
    3. Be emnet om å holde hodet og skuldrene sentrert så godt som mulig, for å fullføre oppgaven så raskt og nøyaktig som mulig, og for å varsle testeren når de er ferdige. Overvåk motivet for å sikre at de ikke lener seg eller vipper hodet for mye.
    4. Samle arket fra emnet når fagene sier at de er ferdige.
  2. Få emnet til å fullføre bjelleprøven.
    1. Gi motivet bellens teststimuliark (figur 2).
    2. Be motivet om å sirkle eller krysse ut alle klokkene på stimulusarket, å gjøre det så raskt og nøyaktig som mulig, å holde hodet og skuldrene så sentrert som mulig, og å varsle testeren når de er ferdige.
    3. Overvåk motivet for å sikre at de ikke lener seg eller vipper hodet for mye. Når emnet sier at de er ferdige, spør emnet om de er sikre, og la dem dobbeltsjekke arbeidet sitt.
    4. Samle arket fra emnet når fagene sier at de er ferdige en gang til.
  3. Få emnet til å fullføre stjerneavbestillingsoppgaven.
    1. Presenter motivet med stimulusarket (figur 3), og sørg for at det er rett foran dem.
    2. Be motivet om å sirkle eller krysse ut alle stjernene på stimulusarket, å gjøre det så raskt og nøyaktig som mulig, å holde hodet og skuldrene så sentrert som mulig, og å varsle testeren når de er ferdige.
    3. Overvåk motivet for å sikre at de ikke lener seg eller vipper hodet for mye.
    4. Samle arket fra emnet når fagene sier at de er ferdige.
  4. Be emnet fullføre Otas sirkelavbestillingsoppgave.
    1. Gi motivet Otas stimulansark for sirkelavbestilling (figur 4), og sørg for at den plasseres rett foran motivet.
    2. Be motivet om å krysse ut eller sirkle inn alle åpne/ufullstendige sirkler, gjøre det så raskt og nøyaktig som mulig, holde skuldrene så sentrert som mulig, og å varsle testeren når de er ferdige.
    3. Overvåk motivet for å sikre at de ikke lener seg eller vipper hodet for mye.
    4. Samle arket fra emnet når fagene sier at de er ferdige.
    5. Gjenta denne oppgaven (trinn 1.4.1 til 1.4.4) med en annen kopi av stimulusarket, men denne gangen bør stimulansarket roteres 180 grader fra retningen det opprinnelig ble presentert.

