Bilgisayarlı Dokunmatik Hassas Tablet, Göz İzleme ve Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Kullanılarak Biliş Testlerinin Değerlendirilmesi

Alexandra Pavel; Francis A. Fernandes; Sean Rose; C. Fung; Serenna Gerhard; Fred Tam; Corinne E. Fischer; Nathan W. Churchill; Tom A. Schweizer; Simon J. Graham

doi:10.3791/67871

Method Article

Bilgisayarlı Dokunmatik Hassas Tablet, Göz İzleme ve Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Kullanılarak Biliş Testlerinin Değerlendirilmesi

DOI:

10.3791/67871

⸱

January 30th, 2026

Alexandra Pavel¹ , Francis A. Fernandes¹ , Sean Rose¹ , C. Fung¹ , Serenna Gerhard¹ , Fred Tam¹ , Corinne E. Fischer²^,³ , Nathan W. Churchill² , Tom A. Schweizer²^,⁴ , Simon J. Graham¹^,⁵

¹Physical Sciences Platform, Sunnybrook Research Institute, Sunnybrook Health Sciences Centre, ²Keenan Research Centre for Biomedical Science, the Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael's Hospital, ³Department of Psychiatry, Temerty Faculty of Medicine, University of Toronto, ⁴Division of Neurosurgery, Temerty Faculty of Medicine, University of Toronto, ⁵Department of Medical Biophysics, Temerty Faculty of Medicine, University of Toronto

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Standart kağıt tabanlı bilişsel testler sırasında görsel davranış ve beyin aktivitesinin eşzamanlı kaydedilmesi için MRI uyumlu tablet ve göz izleme teknolojisi ile fonksiyonel MRI ile birlikte bu tür testlerin kullanımını iyileştirmek için bir protokol. Ön sonuçlar, genç sağlıklı bir yetişkinin Trail-Making testi yapmasından sunulur.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Kağıda dayalı biliş testleri (örneğin Trail-Making testi veya TMT) uzun süredir klinik ve araştırma ortamlarında sağlıklı veya bozulmuş beynin davranış performansını nasıl desteklediğini değerlendirmek için kullanılmaktadır. Yaygın kullanıma rağmen, bu tür testlerin sinirsel korelasyonları yeterince anlaşılmamış ve testlerin hassasiyetleri ve özgüllükleri istenenden daha azdır. Bu eksiklikleri gidermek için, yeni tablet teknolojisi, göz takibi ve fonksiyonel manyetik rezonans görüntülemeyi eşzamanlı olarak birleştiren, kinematik ve görsel davranış ile bilişsel test performansıyla ilişkili sinirsel aktivite arasındaki ilişkileri keşfeden çok modlu bir araştırma protokolü önerilmiştir. Protokol gerekçesi, adım adım metodoloji ve temsil eden katılımcıdan alınan sonuçlar, protokol geçerliliğini göstermek ve temsil bir biliş testinin kinematik, görsel ve sinirsel korelasyonlarını inceleme potansiyelini göstermek için sunulmaktadır. Mevcut protokol, mevcut klinik MRI sinirbilim araştırmalarının sınırlarını genişletebilir ve çeşitli bilişsel bozuklukların gelecekteki tanı ve yönetimi için etkiler yaratabilir.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Biliş Testleri (ToC), normal ve anormal ya da patolojik bilişsel davranışı araştırmak ve karakterize etmek için ilk olarak 20^. yüzyılda yaygınlaşmıştır. Bu testler ortaya çıktığından beri, araştırma ve klinik ortamlarda yaygın olarak^{benimsenmiştir 1}. Birçok ToC, kalem ve kağıt kullanarak konuşma veya yazma/çizim gibi basit yanıt formatlarıyla geliştirilmiştir. Son kategoriye örnek olarak, Trail-Making Test (TMT), bilişsel bozukluklara duyarlılığı nedeniyle tercih edilen yaygın kullanılan bir temsil^{ToC'dür 2}. TMT-A (sadece sayılar) ve TMT-B (sayılar ve harfler) olmak üzere iki bölümden oluşan bu test, katılımcıların sayfada sözde rastgele olarak sıralanmış 25 karakteri kalem kullanarak bağlayabilmelerini (bağlantılandırmalarını) ve artan sıralı (ve TMT-B durumunda da dönüşümlü) sırayla (örneğin, TMT-A: 1-2-3-4-5-6...; TMT-B: 1-A-2-B-3-C...). TMT'deki bilişsel performansı değerlendirmek için, tamamlanma süresi ve hatalar tablolanarak yaş aralığı ve eğitim durumuna göre normatif değerlerle^{karşılaştırılır 2}. TMT'nin, görev değiştirme, görsel arama, hafıza, vizuomotor kontrol ve dikkat gibi karmaşık bilişsel süreçleri işe alıp değerlendirdiği düşünülmektedir—bunların hepsi yürütücü frontal lob^{fonksiyonunun önemli yönleridir} ^1,3.

TMT, ToC arasında yüksek hassasiyet gösterir, ancak tanılar açısından zayıf spesifikliği bir sınırlama olarak iyi^{kabul edilir 4}. Genel olarak, hassasiyet ve özgüllük endişeleri, özellikle klinik ortamlarda ToC'nin uygulanması ve geçerliliği açısından bir^{dezavantajdır 4}. Bu endişeyi hafifletmek için geleneksel yöntem, bilişsel olarak bozuklu ve bilişsel olarak sağlam gruplar arasındaki ayrımcılığı artırmak için "test pilleri" (çoğunlukla TMT dahil) ToC uygulanmıştır. Ancak, test pilleri zaman alıcı, pahalıdır ve yönetimi ve analiz edilmesi için önemli uzmanlık^{gerektirir 5}. Bu lojistik endişeler, "bilişsel değerlendirme" araçlarının geliştirilmesine yol açtı: kaynak kısıtlı ortamlarda (örneğin, tıbbi klinikler) hızlı uygulama için önemli ölçüde sadeleştirilmiş (ve giderek daha bilgisayarlaştırılmış) test pilleri, ancak bu hassasiyet ve özgüllük artışının bir kısmı pahasına gerçekleşti. Böyle bir araç örneği Montreal Bilişsel Değerlendirmesi (MoCA)^6'dır.

Uyarlanmış MoCA gibi bilgisayarlı değerlendirmeler, kalem ve kağıt^{analogları 7} ile karşılaştırılarak ve ToC⁸ pillerini test ederek başarıyla doğrulanmıştır. Ancak tüm bu davranışsal test araçlarının temel sınırlamaları vardır; uygun ve yanlış performans arasında yeterli ayrımın olmaması, tüm test puanlarına odaklanmak, test içi etkilerden ziyade tüm test puanlarına odaklanmak ve ToC performansını destekleyen çeşitli davranışsal stratejiler ve ilgili beyin aktivitelerine dair sınırlı içgörü^vardır ^4,9. Ancak, bu sınırlamalar, ayrıntılı davranışsal kayıtlar, görev içi davranışsal değerlendirme¹⁰ ve fonksiyonel nörogörüntüleme (örneğin, elektroensefalografi¹⁰, fonksiyonel yakın kızılötesi^{spektroskopisi 11} ve fonksiyonel manyetik rezonans^{görüntüleme 12}) birleştiren araştırmalarla aşılabilir.

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), sinirsel aktivasyon için bir vekil olarak hemodinamik yanıtı haritalayarak beyin aktivitesinin yüksek çözünürlüklü görüntülerini üretir. Pahalı olmasına rağmen, fMRI'nin elektroensefalografi (EEG) ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopiye göre üstün mekansal çözünürlüğü, aktivitenin tüm beyin genelinde lokalize edilmesini sağlar. Buna uygun olarak, mevcut çalışma, TMT'yi temsil edici bir örnek olarak kullanan yeni bir ToC uygulama yöntemini tanımlıyor; fMRI'yi, bilgisayarlı MRI uyumlu tablet ve göz izleme sistemleri kullanılarak detaylı, sürekli ve eşzamanlı davranış kaydıyla eşleştiriyor. Bu çok modlu protokol, bilişsel görev performansı ile fMRI ile tahmin edilen sinirsel aktivite arasındaki ilişkiyi büyük ölçüde geliştirmiş şekilde değerlendirir; mevcut ToC'nin anlaşılmasını artırmak ve gelecekte geliştirilmiş ToC geliştirilmesi için içgörü sağlamak için faydalı olabilir.

Tablet, göz izleme ve fMRI verilerini aynı anda elde etmek için deneysel kurulumun ayrıntılı bir açıklamasını vermeden önce, kavramsal düzen ve yaklaşımı özetlemek faydalı olacaktır (Şekil 1). MRI uyumluluğu ve ergonomik nedenlerle, tablet sistemi ticari olarak sunulan tabletlerden biraz farklıdır. Popüler tabletler, bilgisayar ekranının üzerine monte edilmiş şeffaf dokunmatik bir ekrana sahiptir; bu da kullanıcının doğrudan tablete bakmasını ve kalam tabanlı yazma ve çizim yanıtlarını sorunsuz şekilde içeren görsel girdi almasını sağlar. Mevcut senaryoda, dokunmatik ekranın altında bilgisayar ekranı yoktur. Bu tasarım, karmaşık bilgisayar ekran elektroniğinin mıknatıs deliğinin merkezindeki yoğun manyetik alanda güvenli şekilde çalışması ve MR görüntülerini olumsuz etkilemeden gerekliliğini ortadan kaldırır. Ergonomik açıdan bakıldığında, mıknatıs deliğindeki alan da oldukça sınırlıdır, bu da araştırma katılımcılarının yazma ve çizim yaparken elini doğrudan görmesini pratik kılmaz.

Deneysel düzen, katılımcıların belindeki destek standında tablet etkileşimleri gerçekleştirmesini sağlarken, tüm görsel bilgiler (test uyarıları, kalem tepkileri, ellerinin kalemi manipüle ettiği video) bir arada entegre edilip mıknatıs deliğinin arka açıklığında aynadan izleniyor. Görsel bilgiler, ticari olarak sunulan, MRI uyumlu bir projektör kullanılarak arka projeksiyon ekranında gösterilir (detaylar aşağıda verilmiştir). Benzer şekilde, ticari olarak mevcut bir göz takip sistemi (detaylar aşağıda da verilmiştir) arka mıknatıs deliğine monte edilmiştir ve aynı aynadan göz hareketlerinin hızlı video kaydı sağlanır. Projektör, ekran ve göz takip cihazı birbirlerine fiziksel olarak müdahale etmeyecek şekilde dikkatlice düzenlenmelidir. Son olarak, tablet, projektör ve göz izleme sistemine güç ve veri bağlantıları çeşitli korumalı kablolar kullanılarak sağlanır; bu kablolar, mıknatıs odasını ve MRI sistemini çevredeki elektromanyetik parazitten koruyan radyofrekans kalkanının "nüfuz paneli"nden geçer. Veri kabloları bilgisayar kontrolü altındadır ve Şekil 1'de kavramsal olarak MRI konsol alanında operatör kontrolünde tek bir cihaz olarak gösterilmiştir (MRI sistemini çalıştırmak için kullanılan bilgisayar konsolundan farklı). Aşağıda açıklandığı gibi, mevcut deneysel kurulumda birden fazla bilgisayar yer almaktadır.

Tablet sistemi

Özel yapım, bilgisayarlı tablet sistemi, MRI uyumlu bileşenlerden (dokunmaya duyarlı yüzey, ayarlanabilir yükseltilmiş destek platformu, kuvvete duyarlı kalem, projektör sistemi)¹² içerir; bunlar arasında 4.3 mm lensli bir video kamera (laboratuvarda "TabletCam" olarak adlandırılır) ve özel ışık yayan diyot (LED) aydınlatma^{cihazı 13} bulunur; bu da fMRI sırasında ToC'nin uygulanmasını ve doğal yazı veya çizim yanıtlarının mıknatıs borusunda kaydedilmesini sağlar (Şekil 2A,B). Konsol alanında bulunan iki bağlı bilgisayar sistem kontrolü için kullanılır: biri video kameradan video verilerini almak ve işlemek için ("Tablet Video Kamera bilgisayarı"), diğeri ise test yönetimi, görsel uyarıcıların iletimi, tablet verilerinin kaydedilmesi ve zamana bağlı verilen görsel uyaranların kalem yazı ve çizim yanıtlarıyla üste bindirilmiş video dosyası oluşturulması için ("Uyarı/Yanıt bilgisayarı"; Şekil 2C). İki bilgisayar yaklaşımı, her gecikmeye duyarlı fonksiyon setinin gerçek zamanlı performansını engellemeden önce seçilir; farklı yapılandırmalar gerektiren araştırmalar için modülerlik (örneğin, farklı tablet tabanlı davranışsal görevler, video kameranın isteğe bağlı kullanımı); ve uyumluluk kolaylığı (tek gereksinim uyumlu bir video çıkış formatı).

Tablet sistemi, daha önce ToC üzerine yapılan birkaç fMRI çalışmasında kullanılmıştır ve bunların hepsi onun güçlü ekolojik geçerliliğini^{göstermektedir 14}. İstereğe bağlı video kamera, katılımcıya görev performansı sırasında el pozisyonu (VFHP) görsel geri bildirimi sağlamak için orijinal tablet konfigürasyonuna eklenir; bu da görev uyaranlarının, kalem yanıtlarının ve el hareketlerinin gerçek zamanlı olarak üst üste bindirilmesini sağlar⁽Şekil 2D). Video kamera veri işleme^13'ün orijinal uygulamasında, el ve kalem her video karesinden cilt rengi algılama algoritması kullanılarak izole edildi; kalem ise kırmızı renkte uygulanarak cilt rengi için kırmızı-yeşil-mavi (RGB) dağılımına girdi. Son zamanlarda, sadeliği ve diğer avantajları nedeniyle "mavi ekran" yaklaşımı benimsenmiştir. Mavi bir arka plan, tabletin dokunmaya duyarlı yüzeyinin mavi ressam bandıyla kaplanmasıyla oluşturulur. Daha sonra, kasetin önemli ölçüde farklı renk dağılımına göre her video karesinde arka plandan el ve kalemi segmentlere ayırmak mümkündür. Aynı zamanda, bu süreç, el veya kalemin bulunduğu her konumda "bir" değeri olan ikili bir maske, başka bir yerde ise "sıfır" değeri olan bir ikili maske oluşturulmasını da mümkün kılar. Uyarıcı/yanıt videosu ve kamera videosu, a) bir maske sıfıra eşit olduğu her yerde uyarıcı/yanıt video verisi ve b) maske bir eşit olduğu her yerde kamera (el ve kalem) video verisinden oluşan kareler oluşturularak üst üste bindirilir. Ressamın bandı, kalem ucu kalem yüzeyi boyunca hareket ettirildiğinde ekstra sürtünme yaratma avantajına sahiptir; bu, bant çıkarıldığında düşük sürtünmeli "plastik plastik" hissine kıyasla kalem veya kalemle kağıda yazma deneyimine daha yakındır. Genel olarak, ortaya çıkan etkileşimli AR ortamı, tablet tasarımının ekolojik geçerliliğini daha da artırırken, ince motor hareketleri gerçekleştirmek için propriosepsiyona bağımlılığı azaltır (VFHP yokken olduğu gibi)^13,15.

