Thérapie d’adaptation à prisme virtuel : Protocole de validation chez les adultes en bonne santé

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Summary

Ce protocole expérimental démontre l’utilisation de la thérapie virtuelle d’adaptation de prisme (VPAT) dans les adultes en bonne santé et l’association entre VPAT et spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle pour déterminer l’effet de VPAT sur l’activation corticale. Les résultats suggèrent que le VPAT puisse être faisable et pourrait induire l’adaptation comportementale semblable à la thérapie conventionnelle d’adaptation de prisme.

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Cho, S., Kim, W. S., Park, S. H., Park, J., Paik, N. J. Virtual Prism Adaptation Therapy: Protocol for Validation in Healthy Adults. J. Vis. Exp. (156), e60639, doi:10.3791/60639 (2020).

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Abstract

La négligence hémispatiale est une déficience courante après un AVC. Elle est associée à de mauvais résultats fonctionnels et sociaux. Par conséquent, une intervention adéquate est impérative pour la gestion réussie de la négligence hémispatiale. Cependant, l’utilisation clinique de diverses interventions est limitée dans la pratique clinique réelle. La thérapie d’adaptation de Prism est l’une des modalités de réadaptation les plus fondées sur des preuves pour traiter la négligence hémispatiale. Pour surmonter toute lacune possible qui peut se produire avec la thérapie prisme, nous avons développé un nouveau système utilisant la réalité virtuelle immersive et la caméra de détection de profondeur pour créer une thérapie d’adaptation de prisme virtuel (VPAT). Pour valider le système VPAT, nous avons conçu un protocole expérimental étudiant les erreurs comportementales et les changements dans l’activation corticale via le système VPAT. L’activation corticale a été mesurée par spectroscopie infrarouge proche fonctionnelle (fNIRS). L’expérience s’est composée de quatre phases. Tous les quatre ont inclus cliquer, pointer ou reposer appliqué aux personnes en bonne santé droitiers. Le cliquetis par rapport au pointage a été employé pour étudier la région corticale liée à la tâche brute de moteur, et le pointage avec LE VPAT contre le pointage sans VPAT a été employé pour étudier la région corticale liée à la perception visuospatial. Les résultats préliminaires de quatre participants en bonne santé ont montré que les erreurs de pointage par le système de VPAT étaient semblables à la thérapie conventionnelle d’adaptation de prisme. Une analyse plus approfondie avec plus de participants et des données fNIRS, ainsi qu’une étude chez les patients ayant subi un AVC peut être nécessaire.

Introduction

La négligence hémispatiale, qui affecte la capacité de percevoir le champ visuel hémispatial contralatéral, est une déficience commune après course1,2. Bien que la réadaptation après négligence hémispatiale soit importante, en raison de son association avec de mauvais résultats fonctionnels et sociaux, la réadaptation est souvent sous-utilisée dans la pratique clinique réelle3,4.

Parmi les diverses approches existantes de réadaptation suggérées pour la négligence hémispatiale, la thérapie d’adaptation de prisme (PA) s’est avérée efficace pour le rétablissement et l’amélioration de la négligence hémispatiale dans les patients présentant le mal inaigu ou chronique5,6,7,8. Cependant, PA conventionnelle est sous-utilisée en raison de plusieurs inconvénients9,10. Il s’agit notamment 1) coût élevé et l’exigence de temps en raison de la lentille prisme doit être changé pour s’adapter au degré d’écart; 2) la nécessité de mettre en place des matériaux supplémentaires à pointer et à masquer la trajectoire de la main; et 3) PA ne peut être utilisé que par les patients qui peuvent s’asseoir et contrôler leur position de tête.

Une étude récente reproduisant les effets d’adaptation dans l’environnement de réalité virtuelle (VR) a indiqué qu’il pourrait être possible pour la thérapie d’adaptation au prisme virtuel (VPAT) d’avoir des effets différents selon les sous-types de négligence11. Il a également été suggéré que l’activation corticale pour PA peut varier en fonction des lésions cérébrales12. Cependant, peu est connu au sujet du modèle d’activation corticale vu dans VR-induit PA.

