Virtual-Reality-Tools zur Bewertung einseitiger räumlicher Vernachlässigung: Eine neue Möglichkeit zur Datenerhebung

Summary

Ziel war es, eine neuartige Virtual-Reality-Aufgabe zu entwerfen, zu bauen und zu pilotieren, um einseitige räumliche Vernachlässigung zu erkennen und zu charakterisieren, ein Syndrom, das 23-46% der akuten Schlaganfallüberlebenden betrifft, und die Rolle der virtuellen Realität bei der Untersuchung und Behandlung neurologischer Erkrankungen zu erweitern.

Abstract

Einseitige räumliche Vernachlässigung (USN) ist ein Syndrom, das durch Unaufmerksamkeit oder Untätigkeit auf einer Seite des Raumes gekennzeichnet ist und zwischen 23-46% der akuten Schlaganfallüberlebenden betrifft. Die Diagnose und Charakterisierung dieser Symptome bei einzelnen Patienten kann eine Herausforderung darstellen und erfordert oft qualifiziertes klinisches Personal. Virtual Reality (VR) bietet die Möglichkeit, neuartige Bewertungsinstrumente für Patienten mit USN zu entwickeln.

Unser Ziel war es, ein VR-Tool zu entwerfen und zu bauen, um subtile USN-Symptome zu erkennen und zu charakterisieren und das Tool an Probanden zu testen, die mit hemmender repetitiver transkranieller Magnetstimulation (TMS) von kortikalen Regionen im Zusammenhang mit USN behandelt wurden.

Wir schufen drei experimentelle Bedingungen, indem wir TMS auf zwei verschiedene Regionen des Kortex anwendeten, die mit der visuell-räumlichen Verarbeitung assoziiert sind – den Gyrus temporalis superior (STG) und den gyrus supramarginalis (SMG) – und Schein-TMS als Kontrolle anwendeten. Wir platzierten die Probanden dann in einer Virtual-Reality-Umgebung, in der sie gebeten wurden, die Blüten mit lateralen Asymmetrien von Blumen zu identifizieren, die über Büsche in beiden Hemiräumen verteilt waren, mit dynamischer Schwierigkeitsanpassung basierend auf der Leistung jedes Subjekts.

Wir fanden signifikante Unterschiede in der durchschnittlichen Kopfgier zwischen Probanden, die an der STG stimuliert wurden, und denen, die an der SMG stimuliert wurden, und marginal signifikante Effekte in der durchschnittlichen Visuellen Achse.

Die VR-Technologie wird zugänglicher, erschwinglicher und robuster und bietet eine aufregende Gelegenheit, nützliche und neuartige spielähnliche Tools zu entwickeln. In Verbindung mit TMS könnten diese Werkzeuge verwendet werden, um spezifische, isolierte, künstliche neurologische Defizite bei gesunden Probanden zu untersuchen und die Entwicklung von VR-basierten Diagnosewerkzeugen für Patienten mit Defiziten aufgrund einer erworbenen Hirnverletzung zu informieren. Diese Studie ist die erste nach unserem Wissen, in der künstlich erzeugte USN-Symptome mit einer VR-Aufgabe ausgewertet wurden.

Introduction

Einseitige räumliche Vernachlässigung (USN) ist ein Syndrom, das durch Unaufmerksamkeit oder Untätigkeit auf einer Seite des Raumes gekennzeichnet ist und zwischen 23-46% der überlebenden akuten Schlaganfälle betrifft, am häufigsten eine Verletzung der rechten Gehirnhälfte beinhaltet und zu einer Tendenz führt, die linke Seite des Raumes und / oder den Körper des Überlebenden zu ^{ignorieren1,2}. Obwohl die Mehrheit der Patienten mit USN kurzfristig eine signifikante Genesung erfährt, bleiben subtile USN-Symptome oft ^bestehen3. USN kann das Risiko für Stürze bei Patienten erhöhen und aktivitäten des täglichen Lebens ^behindern2,4 Es hat sich auch gezeigt, dass es sich sowohl negativ auf die motorischen als auch auf die globalen funktionellen Ergebnisse ^auswirkt5,6.

Defizite in USN können so konzeptualisiert werden, dass sie über mehrere Dimensionen hinweg existieren, z. B. ob eine Person eine Seite des Raumes in Bezug auf ihren eigenen Körper (egozentrisch) oder in Bezug auf einen externen Reiz (allozentrisch^{) ignoriert7,8,9}, oder ob eine Person nicht in der Lage ist, ihre Aufmerksamkeit (Aufmerksamkeit) oder Handlungen (absichtlich) auf eine Seite des Raumes zu ^richten10 . Patienten zeigen oft eine komplexe Konstellation von Symptomen, die entlang mehr als einer dieser Dimensionen charakterisiert werden können. Es wird angenommen, dass diese Variabilität von USN-Syndromen auf unterschiedliche Grade der Verletzung spezifischer neuroanatomischer Strukturen und neuronaler Netzwerke zurückzuführen ist, die komplex ^sind11. Allozentrische Vernachlässigung wurde mit Läsionen des Gyrus angularis (AG) und des Gyrus temporalis superior (STG) in Verbindung gebracht, während der hintere parietale Kortex (PPC) einschließlich des gyrus supramarginalis (SMG) an der egozentrischen Verarbeitung beteiligt war12,13,14,15. Es wird angenommen, dass die Aufmerksamkeitsvernachlässigung Läsionen im rechten ^IPL16 beinhaltet, während die absichtliche Vernachlässigung als sekundär zur Schädigung des rechten ^{Frontallappens17} oder der Basalganglien18 angesehen wird.