Tablet kurulumu, MRI uyumlu bir projektör (Şekil 2E) ve mıknatıs deliğinin arkasında özel bir arka projeksiyon ekranı ile birlikte kullanılır. Katılımcılar, başlık bobinine monte edilmiş açılı bir aynadan ekranı izlerler. Parmak ucu veya kalem (aynı zamanda temas gücünü kaydetmek için sensör de dahil) kullanarak, katılımcı, bel kısmında konumlandırılan ve her birey için ayarlanabilen destek platformuna monte edilmiş dokunmaya duyarlı yüzeyle etkileşime girer. Analog tablet sinyalleri, radyofrekans penetrasyon panelinde elektromanyetik parazit (EMI) filtresinden geçer, mıknatıs odasının dışındaki tablet arayüz kutusu tarafından dokunma verisine (yüzey konumu ve kuvvet verisi) dönüştürülür, kaydedilir ve Uyarı/Yanıt bilgisayarında dokunma yanıtlarının grafiksel temsili için yorumlanır, ardından görsel uyaranlar ve segmentlere ayrılmış el ve kalem videosu ile birleştirilir; ve katılımcıya projektör kullanılarak sunulur.

TMT blok tasarımı

TMT, TMT-A ve TMT-B görev performansının dönüşümlü periyotlarından ve beyaz bir zeminde gösterilen merkezi siyah bir nişangaha görsel sabitlemeden oluşan sabit blok tasarımında uygulanır. Genel görev tasarımı, mevcut TMT^literatürü 1,16,17,18'den uyarlanmıştır; burada TMT-A, dairesel sayıların (1'den 25'e) ekranda sözde rastgele dağıtılmasını ve artan sırayla bağlanmasını içerir. Benzer şekilde, TMT-B, birbirine bağlı daireli sayılar (1–13) ve harfler (A-L) dönüşümlü ve artan bir şekilde içerir. Görsel fiksasyon durumu, TMT-A ile ilişkili beyin aktivitesinin ve ayrı olarak TMT-B ile birlikte, ilgi aktivasyonları ve düşük bilişsel talebe sahip basit, kararlı bir durumun istatistiksel kontrastı olarak analiz edilebilmesi için dahil edilmiştir. fMRI deneylerinde gözlemlenen doğası gereği düşük sinyal-kontrast-gürültü oranı nedeniyle, her davranışsal durum (TMT-A, TMT-B, görsel fiksasyon) birden fazla denemede tekrarlanır ve kolektif fMRI verileri analiz edildiğinde beyin aktivitesini tespit etme gücünü artırır. Her deneme için TMT grafikleri, standart TMT düzenlerinden uyarlanarak uyarıcı dağılımını 180° döndürerek, sadece sayı-harf ve sayı harfli uyarıcıları değiştirerek ya da her ikisini değiştirerek — böylece TMT-A ve TMT-B grafiklerinde karakter ve sayı dağılımındaki farklılıklar nedeniyle görsel ve motor karışıklıkları^{en aza indirir.}

Mevcut deneysel ve eğitim görevleri, davranışsal ve nörogörüntüleme araştırmaları için ticari olarak mevcut uyarıcı sunum yazılımında uygulanmakta, Uyarıcı/Yanıt bilgisayarında yürütülmek üzere gerçekleştirilmektedir. Pratikte, TMT her biri 4 dakika 50 saniye süren iki "koşuda" uygulanır. Her koşu, başlangıçta 10 saniyelik dinlenme sabitleme bloğundan oluşur, ardından TMT-A görevi (40 saniye), dinlenme fiksasyonu (20 saniye), TMT-B görevi (60 saniye) ve dinlenme fiksasyonu (20 saniye) iki deneme gelir (Şekil 3). Her koşunun başında, katılımcılara standart kağıt TMT^testleri 16,17,18,19'da kullanılan talimatları yansıtan talimatlar verilir: "Başlangıç"tan "Son"a daireleri dokunmaya duyarlı yüzeyden kalkmadan mümkün olduğunca hızlı ve doğru bağlayın. Geleneksel kağıt TMT uygulamasının aksine, test yöneticisi (araştırma laboratuvarı üyesi) katılımcı hata yaparsa TMT performansını durdurmaz ve tekrar başlatmaz. Bunun yerine, katılımcılara sadece dizideki bir sonraki karşılık gelen karakter bağlantısına geçmeleri talimatı verilir. Bu değişiklik, belirli bir TMT denemesinde göz izleme ve fMRI veri toplamanın durdurulması ve yeniden başlatılmasıyla ilgili veri analizi karışıklıklarını ortadan kaldırır. Ancak, veriler toplandıktan sonra hata tespit ve kategorize etme yöntemlerinin uygulanmasını gerektirir (protokol ve tartışma bölümlerine bakınız). Ayrıca, test yöneticisi, TMT performansı sırasında stylus yanıtlarını gerçek zamanlı olarak görsel olarak izleyerek hata yapılıp yapılmadığını kaydeder ve dokunmaya duyarlı yüzeyin iyi kalibre edilmesini sağlar. Tablet kalibrasyon hataları ve diğer donanım hataları (örneğin, güç veya ekipman arızası) durumunda, test yöneticisi mevcut TMT veri toplama çalışmasının tekrarlanmasına karar verir; muhtemelen dokunmaya duyarlı yüzeyin yeniden kalibrasyonu dahil, veya katılımcı verilerinin sonraki analizde kullanılmasını durdurup hariç tutmaya karar verir.

Göz takibi

İnsan görme sistemi bir sahneyi işlediğinde, örneğin TMT performansı sırasında, balistik göz hareketleri (sakkadlar) zamansal istikrar (fiksasyonlar) dönemlerinden önce ve ardından gelir. Bu nedenle, günümüzde MRI uyumlu yüksek hızlı göz takip sistemi, kızılötesi aydınlatma (910 nm dalga boyu) ve 1 kHz örnekleme frekansıyla fiksasyonların ve sakadların uzun menzilli monoküler göz takibi yapmak için kullanılır (Şekil 4A). Projeksiyon ekranının altındaki göz izleme kamerasının konumundan, katılımcının gözü baş bobin aynasında lokalize edilmiştir (Şekil 4B-D). MRI sistemiyle birlikte gelen ürün baş-bobin aynası, yüksek kaliteli takip sağlamak için göz takipçi üreticisi tarafından sağlanan ön yüzey aynasıyla değiştirilmiştir. Öğrenci, kornea yansımasını takip eden standart bir centroid-fitting algoritması kullanılarak tespit edilir (Şekil 4D) ve aşağıdaki metrikler ölçülür: fiksasyonlar, sakkadlar, ayrıca göz kırpma hızı ve öğrenci büyüklüğü, bilişsel işlemle ilişkili iki ek büyüklük (bkz. Tartışma). fMRI başlangıcında MRI sistemi tarafından yayılan bir tetikleyici darbe, beyin aktivasyon kayıtlarını a) TMT görev uyarısı sunumu ve kalem yanıtları (Uyarıcı/Yanıt bilgisayarı tarafından kontrol edilen) ile zamanla senkronize etmek için kullanılır; b) TMT performansıyla göz izleme verileri. Veri analizini kolaylaştırmak için, göz izleme verileri ayrıca deney sırasında önemli olaylarla ilişkili etiketler sağlamak için "zaman damgası" olarak adlandırılır; bu etiketler belirli bir koşudaki her TMT-A ve TMT-blokunun başlangıç ve bitiş saatleri de dahildir.

Ek bir laboratuvar üyesi, katılımcı ile göz takip kurulumundan, göz takip kalibrasyonundan ve göz takibi verilerinin gerçek zamanlı görsel denetiminden sorumludur. Göz izleme sisteminin kalibrasyonu ve doğrulaması, ilk TMT çalışmasından önce (Şekil 4E) ve birinci ile ikinci TMT çalışmaları arasında "sürüklenme kontrolü" prosedüründe yapılır; böylece sonuçlar tutarlılığı sağlanır ve baş pozisyonundaki olası küçük değişiklikler dikkate alınır (kesin spesifikasyonlar ve sıralar için aşağıdaki Protokole bakınız). Kalibrasyon, dokuz noktalı bir göz izleme testinden oluşur; her durumda katılımcı ekranın ortasındaki bir hedefe sabitlenir, ardınca sekiz farklı çevresel hedef ve sözde rastgele sırayla takip edilir. Doğrulama için katılımcı aynı dokuz hedefi tekrar takip eder ve kalibrasyon modeli bakış pozisyonunu tahmin etmek için kullanılır. Bu, tahmini bakış ile gerçek hedef konumu arasındaki farkı oluşturan bir dizi hata ölçümünün toplanmasını sağlar. Mekânsal hata, test tamamlandığında görsel açı dereceleriyle bildirilir. İlk kalibrasyon ve doğrulama, ortalama hata <0.5^{o ve} maksimum hata <1.0^{o ise,} göz izleme yazılımının sağladığı "İYİ" derecelendirmeye karşılık gelirse kabul edilebilir. Sıralı olarak daha kötü hataya sahip diğer kategoriler ise örneğin "FAIR", "POOR" veya "BAŞARISIZ" olarak derecelendirilir ve bu da yeniden kalibrasyon ve doğrulama gerektirir. Laboratuvar üyesi ayrıca, bir noktada yanlış bir sabitleme veya göz izleyicisinde kurulum sorunu gösteren sistematik hata kalıplarını kontrol edebilir. Çalışmalar arasında, sürüklenme kontrol prosedürü yalnızca merkezi hedefe sabitleme ile doğrulama testi yapmaktan oluşur. Başarılı bir kontrol (maksimum hata < 2.0^o) ikinci TMT çalışmasının devam etmesine izin verir; aksi takdirde, laboratuvar üyesi ortalama hata <1.0 o olana kadar kalibrasyon^{ve ardından} doğrulama yapmalıdır, maksimum hata <2.0^O olana kadar. Tüm hata değerleri daha sonraki değerlendirme için kaydedilir. Göz izleme sistemi yazılımının standart ayarları, göz takip verilerini sakkadlar ve fiksasyonlar olarak kategorize etmek için kullanılır. Sakkadlar aşağıdaki tespit eşiklerine göre sınıflandırılır: hareket 0.1^o; hız 30^o/s; ve ivmelenme 8.000^o/s. Diğer tüm göz izleme verileri takıntı olarak sınıflandırılır.

Nörogörüntüleme

3-Tesla MRI sistemi, yüksek kaliteli nörogörüntüleme verileri elde etmek için 64 kanallı baş bobini ile kullanılır. Anatomik alım, yüksek çözünürlüklü, üç boyutlu, sagital T1 ağırlıklı manyetizasyon hazırlıklı hızlı gradyan yankı (MPRAGE) dizisi ile başlar (tekrar süresi/yankı süresi/ters çevirme zamanı/ters dönüş açısı TR/TE/TI/FA=2.500 ms/4.37 ms/1.100 ms/7^o, genelleştirilmiş otomatik kalibrasyona kısmen paralel alımlar (GRAPPA) faktörü 2, 256 x 256 matris, 192 dilim, 1 mm izotropik vokseller, 3 dakika:45 saniye görüntüleme süresi). Beyin aktivitesinin dolaylı ölçümü, nörovasküler birleşme^21'den kaynaklanan kan oksijenasyon seviyesine bağlı (BOLD) sinyal kontrastının fMRI ile elde edilir. fMRI için, tipik T2* ağırlıklı BOLD alımı, eko-düzlemsel görüntüleme kullanır (EPI, TR/TE/FA = 1.750 ms/30 ms/40^o, dilim ivmelenmesi 2, faz ivmelenmesi 2, 80 x 80 matris, 60 dilim, 2,5 mm izotropik vokseller, 165 zaman noktası, 4 dakika:49 saniye görüntüleme süresi). TMT için (yukarıda açıklanan) iki fMRI çalışması yapılır.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Deney protokolünün test edilmesi ve geliştirilmesi, her biri çalışmaya katılmak için ücretsiz yazılı bilgilendirilmiş onay veren gönüllü katılımcılar aracılığıyla gerçekleştirildi. Bu çalışma, Kanada'nın Toronto kentindeki Sunnybrook Sağlık Bilimleri Merkezi'nde Araştırma Etik Kurulu (REB) tarafından incelenip onaylanmıştır.

1. Deneysel prosedür

NOT: 1–5. adımlar , MRI sisteminin hasta masasında katılımcı kurulumundan önce gerçekleşir. İlgili MRI sistemi konumları konsol alanı, mıknatıs odası ve bitişik ekipman odasından oluşur. Konsol alanı bilgisayarları ve penetrasyon panelindeki bağlantılar Şekil 5'te gösterilmiştir.

