Rulo düzleminde subkortikal hareket işlemede görsel ve vestibüler girdinin göreceli önemini değerlendirmek için göz izlemeyi kullanma

Göz hareketlerinin beyin fonksiyonunu nasıl yansıttığını inceliyoruz. Amaç, görme, denge ve hareket algısının nasıl etkileştiğini anlayarak nörolojik durumlar için daha iyi tanı ve tedaviler geliştirmektir. Subkortikal düzeyde hareket algısına görsel ve vestibüler katkıları niceleyen bir yöntem oluşturduk; bu yöntem, sarsıntının görsel harekete duyarlılığın artması sayesinde görsel baş dönmesine yol açabileceğini göstermektedir.

Göz hareketlerinin nörolojik bozukluklarda hastalık ilerlemesini ve tedavi yanıtını nasıl etkilediğini inceleyeceğiz. Şu anda Galvanik süper kortikal uyarının hareket hastalığını nasıl azaltabileceğini ve bakış dengesini nasıl artırabileceğini araştırıyoruz. Başlamak için, deneki tüm denemeler için belirlenmiş sandalyeye güvenli bir şekilde oturtun.

Sandalye pozisyonunu hem stabilite hem konfor sağlamak hem de istenmeyen baş hareketleri veya maske kayması riskini azaltmak için ayarlayın. Kanca ve halka kayışları kullanarak, başa monte edilen göz takipleyicisini konunun başına yerleştirip sabitleyerek baş hareketini en aza indirin. Göz takipçi kameraların dennen gözünü tüm hareketler boyunca net ve engelsiz olarak görebildiğinden emin olun.

Dönüş noktası yüksekliğini bireysel yükseklik farklarına göre değiştirin. Sonra mekanik kızakın dönüş noktasını ayarlayın, böylece tüm vücut dönüş ekseni deneğin gözleri arasında ayarlanır. Başa monte edilen takip cihazını kişinin başına sıkıca sabitleyin.

Sabit noktanın etrafında dağınık çizgiler veya noktalardan oluşan yüksek kontrastlı görsel bir sahne seçin. Sabitleme noktasını hem dikey hem yatay olarak doğrudan deneğin gözlerinin önünde hizalasın. Odadaki tüm dikkat dağıtıcı ışık kaynaklarını ortadan kaldırın ki görsel sahne tek aydınlatma kaynağı olsun.

Konunun tüm görsel alanını dolduracak kadar büyük bir ekran kullanın. Duruşma boyunca denek bakışlarını merkez noktaya sabitlemesini söyle. Sonra göz ve baş takip yazılımını başlatın ve harekete başlamadan önce 10 saniye boyunca statik görsel sahneyi sunun.

Hareket başlatmadan bir ila iki saniye arasında, denekte gözlerini açık tutmasını söyle. Görsel hareketi, sahneyi önceden belirlenmiş bir hızlanmada sabit bir genliğe döndürerek başlatın. Odanın tamamen karanlık olduğundan emin olun ki görsel yön işaretleri ortadan kaldırsın.

İstenmeyen baş veya vücut hareketlerini en aza indirmek için konuyu mekanize kızağa sabitleyin. Konuya dava sürecinin başlayacağını bildirin. Sonra göz ve baş takip yazılımını başlatın, hareketi başlatmadan önce on saniyelik bir aralık geçmesine izin verin.

Hareket başlamadan bir ila iki saniye arasında, denekte gözlerini açık tutmasını söyle. Mekanik kızak, görsel hareket uyarısı için kullanılan genlik ve ivmelenme ile baş döndürme yapacak şekilde harekete geçin. Kaydedilen göz izleme videolarını analiz etmek ve burulma, dikey ve yatay göz hareketlerini çıkarmak için bir göz izleme yazılımı kullanın.

Öğrenci takip fonksiyonunu sistemin yönergelerine göre yapılandırın ve kalibre edin. Burulma tepki analizi için, her göz için göz gözbebeğin her iki yanında farklı topografik özelliklere sahip iki referans noktası seçin, böylece doğru şablon eşleşmesi sağlanır. Analiz programını çalıştırarak zaman içinde konumsal veriler üretin ve tüm göz hareketi verilerini ayrı bir dosyaya aktarın.

Şimdi göz izleme sisteminden gelen giriş verilerini, göz hareketleri, baş pozisyonu ve sandalye hareketi dahil olmak üzere dijitalleştirin. Her deneme için ithal verileri görsel olarak inceleyerek burulma, dikey ve yatay göz pozisyonlarını ve rulo düzlemindeki baş pozisyonunu inceleyin. Sonra tüm veri akışlarında stabil bir temel ve beklenen hareket yanıtlarını doğrulayın.

Yavaş fazları analiz etmek için, her burulma yavaş fazını manuel olarak takip ederek kalan karıştırıcı verileri dışlayın. Her hızlı fazın başlangıcını işaretleyerek ve deneme ile denek başına toplam hızlı faza sayısını sayarak nistagmus atımlarının zamanlamasını değerlendirin. Her denemeden ve konudan tüm yavaş faz izlerini dahil ederek temsil eden yüksek güçlü istatistiksel veriler sağlanır.

Duyusal katkıları değerlendirmek için, her bir denek ortalama yavaş faz hızını, sadece görsel ve vestibüler deneylerden alınan ortalama yavaş faz hızını, visuo-vestibüler denemelerden alınan hızlandırma durumu başına ortalamaya bölünür. Tüm uyarı koşullarında, visuo-vestibüler denemeler en yüksek burulma yavaş faz hızlarını üretirken, sadece görsel denemeler en düşük ve doğrulama katkılı çoklu duyucu entegrasyonu sağladı. Burulma hızı, tüm modalitelerde daha yüksek uyarık ivmeleriyle sistematik olarak arttı ve ivmelenmeye bağlı hassasiyet gösterdi.

Hastalar, hem görsel hem de vizion-vestibüler uyarımda kontrol gruplarına göre belirgin şekilde daha yüksek burulma yavaş faz hızları gösterdi, ancak sadece vestibüler deneylerde değil. Göz uyarıcısı kazanımı visuo-vestibüler denemelerde en yüksek, sadece vestibüler denemelerde orta ve sadece görsel uyarımda en düşük seviyedeydi ve modalite-spesifik takip hassasiyetini doğruladı. Göreli katkı analizi, vestibüler girdinin tüm ivme seviyelerinde görsel girdiden sürekli daha ağır bastığını ve farkın daha yüksek ivmelenmelerde arttığını gösterdi.

Kontrol gruplarına kıyasla hastalarda vestibüler katkı azalmış, görsel katkı ise artmış, bu da sarsıntı sonrası duyusal ağırlıkta değişmiş olduğunu gösteriyor. Nistagmus atış frekansı gruplar veya modaliteler arasında farklılık göstermemiş, ancak hastalar görsel denemelerde, özellikle yüksek hızlanmalarda, daha erken atış göstermiştir.