2. TMS-prosedyrer

  1. Lag en modell for nevronavigering før den første økten.
    1. Få tak i subjektets 3T T1 MR-skanning i en NIFTI- eller dicom-filtype.
    2. Last opp denne MR-skanningen til nevronavigasjonsprogramvaren for å lage en 3D-representasjon av motivets hjerne.
      1. Velg Nytt tomt prosjekt i programvaren. Dra motivets MR-skanning til feltet merket "Fil:".
      2. Gå til Rekonstruksjoner-fanen .
      3. Velg Nytt skall , og dra de grønne grenselinjene på neste skjermbilde for å omfatte hele bildet av hjernen. Velg databehandlingsskall. Juster hud-/luftterskelen tilsvarende for å få en optimal rekonstruksjon.
      4. Gå tilbake til Rekonstruksjoner-fanen og velg New Full Brain Curvilinear og dra de grønne grenselinjene for å omfatte hele bildet av hjernen. Sett stykkeavstanden til 1 mm og sett endedybden til 18 mm. Velg Beregn curvilinear.
      5. Gå til Landemerker-fanen , og velg Konfigurer landemerker. Velg Ny for å opprette et landemerke for gjenoppbyggingen. Plasser landemerker på nesespissen, nesebroen, venstre tragus og høyre tragus.
      6. Gå til Mål-fanen , og velg Konfigurer mål. Velg visningen Curvilinear Brain &Targets . Bruk inspektøren, skrell til en dybde på 5-7 mm.
      7. Følg retningslinjene til Shah-Basak et al. (2018)14, Neggers et al. (2006)11 og Oliveri og Vallar (2009)39 for å finne den overlegne temporal gyrus eller supramarginal gyrus, og plasser en markør på disse stedene.
      8. Plasser en markør der de to sentrale sulci møtes langs median langsgående sprekk for falsk stimulering ved toppunktet.
  2. I løpet av den første økten finner du motivets hvilemotorterskel (kan fullføres før eller etter atferdsoppgaven).
    1. Få motivet sittende foran et optisk sporingskamera og plasser en tracker på motivet ved hjelp av et hodebånd eller briller.
    2. Fest tre engangselektroder på motivets høyre hånd og håndledd.
      1. Fest en diskelektrode til subjektets første dorsale interosseous. Fest en annen diskelektrode til motivets andre knoke på høyre pekefinger. Fest en jordelektrode til motivets høyre håndledd.
    3. Koble disse elektrodene til en elektrodeadapter, som kommer inn i en MEP-sporingsprogramvare.
    4. Åpne emnets prosjekt i nevronavigasjonsprogramvaren ved å velge Ny online økt.
    5. Velg målene som skal stimuleres i denne økten (Vertex, SMG, STG).
    6. Gå til Polaris-fanen og sørg for at motivsporeren er innenfor kameravisningen.
    7. Gå til Registrering-fanen .
    8. Bruk en peker som er registrert på nevronavigasjonsprogramvaren, og berør motivenes ansikt på samme sted som landemerkene ble plassert i trinn 2.1.2.5.
      1. Klikk Eksempel, og gå til Neste landemerke når pekeren er riktig plassert på motivets hode for hvert landemerke.
    9. Gå til Validering-fanen .
    10. Bruk pekeren til å berøre motivet på forskjellige steder på hodet og sørg for at trådkorset på skjermen er på linje med stedet som pekes på motivet.
      1. Hvis de ikke stiller seg opp, gjør du om trinn 2.2.8 og sørger for at pekeren er så nøyaktig plassert på landemerkene som mulig.
    11. Gå til Utfør-fanen og sørg for at Full Brain Curvilinear View er valgt slik at eksperimentatoren nøyaktig kan finne hjerneregioner som skal målrettes.
    12. Angi at driveren skal være TMS-spolen som skal brukes.
    13. Koble den håndholdte TMS-spolen til TMS-maskinen.
    14. Slå på TMS-maskinen og sett den til enkeltpuls. Angi stimuleringsintensitet på riktig måte; I dette eksperimentet ble 65% av maskinutgangen brukt som utgangspunkt.
    15. Plasser den håndholdte TMS-spolen på venstre side av motivets hode og stimmuler i motor cortex ved hjelp av enkeltpulser av TMS for å identifisere plasseringen som stimulerer FDI. Det kan være nyttig å ha en assistent til å se motivets finger for å identifisere når FDI-muskelen rykker på grunn av stimulering.
    16. Endre stimuleringsintensiteten til stimulering fremkaller MEP på minst 50 mV nøyaktig 5/10 ganger, og dette vil være hvilemotorterskelen (rMT).
  3. Stimulering mellom oppgaver
    1. Gjenta trinn 2.2.1 til og med 2.2.13, og erstatt en luftkjølt TMS-spole for den håndholdte spolen.
    2. Sett stimuleringsparametere til repeterende TMS med en hastighet på 1 Hz i 20 minutter (totalt 1200 pulser) med en intensitet på 110% av rMT i samsvar med parametere satt av Shah-Basak et al. (2018)15.
    3. Plasser en luftkjølt TMS-spole med et innebygd kjølesystem på motivets hode rettet mot SMG eller STG for aktive økter eller Vertex for sham-økter (figur 5).
    4. Fortsett med stimulering.

