Характеристика отношения между параметрами движения глаз и когнитивными функциями у пациентов с болезнью Паркинсона с отслеживанием глаз

Neuroscience

Your institution must subscribe to JoVE's Neuroscience section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

 

Summary

Здесь мы представляем протокол для изучения взаимосвязи между параметрами движения глаз и когнитивными функциями у пациентов с болезнью Паркинсона. Эксперимент использовал трекер глаз для измерения саккадной амплитуды и длительности фиксации в задаче визуального поиска. Впоследствии была измерена корреляция с производительностью многодоменных когнитивных задач.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations | Reprints and Permissions

Wong, O. W., Fung, G. P., Chan, S. Characterizing the Relationship Between Eye Movement Parameters and Cognitive Functions in Non-demented Parkinson's Disease Patients with Eye Tracking. J. Vis. Exp. (151), e60052, doi:10.3791/60052 (2019).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Когнитивные нарушения является распространенным явлением при болезни Паркинсона, которая имеет последствия для прогноза. Простое, неинвазивное и объективное измерение когнитивных функций при болезни Паркинсона будет полезно в выявлении раннего когнитивного спада. Как физиологическая метрика, параметр движения глаз не сбит с толку атрибутами и интеллектом субъекта и может функционировать как прокси-маркер, если он коррелирует с когнитивными функциями. С этой целью, это исследование исследовало связь между параметрами движения глаз и производительности в когнитивных тестов в нескольких областях. В эксперименте была создана задача визуального поиска с отслеживанием глаз, где испытуемым было предложено искать номер, встроенный в массив алфавитов, разбросанных случайным образом на экране компьютера. Дифференциация между числом и алфавитом является переученной задачей, так что смешанный эффект когнитивных способностей на параметры движения глаза сведен к минимуму. Средняя саккадическая амплитуда и длительность фиксации были захвачены и рассчитаны во время визуального поиска задачи. Аккумулятор когнитивной оценки охватывает области фронтально-исполнительных функций, внимания, вербальной и зрительной памяти. Было установлено, что длительная длительность фиксации была связана с более плохой производительности в вербальной беглости, зрительной и вербальной памяти, что позволяет дальнейшее исследование по использованию параметров движения глаз в качестве прокси-маркеров для когнитивных функций при болезни Паркинсона Пациентов. Экспериментальная парадигма была признана весьма терпимой в нашей группе пациентов с болезнью Паркинсона и может быть применена трансдиагностическо к другим организациям болезни для аналогичных вопросов исследования.

Introduction

Болезнь Паркинсона является классически местью моторики; тем не менее, болезнь также связана с когнитивными дефицитами, и прогрессирование в деменции является общим1. Патофизиология когнитивных нарушений при болезни Паркинсона не очень хорошо понимается. Считается, что это связано с альфа-синуклеина осаждения в корковой области на основе постановки Braak2. Было также предложено, что двойной синдром дегенерации дофаминергической и холинергической системы приводит к различным когнитивным дефицитом с прогностическим истечением3. Необходимы дополнительные исследования для дальнейшего выяснение точных механизмов, участвующих в когнитивных нарушений при болезни Паркинсона. Что же в клиническом плане, наличие когнитивных нарушений оказывает значительное влияние на прогноз4,5. Поэтому оценка когнитивных функций в клинической практике имеет важное значение. Однако длительная когнитивная оценка ограничена психическими и двигательными состояниями пациентов. Поэтому необходимо проделать неинвазивное и простое измерение, которое может отражать нагрузку болезни на когнитивные функции.

Аномалии движения глаз широко описаны обнаруживаемые признаки болезни Паркинсона с его ранних стадий6,но патофизиология еще менее хорошо характеризуется, чем когнитивные нарушения. Поколение движения глаз через преобразование визуального сенсорного ввода, субобслуживается переплетенной корковой и подкорковой сети, в сигналы окуломоторных ядер в стволе мозга дляэффекта 7. Участие патологий болезни Паркинсона в этих сетях может привести к наблюдаемым нарушениям движения глаз. Существует, возможно, перекрытия нейроанатомических структур, которые регулируют контроль движения глаз и когнитивных функций. Кроме того, были исследования изучения взаимосвязи между саккадным движением глаз и когнитивных функций в других нейродегенеративных расстройств8. На таких основаниях, стоит изучить использование параметров движения глаз в качестве прокси-маркеркогнитивных функций при болезни Паркинсона. Одно поперечное исследование9 показало, что снижение саккадной амплитуды и более длительная длительность фиксации были связаны с тяжестью глобальных когнитивных нарушений при болезни Паркинсона. Однако, существует недостаток данных о корреляции между параметрами движения глаз и конкретных когнитивных областях. Значение и необходимость измерения конкретных когнитивных областей, а не общее когнитивное состояние, является то, что индивидуальный когнитивный домен информирует дифференциальной прогностической информации в болезни Паркинсона3, и они подобслуживаются различных нейронных сетей. Целью данного исследования является изучение специфической взаимосвязи между метриками движения глаз и различными когнитивными функциями. Это первый шаг к созданию основы, на которой развитие биомаркеров когнитивных снижение болезни Паркинсона с использованием технологии слежения за глазами может быть построен.