Die klinische Bewertung von USN stützt sich derzeit auf neuropsychologische Pen-and-Paper-Instrumente. Diese herkömmlichen Bewertungsinstrumente sind möglicherweise weniger empfindlich als technologisch anspruchsvollere Instrumente, was zu Fehldiagnosen oder Unterdiagnosen einiger Patienten mit ^USN19 führt. Eine bessere Charakterisierung von Restdefiziten könnte die Verabreichung der Therapie an Patienten mit milderer USN erleichtern und möglicherweise ihre Gesamterholung verbessern, aber eine solche Charakterisierung würde sehr empfindliche diagnostische Werkzeuge erfordern. USN stellt ähnliche Herausforderungen im Laborumfeld dar, wo es schwierig sein kann, sich von den motorischen und visuellen Beeinträchtigungen zu isolieren, die häufig mit USN bei Schlaganfallpatienten einhergehen.

Virtual Reality (VR) bietet eine einzigartige Gelegenheit, neue Werkzeuge für die Diagnose und Charakterisierung von USN zu entwickeln. VR ist eine multisensorische 3D-Umgebung, die in der ersten Person mit Echtzeit-Interaktionen präsentiert wird, in denen Individuen Aufgaben mit ökologisch gültigen Objekten ausführen ^können20. Es ist ein vielversprechendes Werkzeug zur Bewertung von USN; Die Möglichkeit, genau zu steuern, was der Benutzer sieht und hört, ermöglicht es Entwicklern, dem Benutzer eine Vielzahl von virtuellen Aufgaben zu präsentieren. Darüber hinaus ermöglichen die derzeit verfügbaren hochentwickelten Hardware- und Softwarepakete die Echtzeiterfassung einer Fülle von Daten über die Aktionen des Benutzers, einschließlich Augen-, Kopf- und Gliedmaßenbewegungen, die weit über die Metriken herkömmlicher Diagnosetests ^{hinausgehen21}. Diese Datenströme sind sofort verfügbar und eröffnen die Möglichkeit der Echtzeitanpassung von Diagnoseaufgaben basierend auf der Benutzerleistung (z. B. Das Anvisieren des idealen Schwierigkeitsgrads für eine bestimmte Aufgabe). Diese Funktion kann die Anpassung der Aufgabe an den breiten Schweregrad von USN erleichtern, der bei der Entwicklung neuer Diagnosewerkzeuge für ^USN22 als Priorität angesehen wird. Darüber hinaus können immersive VR-Aufgaben die Aufmerksamkeitsressourcen der Patienten stärker ^{belasten23,24}, was zu vermehrten Fehlern führt, die die Erkennung von Vernachlässigungssymptomen erleichtern können; Tatsächlich haben sich gezeigt, dass einige VR-Aufgaben im Vergleich zu herkömmlichen Papier- und Bleistiftmessungen von ^USN24,25 eine erhöhte Empfindlichkeit ^aufweisen.

In dieser Studie war es das Ziel, ein Bewertungsinstrument zu schaffen, das keine Expertise in der Neurologie erfordert und das selbst subtile Fälle von USN zuverlässig erkennen und charakterisieren kann. Wir haben eine Virtual-Reality-basierte, spielähnliche Aufgabe entwickelt. Wir induzierten dann ein USN-ähnliches Syndrom bei gesunden Probanden mit transkranieller Magnetstimulation (TMS), einer nichtinvasiven Hirnstimulationstechnik, die elektromagnetische Impulse verwendet, die von einer Handstimulationsspule emittiert werden, die durch die Kopfhaut und den Schädel des Probanden fließen und elektrische Ströme im Gehirn des Probanden induzieren, die Neuronen ^{stimulieren26,27}. Diese Technik wurde bei der Untersuchung von USN von anderen verwendet13,17,28,29,30, wenn auch unseres Wissens nie in Verbindung mit einem VR-basierten Bewertungstool.