3. VR-atferdsoppgave

  1. Installer støtteprogramvare.
    1. Last ned og installer Elevkjerneprogramvare fra Elevlaboratorier-nettstedet.
    2. Last ned og installer Unity 3D 2018.3 fra Unity-nettstedet.
    3. Last ned og installer OpenVR-verktøyet gjennom Unity Asset Store eller via Steam.
  2. Konfigurer VR-maskinvaren (f.eks.
    1. Plasser basestasjoner på motsatte sider av rommet, sørg for en klar synslinje, og koble dem til.
    2. Trykk på Kanal/modus-knappen på baksiden av hver sensor for å bla gjennom kanalene til en av dem er satt til kanal " b" og en er satt til " c." Begge statuslampene skal være hvite.
    3. Installer Pupil Labs kikkertinnsats i HTC Vive Pro. Koble koblingsboksen til datamaskinen (Strøm, USB-A og HDMI eller Mini DisplayPort).
    4. Koble headsettet til koblingsboksen. Juster topp- og sidestroppene på hodesettet. Juster linseavstanden.
  3. Start SteamVR.
    1. Start SteamVR ved å klikke på VR-ikonet øverst til høyre på Steam.
      1. Slå på kontrollere med av/på-knappen.
      2. På SteamVR klikker du på Innstillinger | Koble til ny enhet for å pare hver kontroller ved å følge instruksjonene på skjermen.
      3. Klikk på Romoppsett fra SteamVR-menyen og følg instruksjonene på skjermen.
  4. Start elevkjerneprogramvare.
  5. Plasser hodesettet på motivets hode og gi dem begge kontrollerne. Sørg for at stroppene er stramme, men komfortable. Sørg for at begge øynene er synlige ved å visuelt bekrefte at de er sentrert i pupil core-programvarens kamerastrømmer.
  6. Åpne VR-oppgaven i Unity Editor og trykk på Play-knappen .
  7. Kjør eksperimentet.
    1. Be motivet se rett frem og klikke på Tare Camera-knappen på skjermen.
    2. Klikk på Start opplæring-knappen og vent til emnet har fullført opplæringen. Opplæringen består av lydinstruksjon om driften av VR-systemkontrolleren, beskrivelser og eksempler på symmetriske (decoy) og asymmetriske (mål) blomster, og en 1-minutters øvelsesøkt med et lite antall lokke- og målblomster. Opplæringen varer 75-100 sekunder, og ytelsesdata for opplæring samles ikke inn.
    3. Når motivet er ferdig, klikker du kalibrer øyesporing.
      1. Hvis kalibreringen er vellykket, vil motivet automatisk starte oppgaven. Ellers gjentar du trinn 3.7.3.
    4. Start den første prøveversjonen ved å klikke Neste prøveversjon.
      MERK: Under VR-oppgaven plasseres motivene i en virtuell skog (figur 6). Tre buede bokshekker dannet en halvsirkel innen rekkeviddeavstand foran motivet. Hver studie besto av et varierende antall blomster, hver med 16 kronblad, fordelt på hekker ved en direkte synslinje (figur 7). Forsøkspersonene ble instruert til å "plukke" (hold kontrolleren over en blomst slik at blomsten ville markere, og trykk deretter på utløserknappen med pekefingeren) alle asymmetriske "mål" blomster og la alene alle symmetriske "decoy" blomster. Hver prøve ville ende når emnet vellykket plukker alle de asymmetriske målblomstene, men også ville ende hvis motivet gikk tom for tid (2-minutters tidsbegrensning) eller hvis motivet utilsiktet plukket all den symmetriske lokkeblomsten. I alle disse tilfellene ville de resterende blomstene på buskene bli ryddet, og eksperimentet ville bli bedt om å starte neste studie.
    5. Vent til emnet ikke lenger fullfører en prøveversjon aktivt, og gjenta deretter trinn 3.7.4 med mindre minst 12 forsøk er fullført.
    6. Klikk Spill av -knappen på nytt for å avslutte oppgaven.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Data ble samlet inn fra friske personer ved hjelp av protokollen beskrevet ovenfor for å demonstrere hvordan de forskjellige variablene som kan trekkes ut fra virtual reality-oppgaven, kan analyseres for å oppdage subtile forskjeller mellom grupper.

I denne studien gjennomgikk 7 personer (2 menn) med en gjennomsnittsalder på 25,6 og i gjennomsnitt 16,8 års utdanning hver tre separate økter med TMS. Disse fagene ble delt inn i to grupper: fire deltakere fikk repeterende TMS ved supramarginal gyrus (SMG), mens tre andre deltakere fikk TMS-stimulering ved den overlegne temporale gyrusen (STG). Alle deltakerne fikk sham TMS under en egen økt, som ble brukt som kovariat i analyser for å ta høyde for individuelle variasjoner som svar på TMS. I løpet av hver økt ble deltakerne administrert virtual reality-oppgaven før og etter TMS-stimulering for å undersøke endring i ytelse.

For det første ble den gjennomsnittlige hodevinkelen (figur 8) undersøkt for å avgjøre om virtual reality-oppgaven var følsom nok til å identifisere en forskjell mellom SMG- og STG-gruppene. Poengsummer for endring av hodevinkel ble beregnet ved å trekke resultater før TMS fra resultatene etter TMS. En ANCOVA ble kjørt for å avgjøre om det var forskjell mellom grupper i hodevinkel etter TMS-stimulering. Sham TMS head angle change score ble brukt som en kovariat for å ta hensyn til individuelle forskjeller. Mens man husket at analysene ble utført ved hjelp av en liten pilotprøve, ble det funnet en signifikant forskjell i hodevinkelendringspoeng mellom de to gruppene, F(1,4) = 10,25, p = 0,03, der SMG-gruppen hadde en gjennomsnittlig endringspoengsum rettet mer mot høyre side av rommet sammenlignet med STG-gruppen (figur 9).

Et lignende mønster ble funnet ved hjelp av linje biseksjonstesten, der SMG-gruppen plasserte linjen betydelig mer mot høyre i post-TMS-administrasjonen sammenlignet med pre-TMS, t (4) = 2,78, p = 0,04. Dette funnet ble ikke funnet i STG-gruppen, t(3) = 3,18, p = 0,56. Selv om det ikke var noen signifikant forskjell i hodevinkel før og etter TMS i virtual reality-oppgaven i verken SMG- eller STG-gruppene, viser funnet at SMG-gruppen hadde en gjennomsnittlig poengsum for endring av hodevinkel betydelig mer til høyre sammenlignet med STG-gruppen viser et lignende funn. Dette funnet fra virtual reality-oppgaven er i samsvar med resultatene av den tradisjonelle papir- og blyantoppgaven, da begge demonstrerte et mønster der SMG-gruppen kan ha hatt en subtil forsømmelse og sett mer mot høyre sammenlignet med STG-gruppen. Data som samles inn fra virtual reality-oppgaven, kan visualiseres på et individuelt deltakernivå for å undersøke ytelsen før og etter TMS-stimuleringen, som vist i figur 9.