Pour surmonter ces obstacles et promouvoir l’utilisation de l’AP dans un cadre clinique, nous avons développé un nouveau système de thérapie de sonorisation utilisant une technologie VR immersive appelée thérapie d’adaptation au prisme virtuel (VPAT), via l’utilisation d’une caméra de détection de profondeur. Nous avons conçu un système VR immersif avec la capacité de fournir une rétroaction visuelle sur la position d’un membre virtuel pour promouvoir le réalignement spatial13. En utilisant cette technologie VR immersive, qui a imité l’effet de l’AP conventionnelle, nous avons conçu une expérience pour valider le système VPAT chez les participants en bonne santé.

En menant notre protocole expérimental visualisé, nous avons étudié si le nouveau système de VPAT peut induire l’adaptation comportementale, semblable à l’AP conventionnelle. En outre, nous aimerions explorer si le système de VPAT peut induire l’activation dans les régions corticales liées à la perception visuospatiale ou à la récupération de la négligence hémispatiale après course.

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Protocol

Toutes les procédures ont été examinées et approuvées par la Commission d’examen institutionnel de l’hôpital de l’Université nationale de Séoul Bundang (IRB). Pour recruter des participants en bonne santé, des affiches ont été utilisées pour faire de la publicité autour de l’hôpital.

1. Mise en place expérimentale

  1. Recrutement des participants
    1. Effectuer le processus de sélection des sujets en utilisant les critères d’inclusion suivants : 1) en bonne santé, entre 18 et 50 ans; 2) droitier, évalué par Edimbourg remise inventaire14; 3) capable de porter l’affichage de montage de tête pour VR et de détecter des objets dans VR ; et 4) aucune histoire des maladies affectant le cerveau, telles que la course, la maladie de Parkinson, ou le lésion cérébrale traumatique.
      REMARQUE : Ces critères ont été conçus pour dépister les participants ayant la capacité de participer à l’expérience et de réglementer les facteurs qui influent sur les résultats.
    2. Recruter des participants et fournir une explication détaillée de l’ensemble de l’étude et des problèmes cliniques attendus. Le consentement doit être obtenu avant l’inclusion.
  2. Système expérimental
    REMARQUE : Un système VPAT personnalisé à l’aide d’un système VR immersif et d’une caméra de détection de profondeur a été utilisé. La spectroscopie infrarouge fonctionnelle (fNIRS) a été simultanément employée pour étudier l’activation corticale. VPAT et fNIRS ont été liés pour l’expérience (Figure 1).
    1. Système VPAT
      REMARQUE : Le système VPAT se compose d’un écran de monture de tête pour l’implémentation VR, d’un capteur de suivi manuel qui peut reconnaître les gestes de la main pour l’entrée intuitive de l’utilisateur, et d’un bouton de pression matériel. La composition globale est indiquéedans la figure 1 .
      1. Assurez-vous que le capteur de suivi de la main n’est pas incliné devant l’écran de la monture de la tête.
      2. Vérifiez que la caméra de référence pour le système VR est correctement installée sur le dessus du moniteur avant.
      3. Sécurisez le bouton poussoir dans un endroit proche de la main qui sera utilisé par le participant pour l’expérience.
      4. Exécutez le logiciel pour vous assurer qu’il n’y a pas d’erreurs.
        REMARQUE : L’environnement virtuel a été mis en œuvre pour correspondre à l’environnement réel le plus près possible. La tâche a été effectuée par le pointage manuel dans l’environnement virtuel et l’entrée du bouton à travers le bouton poussoir.
    2. fNIRS (en)
      1. Utilisez un système commercial fNIRS comprenant un ordinateur personnel (PC), 31 optodes (15 sources lumineuses et 16 détecteurs), des bouchons d’EEG textiles et un logiciel d’enregistrement de données.
    3. Lien entre le système VPAT et fNIRS (figure 1).
      1. Utilisez le logiciel de contrôle du clavier à distance utilisant la communication TCP/IP pour synchroniser l’événement de départ dans le système VPAT avec le moment de l’enregistrement dans le système fNIRS.
      2. Utilisez la clé de commande à distance dans l’ordinateur pour démarrer l’enregistrement fNIRS.