Genel kurulum
NOT: Protokol, Sunnybrook Araştırma Enstitüsü'ndeki ortak yazarlar tarafından kullanılan özel MRI sistemi ve laboratuvar ortamı için tanımlanmıştır. Diğer MRI sistemleri ve ortamları için protokol değişiklikleri gerekebilir. Donanım ve yazılımların tam listesi için Materyaller Tablosu'na bakınız. Dokunmaya duyarlı tabletin farklı versiyonları, yerel site koşullarına göre araştırmacılara sunulmuştur.
1. Tableti el pozisyonunun görsel geri bildirimi (VFHP) için hazırlayın.
2. Tabletin çerçevesine sıkıca bağlı olduğundan ve MRI uyumlu tablet video kamerasının takılı olduğundan emin olun.
3. Tablet yüzeyine taze mavi bant uygulayın; böylece tüm dokunma yüzey alanının kaplı olduğundan ve çizimi engelleyebilecek veya kalibrasyonu bozabilecek büyük kırışıklıklar olmamasını sağlayın. Tablet yüzeyinin kenarlarından fazla bandı çıkarın.
Tablet sistemi kurulumu (konsol alanı)
1. Radyofrekans (RF) penetrasyon panelinin ekipman odası tarafında (ERS), tablet video kamera güç adaptörünü takın ve kamera filtre kutusuna bağlayın.
2. Filtre kutusundan Bayonet Nut Coupling (BNC) video kablosunu Tablet Video Kamera bilgisayarının el video girişine bağlayın.
3. Tablet arayüz kutusundan RF penetrasyon panelinin ERS'deki filtreye 9 pinli D-subminiatür konnektör (DB9) uzatma kablosu bağlayın.
4. Uyarıc/Yanıt ve Tablet Video Kamera bilgisayarları çalışırken, arayüz kutusundan iki evrensel seri veri yolu (USB) kablosunu Uyarı/Yanıt bilgisayarına bağlayın ve tablet arayüz kutusunu güç kaynağına bağlayın.
5. Uyarıc/Yanıt bilgisayar ekran çıkışını Tablet Video Kamera bilgisayar uyarıcı/yanıt video girişine bağlamak için yüksek çözünürlüklü multimedya arayüzü (HDMI) kablosu kullanın.
6. İşlenen tablet video kamera ekranını fMRI Projeksiyon Sistemi'ne göndermek için, iki cihaz arasında bir video grafik dizisi (VGA) kablosu bağlayın. MRI uyumlu projektörü açın.
7. USB yanıt kutusu (URB) BNC'yi MRI tetikleyici darbe çıkış sistemine bağlayın. FMRI deneyine başlamadan hemen önce kabloyun USB ucunu Uyarı/Yanıt bilgisayarına takın.
Tablet sistemi kurulumu (mıknatıs odası)
1. Tablet, kalem, tablet bağlantı (DB9) ve tablet video kamera bağlantı kablolarını mıknatıs odasına getirin.
2. Tablet bağlantısı ve tablet video kamera bağlantı kablolarını, tablet sisteminden RF penetrasyon panelinin mıknatıs odası tarafına (MRS) bağlayın.
  NOT: MRS kablolarında hiçbir kıvrım veya döngü olmadığından emin olun, çünkü bu RF ısınmasına neden olabilir.
3. Tablet sistemini hasta masasına sabitleyin; MRI uyumlu tablet klipslerini hasta masasının raylarına kaydırın; her tarafta iki klips olsun.
4. MRI uyumlu projektörü mıknatısın arka ucuna, mıknatıs deliğinden yaklaşık 1 m uzaklığa yerleştirin. MRI uyumlu arka projeksiyon ekranını mıknatıs yuvasının içine, projektörden yaklaşık 2 m uzaklığa monte edin ( bkz. Şekil 4B,C).
Göz izleme sistemi kurulumu (mıknatıs odası, katılımcısız)
NOT: Detaylı Uzun Menzilli Montaj MRI Kurulum talimatları, Göz İzleme sistemi (bkz. Malzemeler Tablosu) Kurulum Kılavuzunda verilmiştir. Göz izleme kamerasının mıknatıs odasında konumlandırılması, MRI ortamında bileşen yerleştirme ve kablolama için Göz izleme sistemi önerilerini benimsemelidir; bu öneriler sahaya göre değişebilir (Göz izleme sistemi Kurulum Rehberi - Uzun Menzilli Montaj Kurulumu - MRI Kurulumu, sf. 47-57)²².
1. MRI uyumlu göz izleme kamerasını mıknatıs deliğinin içine, projektör ekranı ile deliğin kenarı arasına yerleştirin; böylece kamera montajı deliğin dış kenarıyla hizadadır. Kamera sistemini kamera montajındaki plastik vidaları ayarlayarak deliğe sabitleyin.
2. Fiber optik (FO) kablosunu MRI uyumlu göz izleme kamerasına bağlayın. FO kablosunu konsoldaki dalga kılavuzu üzerinden konsol alanına yönlendirerek MRI güvenli olmayan göz kamerası arayüzüne bağlanın.
3. Göz takip cihazı güç kablosunu mıknatıs odasına getirin, DB9 ucunu penetrasyon paneli filtresine bağlayın ve diğer kabloyu MRI uyumlu göz takip kamerası ve aydınlatıcıya bağlayın. Kamera lens kapağını çıkarın.
  NOT: Güç kablosunun DB9 ucu MR-güvenli olmayabilir; MR ortamına getirildikten sonra bu ucu penetrasyon paneline güvenli bir şekilde bağlayın, aynı zamanda mıknatıstan maksimum mesafeyi koruyun. Ayrıca, FO kablosu ile göz takip edici güç kablosunu birbirinden ve mıknatıs odasının zeminindeki diğer kablolardan uzak tutun, olası dolanıklık ve sinyal parazitini önlemek için.
Göz izleme sistemi kurulumu (konsol alanı, katılımcısız)
1. Penetrasyon panelinin ERS'inde, göz takip cihazı güç adaptörünü bir prize ve ilgili DB9 filtre portuna bağlayın.
2. Göz izleme bilgisayarında Uyarıc/Yanıt bilgisayar tetikleyicilerini yakalamak için, paralel portlarını bir DB25 kablosuyla bağlayın.
3. Göz izleme sistemi ile Tablet Video Kamera bilgisayarı arasındaki iletişim için, ikisini Kategori-5e (CAT5e) ethernet ağ kablosu ile bağlamalısınız. Göz takip bilgisayarını aç.
Katılımcı kurulumu (mıknatıs odasında)
1. 64 kanallı baş bobiniyle hasta masasını hazırlayın ve katılımcıdan masada sırtüstü yatmasını ve başını bobinin içine mümkün olduğunca derin tutmasını iste. Hareketi önlemek için, sağlam oturma sağlamak için başınızın etrafına dolgu ekleyin. Başlığın kafa bobininin içinde merkezlendiğini doğrulamak için landmark lazeri kullanın.
2. Katılımcı arka projeksiyon ekranını net ve engelsiz görene kadar baş bobin aynasının konumunu ayarlayın.
3. Tablet montajını, katılımcının beline öyle yerleştirin ki, dokunmaya duyarlı yüzey yazı ve çizim manevralarını kolaylaştıracak rahat bir konumda olsun.
4. Tablet kalemini katılımcının baskın eline yerleştirin ve kalemi kalem tutarmış gibi tutmasını istesin. Katılımcıdan, konforu değerlendirmek için dokunma yüzeyinin dört köşesine kalemle dokunmasını iste. Tablet pozisyonunu ayarlayın ve gerekirse dirseğin altına dolgu ekleyin, böylece zorlanma veya tıkanıklığı en aza indirin.
5. Rahat bir pozisyon sağlandıktan sonra, tablet sistemini Velcro kayışlarıyla hasta yatağına sıkıca sabitleyin. Katılımcıyı ve tablet sistemini dikkatlice mıknatıs deliğine yavaşça hareket ettirin. Tablet sisteminin deliğin kenarına çarpmadığından ve tablet kablolarının dolaşmadığından emin olun (Şekil 2A).
Göz izleme yazılımı kurulumu (konsol alanı ve mıknatıs odası)
NOT: Tablet Video Kamera bilgisayarında veya Uyarı/Yanıt bilgisayarında yapılan tüm yazılım kurulumları, uygun klavye hareketleri ve fare tıklamalarıyla araştırma laboratuvarı üyeleri tarafından gerçekleştirilir.
1. Tablet Video Kamera bilgisayarında Video camera.exe programını açın. Sistem başlatılırken, Ayarlar diyalogunun görünmesini bekleyin ve bilgisayar faresiyle OK tuşuna basın.
  NOT: Bu noktada, katılımcı el pozisyonunu/kalemini tam ekran video geri bildirimi görebilmeli (Şekil 2D).
2. Tablet Video Kamera bilgisayarında Screen Recorder programını açın.
3. Katılımcının göz izleme verileri için katılımcı kimliğini kullanarak yeni bir ekran yakalama oturumu oluşturun.
4. Göz izleme sistemi Kullanıcı Kılavuzu'nun önerilerini takip ederek pupil ve kornea yansıma eşiklerini yapılandırmak ve göz izleme kamerasını kalibre etmek ve doğrulamak için (Göz izleme sistemi Kullanıcı Kılavuzu - Eğitim: Deneyi Çalıştırmak sf. 81 - 91)²³.
  1. Katılımcının sağ gözünün göz izleme kamerası görünümünü farklı kamera görünümleri arasında geçiş yaparak, lensi odaklayarak ve aydınlatıcıyı ayarlayarak ayarlayın.
  2. Kabul edilebilir pupil eşiği ve kornea yansıması (CR) değerleri konfigure edildikten sonra, değerleri kaydedin ve 9 noktalı kalibrasyona geçin ( C tuşuna basın).
  3. Kalibrasyonu doğrulayın (V'ye basın). fMRI deneyine geçmeden önce ortalama ve maksimum doğrulama açısı değerlerini kaydedin. Eğer optimal olmayan kalibrasyon sonuçları elde edilirse (FAIR veya POOR), ortalama <0.5^{o hata} ve maksimum hata <1.0 o olana kadar kalibrasyon/doğrulama tekrarlanır^{; bu} da İYİ sonuçlar elde edilene kadar (Şekil 4D,E).
Tablet kalibrasyonu
1. Tablet dokunmatik yüzeyini kalibre etmek için Uyarı/Yanıt bilgisayarını kullanın.
2. Tablet kalibrasyonuna başlamak için ELO 3-noktalı kalibrasyonu açın.
3. Katılımcıya, ekranda görünen üç hedefi ardışık olarak zaman sınırları içinde dokunup serbest bırakmak için kalemi kullanmasını söyle.
4. Kalibrasyon tamamlandıktan sonra, referans grafik düzenleme uygulamasını açın (bkz. Materyaller Tablosu) ve katılımcıya serbestçe çizim yapmasını talimat vererek kalemin doğru şekilde takip ettiğini doğrulayın. 8.1–8.4 adımlarını gerektiğinde tekrarlayın.
  NOT: Tablet tepki grafiklerinde sık sık yapılan sarsıntılar veya zıplamalar, kalemin iyi takip edilmediğini ve yeniden kalibrasyon gerektirdiğini gösteriyor.
Eğitim protokolü
1. Katılımcıyı tablet arayüzünde yazma ve çizim ile tanıştırmak için, temel bir titreme çalışmasından kendi hızında bir eğitim görevi aracılığıyla rehber talimatları takip etmelerini^isteyin. Bu, katılımcının adını imzalamasını ve giderek daralan yönergeler arasında spiral ve yatay çizgiler çizmeyi içeren Fahn-Tolosa-Marin Titremesi görevini gerçekleştirmeyi içerir.
2. Katılımcıyı TMT ile tanıştırmak için, sadece 12 maddeden oluşan basitleştirilmiş TMT-A ve TMT-B'nin kendi hızında hazırlanmış bir eğitim görevinde rehberlik edin. Bu eğitimin ardından, onları TMT-A ve TMT-B'nin tam boyutlu, alternatif versiyonlarında yönlendirin; eşyalar deneysel görevle aynı zamanlamada yeniden düzenlenir. Tabletin iyi kalibre edildiğinden ve katılımcının TMT görevini yönlendirmelere göre uyguladığından emin olmak için katılımcı performansını izleyin.
Deneysel paradigma
NOT: Bu iş akışı yukarıda açıklanan TMT blok tasarımını uygular.
1. Göz takipçi kaydını başlat. Tablet Video Kamera bilgisayarında, Screen Recorder programında Kayda Başla seçeneğini seçin.
2. Uyarıcım/Yanıt bilgisayarında TMT-Run1_slow.ebs2 E-Prime (E-Run) betik dosyasını açın.
3. MRI sisteminin tetikleyici çıkışına son bağlantıyı yapın: URB'yi Uyarı/Yanıt bilgisayarına bağlayın.
4. E-Run betiği tarafından istendiğinde katılımcı kimliğini ve oturum numarasını girin.
5. Katılımcıya TMT'yi MRI sistemi interkomu kullanarak tamamlaması için sözlü talimatlar verin (Şekil 6). Katılımcının devam etmeye hazır olduğundan emin olun.
6. E-Run betiği katılımcıya TMT talimatlarını sunacaktır. TMT-A, TMT-B ve görsel fiksasyon koşullarının ilk çalıştırılması, fMRI girişinde MRI sisteminden URB üzerinden tetikleyici darbe gönderildiğinde başlar.
7. Çalışma sırasında göz takipçi verilerini izleyerek sinyalin stabil olduğundan emin olun (bir laboratuvar üyesi). Ayrıca, katılımcının TMT performansını (stylus yanıtları) izleyerek verilen talimatlara uyduklarından ve kurulumda herhangi bir sorun olmadığından emin olun (örneğin, güvenilmez video projeksiyonu, kötü takip eden kalam vb.; ikinci laboratuvar üyesi). İkinci laboratuvar üyesine TMT-A veya TMT-B için performans hatalarının varlığını ve deneme numarasını da not ettirin.
8. Çalışma bittikten sonra, göz kaydını durdurun ve Göz İzleme Sistemi Kullanıcı Kılavuzu'nun (sf. 91-92)²³ önerilerine uygun olarak Drift Düzeltmesi gerçekleştirin. Drift-check 2.0° < hata verirse, devam edin. Hata ≥2.0 ise, ortalama hata <1.0° ve maksimum hata <2.0° olana kadar kalibrasyon/doğrulama gerçekleştirin.
9. Run 2 için göz kaydı oturumunu yeniden başlatın ve Uyarı/Yanıt bilgisayarında E-Run script dosyası TMT-Run2_slow.ebs2'yi açın. Run 1'deki katılımcı kimliğini ve oturum numarasını girin. Görev talimatlarını tekrarlayın (Şekil 6). Yine, fMRI başladıktan sonra tetikleyici darbesi görevi başlatır. İlk TMT çalışması için, ikinci laboratuvar üyesine herhangi bir TMT performans hatası olup olmadığını not ettirin.
10. Deney tamamlandıktan sonra, son bir göz izleme doğrulamasını (adım 7.4.3) tamamlayın ve ortalama ile maksimum hata değerlerini kaydedin. Sonra, Dosya | Verileri dışa aktarmak için göz izleme yazılımını kapatın. Katılımcıyı mıknatıstan çıkarın ve ekipman indirmeye başlayın.
Ekipman kaldırma ve veri tasarrufu
1. TMT verileri, TMT betikleriyle aynı klasörde otomatik olarak Uyarı/Yanıt bilgisayarında kaydedilir.
2. Kayıt oturumu kapandığında göz izleme verileri kaydedilecek.
3. Tablet Video Kamera bilgisayarındaki SR Research Screen Recorder programında, Dosya'ya gidin ve Kapat'ı seçin – bu dosyaları Göz İzleme bilgisayarından Tablet Video Kamera bilgisayarına aktarır.
  NOT: Program penceresinden sadece çıkmak, deneysel verilerin doğru şekilde aktarılması/kaydedilmesi anlamına gelmez .
4. Veri transferi tamamlandıktan sonra tüm bilgisayarları kapatın ve ekipmanları depolayın.