Deretter ble blomster skilt av hvilken side av blomsten som inneholdt det defekte blomsterbladet (dvs. høyre kronblad vs. venstre kronblad, se figur 10) for å spesifikt vurdere tegn på allokentrisk forsømmelse på et individuelt målnivå. Selv om det ikke var noen forskjell i hodevinkelendringspoeng mellom de to gruppene for blomster med kortere kronblad på venstre side, F(1,4) = 0,09, p = 0,78, var det en betydelig forskjell i hodevinkelendringspoeng mellom de to gruppene for blomster med et mindre kronblad på høyre side, F(1,4) = 9,52, p = 0,04. Spesielt hadde deltakerne i SMG-gruppen en tendens til å se lenger til høyre (høyere blomst-til-hode vinkel, se figur 11) når de søkte etter det korte kronbladet på høyre side av blomsten. Vinkelen på motivets hode med hensyn til busken (buskvinkel, se figur 12) er også tilgjengelig for analyse, noe som muliggjør påvisning av allokentrisk forsømmelse med hensyn til busken. Disse analysene viser hvordan variabler kan gjøres mer spesifikke for å fange opp subtile, spesifikke aspekter ved forsømmelse.

Det finnes en rekke andre måter dataene kan analyseres på. Vi undersøkte gjennomsnittlig antall sekunder som deltakerne så på hver blomst for å avgjøre om en gruppe hadde større problemer med å identifisere defekte blomster (som preget av flere sekunder brukt på å se på blomsten). I dette eksemplet ble data hentet fra blomster som hadde et defekt kronblad som var 95% størrelsen på resten av kronbladene, da denne skalaen ble hypoteset om å være den mest følsomme. En blandet ANCOVA ble kjørt for å sammenligne gruppe (SMG vs. STG) og blomstervisuell felt (høyre vs. venstre). Endringspoeng før og etter TMS ble beregnet og brukt som resultatvariabel for å undersøke om en av gruppene viste en økning i tid brukt på å se på blomster etter TMS. Sham TMS-tilstanden for både venstre og høyre blomster ble igjen brukt som kovariater for å ta hensyn til individuelle variasjoner. Selv om det ikke var noen signifikant forskjell mellom gruppene, F(1,3) = 0,12, p = 0,76, var det en marginal signifikant forskjell i blomstersynsfelt, F(1,3) = 5,62, p = 0,098 (figur 13). Effekten når ikke statistisk signifikans. og flere bør vurderes fremover. Til tross for dette tjener disse dataene som et eksempel på hvordan data kan begrenses til bestemte blomstertyper og synsfelt i virtual reality-miljøet. Som disse analysene viser, kan sammenligning av deltakernes prestasjoner gi forskere en sensitiv og dynamisk måte å måle effekten av TMS eller forsømme mer generelt avhengig av sensorens spesifikke forskningsspørsmål.

Figure 1
Figur 1: Stimulansark for linjebiseksjonsoppgave Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 2
Figur 2: Bells test stimulusark Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 3
Figur 3: Stimulansark for stjerneavbestillingstest Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figure 4
Figur 4: Stimulusark for kansellering av Ota-sirkel Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 5
Figur 5: Repeterende TMS-stimulering; nevronavigasjonsprogramvare (venstre), magnetisk stimuleringsenhet (senter) og luftkjølt spole på plass over forfatteren CH (høyre).

Figure 6
Figur 6: Virtuelt skogmiljø sett av motivet under VR-oppgaven Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 7
Figur 7: Oppsett av tre buede bokshekker med mål- og lokkeblomster fordelt over Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 8
Figur 8: Hodevinkel - vinkel mellom fremre akse på hodet og overkroppen Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 9
Figur 9. Denne figuren viser to analyser ved hjelp av hodevinkel under oppgaveytelse:
(Venstre) SMG vs. STG gruppe hodet vinkel endre score. På denne skalaen indikerer en poengsum på 0 at de så på midten av hver blomst, mens positive score indikerer at de så mot høyre, og negative score indikerer at de så mot venstre. SMG-gruppen hadde positive resultater, noe som indikerer at de så mer til høyre i gjennomsnitt etter stimulering, mens STG-gruppen hadde negative score, noe som indikerer at de så mer til venstre etter stimulering. SMG- og STG-gruppen hadde betydelig forskjellige poengsummer for endring av hodevinkel. (Høyre). Gjennomsnittlig hodevinkel plottet inn for hver deltaker før TMS og post-TMS. STG-gruppen viste ikke sterke forskjeller før og etter TMS-stimulering, i motsetning til SMG-deltakerne som så ut til å se mer mot høyre synsfelt etter stimulering (som representert ved positive tall). Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 10
Figur 10: Asymmetriske målblomster, med mindre kronblad til venstre (venstre) og mindre kronblad til høyre (høyre).