2. Mise en place expérimentale (Figure 2)

  1. réglage de mesure fNIRS
    1. Placez le participant sur une chaise le dos dans une posture droite, à une quinzaine de centimètres de la table. Confirmez que la main du participant n’atteint pas la table lorsqu’il tend la main.
    2. Pour le réglage du bouchon fNIRS, sélectionnez la taille du bouchon en fonction de la circonférence de la tête du participant. Placez le bouchon de sorte que le vertex (Cz) soit situé à l’intersection du point médian entre l’inion et la nasion et le point médian entre les zones préauriculaires gauches et droites. Affichez le montage sur l’écran et connectez 15 sources et 24 détecteurs au montage. Si nécessaire pour améliorer le gain de la source de lumière, utilisez du gel conducteur après la préparation des cheveux et insérez l’optode. Demandez au participant de porter une casquette de retenue.
      REMARQUE : L’étude a utilisé trois tailles différentes de bouchons d’EEG textiles avec des circonférences de 54, 56 et 58 cm.
    3. Pour le réglage logiciel (calibrage, etc.), exécutez le logiciel système fNIRS et chargez le montage de négligence.
    4. Que le montage soit affiché sur l’écran et fixe 15 sources et 24 détecteurs selon le montage (Figure 3).
    5. Appuyez sur le bouton calibrate. Si "Lost" s’affiche à l’écran, répétez la préparation des cheveux, puis recalibrez.
  2. Réglage du système VPAT
    1. Connectez le HMD, la caméra de référence et la caméra de mouvement Leap, et appuyez sur le bouton reliant l’ordinateur pour configurer le système VPAT.
    2. Montez l’écran tête-monté de réalité virtuelle (VR HMD) sur la tête du participant au-dessus du chapeau pour fNIRS. Assurez-vous d’éviter le mouvement du bouchon.
    3. Exécutez le logiciel VPAT. Entrez les informations du participant (abréviation de nom, âge, remise) et appuyez sur le bouton «Démarrer».
    4. Confirmer la visualisation de la main virtuelle dans l’écran. Procéder à un étalonnage en deux étapes (c.-à-d. étalonnage de l’écran et étalonnage de la distance cible).
    5. Instruisez le participant à regarder la marque de la croix rouge au centre, puis appuyez sur la touche «r» pour calibrer l’écran.
      REMARQUE : L’étalonnage de l’écran place l’espace virtuel devant la plage visuelle de l’utilisateur en recentré le système de coordonnées.
    6. Demandez au participant de pointer vers la cible (c.-à-d. la balle) avec sa main droite, puis appuyez sur la touche «O» pour calibrer la position de la main.
      REMARQUE : Dans notre étude, l’objet que le participant devait cibler était une boule blanche sur un bâton rose qui descendait du haut de la vue. L’étalonnage de la distance cible place la cible à la portée de l’utilisateur. Ceci est utilisé pour positionner correctement la cible pendant l’expérience.
    7. Après l’étalonnage, appuyez sur la clé «w» pour commencer l’expérience.
  3. Réglage de liaison VPAT et fNIRS
    1. Utilisez le logiciel de synchronisation d’événements pour entrer dans le déclencheur pour l’analyse dans fNIRS et connecter VPAT à fNIRS.
    2. Pour la synchronisation temporelle entre VPAT et fNIRS, connectez les ordinateurs avec les deux systèmes au même réseau, puis synchronisez-les grâce au programme de transfert de clés autoproduit.
    3. Après vous être connecté à travers les entrées IP et Port des deux ordinateurs, commencez la session d’expérience via la clé «w» du programme VPAT. Le logiciel de synchronisation d’événements est exécuté automatiquement, et les déclencheurs pendant l’exécution sont automatiquement transférés à fNIRS et enregistrés.
    4. Après l’expérience, obtenez les données de terminaison automatique du logiciel et de VPAT. Puis arrêtez le logiciel système VPAT et fNIRS.
      REMARQUE : Les participants doivent remettre leurs mains à leur position d’origine après avoir pointé pendant l’expérience VPAT.