2. Analiz

Katılımcı
1. Protokolü ve potansiyel etkisini göstermek için, nörolojik, psikolojik veya yazı bozuklukları öyküsü bildirilmeyen sağlıklı, sağ elini kullanan 22 yaşındaki bir katılımcıdan tablet tabanlı TMT, göz takibi ve fMRI verileri toplandı.
Tablet kinematik metrikleri
1. GitHub^25'te bulunan MATLAB'ta yazılmış özel betikleri kullanarak ham kinematik tablet verilerini (x,y koordinatlardaki kalem konumu) analiz edin. Ham veriler, ek özel betikleri çağıran NPTF2F_CompleteAnalysis.m adlı özel betik kullanılarak işlenir: NPTF2F_RemoveErrors.m; NPTF2F_SpeedData.m; NPTF2F_SignalData.m; getAverageForce.m; getTotalDistance.m; sigfilt1.m; spikeRemoval.m; ve zeroX.m. NPTF2F_CompleteAnalysis.m çalıştırmak için, katılımcı tanımını, veri toplama tarihini ve nabız dizisi sırasını (EPI/INI veya INI/EPI) girin; burada INI ters görüntüleme^26'yı gösterir.
  NOT: Yazarların kurumunda TMT ile ilgili fMRI veri toplama her iki görüntüleme modunda da çalıştırılabilir ve burada EPI seçilir (yukarıdaki Nörogörüntülemeye bakınız). INI fMRI alımı, beyin aktivitesini daha yüksek zamansal çözünürlükle kaydeder ve mevcut çalışmanın kapsamının dışındadır. Senaryo çalıştırıldığında, analiz birden fazla bölümde ilerler. 0 ve 1. bölümler MATLAB Çalışma Alanı'nı doldurur ve girdi metin dosyalarından verileri okuyup saklar.
  1. Bölüm 2, kullanıcıdan TMT-A deneme performanslarının görsel analizinden Toplam, Doğru ve Yanlış Bağlantıların sayısını girmesini ister. Görsel analizin hoşgörülü tarafta kalmasını sağlamak; Katılımcı bir daireye temas etmeyip dairenin yönüne net bir girişim yapıldıysa, bağlantıyı Doğru olarak sayın. Benzer şekilde, katılımcı bir daireyi 'aştıysa' ve kalemi bir sonraki doğru daireye yönlendirirken komşu bir çemberle temas ettiyse, bunu ek (ve yanlış) bir bağlantı olarak saymayın.
    NOT: Mevcut analiz kapsamı yalnızca tamamen doğru denemeleri veya bir deneme içinde yapılan doğru bağlantıları inceler. Bölüm 3, her denemede bağlantı hatalarının kaldırılmasına izin verir. Mevcut durumda kaldırma gerekmez çünkü katılımcı bağlantı hatası yapmamıştır.
  2. Bölüm 4'ün deneme verilerinden istatistikleri hesaplamasını NPTF2F_SpeedData() fonksiyonunu çağırarak bekleyin.
  3. Section 5'in NPTF2F_SignalsData()'yi aramasını bekleyin.
  4. 6. Bölüm'ün, tablet kinematik verilerini daha fazla veri işleme için uygun bir formatta (16 deneme x 15 parametre) çıkarmasını gözlemleyin.
Performans özelliklerini ve tanımlayıcı istatistikleri deneme başına niceliklendirmek için verileri toplayın.
1. Tamamlama süresini, katılımcının TMT denemesinin başlangıcından itibaren nihai dizi karakterine ulaşma süresi olarak belirler; üst sınır ise maksimum blok süreleri olarak 40 saniye (TMT-A denemeleri) veya 60 saniye (TMT-B denemeleri) olarak belirlenir.
2. Hızı (piksel/saniye, [px/s]) x,y koordinatlarındaki değişim olarak (stylus hareketinin bir fonksiyonu olarak) zaman içinde hesaplayın. Dokunmatik panelin aktif alanı 129 mm x 97 mm, uyarıcı görüntüleme alanı ise 103 mm x 77 mm (1.024 x 768 piksel, 9.0° x 6.7° görsel açı, tablet ve katılımcının ellerini gösteren canlı videodaki çevre hariç).
3. Sabit blok sürelerinden kaynaklanan tavan etkilerinin olasılığını (yani TMT-A veya TMT-B'nin maksimum süre içinde tamamlanmaması) göz önünde bulundurarak, tamamlama süresini (saniyeleri) bağlantıların sayısına bölerek (iki öğe arasında bağlantı sağlayan doğru stylus yanıtları) başka bir metrik hesaplayın; bağlantı başına saniye (SPL)¹⁵.
  NOT: Daha yüksek SPL değerleri daha yavaş bağlantı performansını gösterir ve tam tersi de geçerlidir.
4. Genel görevin tamamlandığını doğrulamak ve yanlış davranışları (örneğin, yanlış bağlantı, kalem kaldırma) not etmek için göz izleme ekran kaydı video dosyasını kullanın.
  NOT: Bu durumda katılımcının yanlış TMT performansı yoktu.
5. Her deneme için ortalama, birinci ve üçüncü çeyrek hız değerlerini, aşağıda açıklandığı gibi bağlantı ve bağlanmama dönemlerini ayırt etmek için kullanın.
6. Bağlantı periyotlarını (ilk çeyreğin üzerindeki hız değerleri) hızlı hız değerlerine hızlıca ivmeleyerek ve ardından benzer büyüklükte bir yavaşlama ile tanımlayın.
7. İlk çeyreğin altındaki hızları, amaçlı bağlantı davranışından önceki görsel arama davranışıyla tipik olarak tanımlanan bağlantı dışı dönemler olarak tanımlayın.
  NOT: Bu bağlantı ve bağlantı dışı davranışlar ile bunların sinirsel korelasyonları, genç yetişkinlerde elektroensefalografi sırasında tablet tabanlı TMT performansına dair bir çalışmada yakın zamanda^{tanımlanmıştır 10}.
8. Bağlantı süresini (bir bağlantıya bağlanma süresi ortalama süre, [ms]) ve bağlantı dışı süreyi (bir sonraki bağlantıyı aramak için harcadığı ortalama süre, [ms]) belirlemek için bağlantılı ve bağlantı dışı dönemleri kullanın.
9. Deneme sırasında stylus yanıtlarının toplam mesafesini (D) piksel cinsinden hesaplayın, bu da denemeler arası değişkenliğin başka bir indeksi olarak hesaplanın. Her deneme için ortalama ekstra mesafe yüzdesini (EDT) en optimal (en kısa) yolun yüzdesi olarak hesaplayın.
10. Her denemede bir bağlantı oluşturmak için ortalama mesafe olarak her bağlantı için mesafe (DPL, px/link) hesaplanın.
11. Sadece bağlantı ve bağlantı dışı dönemler arasında ortalama kuvveti (keyfi birimler, [au]) hesaplayın, denemeler arasındaki veri çıkarılın.
Göz izleme metrikleri
1. Göz izleme verilerini, göz izleme sistemi için yerel yazılım kullanılarak deneme başına görüntülenir ve işlenir (bkz. Materyaller Tablosu).
2. Göz izleme verilerinin tüm TMT-A ve TMT-B performans koşulları için ayrı ayrı ortalamalarla elde edilen kavram kanıtı ve potansiyeli gösterilmiştir. Her çalışma için kaydedilen sürekli veri akışından verileri ayrıştırır ve ayrıştırır; bu, Uyarıcırıcı/Yanıt bilgisayarı tarafından oluşturulan zaman damgalı tetik kodlarına dayanır; bu kodlar göz izleme EDF veri dosyalarındaki her TMT-A ve TMT-B görev bloğunun başlangıç ve sonunu gösterir.
3. Sakkad sayısı, fiksasyon sayısı, fiksasyon süresi (ms), fiksasyon yüzdesi, göz kırpma sayısı, göz kırpma oranı (göz kırpma oranı) ve öğrenci büyüklüğü (rastgele birimler [au]) dahil olmak üzere tanımlayıcı istatistikleri raporlayın.
  NOT: Her parametre için özel tanımlar Tablo 1'de listelenmiştir. Fiksasyon ve sakkadlarla ilgili istatistikler, varsayılan eşik ve genlik değerleri kullanılarak yazılıma entegre rapor oluşturucular aracılığıyla üretilir.
İstatistiksel raporlama
1. Deneyin kavram kanıtı doğası göz önüne alındığında, tek bir araştırma katılımcısının yer alması, birden fazla karşılaştırma için düzeltme yapmadan basit istatistiksel testler yapılacaktır. İki deneme çalışması boyunca TMT-A ve TMT-B için ortalama tablet ve göz izleme metriklerini hesaplayın (her test durumundan toplam dört örnek).
2. Her tablet ve göz izleme metrikleri için, iki TMT bölümü (TMT-B ile TMT-A) arasında istatistiksel olarak anlamlı farklar olup olmadığını değerlendirmek amacıyla çift iki kuyruklu t-testi kullanın.
Nörogörüntüleme verileri
1. Araştırma camiasında yaygın olarak benimsenen fonksiyonel nörogörüntüleme (AFNI) ücretsiz^{yazılımı 27} analiziyle beyin aktivitesinin kavram kanıtı fMRI haritaları oluşturun.
  NOT: GitHub^25'te özel görüntüleme analizi hattı ve parametre seçimlerini detaylandıran bir betik sağlanmaktadır. Kısaca, beyindeki her hacim elementi (voxel) konumunda beyin aktivitesini değerlendirmek için AFNI görüntü işleme boru hattı adımlarının dizisi şöyledir:
  1. İki TMT çalışmasından fMRI verilerini birleştirin.
  2. Aktivasyon haritası oluşturulmadan önce ön işleme adımlarını gerçekleştirin; fMRI sinyal genliğindeki zamanın fonksiyonu olarak spike (outlier) için voxel bazında düzeltmeler, solunum ve kalp^{darbesiyle ilgili fizyolojik etkiler 28}, görüntü dilimi alma süresi ve hareket dahil olmak üzere.
  3. T1 ağırlıklı anatomik MRI verilerini, standart bir beyin atlas^şablonu 29,30'a doğrusal olmayan bir bükülme prosedürüyle hizalayın.
  4. Warp parametrelerini fMRI verilerine uygulayın.
  5. fMRI verilerini, maksimum yarı (FWHM) Gauss çekirdeği olan 5 mm tam genişlikte mekansal olarak filtreleyin.
  6. Her voxeldeki fMRI zaman akışını ortalama değere böl ve ardından 100 ile çarparak fMRI sinyallerini yüzde birimlerine yeniden ölçeklendirin.
  7. fMRI verilerini, TMT-A ve TMT-B görev bloklarında aktif zamanları temsil eden kutu vagon dalga formlarını (tablet verilerinden türetilen) kanonik hemodinamik yanıt fonksiyonuyla birleştiren, düşük frekanslı dalgalanmalar için regressorlar, hareket ve hareket türevleri ile kalp ve solunum döngülerinin kalıntı etkilerini ortadan kaldırmak için fizyolojik regressorları içeren genel bir doğrusal modele (GLM) girin.
  8. Beyin aktivasyonuna (voxel-yönlü GLM analizinden beta katsayıları) karşılık gelen ilk haritaları hesaplayın: a) ortalama TMT-A artı TMT-B performansı ile fiksasyon; ve b) ortalama TMT-B – TMT-A performansı. Her haritayı p < 0.0005'te raporlayın ve ardından p < 0.05'te birden fazla karşılaştırmayı düzeltmek için küme boyutu eşiği uygularsınız.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Göz izleme ekran kayıt dosyası kullanılarak, TMT-A ve TMT-B'nin artırılmış gerçeklik ortamında tek bir zaman noktasında temsil eden performansları sırasıyla Şekil 7A,B'de gösterilmiştir. TMT-A ve TMT-B performansları (mavi çizgi) ve bakışlar (kırmızı çizgi) ardışık 2,5 saniyelik aralıklarla sırasıyla Şekil 7C,D'de gösterilmiştir. Bu zaman aralığı, tek bir grafikte ardışık birkaç bağlantı davranışı örneğini kolayca görselleştirmek için seçilmiştir. Daha kısa bir zaman aralığı sadece bir bağlantıyı (veya hiç tanımanı) gösterirken, daha uzun bir zaman aralığı daha fazla bağlantı ve dağınıklık gösterir ve görsel olarak yorumlanması daha zordur. Özellikle 7C,D şekili incelendiğinde, TMT-A ve TMT-B uygulamalarının ilk birkaç saniyesinde katılımcının kalem hareket ettirmeden önce yapılacak ilk bağlantıları görsel olarak arayıp kodladığı anlaşılır. Ayrıca, gösterilen zaman aralıkları için TMT-A ve TMT-B performansı boyunca, uygun stylus bağlantılı hareketlerden önce bakışın (ve görsel arama davranışının) geçtiğine dair işaretler vardır.