Представленная экспериментальная парадигма состоит из 2 основных частей: когнитивной оценки и задачи отслеживания глаз. Аккумулятор когнитивной оценки включал в себя целый ряд когнитивных функций, включая внимание и рабочую память, исполнительную функцию, язык, вербальную память и visuospatial функции. Выбор этих 5 когнитивных областей основан на движении расстройство общества Целевая группа Руководящие принципы для мягкой когнитивных нарушений в болезни Паркинсона10, и набор локально доступных когнитивных тестов были выбраны для создания оценки Батареи. В предыдущем аналогичном исследовании отслеживания глаз на болезнь Паркинсона познания упомянутых9, автор извлек параметры движения глаз в то время как испытуемые были заняты в зрительных когнитивных задач, где параметры потенциально могут быть под влиянием когнитивные способности субъекта. Поскольку это исследование направлено на оценку корреляции между параметрами движения глаз и различными когнитивными областями, потенциальное запутанное влияние когнитивных способностей на параметры глаз должно быть решено. В этой связи, визуальный поиск задача, адаптированная из другого глаза отслеживания исследования болезни Альцгеймера11, был использован для захвата параметров движения глаз субъектов. Во время выполнения задания испытуемым приходилось искать единый номер на экране компьютера среди нескольких отвлекающих алфавитов. Эта задача будет вызвать альтернативное использование саккадных движения глаз и визуальной фиксации, аномалии которых широко описаны в болезни Паркинсона. Идентификация и дифференциация числа и алфавита является переученной задачей, где спрос на когнитивные функции минимален и, следовательно, будет подходящим для ответа на исследовательский вопрос этого исследования. Компьютерная программа была разработана на основе спецификаций и дизайна, как указано в Рёслер и др.11. в их первоначальном изучении, то, что будет работать в рамках встроенного программного обеспечения нашего трекера глаз. Для этого исследования был также разработан внутренний алгоритм классификации и анализа данных слежения за глазами.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Этот исследовательский проект был одобрен Объединенным китайским университетом Гонконга-Новых территорий Восточного кластера клинических исследований комитета по этике (CREC Ref. No. 2015.263).

1. Набор участников и базовая оценка

  1. Набирать пациентов болезни Паркинсона в возрасте менее или равна 70 из неврологии специалист клиники с диагнозом, сделанным на основе болезни Общества болезни Паркинсона Соединенного Королевства (UKPDS) Мозг банк Диагностические критерии12.
    1. Исключите испытуемых с психическими заболеваниями, офтальмологическими заболеваниями, которые могут нарушить движение глаз, или другими неврологическими расстройствами. Кроме того, исключить случаи использования антихолинергики, как они, как известно, влияют на когнитивные функции и движения глаз.
  2. Набирать здоровый контроль на основе 1:1 в сочетании с полом, возрастом и образованием.
  3. Получить информированное согласие субъекта.
  4. Провести клиническое диагностическое интервью с субъектом и, при наличии, их родственников, чтобы исключить слабоумие и скрининг на когнитивные нарушения с мини-психического государственного обследования (MMSE)13 и Монреаль когнитивной оценки (MoCA)14. Исключите случаи деменции из исследования или если оценки субъекта либо MMSE или MoCA является lt;22/30.
  5. Оцените остроту зрения с помощью диаграммы Snellen. Исключите предмет, если острота зрения меньше 20/40.
  6. Оцените тяжесть мотора и постановку болезни Паркинсона с помощью Единой шкалы рейтинга болезни Паркинсона (UPDRS) Часть II и III15 и модифицированные Hoehn и Yahr (H и Y) Постановка16, соответственно. Кроме того, получить информацию о текущих лекарствах, принятых субъектом.
  7. Оцените депрессивное состояние настроения Бек Депрессия инвентаризации-II (BDI-II)17.

2. Экспериментальная настройка

  1. Проведите эксперимент в тихой комнате с адекватным источником света.
  2. Проведите эксперимент для субъектов болезни Паркинсона, когда они находятся на лекарства с оптимальной двигательной функции.
  3. Подготовьте настройку, которая состоит из экранного трекера глаз, компьютера, мыши, стандартной клавиатуры, подбородка и когнитивных инструментовоценки (Таблица материалов).
  4. Используйте трекер глаз с частотой отбора проб не менее 300 Гц.
  5. Поместите подбородок отдыха 60 см перед экраном глаз трекера.