3. Expérience pour valider le système VPAT

  1. Bloc conçu expérience avec l’enregistrement fNIRS (Figure 4)
    1. Après avoir terminé le processus de mise en place à l’étape 2, confirmez la disponibilité du participant à commencer l’expérience.
    2. Démarrez le système VPAT sans le mode prisme et demandez au participant de pointer immédiatement vers la cible du système VR pour se familiariser avec la procédure.
    3. Chaque phase se compose de blocs pour pointer, cliquer ou se reposer (Figure 4). Encore une fois, demandez au participant de cliquer sur le bouton ou de pointer vers la cible dans le système VR avec son index droit aussi rapidement que possible.
    4. Commencez l’expérience en quatre phases simultanément avec l’enregistrement fNIRS en cliquant sur la touche de démarrage.
      REMARQUE : Pendant la tâche de pointage, la boule blanche a dû être touchée dans un temps fixe.
      1. Demandez aux participants de pointer, de cliquer ou de se reposer lorsque l’icône appropriée apparaît.
        REMARQUE : Pendant la tâche, le pointage et le clic ont été indiqués par une icône directement au-dessus de la boule blanche et du côté droit de la barre de minuterie. Le temps d’exécution de la tâche a été indiqué par la barre de minuterie, comme le montre la figure 2.
      2. Dites au participant de toucher la cible qui apparaît sur le côté gauche ou droit dans les 3 s. Pour le bloc de clics, demandez au participant d’appuyer sur le bouton poussoir.
        REMARQUE : L’ensemble cible contenant la boule blanche a été localisé à une distance de -10 ou 10 degrés du centre du participant, obtenu par étalonnage. L’ensemble cible est apparu au hasard sur le côté droit ou gauche. Selon la conception expérimentale, la cible est apparue pour 3 s, puis a disparu, puis régénéré à une nouvelle position.
      3. Assurez-vous que le participant effectue de la même façon lorsque la phase est commutée.
        REMARQUE : Dans la tâche de pointage, le mode d’adaptation du Prisme virtuel a montré une déviation de 10 ou 20 degrés sur le côté gauche de la main imaginaire dans l’espace VR par rapport à la tête du participant. Zéro degré a indiqué que les positions de la main virtuelle et de la main réelle coïncidaient.
        REMARQUE : L’expérience (figure 4) se compose d’un total de quatre phases, chaque phase consistant à pointer et à cliquer ou à se reposer en alternance (les phases 1 et 4 pointaient et cliquaient, et les phases 2 et 3 pointaient et se reposaient).

4. Analyse des données

  1. Analyse d’erreur de pointage
    REMARQUE : Les données ont été stockées à partir du moment où l’expérimentateur a appuyé sur le bouton de démarrage «w». Les données ont été automatiquement stockées à environ 60 Hz chaque image à travers le logiciel VPAT. Le nom de la phase, le temps écoulé et la position virtuelle de l’index ont été stockés au fil du temps. L’erreur de pointage était la valeur d’angle entre la cible et l’index, centrée sur la position de la tête du participant.
    1. Classer les données de la tâche de pointage par phases (pré-VPAT, VPAT 10, VPAT 20, post-VPAT).
    2. Classer les données de la tâche de pointage et de la tâche de clic dans les données de chaque phase (phase 1 et 4).
    3. Classez les données par sous-phase en unités de 30 s selon chaque phase et chaque type de tâche.
    4. Extraire la valeur médiane de 10 valeurs d’erreur d’essai (erreur de pointage) des données de position de l’index pour l’analyse médiane des erreurs de pointage.
    5. Utilisez l’analyse répétée des mesures du test de variance (ANOVA) pour analyser la différence entre chaque phase.
      REMARQUE : Dans le cas du suivi manuel à l’aide du capteur de mouvement Leap, les valeurs aberrantes étaient dues à l’occlusion ou à la fausse détection de la posture de la main. À l’exception des fausses données de position de la main, la valeur médiane a été utilisée pour trouver la valeur d’erreur de pointage représentative dans la sous-phase.
  2. fNIRS traitement des données
    1. Lancez le logiciel d’analyse fNIRS et chargez le fichier de données brutes et les informations de sonde.
    2. Effectuer un processus de réglage de marqueur en modifiant l’enregistrement d’événement pour vérifier chaque condition pendant l’expérience.
    3. Effectuer le prétraitement des données en supprimant les intervalles de temps expérimentalement non pertinents, supprimer les artefacts, tels que les étapes et les pointes, et appliquer des filtres de fréquence pour exclure les bandes de fréquences expérimentalement non pertinentes.
      REMARQUE : Tous les ensembles de données ont été filtrés à l’utilisation d’un filtre à passage élevé de 0,01 Hz et d’un filtre à faible passage de 0,2 Hz pour supprimer les apports de bruit instrumental ou physiologique.
    4. Spécifiez les longueurs d’onde en entrant la valeur des longueurs d’onde d’éclairage de pointe (c.-à-d. 760 et 850 nm). Utilisez une distance physique de 3 cm entre la source et le détecteur pour le canal.
    5. Sélectionnez le champ de référence, qui se réfère à la période de temps qui correspond à une ligne de base dans laquelle les participants se reposent généralement tranquillement.
      REMARQUE : Nous avons choisi le champ de base comme cours à temps plein de l’ensemble de données, qui était le paramètre par défaut.
    6. Calculdez la série chronologique d’états hémodynamiques pour terminer le prétraitement à partir des données filtrées.