Tablo 1 , katılımcının tüm çalışmalarda TMT performansı için ortalama kinematik ve göz izleme metriklerini özetliyor (iki ayrı çalışma boyunca dört TMT-A örneği, dört TMT-B örneği). TMT-B'nin tamamlanma süreleri (31,3 saniye ± 6,0 saniye) TMT-A'ya göre (24,0 saniye ± 5,7 saniye) daha yüksek eğilimde oldu (p = 0,06). Bu, TMT-B'yi gerçekleştirmek için gereken daha karmaşık zihinsel işleme ile tutarlıdır. Bağlantı çizim performansının ortalama hızı, TMT-A için (0,35 ± 0,04 px/ms) TMT-B'ye (0,36 ± 0,13 px/ms) göre (p = 0,91) anlamlı derecede yavaş değildi; oysa SPL, TMT-B için (1,31 ± 0,25 s) TMT-A'ya (1,00 ± 0,24 s) göre (p = 0,06) daha yüksek eğilim gösterdi. Ortalama bağlanma dönemi süreleri anlamlı olarak farklı değildi (702 ± 299 ms (TMT-B) ve 729 ± 221 ms (TMT-A) (p = 0.92)), ayrıca bağlanma dönemi olmayan süreler de (576 ± 451 ms (TMT-B) ve 260 ± 29 ms (TMT-A) (p = 0.23)) de değişmemiştir. Toplam mesafe (D) TMT-B için (10.300 ± 1.270 px) ile TMT-A (10.600 ± 1.930 px) ile (p = 0.52) anlamlı şekilde farklı olmadı. En kısa mesafeye göre % 27,1 ± TMT-A için %7,1 ve TMT-B için %24,2 ± %6,3 (p = 0,59) idi. TMT-A için bağlantı başına mesafe (DPL) 442 ± 80 px/link ve TMT-B için 429 ± 53 px/link (p = 0.52) idi. Kalam kuvveti, TMT-B için ortalama olarak biraz daha yüksek eğilim gösterdi ( 9,3 ± 1,8), TMT-A'ya göre ( 5,5 ± 3,5) (p =0,11). Her iki görev koşutunda da hata yapılmadı. Bu sonuçlar topluca, TMT-A ve TMT-B üzerinde motor performansında önemli bir farklılık olduğu yorumuyla tutarlıdır; böylece bağlantı çiziminin ortalama hızı, bağlantı dönemi süresi, bağlantı dışı dönemi, D, EDT, DPL ve kalam kuvveti gibi bilişsel karmaşıklık nedeniyle iki TMT parçası arasındaki olası farklar, tek katılımcı düzeyinde uyarıcıların ekrandaki sözde-rastgele sunumu nedeniyle analizde gizlenir. Ancak beklendiği gibi, TMT-B için daha yüksek SPL eğilimi, tamamlanma süresi bulgularıyla iyi örtüşüyor ve iki metrik arasındaki güçlü korelasyonu yansıtıyor.

Göz izleme verileri, TMT-B'de (90 ± 24) TMT-A'ya (71 ± 22) kıyasla biraz daha fazla sakkad eğilimi gösterdi (p = 0.10). Fiksasyonlar için benzer sonuçlar neredeyse aynıydı, çünkü sakkadlar ve fiksasyonlar birbirleriyle güçlü şekilde ilişkilidir. TMT-A'da ortalama fiksasyon süresi 308 ± 40 ms iken, TMT-B'de ortalama fiksasyon süresi 314 ± 32 ms (p = 0.32) idi. TMT-A için fiksasyonda (fiksasyon) geçirilen ortalama zaman yüzdesi %90,0 ± %2,3 olup, TMT-B için %88,7 ± %2,1 değerinden anlamlı şekilde farklıydı (p = 0,01). Çalışma başı göz kırpma sayısı, TMT-B'de (5.0 ± 2.6) TMT-A'ya (2.0 ± 1.2) göre (p = 0.04) anlamlı şekilde daha yüksekti. Testler arasındaki ortalama tamamlanma süresi farkını hesaba kattığımızda, TMT-B için göz kırpma hızı (0,15 ± 0,06 kırpış/s) TMT-A (0,08 ± 0,05 kırpış/s) (p = 0,03) ile karşılaştırıldığında yine de önemli ölçüde daha yüksekti; bu, önceki görev için beklenebileceği gibi, çünkü bilişsel olarak daha zorludur. Ortalama öğrenci büyüklüğü koşullar arasında çok benzer kaldı (TMT-A için 1.588 ± 140; TMT-B için 1.648 ± 59) (p = 0.29).

Her iki görev durumunda da beyin aktivitesi analiz edilirken (TMT-A ve TMT-B ile görsel fiksasyon) karşılaştırıldığında, yaygın yaygın pozitif aktivasyon ve birkaç negatif aktive küme (genellikle daha küçüktü) gözlemlendi. Boyut açısından en üst 25 küme, medial ve lateral beyincik, sol preküneus, üst ve alt parietal lobullar, sol orta oksipital girus, presentral girus, sol postcentral girus, sol üst frontal girus, sağ üst oksipital girus, ek motor alanlar, sol orta singulat korteks, sağ supramarginal girus, sol orta frontal girus ve sağ kalkarin girusunda pozitif aktivasyon içeriyordu. Bu aktivasyonların bir alt kümesi, Şekil 8'deki temsilci görsellerde gösterilmiştir. Negatif aktivasyon, açısal girus, sol üst frontal girus, orta temporal girus, sağ alt parietal girus, sağ üst temporal girus, sağ postcentral girus, sağ supramarginal girus, sol alt frontal girus (pars orbitalis), sağ parasentral lobul ve sağ precentral girus'ta bulunuyordu. Ancak TMT-B ile TMT-A kontrastında belirgin pozitif veya negatif aktivasyon gözlemlenmedi. Tartışmada belirtildiği gibi (aşağıya bakınız), bu toplu fMRI gözlemleri, laboratuvarda elde edilen önceki fMRI sonuçlarıyla tutarlıdır.

figure-results-1
Şekil 1: Deneysel cihazın kavramsal diyagramı. (A) Bilgisayar monitörü, cihazı ve bilişsel test uygulamasını kontrol etmek ve sonuçları görselleştirmek için kullanılır; (B) bilgisayar tarafından gerçekleştirilir. Güç, kontrol ve veri kayıt kabloları (C) radyo frekansı penetrasyon panelinden geçer. Ana cihaz, dokunmaya duyarlı yüzey ve kalem, ışık yayan diyot aydınlatma cihazı ve el ile kalem hareketlerini yakalayan "Tablet Video kamera" video kamerasından oluşan (D) bilgisayarlı MRI uyumlu tableti içerir. (E) Baş bobinine monte edilmiş yansıtıcı ayna, katılımcının (F) MRI sisteminin hasta masasında yatan göz izini mümkün kılar; (G) uzaktan video kayıt sistemi kullanılarak. Ayna ayrıca katılımcının test uyaranlarını, tablet yanıtlarını ve ilgili el/kalem hareketlerini, (H) uzaktan MRI uyumlu bir projeksiyon sistemi tarafından sunulan (H) arka projeksiyon ekranında görüntülemesini sağlar. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-2
Şekil 2: Tablet yapısı. (A) Hasta masasında gönüllü katılımcı ile tablet düzeni. (B) Tablet, montaj ve kalemin (sarı) iki farklı yönde yakın planı, "tablet video kamerası" ve ışık yayan diyot aydınlatıcısının düzenini gösterir. (C) Tablet Video Kamera ve Tablet Sistemi'nin MRI konsol alanından kontrol edilmesi için uyarıcı/Yanıt bilgisayarları. (D) Katılımcı TMT-A uygularken artırılmış gerçeklik ortamının temsil görünümü. Kırmızı nokta, anlık bakış pozisyonunu gösterir ve katılımcıya gösterilmez. (E) Katılımcıya arka projeksiyon ekranında artırılmış gerçeklik ortamının sunumu için MRI uyumlu projeksiyon sistemi. Ekran, mıknatıs deliğine monte edilmiştir ve bu görüntüde görülmez; Net bir tasvir için Şekil 4'e bakınız. Kısaltma: TMT = Patika Yapma testi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-3
Şekil 3: Patika Yapma Testi kimyatik. FMRI sırasında TMT uygulamasının zamanlama diyagramı. Üst: TMT-A, TMT-B ve fiksasyon bloklarının süresini gösteren zamanlama diyagramı, her iki koşunda uygulanır. Alt: Her durumun örnek görüntü gösterileri. TMT-A ve TMT-B denemelerinin her deneme için farklı uyarıcı kalıpları içerdiğini, katılımcıların mekansal hafızaya dayalı performans göstermediğini unutmayın. Tüm görsel fiksasyon denemeleri aynı görüntü gösterimini içerir. Kısaltmalar: TMT = Trail-Making Testi; fMRI = fonksiyonel MR; TMT-A = A bölümü; TMT-B = B bölümü; Düzeltme = görsel sabitleme. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4
Şekil 4: Göz takipçi yapısı. (A) MRI uyumlu göz video kamerası, aydınlatıcı ve montaj görüntüsü. (B) Ön mıknatıs boru açıklığından alınan görüntü, göz takip cihazının tablet, baş bobini ve ayna, projeksiyon ekranı ile mekansal ilişkisini gösterir. (C) Ön mıknatıs deliği açılışından tablet ve baş bobini çıkarılmış görüntü, planla kullanılan projektör ile projeksiyon ekranı ile göz izleme kamerası ve aydınlatıcı arasındaki ilişkiyi gösterir. (D) Katılımcının geniş bir görüş alanında video kaydını gösteren ve kırpılmış ve yakınlaştırılmış bir alanda kornea yansımalarının tespit edildiği göz takipçisi yazılım ortamı, göz gözbebeği çapı kaydı için ise göz bebeği kaydı için tespit edilir. (E) Göz takipçi kalibrasyonu ve doğrulaması sırasında örnek ekran görüntüleri. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-5
Şekil 5: Konsol ve penetrasyon ve p-enesterasyon p. (A) Deneylerde kullanılan dört monitörü gösteren MRI konsol alanı. Soldan sağa: göz izleyici; tablet video kamera; tablet uyarıcı/yanıt; ve MRI sistem konsolu. (B) Penetrasyon panelinin mıknatıs-odası tarafının tüm ilgili donanım bağlantılarını gösteren görüntüsü. (C) Ekipman odası tarafında benzer bağlantılar. Kısaltma: BNC = süngü somun bağlantısı. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-6
Şekil 6: Sözel soru talimatları. Eğitim görevi, katılımcıların tablet ve kalem kullanarak rehberler arasında düzgün bir çizgi çizmesini ve bilişsel testten önce cihazı tanıtmasını içerir. TMT iki bölümden oluşur: A Bölümü numaralı daireleri artan sırayla birbirine bağlamayı gerektirirken, B Bölümü ise sayı ve harfler arasında artan sırayla dönüşüm yapar. Kısaltma: TMT = Trail-Making Testi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-7
Şekil 7: TMT performansı. Katılımcının bakış açısından (A) TMT-A performansı ve (B) TMT-B performansını artırılmış gerçeklikte zaman örnekleri. Her görseldeki kırmızı nokta bakış noktasını temsil eder. Görüntüler, göz takipçi ekran kaydı video dosyasından alınan karelerdir; katılımcının test performansı sırasında bakış noktasını göremediğini unutmayın. (C,D) TMT-A ve TMT-B performansının ardışık 2,5 saniyelik zaman aralıkları (mavi çizgiler), zamana bağlı bakış verileri (kırmızı çizgiler) dahil olmak üzere. Sakkadlar ince kırmızı çizgiler olarak belirginken, bakışın hızlı hareket etmediği yerlerde "düğümler" de belirgindir; bu da sabitlikleri gösterir. Kısaltma: TMT = Trail-Making Testi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-8
Şekil 8: fMRI vektivasyon maps. TMT-A ve TMT-B için aktivasyon (fMRI sinyal kontrastı) ile fiksasyon. Dilim pozisyonları, stereotaktik atlas uzayında belirtilen Z koordinatlarında 14 mm aralıkta bulunur. Renk çubuğu, önemli ölçüde aktive olmuş alanlarda BOLD sinyal kontrastının yüzdesini temsil eder ve pozitif değerler başlangıç aktivasyonundan daha yüksek gösterir. Kısaltmalar: fMRI = fonksiyonel MR; TMT = Patika Yapma Testi; L = Sol; R = Doğru; BOLD = kan oksijenlenme seviyesine bağlı. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

PARAMETRE	TANım	TMT A	TMT B	P-DEĞERI (2 KUYRUKLU, EŞLEŞTIRILMIŞ)
Tamamlanma Süresi(ler)	Her denemenin tamamlanması için geçen ortalama süre (saniye cinsinden)	24.0 (± 5.7)	31.3 (± 6.0)	0.06
Hız (px/ms)	Kalemin hareketinin ortalama hızı (milisaniyede piksel cinsinden) her duruşma boyunca	0.35 (± 0.04)	0.36 (± 0.13)	0.91
Bağlantı başına saniye, SPL (s/Link)	Her denemede her bağlantıyı tamamlamak için geçen ortalama süre (saniye cinsinden)	1.00 (± 0.24)	1.31 (± 0.25)	0.06
Bağlantı Süresi (ms)	Her bağlantıyı bağlamak için kullanılan ortalama süre (milisaniye cinsinden) her dava	729 (± 221)	702 (± 299)	0.92
Bağlanmama Süresi (ms)	Bir sonraki bağlantıyı aramak için harcadığı ortalama süre (milisaniye cinsinden) her duruşma boyunca	260 (± 29)	576 (± 451)	0.23
Toplam Mesafe (px)	Her denemede kalemin kat ettiği ortalama mesafe (piksel cinsinden)	10600 (± 1930)	10300 (± 1270)	0.52
Ekstra Mesafe Seyahat, EDT (%)	Her deneme için kat edilen ortalama ekstra mesafe, şu şekilde ifade edilir mümkün olan en optimal (en kısa) yolun yüzdesi	27.1 (± 7.1)	24.2 (± 6.3)	0.59
Bağlantı Başına Mesafe, DPL (px/Bağlantı)	Her denemede ortalama mesafe (piksel cinsinden) bir bağlantı oluşturmak için kullanıldı	441 (± 80)	429 (± 53)	0.52
Kuvvet (altyapı birimleri)	Her denemede tablet ekranına uygulanan ortalama kuvvet (rastgele birimlerde)	5.5 (± 3.5)	9.3 (± 1.8)	0.11
Saccade Kontu	Her duruşmada ortalama sakkad sayısı	71 (± 22)	90 (± 24)	0.10
Fiksasyon Sayısı	Her denemede ortalama fiksasyon sayısı	71 (± 22)	90 (± 24)	0.09
Fiksasyon Zamanı (ms)	Her denemede her fiksasyonun ortalama süresi (milisaniye cinsinden)	308 (± 40)	315 (± 32)	0.32
Fiksasyon Yüzdesi (%)	Her duruşma boyunca bir takıntıda geçirilen ortalama zaman yüzdesi	90.0 (± 2.3)	88.7 (± 2.1)	0.01
Göz kırpma Sayısı	Her denemede ortalama göz kırpma sayısı	2.0 (± 1.2)	5.0 (± 2.6)	0.04
Göz kırpma Hızı (Kırpışlar)	Her deneme boyunca saniyede yapılan ortalama kırpma sayısı	0.08 (± 0.05)	0.15 (± 0.06)	0.03
Göz Bebeği Boyutu (abritrary birimler)	Her denemede ortalama öğrenci büyüklüğü	1588 (± 140)	1648 (± 59)	0.29

Tablo 1: Genç sağlıklı bir yetişkin kadının TMT-A ve TMT-B performansı için tablolanan tablet kinematik metrikleri ve göz izleme metrikleri için özet istatistikler. Her metriğin tanımları, parantez içinde gösterilen standart sapmalarla verilmiştir. İtalik gösterilen metrikler, her denemede bağlantı performansının ortalamasını ve ardından tüm denemelerde ortalama almayı içerir; sırasıyla TMT-A ve TMT-B için. P değerleri, TMT-A ve TMT-B arasındaki metrik değerlerdeki farkların iki kuyruklu, çift t-testi için listelenmiştir. Kalın harfle gösterilen p değerleri, p < 0.05'te iki kuyruklu testte anlamlı etkileri gösterir. İtalik = her sınavın ortalamasının ortalaması. Kalın = İki Kuyruklu, Çift testini geçti.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Mevcut çalışma, tablet tabanlı ToC performansı sırasında göz izleme ve fMRI verilerinin eş zamanlı olarak elde edilmesini sağlayan kapsamlı bir protokolü sunmaktadır. Aşağıdaki tartışma önce protokolün çeşitli yönlerini değerlendirir, ardından temsilci bir katılımcı için gösterilen sonuçlara odaklanır. Protokolün gelecekteki uygulamaları da başlıkta belirtilmektedir.