3. Поток когнитивной оценки и задачи визуального поиска

  1. Провести китайский категориальный вербальный тест на беглость18. Проинструктируйте тему, чтобы назвать как можно больше животных, как это возможно в минуту. Запись количества ответов и настойчивая ошибка. Затем повторите то же самое в категории фруктов и овощей.
  2. Проведите регистрационную часть (Испытание 1, 2 и 3) Гонконгского списка Обучения Тест (HKLLT)19, зачитав заранее определенный 16-словарный список слов и поручить субъекту запомнить их. После этого попросите субъекта сделать бесплатный отзыв списка слов и записать ответ (Испытание 1).
    1. Повторите шаг 3.2 дважды для Trial 2 и Trial 3.
  3. Подождите 10 минут и 30 минут после регистрации части HKLLT для 10 и 30 минут задержки отзыва.
  4. Перед 10 минут задержкой отзыва HKLLT, выполнить память распознавания образов (PRM) из Кембриджа Нейропсихологический тест Автоматизированная батарея (CANTAB)20 (Таблица материала).
    1. С помощью планшетного компьютера, представить 24 визуальных моделей, по одному, в центре экрана. Поручить объекту запомнить шаблон.
    2. После презентации, в парадигме дискриминации сил 2-выбора, поручить субъекту выбрать шаблон, который он/она может распознать.
  5. Выполните 10 минут задержки отзыва HKLLT, попросив субъекта сделать бесплатный отзыв 16-словарный список слов.
  6. Перед 30 минут задерживается отзыв HKLLT, выполнять пространственный span (SSP) от CANTAB20.
    1. Используйте планшетный компьютер, чтобы показать шаблон белых коробок, которые изменяются в цвете, один за другим, в переменных последовательностях.
    2. После этого поручить субъекту прикоснуться к ящикам в той же последовательности они были представлены и записывать пространственную длину разъемы, что объект может достичь, как сложность (количество ящиков изменения цвета) задачи увеличивается.
  7. Провести 30 минут задержки отзыва, попросив субъекта сделать бесплатный отзыв 16-словарный список слов.
    1. Проведите признание и дискриминацию часть HKLLT, зачитав другой заранее определенный 32-словарный список слов, из которых половина словарей из первоначального списка слов в 3.2. Проинструктируйте предмет, чтобы определить, является ли каждый зачитан словарный запас из первоначального списка слов или нет.
  8. Разрешить субъекту отдохнуть спокойно, если они заканчивают задачи в 3,4 и 3,6 до 10-и 30-минутной задержки отзыва, соответственно.
  9. Выполните чулок Кембриджа (SOC) от CANTAB20.
    1. С помощью планшетного компьютера, представить 20 сценариев из двух параллельных дисплеев из 3 шаров, проведенных в 3 вертикальных чулки, из которых расположение шаров в дисплеях варьируется в каждом сценарии.
    2. Поручить объекту определить в каждом сценарии наименьшее количество ходов, необходимых для переустройства шаров в нижнем дисплее, чтобы скопировать рисунок, показанный на верхнем дисплее. Запись среднего количества вариантов для правильного ответа.
  10. Выполните Stroop Test21.
    1. Дайте субъекту 3 карты последовательно; первая карта содержит точки, напечатанные в разных цветах, вторая карта содержит китайские символы, напечатанные в разных цветах, в то время как последняя карта имеет китайские символы, обозначающие разные цвета (например, китайские слова "синий", "желтый", "зеленый" или "красный"), но напечатано в цвете, не обозначенном именем (например, слово "красный", напечатанное синими чернилами).
    2. Попросите субъекта зачитать печатный цвет точек/китайских иероглифов как можно быстрее и записать время, необходимое для каждой карты (T1, T2 и T3).
    3. Рассчитайте индекс помех с формулой (T3-T1)/T1.
  11. Приступай к задаче визуального поиска после завершения когнитивных тестов.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не выполняйте никаких словесных когнитивных задач после регистрационной части HKLLT до конца всего HKLLT (3.7) для предотвращения вмешательства в работу вербальной памяти.

4. Задача визуального поиска

  1. Поместите предмет на стул и поместите подбородок на подбородок отдыха лбом против бара, чтобы свести к минимуму движение головы. Выровнять глаза субъекта примерно к центру экрана компьютера. Начните с нажатия кнопки «Запись начала» в компьютерной программе.
  2. Калибровки
    1. Откалибровать глаз трекер с помощью встроенной программы калибровки, нажав кнопку «Пуск» в интерфейсе калибровки.
    2. Попросите субъекта смотреть на красную точку, движущуюся по экрану с 9 точками фиксации, сохраняя при этом голову неподвижно.
    3. Проверьте качество калибровки, просмотрев участок калибровки(рисунок 1). Убедитесь, что длина зеленых линий, представляющих векторы ошибок, подпадают под серые круги для приемлемого качества калибровки. Переделать калибровку, если есть какая-либо недостающая точка или зеленые линии выпадают за пределы серых кругов. Нажмите Accept, чтобы перейти к задаче визуального поиска.
  3. Инструкции
    1. Предоставьте устную инструкцию по предмету и начните с 5 практических запусков, чтобы ознакомить предмет с задачей.
    2. Поручите субъекту зафиксировать свой взгляд на центральном кресте фиксации в начале каждого испытания. Затем нажмите Введите на клавиатуре, чтобы начать судебное разбирательство, при котором экран компьютера будет отображать одно число и 79 отвлекающих алфавитов, разбросанных случайным образом(рисунок 2).
    3. Проинструктируйте объект, чтобы он посмотрел как можно быстрее для номера, а затем одновременно нажмите на мышь и указать номер вслух, как только номер находится.
    4. Перепроверить, является ли указанный номер правильным или нет.
    5. Администрирование в общей сложности 40 испытаний после 5 запусков практики.
  4. Проектирование пробных изображений в задаче визуального поиска
    ПРИМЕЧАНИЕ:
    Программный код, написанный в PHP, для этого раздела можно найти в дополнении файла 1.
    1. Используйте номера 4, 6, 7 и 9 исключительно(Дополнительный файл 1 - Линия 5).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Экспериментальное исследование11 показало, что эти цифры наиболее легко дискриминируются из алфавитов.
    2. Убедитесь, что местоположение целевого номера рандомизировано от суда к пробному делу с правилом, что он не может находиться в одном визуальном квадранте более трех последовательных испытаний(Дополнительный файл 1 - Линия 48-52).
    3. Не используйте двусмысленные алфавиты, такие как "I" и "O"(Дополнительный файл 1 - Линия 76-78).
    4. Установите размер креста фиксации, алфавитов и цифр на 0,85 "визуальный угол( эквивалентно около 0,9 см на 23-дюймов экран компьютера).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Числа и алфавиты используются, потому что они легко узнаваемы визуальные стимулы еще требуют foveation для идентификации.
    5. Разрешить промежуток времени 1,5 с после того, как следователь нажал Enter в 4.3.2 и до отображения центрального креста фиксации переключается на пробное изображение, чтобы начать судебное разбирательство(Дополнительный файл 2 - Линия 71; 156-158).
    6. Убедитесь, что экран будет идти пустым с фиксацией крест снова появляется, как мышь нажал или после 10 s прошло с начала судебного разбирательства, в зависимости от того, что раньше(Дополнительный файл 2 - Линия 72; 162-180).
    7. По мере завершения задачи создайте файл .csv, содержащий временные метки начала и конца каждого испытания(Дополнительный файл 2 - строка 48-59; 199-208). Используйте этот файл в анализе данных в разделе 5.