Figure 11
Figur 11: Vinkel fra blomst til hode - vinkel understøttet av hodets fremre akse og blomsten fra hodet i det øyeblikket blomsten ble plukket / identifisert Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 12
Figur 12: Buskvinkel - vinkel understøttet av blomsten og midten av blomstens busk fra hodet i det øyeblikket blomsten ble plukket / identifisert Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 13
Figur 13. Gjennomsnittlig endringspoengsum for sekunder brukt på å se på hver blomst før og etter TMS. Negative poengsummer indikerer at deltakerne brukte mindre tid på å se på blomster i post-TMS-administrasjonen sammenlignet med før-TMS-administrasjonen, mens positive tall indikerer mer tid brukt på å se på blomster etter TMS. Data skilles av om blomster var plassert i venstre kontra høyre synsfelt i det virtuelle miljøet. Data ble også separert etter gruppe (SMG vs. STG). Blomster var begrenset til de med et defekt kronblad i en skala på 0,95. Selv om det ikke var statistisk signifikant, var det en marginal effekt av blomst synsfelt. Kvalitativt ser det ut til å være større variasjon for blomster i venstre synsfelt sammenlignet med høyre. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Vi induserte og målte USN-symptomer med henholdsvis TMS og VR. Selv om vi ikke hadde betydelige resultater sammenlignet med sham-studier, var vi i stand til å sammenligne flere beregninger av egosentrisk forsømmelse (gjennomsnittlig hodevinkel, tid brukt på å se på blomster i enten hemispace) og allokentrisk forsømmelse (ytelse i å velge blomster med asymmetriske kronblader til venstre vs. høyre side) mellom de forskjellige eksperimentelle gruppene, og fant betydelige forskjeller i gjennomsnittlig hodevinkel mellom forsøkspersoner stg og de som ble stimulert på SMG og de som ble stimulert på SMG og marginalt signifikante effekter i den gjennomsnittlige visuelle aksen. Av interesse er det fortsatt debatt om det proporsjonale bidraget fra tidsmessig (STG) og parietal (PPC) bidrag til USN-relevant romlig behandling12,43, og den økte høyreorienterte hodevinkelen vi oppdaget i den SMG-stimulerte gruppen kan gi noe støtte for implikasjonen av PPC av den egosentriske variasjonen av USN.

Det var flere kritiske trinn i denne protokollen. Denne metoden er begrenset av de subtile kliniske effektene som oppnås med rTMS, så riktig stimuleringsparametere og kortikale regionmålretting er kritisk - TMS-stimuleringsintensiteten bør alltid være basert på rMT- og TMS-spolemålrettingen, bør alltid bestemmes nøyaktig med HØYoppløselige MR-bilder og riktig målrettingsprogramvare som Brainsight. Metoden er også begrenset av den relativt korte varigheten av den hemmende effekten som skapes av rTMS-stimulering (~ 20 minutter, eller omtrent varigheten av stimulering26), så rask overgang fra rTMS stimulering tilbake til VR eller papir - blyantoppgaver er av avgjørende betydning for å oppdage denne effekten. Å sikre at VR-utstyret er satt opp og programvaren er riktig kalibrert under VR-økter før TMS, bidrar til å maksimere andelen etterstimuleringstid som brukes til å samle inn data.

Som opplistet i innledningen har en rekke grupper utviklet nye VR-baserte verktøy for vurdering av USN. Mange av disse systemene bruker også de distinkte målefordelene ved datastyrte oppgaver, og noen grupper har forsøkt å skille mellom de ulike undertypene av USN, inkludert ekstrapersonlige vs. peripersonale forsømmelsessymptomer og egosentriske vs. allokentriske symptomer37,40. Vi mener at metoden gir to nye bidrag til dette eksisterende arbeidet. For det første tilbyr vi et bredere utvalg av datasett (hodeposisjon, øyesporing, etc.) som kan analyseres for å oppdage og karakterisere selv subtile tilfeller av USN. For det andre induserte vi USN-symptomer hos friske frivillige ved hjelp av TMS, og bidro til å sikre at det VR-baserte diagnostiske verktøyet isolerer induserte USN-symptomer og unngår de mulige forvirrende effektene av visuelle, motoriske og kognitive komorbiditeter sett hos oppkjøpte hjerneskadepasienter. I tillegg står oppgaven i kontrast til en trend i nyere studier som fokuserer på navigasjonsoppgaver. Vi hevder at en oppgave som krever samhandling med en rekke distribuerte objekter på tvers av både venstre og høyre hemispaces, potensielt er mer krevende og kan øke følsomheten til VR-oppgaven som et diagnostisk verktøy. I tillegg tillater dette formatet mer av en spilllignende oppgave med flere prøveversjoner, noe som igjen gir mulighet for titrering av oppgavens vanskelighetsgrad fra runde til runde. Denne typen titrering hjelper oppgaven med å unngå tak- og gulveffekter (dvs. oppgaven er for vanskelig for de med betydelige underskudd eller for lett for de med subtile underskudd).