Protokol, tablet sisteminin geliştirilmesinde ve tablet veya göz takibi içeren fMRI araştırmalarında (ancak son iki bileşeni birleştirmeden) uzun süreli deneyime dayanarak birkaç yıl boyunca dikkatlice tasarlandı. Özellikle, kalibrasyonla ilgili tüm adımlar, elde edilen verilerin katılımcı performansını doğru şekilde yansıtmasını sağlar. Seansın başında tablet kalibrasyonu, kalemin (ve imlecin) kullanım sırasında kamera görüşünde herhangi bir değişiklik olmasına rağmen artırılmış gerçeklik ekranında yazı ve çizim davranışını doğru şekilde takip etmesini sağlar. Baş hareketinin sonuçları anlamlı şekilde etkilememesini sağlamak için, üreticinin önerileri ve mevcut sistem yazılımı temelinde göz izleme kalibrasyonu ve kayma düzeltmesi uygulanır ve doğrulanır; ayrıca denemeler boyunca göz izleme veri akışının sürekli izlenmesi sağlanır. Tablet veya göz takip sistemi için yanlış veya atlanmış kalibrasyon, önyargılı sonuçlar verebilir. Ancak burada sunulan tablet ve göz izleme sonuçları ile laboratuvarda elde edilen diğer veriler, sağlıklı yetişkinlerde mükemmel kalitede verilerin elde edilebileceğini gösteriyor. Gelecekte diğer çalışma gruplarında, örneğin yaşlılar veya nörolojik veya psikiyatrik sorunları olan hastalar için ek veri işleme gerekebilir. Örneğin, protokolün 2.6.1.2 bölümünde elde edilen hareket tahminlerinden belirlendiği şekilde, aralıklı olarak aşırı baş hareketi dönemleri nedeniyle veriler analizden dışlanmak zorunda kalabilir. İlk denemedeki verilerin ilk bölümleri öğrenme veya alışma etkileri nedeniyle (başlangıç eğitiminden sonra bile kalıcı olur) hariç tutulabilir; ancak zaman akışı gelecekteki araştırmalarda karakterize edilmesi ilginç olabilir ve bu popülasyonlarda TMT performansını genç sağlıklı yetişkinlerden ayırt etmek için ek bir mekanizma sağlayabilir.

Tetikleyici darbeler protokol için önemlidir; tabletin zamanla senkronize kaydedilmesini, göz takibi ve fMRI veri akışlarını mümkün kılar. fMRI sinyali genellikle saniye zaman ölçeğine göre değişen BOLD hemodinamik yanıtlara dayanırken, göz izleme ve tablet kinematik verileri anlamlı içerik 10-100 ms aralığında gösterir. Kolektif veri setinin zaman senkronizasyonu, TMT performansı sırasında algı, biliş ve eylem mekanizmalarını eşi benzeri görülmemiş zamansal detaylarla incelemek için benzersiz bir fırsat sunar. İlk araştırmalar, belirli beyin bölgelerindeki beyin aktivitesi ile TMT-A ve TMT-B denemelerinde zamansal olarak ortalamanın alındığı göz izleme parametreleri arasındaki ilişkiyi karakterize edebilir. Bir grup katılımcı için, belirli bir beyin bölgesinin aktivitesi ile her göz izleme parametresi arasındaki olası ilişkilerin basit doğrusal regresyon ve korelasyon katsayılarının hesaplanması kullanılarak araştırılmasını mümkün kılar. Tablet ve göz izleme verilerindeki hızlı dalgalanmalarla fMRI verilerinde uzamsal zamansal aktivasyonun ek özelliklerinin çözülüp çözülemeyeceğini araştırmak da gelecekte ilgi çekici bir konudur. Ortaya çıkan çalışmalar, fMRI veri toplama parametrelerinin BOLD sinyallerini çok daha ince örneklemelerle ölçecek şekilde ayarlanabileceğini gösteriyor; örneğin, INI fMRI ile 100 ms örnekleme süresi, beyin aktivasyon dinamiklerinin³¹ daha iyi tespit edilmesine yol açmıştır. EEG kullanarak tablet tabanlı TMT'yi araştıran son çalışmalar, görev içi bağlantı ve bağlantı dışı dönemlerin frekans^{bandı 10} gücündeki farklı mekansal desenlerle ilişkili olduğunu göstermiş ve bu da protokolün benzer fMRI sinyal çağrışımlarını aramak için kullanılmasını teşvik etmiştir. fMRI sinyallerinin altında yatan hemodinamik yanıtın tanınması, sakkadlar ve fiksasyonların zaman ölçeğinden çok daha yavaştır; ancak bu yöndeki ilk adımlar muhtemelen TMT-A ve TMT-B performansındaki potansiyel farklılıkları, bağlantı dizisinin erken ve geç aşamalarında gerçekleşen davranışları içeren potansiyel farklılıkları karakterize etmeyi içerecektir (TMT-B'de özellikle TMT-B'de zordur); ve göz takibi ve kinematik verilerin görsel incelemesine dayanarak performansı zor olan bağlantılar ile daha az zorlayıcı bağlantılar arasındaki potansiyel farklar da var.

Protokol, katılımcıların tablet tabanlı yanıtlar vermeye ve TMT'yi gerçekleştirmek için gerekli bağlantı hareketlerini gerçekleştirmeye alışmasını sağlayan bir eğitim modülü içerir. Bu tür eğitimler (diğer görevlere veya diğer inceleme yöntemlerine yönelik gelecekteki değişiklikler dahil), bilgisayar tabletleriyle etkileşimde az deneyimi olan bazı yaşlı bireyler gibi kişilerde ve beyin işlev bozukluğu nedeniyle bu iletişim modunda zorluk yaşayabilecek kişilerde yeterlilik geliştirmek için tasarlanmıştır. Tablet video kamera video akışından VFHP dahil olmak üzere artırılmış gerçeklik ortamı, yüksek ekolojik geçerlilikle tablet etkileşimlerini mümkün kılar ancak kalem ve kağıtla tipik yazı ve çizimle tamamen aynı bir deneyim sunmaz. Örneğin, katılımcı tepkilerini mıknatısın üzerinde uzanarak bilgisayar grafiklerini izlerken vermelidir; normal, doğal proprioseptif girdi ve vücut merkezli mekânsal koordinatlar olmadan elinin bedensiz sunumunu da içerir. Son iki faktörün manipüle edilmesinin sonuçlarını inceleyen gelecekteki çalışmalar düşünülebilirken, mevcut anekdot kanıtlar, basit eğitimle sağlıklı bireylerin bu tablet teknolojisini hızla ve kolayca kullandığını ve tablet tabanlı fMRI çalışmalarındaki öğrenme etkilerinin kısa bir eğitim modülünden sonra göz ardı edilebileceğini gösteriyor.

Mevcut protokol, eğitim modülü sırasında fMRI yapılarak gelecekte ikinci ifadeyi destekleyen veya aleyhine nicel bilimsel kanıtlar sunmak için kullanılabilir. (Eğitimi içermeyen önceki tablet tabanlı fMRI çalışmalarında, TMT-A ve TMT-B'nin ilk denemesinden alınan nörogörüntüleme verileri öğrenme etkilerinden kaçınmak için^{atılmıştı} ^10,19.) Ayrıca, çeşitli hasta popülasyonlarında (örneğin bilişsel bozukluk olanlar) tablet tabanlı ve ToC öğrenme etkilerini incelemek de ilginç olacaktır; bu durum eğitim modülünün geliştirilmesini gerektirebilir. Mıknatıs dışındaki diğer araştırmalarda, eğitim modülü de faydalı bir tarama aracı olarak uyarlanabilir; böylece talimatlara uymayan veya görevleri yeterince yerine getiremeyen hasta katılımcıların görüntüleme çalışmalarından dışlanmasına olanak tanır.

Eğitim göreviyle ilgili son tartışma noktası olarak, ToC'nin fonksiyonel nörogörüntülemesinin genellikle beyin aktivasyon sinyallerinin gürültülü doğası ve istatistiksel olarak anlamlı beyin aktivasyon haritalarını elde etmek için çoklu görev tekrarları üzerinde uzun zaman serisi verilerini analiz etme ihtiyacı nedeniyle sınırlı^{olduğunu belirtmek önemlidir 32}. Bu prosedür, testin bir kez uygulandığı tipik ToC sunumuna aykırıdır. Fonksiyonel nörogörüntüleme yöntemlerinin yetenekleri gelecekte geliştikçe (örneğin, 7 T ve üzeri ultrayüksek manyetik alanlarda fMRI yapılarak), tek denemeli biliş testinden elde edilen beyin aktivasyonunu birden fazla denemeden elde edilen ile karşılaştırmak mümkün olabilir. Ancak şu anda, çoklu deneme tablet tabanlı TMT performansının, gerçek kalem ve kağıt testinin performansıyla makul bir yakınsamaya sahip olduğu^{gösterilmiştir.}

ToC'nin fMRI ile değerlendirilmesini kolaylaştırmak için tasarlanmış olsa da, protokol doğası gereği esnek ve geniş kapsamlı araştırma hedeflerine uygun şekilde değiştirilebilir. Örneğin, tablet video kamerası özellikle VFHP'nin ekolojik geçerliliğini güçlendirmesini sağlamak amacıyla eklenmiştir, ancak zorunlu değilse hariç tutulabilir veya farklı görev koşulları için açıp kapatılabilir (örneğin görsel, proprioseptif ve motor işlem entegrasyonunu araştıran çalışmalarda). Ayrıca, tablet göz izleme sistemiyle kolayca eşzamanlı olarak MRI dışı ortamda yalnızca davranışsal testler için veya EEG, fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi ve pozitron emisyon tomografisi gibi diğer fonksiyonel nörogörüntüleme yöntemleriyle kolayca kullanılabilir. Manyetoensefalografi (MEG) ile yapılan çalışmalarda, tabletin manyetik saçak alanını MEG manyetik alan sensörlerinde femtoTesla'nın çok altına bastırmak için donanım değişiklikleri gerekebilir. Deneysel ihtiyaçlara bağlı olarak, protokol diğer duyusal uyarıcı sunum ve yanıt kayıt ekipmanlarını da içerecek şekilde genişletilebilir. Örneğin, işitsel uyaranlar sunmak için MRI uyumlu kulaklıklar ve düğme basılma yanıtlarını kaydetmek için düğme kutuları olabilir; böylece keyfi ToC'den gelen beyin aktivasyon sinyallerinin, fonksiyonel nörogörüntüleme topluluğu tarafından daha yaygın olarak benimsenen blok veya olayla ilgili tasarım görevleriyle üretilenlerle karşılaştırılmasına olanak tanır. Çeşitli hasta popülasyonlarında motor veya görme bozukluklarını hesaba katmak için başka protokol değişiklikleri de yapılabilir. Örneğin, basit çizim hareketlerini (örneğin, iki uyaranı tekrar birbirine bağlamak, çok daha az bilişsel talep olmak) içeren ek kontrol görevleri eklenebilir ve bu da motor bozuklukların genel TMT performansına katkısının tahmin edilmesini mümkün kılar (örneğin, beyin aktivasyon kontrastlarını inceleyerek (TMT-A ile dinlenme; basit çizim ve dinlenme; TMT-A ile basit çizim; ve benzer şekilde TMT-B için de geçerlidir). TMT-A ve TMT-B'de gerekli bağlantıların sayısı, kas yorgunluğu olasılığını azaltmak için azaltılabilir. Görsel bozukluk, daha büyük görsel uyaranlar veya daha güçlü ekran kontrastı içeren uyaranlar sunarak giderilebilir. Ancak, bu değişikliklerle kontrol gruplarının ek fMR'ları yapılmalı, hastalar ve kontrol gruplarının beyin aktivitesinin tarafsız bir değerlendirmesi sağlanmalıdır.

Dayanıklılığına rağmen, protokol birkaç iyileştirme geçirebilir. Özellikle, uygulanması biraz emek gerektiriyor: ekipman kurulumu ve kaldırılması ile veri toplama sırasında (biri tablet bilgisayarları, biri göz takip bilgisayarını izlemek için) yüksek verimlilik sağlamak için üç veya daha fazla laboratuvar personelinin (MRI sistemini çalıştıracak bir teknolog dahil) kullanılması arzu edilir. Sahamızda iki eğitimli personel varken, kurulum ve indirme için MR öncesi ve sonrası 10 dakika gerekiyor, ancak bu süreler başka bir laboratuvar üyesinin yardımı ile kısaltılabilir. Gelecekte, belirli donanım bileşenlerinin "önceden yapılandırılması" ve ekipman arabalarının daha verimli kullanılması ile daha kolay taşıma ve kablo bağlantıları kurulması ile zaman verimliliği kazanımı sağlanabilir. MRI odasına kalıcı (kısmi veya tam) kurulum, alan ve ekipman uygunsa en kolay seçenek olur.