5. Обработка и анализ данных с отслеживания глаз

  1. В разделе Воспроизведение компьютерной программы, проверить Образцы Процент глаз во время визуального поиска задачи(рисунок 3). Откажитесь от данных субъекта, если наблюдается более 20% отсутствующих данных.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Процент образцов обозначает процент времени, в течение чем глаза успешно расположены на глазтрекере во время визуального поиска задачи.
  2. Нажмите на кнопку Воспроизведение для записи, чтобы проверить качество данных, eyeballing визуализированные видео пути сканирования генерируется (Рисунок 4). Откажитесь от данных всего субъекта, если они грубо ошибочны(рисунок 5).
  3. Откажитесь от любого испытания (ы), в котором субъект нажал на мышь случайно и преждевременно.
  4. В разделе Экспорт данных программы выберите GazePointX (ADCSpx) и GazePointY (ADCSpx) и предмет интереса(рисунок 6). Нажмите Экспортные данные, чтобы экспортировать данные каждого субъекта и сохранять их в виде файла .csv. Файл содержит x и y координаты положения глаз субъекта на экране компьютера, в пикселях, в каждый момент времени.
  5. Используйте визуальный анализатор поиска и в интерфейсе(рисунок 7), выберите данные, экспортируемые в 5.4 в качестве ввода данных eye Data и файла .csv, генерируемого в 4.4.7 в качестве ввода данных Action. Выберите ST DBScan в качестве алгоритма классификации и нажмите на Run. Затем нажмите на Резюме, чтобы создать файл электронной таблицы, содержащий средную амплитуда саккад и средную продолжительность фиксации объекта.
  6. Дизайн визуального анализала поиска
    ПРИМЕЧАНИЕ:
    Кодирование для разработки анализатора можно найти в https://github.com/lab-viso-limited/visual-search-analyzer. Его программный код можно найти в дополнительном файле 3.
    1. Программа анализатора такова, что он извлекает и анализирует только данные от начала до конца испытания (т.е. от отображения числа и алфавитов до мыши нажата или 10 s прошло), используя файл .csv, созданный в 4.4.7 ( Дополнительный файл 3 - Линия 6-173).
    2. Программа анализатора такова, что он заполняет потерю данных из-за глаз мигает, усреднев х и у координаты точки взгляда непосредственно перед и после мигания(Дополнительный файл 3 - Линия 176-260).
    3. Программа анализатор атакой, что он классифицирует необработанные данные в либо саккад или фиксации с помощью алгоритма, разработанного на основе ST-DBSCAN22 (программный код в дополнительном файле 4).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Полный результат этого исследования можно найти в оригинальной статье, опубликованной23. Испытуемые болезнь Паркинсона (n No 67) были набраны и завершены оценки. Тем не менее, 5 случаев не удалось завершить задачу визуального поиска, поскольку они носили прогрессивный объектив, несовместимый с трекером глаз, и их данные были отброшены. Средний возраст испытуемых составил 58,9 лет (СД 7,5 лет), соотношение мужчин и женщин составило 1,7:1. Для сравнения были набраны 62 здоровых возрастных, полово-и образовательных контрольных мерах.

Когнитивные параметры и параметры движения глаз
В соответствии с другими предыдущими исследованиями24, болезнь Паркинсона группа показала более низкую производительность в нескольких когнитивных задач по сравнению с контрольной группой (Таблица 1). С помощью индивидуального алгоритма классификации данных задач визуального поиска, определены и извлекаются фиксации и саккады для расчета и анализа. Было установлено, что группа болезней имеет меньшую среднее саккадическую амплитуда (16,36 и 2,36) по сравнению с элементами управления (17,27 - 2,49; стр. 0,037). Средняя продолжительность фиксации не сильно отличалась между группами (216,58 мс и 31,64 против, 211,59 мс 24,90; р 0,331) (Таблица 2).