Det er mange mulige fremtidige anvendelser av metoden. Når det gjelder studiet av USN, tror vi at tillegg av øyesporingsdata vil gjøre det mulig for VR-oppgaver å skille mellom oppmerksomhetsmessige og forsettlige symptomer ved å skille datamålings asymmetri av søkemønster fra datamåling asymmetri av motorisk handling. Videre kan TMS brukes til å isolere spesifikke nevrologiske underskudd utover USN, og skape et middel der etterforskere kan designe og validere et bredt utvalg av nye VR-verktøy for å hjelpe til med å diagnostisere og karakterisere disse underskuddene hos pasienter som lider av ervervet hjerneskade. Selv om teknikken involverer friske deltakere og kunstige nevrologiske underskudd i et forsøk på pålitelig isolering og karakterisering av USN spesielt, tror vi at VR-verktøy som valideres av metoden, deretter kan brukes i populasjoner av pasienter med blandede nevrologiske underskudd (motor, visuell, etc.) ved hjelp av brukergrensesnittinnovasjoner som EEG- eller EMG-baserte hjerne-datagrensesnitt44, 45. I tillegg kan VR-baserte oppgaver som den vi presenterer her også endres for å fungere som kognitive rehabiliteringsverktøy, et voksende forsknings- og utviklingsområde31,46.

Vi sto overfor en rekke frustrerende problemer med testing. Øyesporingen ble ikke kalibrert på små skift i HMDs posisjon, og programvaren mislyktes noen ganger. Søknaden trengte mer utvikling og led av korrigerbare problemer som subjektstartposisjon og rekkevidde av blomsterplassering (noen blomster ble plassert utenfor motivets synsfelt og ugyldiggjorde noen forsøk). Vi hadde for få undersåtter. Likevel var vi fortsatt i stand til å oppdage de subtile perturbasjonene til to nevrale nettverk assosiert med USN med det nye VR-verktøyet. Mens det ambisiøse eksperimentet ga marginale resultater, tror vi mange av utfordringene det sto overfor vil bli forsterket etter hvert som teknologien fortsetter å forbedre seg. Vi argumenterer for at løftet om resultatene, i kombinasjon med andre oppmuntrende trender innen feltet, støtter ideen om at VR-systemer er et utmerket substrat for utvikling av nye diagnostiske verktøy for USN.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne har ingenting å avsløre.