Viele Forscher arbeiten bereits an diagnostischen und therapeutischen Anwendungen von VR-Systemen. Jüngste ^Reviews31,32 untersuchten eine Reihe von Projekten, die auf die Bewertung von USN mit VR-basierten Techniken abzielten, und eine Reihe anderer Studien mit diesem Ziel wurden ^{veröffentlicht33,34,35,36,37,38,39,40,41} . Die Mehrheit dieser Studien nutzt nicht die gesamte Bandbreite der VR-Technologie, die derzeit für den Verbrauchermarkt verfügbar ist (z. B. ein Head-Mounted-Display (HMD) und Eye-Tracking-Einsätze), wodurch ihre Datensätze auf eine kleinere Anzahl leicht quantifizierbarer Metriken beschränkt sind. Darüber hinaus wurden alle diese Studien an Patienten mit erworbenen Hirnverletzungen durchgeführt, die zu USN führten, was Screening-Methoden erforderte, um sicherzustellen, dass die Patienten zumindest an den Beurteilungsaufgaben teilnehmen konnten (z. B. Ausschluss von Patienten mit großen Gesichtsfelddefiziten oder kognitiven Beeinträchtigungen). Es ist möglich, dass subtilere kognitive, motorische oder visuelle Defizite unter die Schwelle dieser Screening-Methoden fielen, was möglicherweise die Ergebnisse dieser Studien verwirrt. Es ist auch möglich, dass ein solches Screening die Proben der Teilnehmer an diesen Studien auf einen bestimmten Subtyp von USN verzerrt.

Um die Screening-Verzerrungen früherer Studien zu vermeiden, rekrutierten wir gesunde Probanden und simulierten künstlich USN-Symptome mit einem Standard-TMS-Protokoll, das in einem kürzlich veröffentlichten Manuskript gut beschrieben ^ist15, mit dem Ziel, allozentrische USN-ähnliche Symptome durch Targeting der STG und egozentrische USN-ähnliche Symptome durch Targeting des SMG zu induzieren. Wir haben die Aufgabe so konzipiert, dass sie ihre Schwierigkeitsstudie aktiv an die Studie anpasst und zwischen verschiedenen Subtypen von USN unterscheidet, insbesondere allozentrischen vs. egozentrischen Symptomen. Wir haben auch Standard-Papier- und Bleistiftbewertungen von USN verwendet, um formal zu zeigen, dass die Defizite, die wir mit rTMS induziert haben, USN-ähnlich sind. Wir glauben, dass die Methode für andere Forscher nützlich sein wird, die neuartige VR-Tools für die Bewertung und Rehabilitation von USN testen möchten.

Protocol

Diese Studie wurde vom lokalen Institutional Review Board genehmigt und erfüllt alle Kriterien, die in den Good Clinical Practice Guidelines festgelegt sind. Alle Teilnehmer gaben vor Beginn der Studienverfahren eine Einverständniserklärung ab. Es wurde erwartet, dass die Studienteilnehmer an drei separaten Sitzungen teilnehmen (siehe Tabelle 1). Die Elemente des Experiments werden im Folgenden schrittweise beschrieben. Die Sitzungsreihenfolge wurde randomisiert. <table border="1" fo:keep-together.within-…

Representative Results

Die Daten wurden von gesunden Personen unter Verwendung des oben beschriebenen Protokolls gesammelt, um zu demonstrieren, wie die verschiedenen Variablen, die aus der Virtual-Reality-Aufgabe extrahiert werden können, analysiert werden können, um subtile Unterschiede zwischen Gruppen zu erkennen. In dieser Studie durchliefen 7 Personen (2 Männer) mit einem Durchschnittsalter von 25,6 Jahren und einer durchschnittlichen Ausbild…

Discussion

Wir haben erfolgreich USN-Symptome mit TMS bzw. VR induziert und gemessen. Obwohl wir im Vergleich zu Scheinstudien keine signifikanten Ergebnisse hatten, konnten wir mehrere Metriken der egozentrischen Vernachlässigung (durchschnittlicher Kopfwinkel, Zeit, die mit dem Betrachten von Blüten in beiden Hemiräumen verbracht wurde) und allokentrischer Vernachlässigung (Leistung bei der Auswahl von Blüten mit asymmetrischen Blütenblättern auf der linken und rechten Seite) zwischen den verschiedenen experimentellen Grup…

Materials

AirFilm Coil (AFC) Rapid Version	Magstim	N/A	Air-cooled TMS coil
Alienware 17 R4 Laptop	Dell	N/A	NVIDIA GeForce GTX 1060 (full specs at https://topics-cdn.dell.com/pdf/alienware-17-laptop_users-guide_en-us.pdf)
BrainSight 2.0 TMS Neuronavigation Software	Rogue Research Inc	N/A	TMS neural targeting software
CED 1902 Isolated pre-amplifier	Cambridge Electronic Design Limted	N/A	EMG pre-amplifier
CED Micro 401 mkII	Cambridge Electronic Design Limted	N/A	Multi-channel waveform data acquisition unit
CED Signal 5	Cambridge Electronic Design Limted	N/A	Sweep-based data acquisition and analysis software. Used to measure TMS evoked motor responses.
HTC Vive Binocular Add-on	Pupil Labs	N/A	HTC Vive, Vive Pro, or Vive Cosmos eye tracking add-on with 2 x 200Hz eye cameras.
Magstim D70 Remote Coil	Magstim	N/A	Hand-held TMS coil
Magstim Super Rapid 2 plus 1	Magstim	N/A	Transcranial Magnetic Stimulation Unit
Unity 2018	Unity	N/A	cross-platform VR game engine
Vive Pro	HTC Vive	N/A	VR hardware system with external motion sensors; 1440×1600 pixels per eye, 90 Hz refresh rate, 110° FoV