Корреляция между параметрами движения глаз и когнитивной функцией
После корректировки на ковариаты, были отрицательные корреляции между средней длительностью фиксации и производительность в вербальном распознавании памяти оценка (Признание и дискриминация оценки; F 5.843, t -2.417, р 0.017 и F 12.771, t -3.574, р 0.001, соответственно), память распознавания шаблонов (F 5.505, т -2.346, р 0.021) и категориальный вербальный тест на беглость в категориях плодов (F 5.647, т -2.376, р- 0.009) и овощной (F no 9.74, t.t4, t -3.122, р 0.002). (Таблица 3). Тем не менее, не было найдено существенного взаимодействия в этих корреляциях между болезнью и контрольной группой, что свидетельствует о том, что корреляции не являются специфическими для группы заболевания. Предполагается, что, поскольку контроль зрительной фиксации и коррелированных когнитивных функций обычно связаны с временными и теменных областях мозга с преимущественно холинергической основе, патологические изменения в этих нейроанатомических и биохимических механизмы могут объяснить выводы.

Figure 1
Рисунок 1 : Калибровочный участок глаз трекера. Сюжет показывает результат калибровки. Длина каждой зеленой линии указывает на разницу между точкой взгляда, рассчитанной трекером глаз, и фактическим положением точек. Поскольку все зеленые линии попадают в серые круги и нет точки пропуска, качество этой калибровки является приемлемым. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 2
Рисунок 2 Пример пробной задачи визуального поиска. Отображение нелинейного массива из 80 стимулирующих элементов, из которых есть 1 число среди 79 отвлекающих алфавитов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 3
Рисунок 3 : Интерфейс для проверки общего процента выборки. В разделе Воспроизведение компьютерной программы, Процент образцов, который обозначает процент времени, что глаза успешно расположены на глаз трекер во время визуального поиска задачи, могут быть проверены для каждого предмета. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 4
Рисунок 4 Пример визуального пути сканирования из задачи визуального поиска. Путь сканирования во время этого испытания был визуализирован, с красными прямыми линиями, представляющими саккадные движения глаз и красные точки для визуальных фиксаций. Обратите внимание, что в конце каждой визуальной фиксации следует саккад и наоборот в нормальном пути сканирования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 5
Рисунок 5 : Пример грубо ошибочного визуализатизированного пути сканирования. Этот пример грубо ошибочного пути сканирования взят из субъекта, носящего пару несовместимых прогрессивных линз. В отличие от нормального пути сканирования на рисунке 4,красные линии (саккады) работают зигзагом и выпадают из экрана компьютера. Точки фиксации не находятся ни на алфавитах, ни на количестве. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 6
Рисунок 6 : Интерфейс экспорта данных в компьютерной программе. Это показывает интерфейс, в котором может быть выбран объект съемки, и тип захваченных данных отслеживания глаз для экспорта данных. В нашей экспериментальной парадигме, x и y координаты, в пикселях, положения глаз на экране в каждый момент времени будут использоваться для анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 7
Рисунок 7 : Интерфейс визуального анализа поиска. Это показывает интерфейс программы анализа в доме для данных отслеживания глаз. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Контрольная группа Группа Паркинсона р-значение
Глобальные когнитивные весы
MMSE 28.53 (1.63) 28 (1.84) 0.09
Мока 27.10 (2.25) 26 (2.34) 0.009*
Специфические когнитивные тесты - Фронтальные исполнительные и фронтально-временные
Запасы Кембриджа 1.16 (0.14) 1.24 (0.19) 0.018*
Строповая пробаb 1.24 (1.77) 1.36 (1.65) 0.697
Вербальная беглость - животноеb 0.92 (1.47) 0.26 (1.31) 0.01*
Вербальная беглость - фруктыb -0.71 (0.74) -1.01 (0.79) 0.028*
Вербальная беглость - овощb -0.66 (1.04) -1.11 (0.90) 0.011*
Специфические когнитивные тесты - Вербальная память (Гонконг Список Учебный тест)
Общее обучениеb 0.03 (0.90) -0.30 (0.87) 0.037*
10 минут задержки свободного отзываb -0.17 (0.90) -0.44 (1.10) 0.131
30 минут задержки свободного отзываb -0.19 (0.90) -0.39 (1.04) 0.206
Оценка признанияb 0.10 (1.00) 0.15 (0.73) 0.722
Оценка дискриминацииb -0.05 (1.02) -0.13 (0.97) 0.636
Специфические когнитивные тесты - Визуальная пространственная память
Память распознавания шаблоновc 91.33 (9.40) 87.77 (10.20) 0.045*
Специфические когнитивные тесты - Внимание /Рабочая память
Пространственная пролетd 6.15 (1.10) 5.65 (1.17) 0.016*

Таблица 1: Сравнение когнитивных баллов между двумя группами с использованием независимого образца t-теста. MMSE, Мини-Ментаентальный государственный экзамен; MoCA, Монреаль когнитивной оценки; - p-lt;0.05 a - средний выбор для исправления; b - оценки, преобразованные в z-score; c - процент правильный; d - длина пролета. Эта таблица была воспроизведена из23.