Acknowledgments

Dette arbeidet ble støttet av University Research Fund (URF) fra University of Pennsylvania, og American Heart Association's Student Scholarships in Cerebroovascular Disease &Stroke. Spesiell takk til forskere, klinikere og ansatte ved Laboratoriet for kognisjon og nevral stimulering for deres pågående støtte.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Heilman, K. M., Bowers, D., Coslett, H. B., Whelan, H., Watson, R. T. Directional Hypokinesia: Prolonged Reaction Times for Leftward Movements in Patients with Right Hemisphere Lesions and Neglect. Neurology. 35 (6), 855-859 (1985).
  2. Paolucci, S., Antonucci, G., Grasso, M. G., Pizzamiglio, L. The Role of Unilateral Spatial Neglect in Rehabilitation of Right Brain-Damaged Ischemic Stroke Patients: A Matched Comparison. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 82 (6), 743-749 (2001).
  3. Ringman, J. M., Saver, J. L., Woolson, R. F., Clarke, W. R., Adams, H. P. Frequency, Risk Factors, Anatomy, and Course of Unilateral Neglect in an Acute Stroke Cohort. Neurology. 63 (3), 468-474 (2004).
  4. Jutai, J. W., et al. Treatment of visual perceptual disorders post stroke. Topics in Stroke Rehabilitation. 10 (2), 77-106 (2003).
  5. Buxbaum, L. J., et al. Hemispatial Neglect: Subtypes, Neuroanatomy, and Disability. Neurology. 62 (5), 749-756 (2004).
  6. Numminen, S., et al. Factors Influencing Quality of Life Six Months after a First-Ever Ischemic Stroke: Focus on Thrombolyzed Patients. Folia Phoniatrica et Logopaedica: Official Organ of the International Association of Logopedics and Phoniatrics (IALP). 68 (2), 86-91 (2016).
  7. Ladavas, E. Is the Hemispatial Deficit Produced by Right Parietal Lobe Damage Associated with Retinal or Gravitational Coordinates. Brain: A Journal of Neurology. 110 (1), 167-180 (1987).
  8. Ota, H., Fujii, T., Suzuki, K., Fukatsu, R., Yamadori, A. Dissociation of Body-Centered and Stimulus-Centered Representations in Unilateral Neglect. Neurology. 57 (11), 2064-2069 (2001).
  9. Neggers, S. F., Vander Lubbe, R. H., Ramsey, N. F., Postma, A. Interactions between ego- and allocentric neuronal representations of space. Neuroimage. 31 (1), 320-331 (2006).
  10. Adair, J. C., Barrett, A. M. Spatial Neglect: Clinical and Neuroscience Review: A Wealth of Information on the Poverty of Spatial Attention. Annals of the New York Academy of Sciences. 1142, 21-43 (2008).
  11. Corbetta, M., Shulman, G. L. Spatial neglect and attention networks. Annual Review of Neuroscience. 34, 569-599 (2011).
  12. Marshall, J. C., Fink, G. R., Halligan, P. W., Vallar, G. Spatial awareness: a function of the posterior parietal lobe. Cortex. 38 (2), 253-260 (2002).
  13. Ellison, A., Schindler, I., Pattison, L. L., Milner, A. D. An exploration of the role of the superior temporal gyrus in visual search and spatial perception using TMS. Brain. (10), 2307-2315 (2004).
  14. Vallar, G., Calzolari, E. Unilateral spatial neglect after posterior parietal damage. Handb Clin Neurol; Theparietal lobe. Vallar, G., Coslett, H. B. , Elsevier. Amsterdam. 287-312 (2018).
  15. Shah-Basak, P. P., Chen, P., Caulfield, K., Medina, J., Hamilton, R. H. The Role of the Right Superior Temporal Gyrus in Stimulus-Centered Spatial Processing. Neuropsychologia. 113, 6-13 (2018).
  16. Verdon, V., Schwartz, S., Lovblad, K. O., Hauert, C. A., Vuilleumier, P. Neuroanatomy of hemispatial neglect and its functional components: a study using voxel-based lesion-symptom mapping. Brain. 133 (3), 880-894 (2010).
  17. Ghacibeh, G. A., Shenker, J. I., Winter, K. H., Triggs, W. J., Heilman, K. M. Dissociation of Neglect Subtypes with Transcranial Magnetic Stimulation. Neurology. 69 (11), 1122-1127 (2007).
  18. Chaudhari, A., Pigott, K., Barrett, A. M. Midline Body Actions and Leftward Spatial 'Aiming' in Patients with Spatial Neglect. Frontiers in Human Neuroscience. 9, 393 (2015).
  19. Rizzo, A. A., et al. Design and Development of Virtual Reality Based Perceptual-Motor Rehabilitation Scenarios. The 26th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , (2004).
  20. Steinicke, F. Being Really Virtual Immersive Natives and the Future of Virtual Reality. , Springer International Publishing. (2018).
  21. Tsirlin, I., Dupierrix, E., Chokron, S., Coquillart, S., Ohlmann, T. Uses of Virtual Reality for Diagnosis, Rehabilitation and Study of Unilateral Spatial Neglect: Review and Analysis. CyberPsychology & Behavior. 12 (2), 175-181 (2009).
  22. Barrett, A. M., et al. Cognitive Rehabilitation Interventions for Neglect and Related Disorders: Moving from Bench to Bedside in Stroke Patients. Journal of Cognitive Neuroscience. 18 (7), 1223-1236 (2006).
  23. Ricci, R., et al. Effects of attentional and cognitive variables on unilateral spatial neglect. Neuropsychologia. 92, 158-166 (2016).
  24. Bonato, M. Neglect and Extinction Depend Greatly on Task Demands: A Review. Frontiers in Human Neuroscience. 6, 195 (2012).