Sonrasında, protokol bir genç sağlıklı yetişkin gönüllüden temsil tablet, göz izleme ve fMRI sonuçları alınarak gösterildi. Sonuçlar büyük ölçüde beklentileri karşıladı, aşağıda açıklandığı gibi, ancak başlangıçta, çeşitli davranışsal metrikler ve aktive beyin bölgeleri için elde edilen değerlerin katılımcı içi düzeyde istatistiksel olarak değerlendirildiği ve grup düzeyindeki ortalama ile değişkenliği hesaba katmadığı vurgulanmalıdır. Gelecekteki çok modlu testlerde, sağlıklı bireylerden oluşan büyük bir grup üzerinde grup düzeyinde bilgi elde edilmesi gerekecek; bu veriler, nihayetinde beyin işlev bozukluğu olan hasta popülasyonlarının benzer testlerinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırılabilir. Bu tür çalışmalar için örnek boyutu hesaplamaları muhtemelen fMRI sinyallerinin düşük kontrast-gürültü oranı ve bu tür verilerin edinme maliyetinden kaynaklanacaktır. Bilimsel literatürde fMRI örnek boyutu^{tahmini için bazı araçlar mevcuttur 32}. Bu şartla, mevcut anlatı esas olarak gözlemlenen eğilimleri ve önemli etkileri kısaca yorumlamaya odaklanmaktadır.

Katılımcı, TMT-A ile karşılaştırıldığında TMT-B için biraz daha uzun tamamlama süresi ve daha uzun bağlanmama süresi gösterdi; bu, önceki tablet bazlı bulguları tekrarladı ve ^2,18,33 makalesindeki belirlenmiş TMT performansıyla uyumludur. Bu bulgular, TMT-B'nin zihinsel olarak daha zorlu olduğu düşünüldüğünde, TMT-B ile TMT-A'da bir sonraki doğru hedefi belirleme ve işlemek, arama ve belirlemek için daha fazla zamana ihtiyaç duyulduğunu yansıtabilir. Her iki görev koşulu için de hata kaydedilmedi ve tüm TMT denemeleri, genç, eğitimli, sağlıklı yetişkinlerin standart TMT tamamlama süreciyle uyumlu olarak tahsis edilen süre içinde^{tamamlandı 2}. SPL değeri, hem TMT-B hem de -A'nın toplam bağlantı sayısının aynı olması ve TMT-B'nin tamamlanma süresinin daha uzun olması nedeniyle beklendiği gibi TMT-B için TMT-A'dan daha yüksekti. TMT-B'de artan görsel arama karmaşıklığına rağmen, TMT-A'da biraz daha yüksek D ve EDT değerleri gözlemlendi. Her iki metrik de mevcut çalışma için yeni geliştirilmiştir, bu nedenle önceki tablet tabanlı TMT literatürlerindeki raporlarla özel karşılaştırmalar yapılamaz. Ancak, TMT-B'deki daha yavaş performansın, bireyin "hız-doğruluk" ³⁴ çizelgesindeki konumunu TMT-A'daki daha hızlı performansıyla karşılaştırarak değiştirmiş olabileceği tahmin edilmektedir—böylece ilişkili azalmış D ve EDT değerleriyle daha doğru bağlantı sağlanmıştır. Bu yorumun gelecekteki testlerde doğrulanması gerekir.

Bu katılımcının göz izleme metrik sonuçları ilgi çekicidir. TMT-B uyguladığında katılımcı TMT-A ile karşılaştırıldığında biraz daha fazla sakkad ve fiksasyon, göz kırpma sayısı ve göz kırpma oranı bulundu. Daha yüksek sakkad ve fiksasyon sayıları, B koşundaki görsel uyaranlar üzerinde görsel arama etkilerinin arttığını gösterebilir. Bu olasılığı desteklemek için, önceki çalışmalar her iki sayımın da daha karmaşık bir arama dizisi^35'i işlemenin zihinsel maliyeti arttıkça arttığını göstermiştir. TMT-B'nin artan göz kırpma sayısı ve göz kırpma oranı, TMT-A'ya kıyasla önceki görev koşulu için artan bilişsel kontrolü temsil edebilir. İlginçtir ki, birçok çalışma, burada incelendiği gibi, spontan göz kırpma oranının (ve burada incelendiği gibi sabit bir deneme süresi içindeki göz kırpma sayısının) dopamin^{aktivitesinin faydalı göstergeleri olduğunu desteklemektedir 36}. Dopamin, öğrenme, çalışma belleği ve hedef odaklı davranışlarda önemli bir nörotransmitterdir^ve bunların tümü başarılı TMT performansını destekler ve TMT-B'de TMT-A'ya kıyasla daha fazla gereklidir. Kendiliğinden ve görev kaynaklı göz kırpmalarını inceleyen çok sayıda çalışma, her iki ölçütünün de bilişsel kontrol^{modülasyonlarına karşı hassas olduğunu göstermektedir 38}. Son olarak, her iki TMT parçası için çok benzer ortalama öğrenci büyüklüğü gözlemlendi; bu da katılımcının işlem kapasitesini zorlamadan benzer zihinsel çaba seviyeleriyle her iki bölümü^{de gerçekleştirebildiğini gösteriyor 38}. Bu yorumlar yine TMT performans² literatürünle tutarlıdır ve katılımcının her iki bölümü de hatasız verimli şekilde yerine getirdiği belirtilmektedir. Gelecekteki çalışmalar, görev içi TMT davranışıyla ilişkili ayrıntılı bakış özelliklerini incelemek için gerekecektir. Bu tür çalışmalar son derece ilginç olacak; görsel arama davranışlarının a) tablet yanıtlarından önce ne kadar ilerlediğini; b) bağlantı için zor olan bağlantılar ile sayı ve harf uyarıcılarının mekansal dağılımı nedeniyle kolayca yapılanlara göre değiştirilir ve c) TMT performans hataları yapıldığında değiştirilir.

TMT performansındaki hatalar konusuna gelince, hata kaydı ve nicelik, yüksek performanslı genç sağlıklı yetişkinin mevcut kavram kanıtı çalışmasının dışında kalan gelecekteki araştırmaların önemli bir yönü olacaktır. Mevcut protokol, veri toplama sırasında TMT performans hatalarının kaydıyla sınırlıdır, ancak TMT-A ve TMT-B denemeleri için yapılan hata sayısını ve belirli bir katılımcı için merkezi eğilim ve varyasyonun istatistiksel ölçümlerini içerecek şekilde kolayca artırılabilir; bu ölçümler, stylus etkileşimlerinin dijitalleştirilmiş video dosyalarının manuel değerlendirmesine dayanmaktadır. Bunun ötesinde, TMT performans hatalarının türlerinin kategorize edilmesi için bir ölçü ölçümü gereklidir. Manuel incelemeyle yeterli hata veri toplandığında, hataları doğru şekilde tespit edip sınıflandıracak yapay zeka yöntemleri geliştirilebilir ve böylece hataların değerlendirilmesi süreci çok daha az zaman alıcı hale gelir.

Nörogörüntüleme analizi, görsel işlem, motor fonksiyon ve duyusal algı ile entegrasyondan sorumlu beyin bölgelerinde (TMT-A ve TMT-B görevleri için birlikte analiz edilenlerde dinlenme durumuna göre birlikte analiz edilen) önemli yaygın aktivasyonlar ortaya koydu. Bu bölgelerin aktivasyonu, önceki TMT nörogörüntüleme çalışmalarında görülen fMRI aktivasyonuna^benzer, ^15,19. Motor fonksiyonla ilişkili aktivasyonun basit bir örneği olarak, kontralateral (sol) pre-merkezi girus el bölgesi sağ elin motor yanıtı tarafından pozitif şekilde aktive edildi ve ayrıca görevle ilgili hareket sırasında birincil sensorimotor bölgeler için karakteristik aktivasyon desenleri olan küçük bir ipsilateral negatif aktivasyon kümesi (Şekil 8'de gösterilmemiştir^{) vardı 39,40}. Göreceli olarak muhafazakar eşik ve düzeltme olmasına rağmen, bu katılımcının fMRI aktivasyonunun gücü, görevin beyincik ve orta beyin dahil olmak üzere vizuo-motor fonksiyonun iyi bir incelenmesi olduğunu göstermektedir. Ancak, TMT performansını destekleyen beyin bölgelerine dair spesifik sonuçlar, bu tek katılımcının verilerinden çıkarılmamalıdır; veri sadece gösterim için dahil edilmiştir. Ayrıca, TMT-B ile TMT-A kontrastında gözlemlenen aktivite eksikliğinin tek bir katılımcı için şaşırtıcı olmadığını unutmayın. Bu özel kontrastın "zayıf" olduğu bilinir ve genellikle daha büyük bir örnek grubundan fMRI verilerinin analizini ve aktivasyon sinyallerinin güvenilir tespiti için dikkatlice optimize edilmiş görüntü işleme boru hattını gerektirir⁴¹. Bu son noktalar, mevcut nörogörüntüleme çalışmalarının deneysel tasarım, fMRI kaydı ve analizinde kavram kanıtı olduğunu bir kez daha vurgular; ancak gelecekteki çalışmalar, popülasyon düzeyinde genelleştirilebilir sonuçlar elde etmek için bir veya daha fazla katılımcı grubunu (örneğin, nörolojik hastalığı olan bireyler ve sağlıklı kontrol grupları) içeren çalışmalar gerekecektir.

Bu protokol için geliştirilen metriklerin (TMT ile ilgili tablet ve göz takip yanıtlarını ve fMRI sırasında beyin aktivasyonunu nicelendirmek) kapsamlı olmadığını vurgulamak önemlidir. Bunun yerine, son yıllarda tablet tabanlı TMT-fMRI çalışmaları ve göz takibi içeren fMRI çalışmaları yaparak deneyim kazanıyorlar. Tablet ve göz izleme metrikleri mutlaka bağımsız değildir ve belirli ortak bağımlılıklara sahip olabilir; bu da TMT-fMRI verileriyle ilişkilerinin çok değişkenli analizinin faydalı olacağını gösterir; örneğin kısmi en küçük kare⁴² yöntemi kullanılarak. Gelecekte, bakış yolunun çeşitli yönlerini niceleyen yeni metrikler, sağlıklı bireyler ve hastalar arasında da dahil olmak üzere doğru test performansındaki (ve hatalardaki değişkenliği) karakterize etmek için faydalı olacaktır. Bu tür çalışmaların, tablet tabanlı TMT, göz takibi ve fMRI verileri ile ilgili nicel metrikler kullanılarak hastaları kontrol cihazlarından ayırt etmede TMT hassasiyeti ve özgüllüğünde önemli artışlar ortaya çıkaracağı beklentisi; standart kalem ve kağıt TMT uygulaması ve standart TMT puanlama ile karşılaştırılmıştır. Eğer bu tahmin doğruysa, ayrımcılığın çeşitli yapay zeka yaklaşımları ve bu genel araştırma programından elde edilen içgörülü kullanarak tamamen yeni, modern ToC geliştirilmesiyle daha da iyileştirilip geliştirilemeyeceğini inceleme fırsatları da olacaktır.

Sonuç olarak, bilgisayarlı tablet teknolojisi, göz izleme ve fMRI kullanarak ToC'nin insan performansını değerlendirmek için yeni bir çok modlu protokol sunulmaktadır. İlgili ancak daha basit araştırma^protokolleri 20,43,44,45 ile karşılaştırıldığında, mevcut protokolün yüksek ekolojik geçerliliğe sahip tablet teknolojisinin göz takibi ile birlikte ergonomik ve verimli çalışma tasarımı sürdürmesi nedeniyle daha bilgilendirici olduğu düşünülmektedir. Protokol, farklı çok değişkenli ve makine öğrenimi çerçevelerinde görev performansı, sinirsel aktivite ve göz hareketi metriklerinin sorunsuz bir şekilde ilişkilendirilmesi için ToC'nin sinirsel temellerini keşfetme fırsatı sunar. Tablet tabanlı TMT uygulamasında temsil eden genç sağlıklı bir yetişkinin yer aldığı pilot veriler oldukça umut verici. Böylece protokol, ToC'nin sinirsel temellerinin çok daha nüanslı bir anlayışı geliştirmesini ve mevcut ve yeni geliştirilen ToC'nin göz takibi ve fonksiyonel nörogörüntüleme ile birlikte farklı beyin fonksiyonları olan hastaların çok daha hassas ve spesifik karakterizasyonları için kullanılmasının potansiyelini araştırmayı içeren geniş bir araştırma programının kapısını açıyor. sağlıklı bireylerle karşılaştırıldığında.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların açıklamak zorunda kalacak bir çıkar çatışması yoktur.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar, bu araştırmaya maddi destek ve finansman için Kanada Sağlık Araştırmaları Enstitüleri, Kanada Kalp ve İnme Vakfı ve Kanada İnovasyon Vakfı'na teşekkür etmektedir.