Контрольная группа Группа болезни Паркинсона р-значение
Средняя продолжительность фиксации, в миллисекундах (SD) 211.59 (24.90) [165.77 - 264.63] 216.58 (31.64) [145.43-312.68] 0.331
Средняя саккадическая амплитуда, в градусах (SD) 17.27 (2.49) [13.34 - 22.99] 16.36 (2.36) [11.66-23.20] 0.037*

Таблица 2: Сравнение параметров отслеживания глаз между двумя группами с использованием независимого образца t-теста. - стр. 0;05. Эта таблица была изменена из23.

Источник Зависимая переменная Df F B Бета-версия Std. Ошибка T р-значение
Средняя продолжительность фиксации Вербальная беглость - фуит 1 5.647 -0.006 -0.227 0.002 -2.376 0.009*
Вербальная беглость - овощ 1 9.744 -0.009 -0.288 0.003 -3.122 0.002*
Оценка признания 1 5.843 -0.007 -0.215 0.003 -2.417 0.017*
Оценка дискриминации 1 12.771 -0.011 -0.314 0.003 -3.574 0.001*
Память распознавания шаблонов 1 5.505 -0.071 -0.215 0.03 -2.346 0.021*

Таблица 3: Корреляции между когнитивными оценками и параметрами отслеживания глаз с помощью общей линейной модели: только значительные выводы. - стр. 0;05. Эта таблица была воспроизведена из23.

Supplemental File 1
Дополнительный файл 1: Коды, связанные с проектированием пробного изображения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Supplemental File 2
Дополнительный файл 2: Коды, связанные с фактическим выполнением задачи визуального поиска. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Supplemental File 3
Дополнительный файл 3: Коды, связанные с программным обеспечением (например, программа анализа). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Supplemental File 4
Дополнительный файл 4: Коды, связанные с алгоритмом ST-DBSCAN, используемым для классификации метрик движения глаз. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Протокол, представленный выше, был разработан в качестве первой части продольного исследования в изучении потенциальной клинической полезности параметров движения глаз в качестве суррогатных маркеров когнитивных функций при болезни Паркинсона. Хотя Есть исследования, которые изучают более классические парадигмы отслеживания глаз, таких как самостоятельно развивающийся саккад, рефлексивный саккад, и анти-саккад25,26,27, визуальный поиск задача была использована в этом исследовании для измерения глаз параметры движения. Как уже говорилось, дизайн этой визуальной задачи поиска имеет первостепенное значение, поскольку она должна свести к минимуму известный смешанный эффект когнитивных способностей на выполнение задачи отслеживания глаз, так как это может повлиять на параметры движения глаз записаны. Примером которого будет влияние фронтальных исполнительных функций на саккадную задержку28. Критическим вопросом в дизайне будет случайное рассеяние числа и алфавитов и различных квадрантов местоположения числа, что затрудняет использование когнитивных стратегий для повышения производительности задачи. Вместе со средним примерно 650 саккад измеряется в 40 испытаний на субъект, средняя амплитуда саккад рассчитывается представляет собой больше физиологической способности глаза генерировать саккад. В соответствии с предыдущей литературой, было установлено, что амплитуда саккад меньше у пациентов с болезнью Паркинсона29,30. Необходимо также позаботиться о выборе параметров, извлеченных из задачи слежения за глазами, в отношении вопроса о потенциальном запутанный эффект познания. Например, не использовались такие параметры, как скорость нахождения числа, частота ошибок и точность, которые являются прямым измерением внимания и скорости обработки.

Другим важным шагом для этого исследования является установление достоверности алгоритма, который был использован в классификации параметра движения глаз. Существуют многочисленные способы классификации данных отслеживания глаз в саккады и фиксации: скорость на основе, дисперсии на основе алгоритма и так далее31. Каждый из этих алгоритмов имеет свои плюсы и минусы, и нет золотого стандарта для этого, так что нужно также принимать во внимание спецификации глаз трекер используется и дизайн задачи отслеживания глаз, чтобы определить лучший способ классификации данных. Для этого исследования был использован внутренний алгоритм кластеризации на основе плотности, разработанный на основе ST-DBSCAN22. Исследовательская группа перепроверила действительность этого алгоритма классификации против ручной классификации в экспериментальном исследовании, прежде чем применить алгоритм к данным этого исследования. Компьютерная программа, включающая алгоритм, автоматически выплескивает и классифицирует данные в ходе испытаний, с момента начала судебного разбирательства (с алфавитами и числом, появляющимися на экране) до конца (что объект нажимает на мышь или 10 с истек), так что никакие непробные данные, зарегистрированные (например, во время отображения креста фиксации) будут проанализированы, чтобы загрязнить результаты.