  25. Grattan, E. S., Woodbury, M. L. Do Neglect Assessments Detect Neglect Differently. American Journal of Occupational Therapy. 71, 3 (2017).
  26. Rossi, S., Hallett, M., Rossini, P. M., Pascual-Leone, A. Safety of TMS Consensus Group. Safety, ethical considerations, and application guidelines for the use of transcranial magnetic stimulation in clinical practice and research. Clinical Neurophysiology. 120 (12), 2008-2039 (2009).
  27. Pascual-Leone, A., Walsh, V., Rothwell, J. Transcranial Magnetic Stimulation in Cognitive Neuroscience - Lesion, Chronometry, and Functional Connectivity. Current Opinion in Neurobiology. 10 (2), 232-237 (2000).
  28. Oliveri, M., et al. Interhemispheric Asymmetries in the Perception of Unimanual and Bimanual Cutaneous Stimuli. Brain. 122 (9), 1721-1729 (1999).
  29. Salatino, A., et al. Transcranial Magnetic Stimulation of Posterior Parietal Cortex Modulates Line-Length Estimation but Not Illusory Depth Perception. Frontiers in Psychology. 10, (2019).
  30. Oliveri, M., Vallar, G. Parietal versus temporal lobe components in spatial cognition: Setting the mid-point of a horizontal line. Journal of Neuropsychology. 3, Pt 2 201-211 (2009).
  31. Ogourtsova, T., Souza Silva, W., Archambault, P. S., Lamontagne, A. Virtual Reality Treatment and Assessments for Post-Stroke Unilateral Spatial Neglect: A Systematic Literature Review. Neuropsychological Rehabilitation. 27 (3), 409-454 (2017).
  32. Pedroli, E., Serino, S., Cipresso, P., Pallavicini, F., Riva, G. Assessment and rehabilitation of neglect using virtual reality: a systematic review. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 9, 226 (2015).
  33. Peskine, A., et al. Virtual reality assessment for visuospatial neglect: importance of a dynamic task. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 82 (12), 1407-1409 (2011).
  34. Mesa-Gresa, P., et al. Clinical Validation of a Virtual Environment Test for Safe Street Crossing in the Assessment of Acquired Brain Injury Patients with and without Neglect. Human-Computer Interaction - INTERACT 2011 Lecture Notes in Computer Science. , 44-51 (2011).
  35. Aravind, G., Lamontagne, A. Perceptual and Locomotor Factors Affect Obstacle Avoidance in Persons with Visuospatial Neglect. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 11 (1), 8 (2014).
  36. Pallavicini, F., et al. Assessing Unilateral Spatial Neglect Using Advanced Technologies: The Potentiality of Mobile Virtual Reality. Technology and Health Care. 23 (6), 795-807 (2015).
  37. Glize, B., et al. Improvement of Navigation and Representation in Virtual Reality after Prism Adaptation in Neglect Patients. Frontiers in Psychology. 8, (2017).
  38. Yasuda, K., Muroi, D., Ohira, M., Iwata, H. Validation of an Immersive Virtual Reality System for Training near and Far Space Neglect in Individuals with Stroke: a Pilot Study. Topics in Stroke Rehabilitation. 24 (7), 533-538 (2017).
  39. Spreij, L. A., Ten Brink, A. F., Visser-Meily, J. M. A., Nijboer, T. C. W. Simulated Driving: The Added Value of Dynamic Testing in the Assessment of Visuo-Spatial Neglect after Stroke. Journal of Neuropsychology. 31, (2018).
  40. Ogourtsova, T., Archambault, P. S., Lamontagne, A. Post-Stroke Unilateral Spatial Neglect: Virtual Reality-Based Navigation and Detection Tasks Reveal Lateralized and Non-Lateralized Deficits in Tasks of Varying Perceptual and Cognitive Demands. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 15, 1 (2018).
  41. Ogourtsova, T., Archambault, P., Sangani, S., Lamontagne, A. Ecological Virtual Reality Evaluation of Neglect Symptoms (EVENS), Effects of Virtual Scene Complexity in the Assessment of Poststroke Unilateral Spatial Neglect. Neurorehabilitation and Neural Repair. 32 (1), 46-61 (2018).
  42. Ricci, R., Chatterjee, A. Context and crossover in unilateral neglect. Neuropsychologia. 39 (11), 1138-1143 (2001).
  43. Karnath, H. O., Ferber, S., Himmelbach, M. Spatial awareness is a function of the temporal not the posterior parietal lobe. Nature. 411, 950-953 (2001).
  44. Spicer, R., Anglin, J., Krum, D. M., Liew, S. REINVENT: A low-cost, virtual reality brain-computer interface for severe stroke upper limb motor recovery. 2017 IEEE Virtual Reality (VR). , Los Angeles, CA. 385-386 (2017).
  45. Vourvopoulos, A., et al. Effects of a Brain-Computer Interface With Virtual Reality (VR) Neurofeedback: A Pilot Study in Chronic Stroke Patients. Frontiers in Human Neuroscience. 13, 210 (2019).
  46. Gammeri, R., Iacono, C., Ricci, R., Salatino, A. Unilateral Spatial Neglect After Stroke: Current Insights. Neuropsychiatric Disease and Treatment. 16, 131-152 (2020).

Tags

Medisin Utgave 169 virtuell virkelighet forsømmelse diagnostikk teknologi hjerneslag nevrologi
Virtual Reality-verktøy for å vurdere ensidig romlig forsømmelse: En ny mulighet for datainnsamling
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Schwab, P. J., Miller, A., Raphail,… More

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter