仮想プリズム適応療法:健康成人における検証のためのプロトコル
Summary
この実験的プロトコルは、健康な成人における仮想プリズム適応療法(VPAT)の使用と、VPATと機能的近赤外分光法との関連を示し、VPATが皮質活性化に及ぼす影響を決定する。結果は、VPATが実現可能であり、従来のプリズム適応療法と同様の行動適応を誘発する可能性があることを示唆している。
Abstract
ヘミ空間無視は脳卒中後の一般的な障害である。これは、貧しい機能的および社会的成果に関連付けられている。したがって、ヘミ空間無視の管理を成功させるためには、適切な介入が不可欠である。しかし、様々な介入の臨床使用は、実際の臨床実践において制限されている。プリズム適応療法は、半空間無視を治療するための最もエビデンスに基づくリハビリテーションモダリティの1つです。プリズム療法で起こりうるあらゆる欠点を克服するために、没入型バーチャルリアリティと深度感知カメラを用いて、仮想プリズム適応療法(VPAT)を作成する新しいシステムを開発しました。VPATシステムを検証するために、我々は、VPATシステムを介して行動の誤りと皮質活性化の変化を調査する実験プロトコルを設計した。皮質活性化は機能的近赤外分光法(fNIRS)により測定した。実験は4つの段階で構成されていました。4つすべて、右利きの健康な人々に適用されたクリック、指差しまたは休息が含まれていました。クリック対ポインティングは、総運動タスクに関連する皮質領域を調査するために使用され、VPATとポイントを使用したポイントは、visuospatial知覚に関連する皮質領域を調査するために使用されました。4人の健康な参加者からの予備的な結果は、VPATシステムによる指摘誤差が従来のプリズム適応療法に類似していることを示した。より多くの参加者およびfNIRSデータとのさらなる分析、ならびに脳卒中患者の研究が必要であるかもしれない。
Introduction
ヘミ空間無視は、対側のヘミ空間視野を知覚する能力に影響を与え、脳卒中1、2の後に一般的な障害である。半球空間無視後のリハビリテーションは重要ですが、機能や社会的転帰が悪いため、実際の臨床実習3,4ではリハビリテーションが十分に活用されていないことがよくあります。
ヘミ空間無視のために提案された様々な既存のリハビリテーションアプローチの中で、プリズム適応(PA)療法は、亜急性または慢性脳卒中の患者におけるヘミ空間無視の回復および改善に有効であることが証明されている5、6、7、8。しかし、従来のPAは、いくつかの欠点9、10のために十分に利用されていない。これらは、1)プリズムレンズに起因する高コストと時間要件を含み、偏差の程度に調整するために変更する必要があります。2)に向けられる追加の材料を設定し、手の軌道をマスクする必要があります。そして3)PAは、座って頭の位置を制御できる患者によってのみ使用することができます。
バーチャルリアリティ(VR)環境における適応効果を再現する最近の研究では、仮想プリズム適応療法(VPAT)が無視11のサブタイプに応じて異なる効果を有することが可能であると報告した。また、PAの皮質活性化は脳病変12に応じて変化する可能性が示唆された。しかし、VR誘導PAに見られる皮質活性化パターンについてはほとんど知られていない。
これらの障害を克服し、臨床現場でのPAの利用を促進するために、深度感知カメラを用いて、仮想プリズム適応療法(VPAT)と呼ばれる没入型VR技術を用いた新しいPA治療システムを開発しました。空間的な再編成を促進するために、仮想肢の位置に関する視覚的なフィードバックを提供する能力を備えた没入型VRシステムを設計しました。従来のPAの効果を模倣したこの没入型VR技術を用いて、健康な参加者のVPATシステムを検証する実験を設計しました。
我々は、我々の可視化された実験プロトコルを実施することにより、新しいVPATシステムが従来のPAと同様に行動適応を誘導できるかどうかを調べた。さらに、VPATシステムが脳卒中後の斜空間知覚またはヘミ空間無視の回復に関連する皮質領域で活性化を誘導できるかどうかを探りたい。
Protocol
Representative Results
Discussion
本研究ではVR環境で翻訳された手の動きを用いたプリズム適応療法を実施した。従来のプリズム適応療法のように、実施された偏差が角度オーバーシュートと行動適応を引き起こしているかどうかを調べた。
中央値のポインティングエラー結果(図5)と最初のポインティングエラーの結果では、位相を切り替えるとポインティングエラーが大きく変化…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
本研究は、ソウル大学校大盆唐病院研究基金(14-2015-022)、貿易産業エネルギー省(韓国・MOTIE)、韓国科学ICT(MSIT)、厚生省(MOHW、韓国)が支援した。)AI-バイオ-ロボット-医学コンバージェンスのための技術開発プログラム(20001650)ビデオ撮影の準備と進め方を手伝ってくれたスービンパーク、ヌリ・キム、イェリン・チャンに感謝します。
Materials
| 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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