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Representative Results

Les données de quatre participants en bonne santé (1 homme et 3 femmes) ont été utilisées comme résultats représentatifs. Une erreur de pointage est indiquée dans la figure 5A, avec des moyennes de valeur médiane de 10 essais dans la sous-phase de chaque tâche de pointage d’une durée de 30 s. Les valeurs moyennes pour les erreurs de pointage médian dans le premier bloc de chaque phase étaient de 0,45 à 0,92 (pré-VPAT), de 4,69 à 3,08 (VPAT 10 degrés), de 5,43 à 2,22 (VPAT 20 degrés) et de -5,17 à 1,60 (post-VPAT). La tendance du changement d’erreur de pointage était statistiquement significative (p - 0,001) par l’intermédiaire des mesures répétées ANOVA. Une erreur de pointage pour chaque sujet est présentée dans la figure 5B, illustrant l’adaptation pendant la phase VPAT et l’adaptation post-prismatique (erreur de pointage négative).

Figure 1
Figure 1 : Réglage expérimental avec système de liaison VPAT et fNIRS. VPAT - thérapie d’adaptation au prisme virtuel; fNIRS - spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge. Ce chiffre a été publié précédemment par Kim et coll.15Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 2
Figure 2 : Le sujet effectuant l’expérience avec le système VPAT et fNIRS. VPAT - thérapie d’adaptation au prisme virtuel; fNIRS - spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 3
Figure 3 : Montage contenant 54 canaux en organisant 15 sources lumineuses (cercles rouges) et 24 détecteurs (cercles bleus) à des intervalles de 3 cm. L’espace entre les sources les plus proches et le détecteur constituait un canal qui est représenté comme cercles jaunes avec un nombre. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 4
Figure 4 : Conception expérimentale. VPAT - thérapie d’adaptation au prisme virtuel; Pt - pointage; Cl - cliquer; Re - repos. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 5
Figure 5 : Erreurs de pointage dans chaque bloc. (A) Graphique de valeur moyenne de l’erreur de pointage médian du sujet dans chaque bloc. Ce chiffre a été précédemment publié par Kim et coll.15 (B) Erreur de pointage médian dans chaque bloc par chaque sujet. La direction dans le sens inverse des aiguilles d’une montre (c.-à-d. à gauche de la cible) est la valeur positive. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

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Discussion

Cette étude a mis en œuvre la thérapie d’adaptation prisme à l’aide d’un mouvement de la main traduit dans un environnement VR. Il a étudié si l’écart mis en œuvre causait le dépassement d’angle et l’adaptation comportementale, comme dans la thérapie conventionnelle d’adaptation de prisme.

Dans le résultat médian d’erreur de pointage (figure 5) et le premier résultat d’erreur de pointage, l’erreur de pointage a changé de manière significative lorsque la phase a été commutée. Bien que certaines erreurs de reconnaissance manuelle aient été éliminées, il peut encore y avoir de fausses détections. L’utilisation d’une valeur médiane pour éliminer les erreurs systématiques, comme le faux suivi, a montré que les résultats moyens d’erreur de pointage étaient inférieurs aux prévisions. L’adaptation post-prismatique était constamment montrée dans chaque sujet (figure 5B). Ces résultats ont montré l’adaptation comportementale semblable à la thérapie conventionnelle d’adaptation de prisme.