Использование доменных когнитивных тестов в данном исследовании позволяет корреляции параметров движения глаз с индивидуальной когнитивной функции. Как уже говорилось, это имеет значение по сравнению с использованием общих когнитивных мер, как нейронные схемы и биохимической основе для каждой когнитивной функции различны. Современные знания о нейронных механизмах контроля движения глаз и индивидуальных когнитивных функций позволяют нам сделать вывод и интерпретацию результатов. Например, значительные отрицательные корреляции продолжительности фиксации с височной, теменной и холинергической основе когнитивных функций представляют особый интерес, как ухудшение этих функций может предсказать развитие деменции3. Подробные обсуждения научной основы, объясняющие корреляции, можно найти в оригинальной статье, опубликованной23.

Батарея когнитивного осмотра и визуального поиска задача была весьма терпимой к предметам этого исследования. Требуя примерно 1,5 ч, чтобы завершить всю батарею, ни один из субъектов не смогли закончить из-за усталости или физического дискомфорта. Задача визуального поиска состояла из 40 испытаний и заняла всего около 5-10 минут. Неинвазивный, простой и быстрый характер задачи делает ее пригодной в качестве инструмента скрининга, если она поддерживается более надежными данными. Эта парадигма может также применяться трансдиагностическо в других нейрокогнитивных расстройств, чтобы ответить на аналогичные вопросы исследования. Одним из основных практических ограничений, встречающихся в этом протоколе является несовместимость глаз трекер в субъектах носить определенные прогрессивные линзы, как пресбиопия не является необычным условием у пожилых людей. Апраксия век и блефароспасм также наблюдаются при болезни Паркинсона32 и страдающих этими условиями не может быть в состоянии завершить задачу.

Как исследовательское и поперечное исследование, дизайн исследования не позволяет нам сделать вывод какой-либо определенной нейроанатомической и биохимической основы, которая объясняет результаты найдены. Интерпретации результатов основывались главным образом на независимых знаниях о физиологии когнитивных функций и контроле движения глаз и, следовательно, оставались постуляциями. Продольные данные о том, как эти параметры могут меняться с течением времени во время нейродегенеративного процесса, неизвестны. Тем не менее, стоит провести последующее исследование для изучения прогностических значений базовых параметров движения глаз на когнитивные нарушения развития. Будущие исследования должны включать нейровизуализации для решения нейроструктурных основ для более прочной поддержки любой постуляции, без которой дальнейшее развитие отслеживания глаз в качестве прокси-маркеркогнитивной функции не будет возможно.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторам нечего раскрывать.

Acknowledgments

Авторы хотели бы поблагодарить доктора Харви Хунгза за его советы по рукописи.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Computer  Intel
Computerized cognitive assessment tool CANTAB CANTAB Research Suite Contains Pattern Recognition Memory, Spatial Span, and Stockings of Cambridge
Eye Movement Analyzer Lab Viso Limited https://github.com/lab-viso-limited/visual-search-analyzer
Eye tracker Tobii Tx300 23 inch computer screen with resolution of 1920 x 1080, Sampling rate at 300 Hz
Hong Kong List Leanrning Test Department of Psychology, The Chinese University of Hong Kong The Hong Kong List Learning Test (HKLLT) 2nd Edition
Stroop test Laboratory of Neuropsychology, The University of Hong Kong Neuropsychological Measures: Normative Data for Chinese, Second Edition (Revised)
Tobii Studio Tobii Tobii Studio version 3.2.2 Computer programme for running the visual search task
Visual Search Task Lab Viso Limited https://www.labviso.com/#products