Materials

List of materials used in this article
Name	Company	Catalog Number	Comments
64 kanallı başlık bobinli 3T MRI Sistemi	Siemens Healthineers (Erlangen, GER)	Magnetom Prisma	fMRI verilerini kaydediyor.
Elektromanyetik Girişim Filtresi	Spectrum Control Inc. (Fairview, PA, ABD)	56-705-005-LI	Tablet ve stylus sinyallerini mıknatıs odasından tablet arayüz kutusuna iletir.
Göz İzleyici Yazılımı	SR Research Ltd. (Ottawa, ON, CAN)	EyeLink Explorer (sürüm 4.3.1, 64 bit)	Göz takipçisi verilerin görselleştirilmesini ve işlenmesini sağlar.
Grafik Düzenleme Uygulaması	Microsoft Inc. (Redmond, WA, ABD)	Boya	Katılımcıları tablet yazı ve çizimle tanıştırmak için kullanılır.
MATLAB	MathWorks Inc. (Natick, MA, ABD)	R2022a	Kinematik tablet verilerini analiz etmek ve istatistiksel analizler yapmak için kullanılır.
MRI uyumlu Göz İzleyici	SR Research Ltd. (Ottawa, ON, CAN)	EyeLink 1000 Plus	fMRI sırasında göz izleme verilerini kaydeder.
MRI uyumlu Projektör	Avotec, Inc. (Stuart, FL, ABD)	Sessiz Görüş	Katılımcıya artırılmış gerçeklik görsel uyarıcıları sunar.
MRI uyumlu tablet bileşenleri (dokunmaya duyarlı yüzey, ayarlanabilir yükseltilmiş destek platformu, kuvvete duyarlı kalem, ışık yayan diyot aydınlatma cihazı)	Geçerli değil	Geçerli değil	Özel tasarım ve laboratuvarda monte edilmiş. Detaylar için 12, 13 numaralı kaynaklara bakınız.
Uyarıcı Sunum Yazılımı	Psikoloji Yazılım Araçları (Sharpsburg, PA, ABD)	E-Prime, sürüm 2.0	Tüm tablet tabanlı eğitim ve görev uygulamalarını geliştirmek ve yönetmek için yazılım.
Uyarıcı/Yanıt Bilgisayarı	Geçerli değil	Geçerli değil	Çok bileşenli tasarım. Detaylar için referans 13'e bakınız.
Dokunmatik Yüzey Sürücüsü Uygulaması	ELO Touch Solutions Inc. (Milpitas, CA, ABD)	Tek Dokunmatik Sürücü	Katılımcılar dokunmadan hedefe görevler yaparken dokunmaya duyarlı yüzeyi kalibre etmek için kullanılır.
Tetikleyici ve Yanıt Cihazı	Rowland Enstitüsü (Cambridge, MA, ABD)	Rowland USB Yanıt Kutusu	Tablet tabanlı görevler, göz izleme ve fMRI veri akışlarını zaman senkronize etmek için kullanılır.
Video Kamera	MRC Instruments GmbH (Heidelberg, GER)	12M-i	Tablet dokunmaya duyarlı yüzeyde el ve kalem etkileşimlerinin videosunu kaydeder.
Video Kamera Bilgisayarı	Geçerli değil	Geçerli değil	Çok bileşenli tasarım. Detaylar için referans 13'e bakınız.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Neuropsychological assessment. , 5th ed, Oxford University Press. (2012).">Lezak, M. D., Howieson, D. B., Bigler, E. D., Tranel, D. Neuropsychological assessment. , 5th ed, Oxford University Press. (2012).
Trail making test A and B: normative data stratified by age and education. Arch Clin Neuropsychol. 19 (2), 203-214 (2004).">Tombaugh, T. N. Trail making test A and B: normative data stratified by age and education. Arch Clin Neuropsychol. 19 (2), 203-214 (2004).
The trail making test: a study in focal lesion patients. Psychol Assess. 13 (2), 230-239 (2001).">Stuss, D. T., et al. The trail making test: a study in focal lesion patients. Psychol Assess. 13 (2), 230-239 (2001).
Cognitive impairment in multiple sclerosis: a review of neuropsychological assessments. Cogn Behav Neurol. 29 (2), 55-67 (2016).">Korakas, N., Tsolaki, M. Cognitive impairment in multiple sclerosis: a review of neuropsychological assessments. Cogn Behav Neurol. 29 (2), 55-67 (2016).
Cognitive assessment in the elderly: a review of clinical methods. QJM. 100 (8), 469-484 (2007).">Woodford, H. J., George, J. Cognitive assessment in the elderly: a review of clinical methods. QJM. 100 (8), 469-484 (2007).
The Montreal cognitive assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment. Am Geriatr Soc. 53 (4), 695-699 (2005).">Nasreddine, Z. S., et al. The Montreal cognitive assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment. Am Geriatr Soc. 53 (4), 695-699 (2005).
Comparing the electronic and standard versions of the Montreal cognitive assessment in an outpatient memory disorders clinic: a validation study. Alzheimers Dis. 62 (1), 93-97 (2018).">Berg, J. -L., et al. Comparing the electronic and standard versions of the Montreal cognitive assessment in an outpatient memory disorders clinic: a validation study. Alzheimers Dis. 62 (1), 93-97 (2018).
The Toronto cognitive assessment (TorCA): normative data and validation to detect amnestic mild cognitive impairment. Alzheimers Res Ther. 10 (1), 65(2018).">Freedman, M., et al. The Toronto cognitive assessment (TorCA): normative data and validation to detect amnestic mild cognitive impairment. Alzheimers Res Ther. 10 (1), 65(2018).
The effects of aging, malingering, and traumatic brain injury on computerized trail-making test performance. PLoS One. 10 (6), e0124345(2015).">Woods, D. L., Wyma, J. M., Herron, T. J., Yund, E. W. The effects of aging, malingering, and traumatic brain injury on computerized trail-making test performance. PLoS One. 10 (6), e0124345(2015).
Trail making test performance using a touch-sensitive tablet: behavioral kinematics and electroencephalography. Front Hum Neurosci. 15, 663463(2021).">Lin, Z., et al. Trail making test performance using a touch-sensitive tablet: behavioral kinematics and electroencephalography. Front Hum Neurosci. 15, 663463(2021).
Applications of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) neuroimaging in exercise-cognition science: a systematic, methodology-focused review. J Clin Med. 7 (12), 466(2018).">Herold, F., Wiegel, P., Scholkmann, F., Müller, N. G. Applications of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) neuroimaging in exercise-cognition science: a systematic, methodology-focused review. J Clin Med. 7 (12), 466(2018).
A new tablet for writing and drawing during functional MRI. Hum Brain Mapp. 32 (2), 240-248 (2011).">Tam, F., Churchill, N. W., Strother, S. C., Graham, S. J. A new tablet for writing and drawing during functional MRI. Hum Brain Mapp. 32 (2), 240-248 (2011).
A computerized tablet with visual feedback of hand position for functional magnetic resonance imaging. Hum Neurosci. 9, 150(2015).">Karimpoor, M., et al. A computerized tablet with visual feedback of hand position for functional magnetic resonance imaging. Hum Neurosci. 9, 150(2015).
Tablet technology for writing and drawing during functional magnetic resonance imaging: a review. Sensors. 21 (2), 401(2021).">Lin, Z., Tam, F., Churchill, N. W., Schweizer, T. A., Graham, S. J. Tablet technology for writing and drawing during functional magnetic resonance imaging: a review. Sensors. 21 (2), 401(2021).
Tablet-based functional MRI of the trail making test: effect of tablet interaction mode. Front Hum Neurosci. 11, 496(2017).">Karimpoor, M., et al. Tablet-based functional MRI of the trail making test: effect of tablet interaction mode. Front Hum Neurosci. 11, 496(2017).
Trail making test results for normal and brain-damaged children. Percept Mot Skills. 33 (2), 575-581 (1971).">Reitan, R. M. Trail making test results for normal and brain-damaged children. Percept Mot Skills. 33 (2), 575-581 (1971).
Relationships between parts A and B of the trail making test. J Clin Psychol. 43 (4), 402-409 (1987).">Corrigan, J. D., Hinkeldey, N. S. Relationships between parts A and B of the trail making test. J Clin Psychol. 43 (4), 402-409 (1987).
Construct validity in the trail making test: what makes Part B harder. J Clin Exp Neuropsychol. 17 (4), 529-535 (1995).">Gaudino, E. A., Geisler, M. W., Squires, N. K. Construct validity in the trail making test: what makes Part B harder. J Clin Exp Neuropsychol. 17 (4), 529-535 (1995).
Functional magnetic resonance imaging of the trail-making test in older adults. PLoS One. 15 (5), e0232469(2020).">Talwar, N., et al. Functional magnetic resonance imaging of the trail-making test in older adults. PLoS One. 15 (5), e0232469(2020).
Unveiling trail making test: visual and manual trajectories indexing multiple executive processes. Sci Rep. 12 (1), 14265(2022).">Linari, I., Juantorena, G. E., Ibáñez, A., Petroni, A., Kamienkowski, J. E. Unveiling trail making test: visual and manual trajectories indexing multiple executive processes. Sci Rep. 12 (1), 14265(2022).
Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Natl Acad Sci U S A. 87 (24), 9868-9872 (1990).">Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., Tank, D. W. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Natl Acad Sci U S A. 87 (24), 9868-9872 (1990).
1000 Plus Installation Guide. , SR Research Ltd. Oakville, Ontario, Canada. (2024).">SR Research EyeLink EyeLink®. 1000 Plus Installation Guide. , SR Research Ltd. Oakville, Ontario, Canada. (2024).
https://www.sr-research.com/eyelink-1000-plus (2024).">EyeLink 1000 Research Ltd. EyeLink 1000 Plus user manual. , SR Research Ltd. https://www.sr-research.com/eyelink-1000-plus (2024).
A computerized tablet system for evaluating treatment of essential tremor by magnetic resonance guided focused ultrasound. BMC Neurol. 17 (1), 74(2017).">Tam, F., Huang, Y., Schwartz, M. L., Schweizer, T. A., Hynynen, K., Graham, S. J. A computerized tablet system for evaluating treatment of essential tremor by magnetic resonance guided focused ultrasound. BMC Neurol. 17 (1), 74(2017).
GitHub - SRI-Graham-Lab/JoVE-paper. , https://github.com/SRI-Graham-Lab/JoVE-paper (2025).">Graham, S., Tam, F. GitHub - SRI-Graham-Lab/JoVE-paper. , https://github.com/SRI-Graham-Lab/JoVE-paper (2025).
Simultaneous multi-slice inverse imaging of the human brain. Sci Rep. 7 (1), 17019(2017).">Hsu, Y. -C., et al. Simultaneous multi-slice inverse imaging of the human brain. Sci Rep. 7 (1), 17019(2017).
AFNI: what a long strange trip it’s been. Neuroimage. 62 (2), 743-747 (2012).">Cox, R. W. AFNI: what a long strange trip it’s been. Neuroimage. 62 (2), 743-747 (2012).
Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR. Magn Reson Med. 44 (1), 162-167 (2000).">Glover, G. H., Li, T. Q., Ress, D. Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR. Magn Reson Med. 44 (1), 162-167 (2000).
Unbiased average age-appropriate atlases for pediatric studies. Neuroimage. 54 (1), 313-327 (2011).">Fonov, V., et al. Unbiased average age-appropriate atlases for pediatric studies. Neuroimage. 54 (1), 313-327 (2011).
Unbiased nonlinear average age-appropriate brain templates from birth to adulthood. Neuroimage. 47, S102(2009).">Fonov, V., Evans, A., McKinstry, R., Almli, C., Collins, D. Unbiased nonlinear average age-appropriate brain templates from birth to adulthood. Neuroimage. 47, S102(2009).
Relative latency and temporal variability of hemodynamic responses at the human primary visual cortex. Neuroimage. 164, 194-201 (2018).">Lin, F. -H., et al. Relative latency and temporal variability of hemodynamic responses at the human primary visual cortex. Neuroimage. 164, 194-201 (2018).
Estimating sample size in functional MRI (fMRI) neuroimaging studies: statistical power analyses. J Neurosci Methods. 118 (2), 115-128 (2002).">Desmond, J. E., Glover, G. H. Estimating sample size in functional MRI (fMRI) neuroimaging studies: statistical power analyses. J Neurosci Methods. 118 (2), 115-128 (2002).
Administration and interpretation of the trail making test. Nat Protoc. 1 (5), 2277-2281 (2006).">Bowie, C. R., Harvey, P. D. Administration and interpretation of the trail making test. Nat Protoc. 1 (5), 2277-2281 (2006).
The speed-accuracy tradeoff: history, physiology, methodology, and behavior. Front Neurosci. 8, 150(2014).">Heitz, R. The speed-accuracy tradeoff: history, physiology, methodology, and behavior. Front Neurosci. 8, 150(2014).
Crowding degrades saccadic search performance. Vision Res. 46 (3), 417-425 (2006).">Vlaskamp, B. N. S., Hooge, I. T. C. Crowding degrades saccadic search performance. Vision Res. 46 (3), 417-425 (2006).
Spontaneous eye blink rate as predictor of dopamine-related cognitive function—a review. Neurosci Biobehav Rev. 71, 58-82 (2016).">Jongkees, B. J., Colzato, L. S. Spontaneous eye blink rate as predictor of dopamine-related cognitive function—a review. Neurosci Biobehav Rev. 71, 58-82 (2016).
Dopamine does double duty in motivating cognitive effort. Neuron. 89 (4), 695-710 (2016).">Westbrook, A., Braver, T. S. Dopamine does double duty in motivating cognitive effort. Neuron. 89 (4), 695-710 (2016).
Beyond eye gaze: what else can eye-tracking reveal about cognition and cognitive development. Dev Cogn Neurosci. 25, 69-91 (2016).">Eckstein, M. K., Guerra-Carrillo, B., Miller Singley, A. T., Bunge, S. A. Beyond eye gaze: what else can eye-tracking reveal about cognition and cognitive development. Dev Cogn Neurosci. 25, 69-91 (2016).
Reduction of excitability (“inhibition”) in the ipsilateral primary motor cortex is mirrored by fMRI signal decreases. Neuroimage. 17 (1), 490-496 (2002).">Hamzei, F., et al. Reduction of excitability (“inhibition”) in the ipsilateral primary motor cortex is mirrored by fMRI signal decreases. Neuroimage. 17 (1), 490-496 (2002).
Task-relevant modulation of contralateral and ipsilateral primary somatosensory cortex and the role of a prefrontal-cortical sensory gating system. Neuroimage. 15 (1), 190-199 (2002).">Staines, W. R., Graham, S. J., Black, S. E., McIlroy, W. E. Task-relevant modulation of contralateral and ipsilateral primary somatosensory cortex and the role of a prefrontal-cortical sensory gating system. Neuroimage. 15 (1), 190-199 (2002).
Optimizing preprocessing and analysis pipelines for single-subject fMRI. I. Standard temporal motion and physiological noise correction methods. Hum Brain Mapp. 33 (3), 609-627 (2012).">Churchill, N. W., et al. Optimizing preprocessing and analysis pipelines for single-subject fMRI. I. Standard temporal motion and physiological noise correction methods. Hum Brain Mapp. 33 (3), 609-627 (2012).
Partial least squares analysis of neuroimaging data: applications and advances. Neuroimage. 23 (Suppl 1), S250-S263 (2004).">McIntosh, A. R., Lobaugh, N. J. Partial least squares analysis of neuroimaging data: applications and advances. Neuroimage. 23 (Suppl 1), S250-S263 (2004).
Functional specificity in the motor system: evidence from coupled fMRI and kinematic recordings during letter and digit writing. Hum Brain Mapp. 35 (12), 6077-6087 (2014).">Longcamp, M., et al. Functional specificity in the motor system: evidence from coupled fMRI and kinematic recordings during letter and digit writing. Hum Brain Mapp. 35 (12), 6077-6087 (2014).
The MRItab: a MR-compatible touchscreen with video display. J Neurosci Methods. 306, 10-18 (2018).">Vinci-Booher, S., Sturgeon, J., James, T., James, K. The MRItab: a MR-compatible touchscreen with video display. J Neurosci Methods. 306, 10-18 (2018).
A low-cost, computer-interfaced drawing pad for fMRI studies of dysgraphia and dyslexia. Sensors. 13 (4), 5099-5108 (2013).">Reitz, F., et al. A low-cost, computer-interfaced drawing pad for fMRI studies of dysgraphia and dyslexia. Sensors. 13 (4), 5099-5108 (2013).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Bilgisayarlı Dokunmatik Hassas Tablet, Göz İzleme ve Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Kullanılarak Biliş Testlerinin Değerlendirilmesi

In This Article

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgements

Materials

References

Reprints and Permissions

Tags

Related Articles