Il y avait quelques problèmes dans l’expérience. La fausse détection de la main s’est produite fréquemment dans la tâche de pointage. Dans certains cas, même si la main a atteint la cible pendant le pointage, la main virtuelle n’a pas été suivie en raison d’une erreur de reconnaissance de mouvement Leap. En outre, comme les participants portaient un HMD dans la tâche de clic, il leur était difficile de localiser le bouton poussoir et l’expérimentateur devait fournir une assistance continue. Le poids de la HMD et son application à long terme pourrait également causer de la douleur dans la zone qui entre en contact avec l’optode fNIRS. Par conséquent, il y a eu des moments où le HMD a été levé ou où les participants eux-mêmes tenaient le HMD.

Si nous surmontons les lacunes du système et consolidons les résultats de l’expérience grâce à une analyse plus approfondie des données, y compris les données de la NIRS, il pourrait potentiellement être utilisé dans le traitement de la négligence visuospatiale. En outre, un contenu convivial peut être appliqué pour présenter une modalité de traitement immersive et amusante. Néanmoins, davantage d’étude avec un système plus avancé de VPAT prouvant l’efficacité clinique dans les patients de course présentant la négligence visuospatial est nécessaire.

Plusieurs études antérieures ont rapporté le mal des transports induit par l’utilisation de la VR immersive, ou des ensembles DE VR montés sur la tête16. Le mal des transports est signalé comme étant peu fréquent si la VR est mise en œuvre dans des positions assises17. L’inadéquation de mouvement peut également causer le mal des transports, mais il peut être réduit en configurant indépendamment l’arrière-plan dans l’environnement virtuel18,19. Dans ce système, seul l’angle de déviation de la main a causé un décalage de mouvement, ce qui devrait avoir moins d’impact sur le mal des transports dans son ensemble.

Les participants à cette expérience étaient des adultes normaux, de sorte qu’il n’y avait pas de problèmes constants. Cependant, pour être utilisé comme traitement thérapeutique pour les patients victimes d’AVC, les questions ci-dessus doivent être prises en considération, et les protocoles virtuels de thérapie prisme doivent être pris en compte, tels que la prise de pauses pendant le traitement ou la durée du traitement.

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Disclosures

Won-Seok Kim, Sungmin Cho et Nam-Jong Paik ont un brevet intitulé "Méthode, système et support d’enregistrement lisible de la création de stimulation visuelle à l’aide d’un modèle virtuel", numéro 10-1907181, qui est pertinent pour ce travail.

Acknowledgments

Cette étude a été soutenue par le Fonds national de recherche de l’Université nationale de Séoul Bundang (14-2015-022) et par le Ministère de l’industrie et de l’énergie du commerce (MOTIE, Corée), le Ministère des sciences et des TIC (MSIT, Corée) et le Ministère de la santé et du bien-être social (MOHW, Corée). ) dans le cadre du Programme de développement technologique de la convergence AI-Bio-Robot-Médecine (20001650). Nous tenons à remercier Su-Bin Park, Nu-Ri Kim et Ye-Lin Jang d’avoir aidé à préparer et à procéder au tournage vidéo.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
EASYCAP Easycap C-SAMS Platform to accommodate fNIRS optodes
Leap Motion 3D Motion Controller Ultrahaptics FBA_LM-C01-US Hand detection device attached HMD
Leap Motion VR Developer Mount for VR Headset Ultrahaptics VR-UAZ
Matlab R2015a Mathworks Programming language running with NIRStar
NIRScout Medical Technology LLC NSC-CORE fNIRS system
nirsLAB v201605 Medical Technology LLC Software for analyzing data collected with NIRScout
NIRStar 14.1 Medical Technology LLC NIRScout Acquisition Software
Occulus Rift DK2 Occulus VR HMD
PowerMate USB Multimedia Controller Griffin Technology NA16029 Push Button in task
SuperLab 5.0 Cedrus Corp. Synchronize the stimulus presentations allied to NIRScout

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