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Hely, M. A., Reid, W. G. J., Adena, M. A., Halliday, G. M., Morris, J. G. L. The Sydney Multicenter Study of Parkinson’s disease: The inevitability of dementia at 20 years. Movement Disorders. 23, (6), 837-844 (2008).
  2. Braak, H., Del Tredici, K., Bratzke, H., Hamm-Clement, J., Sandmann-Keil, D., Rüb, U. Staging of the intracerebral inclusion body pathology associated with idiopathic Parkinson's disease (preclinical and clinical stages). Journal of Neurology. 249, (0), 1-5 (2002).
  3. Williams-Gray, C. H., et al. The distinct cognitive syndromes of Parkinson’s disease: 5 year follow-up of the CamPaIGN cohort. Brain. 132, (11), 2958-2969 (2009).
  4. Buter, T. C., van den Hout, A., Matthews, F. E., Larsen, J. P., Brayne, C., Aarsland, D. Dementia and survival in parkinson disease: A 12-year population study. Neurology. 70, (13), 1017-1022 (2008).
  5. Aarsland, D., Larsen, J. P., Tandberg, E., Laake, K. Predictors of nursing home placement in Parkinson's disease: A population-based, prospective study. Journal of the American Geriatrics Society. 48, (8), 938-942 (2000).
  6. Rascol, O., et al. Abnormal ocular movements in parkinson's disease: Evidence for involvement of dopaminergic systems. Brain. 112, (5), 1193-1214 (1989).
  7. Orban De Xivry, J. J., Lefèvre, P. Saccades and pursuit: Two outcomes of a single sensorimotor process. Journal of Physiology. 584, (1), 11-23 (2007).
  8. Crawford, T. J., et al. Inhibitory control of saccadic eye movements and cognitive impairment in Alzheimer's disease. Biological Psychiatry. 57, (9), 1052-1060 (2005).
  9. Archibald, N. K., Hutton, S. B., Clarke, M. P., Mosimann, U. P., Burn, D. J. Visual exploration in Parkinson's disease and Parkinson's disease dementia. Brain. 136, (3), 739-750 (2013).
  10. Litvan, I., et al. Diagnostic criteria for mild cognitive impairment in Parkinson's disease: Movement Disorder Society Task Force guidelines. Movement Disorders. 27, (3), 349-356 (2012).
  11. Rösler, A., et al. Alterations of visual search strategy in Alzheimer's disease and aging. Neuropsychology. 14, (3), 398-408 (2000).
  12. Hughes, A. J., Daniel, S. E., Kilford, L., Lees, A. J. Accuracy of clinical diagnosis of idiopathic Parkinson's disease: A clinico-pathological study of 100 cases. Journal of Neurology Neurosurgery and Psychiatry. 55, (3), 181-184 (1992).
  13. Chiu, H. F. K., Lee, H. C., Chung, W. S., Kwong, P. K. Reliability and Validity of the Cantonese Version of Mini-Mental State Examination-A Preliminary Study. Hong Kong Journal of Psychiatry. 4, (2), 25 (1994).
  14. Wong, A., et al. The validity, reliability and clinical utility of the Hong Kong Montreal Cognitive Assessment (HK-MoCA) in patients with cerebral small vessel disease. Dementia and Geriatric Cognitive Disorders. 28, (1), 81-87 (2009).
  15. Fahn, S., Elton, R. Members of the UPDRS Development Committee. Unified Parkinson's disease rating scale. Recent Development in Parkinson's Disease. 2, 293-304 (1987).
  16. Hoehn, M. M., Yahr, M. D. Parkinsonism: onset, progression, and mortality. Neurology. 17, (5), 427-427 (1967).
  17. Wu, P. C., Chang, L. Psychometric properties of the Chinese version of the Beck Depression Inventory-II using the Rasch model. Measurement and Evaluation in Counseling and Development. 41, (1), 13-31 (2008).
  18. Chiu, H. F., et al. The modified Fuld Verbal Fluency Test: a validation study in Hong Kong. The journals of gerontology. Series B, Psychological sciences and social sciences. 52, (5), 247-250 (1997).
  19. Chan, A. S., Kwok, I. Hong Kong list learning test: manual and preliminary norm. Hong Kong: Department of Psychological and Clinical Psychology Center. (1999).
  20. Robbins, T. W., James, M., Owen, A. M., Sahakian, B. J., McInnes, L., Rabbitt, P. Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB): A Factor Analytic Study of a Large Sample of Normal Elderly Volunteers. Dementia and Geriatric Cognitive Disorders. 5, (5), 266-281 (1994).
  21. Lee, T. M. C., Wang, K. Neuropsychological Measures: Normative Data for Chinese. revised (2010).
  22. Birant, D., Kut, A. ST-DBSCAN: An algorithm for clustering spatial-temporal data. Data and Knowledge Engineering. 60, (1), 208-221 (2007).
  23. Wong, O. W., et al. Eye movement parameters and cognitive functions in Parkinson's disease patients without dementia. Parkinsonism and Related Disorders. 52, 43-48 (2018).
  24. Muslimovic, D., Post, B., Speelman, J. D., Schmand, B. Cognitive profile of patients with newly diagnosed Parkinson disease. Neurology. 65, (8), 1239-1245 (2005).
  25. Winograd-Gurvich, C., Georgiou-Karistianis, N., Fitzgerald, P. B., Millist, L., White, O. B. Self-paced saccades and saccades to oddball targets in Parkinson's disease. Brain Research. 1106, (1), 134-141 (2006).
  26. Briand, K. A., Strallow, D., Hening, W., Poizner, H., Sereno, A. B. Control of voluntary and reflexive saccades in Parkinson's disease. Experimental Brain Research. 129, (1), 38-48 (1999).
  27. Rivaud-Péchoux, S., Vidailhet, M., Brandel, J. P., Gaymard, B. Mixing pro- and antisaccades in patients with parkinsonian syndromes. Brain. 130, (1), 256-264 (2007).
  28. Perneczky, R., Ghosh, B. C. P., Hughes, L., Carpenter, R. H. S., Barker, R. A., Rowe, J. B. Saccadic latency in Parkinson's disease correlates with executive function and brain atrophy, but not motor severity. Neurobiology of Disease. 43, (1), 79-85 (2011).
  29. Matsumoto, H., et al. Small saccades restrict visual scanning area in Parkinson's disease. Movement Disorders. 26, (9), 1619-1626 (2011).
  30. MacAskill, M. R., Anderson, T. J., Jones, R. D. Adaptive modification of saccade amplitude in Parkinson's disease. Brain. 125, (7), 1570-1582 (2002).
  31. Salvucci, D. D., Goldberg, J. H. Identifying fixations and saccades in eye-tracking protocols. Proceedings of the 2000 symposium on Eye tracking research & applications. 71-78 (2000).
  32. Rana, A. Q., Kabir, A., Dogu, O., Patel, A., Khondker, S. Prevalence of blepharospasm and apraxia of eyelid opening in patients with parkinsonism, cervical dystonia and essential tremor. European Neurology. 68, (5), 318-321 (2012).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics