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

Zusammenfassung

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.

Zusammenfassung

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.

Einleitung

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.

Protokoll

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.

Sitzung A	Pre-rTMA VR-Aufgabe	Ruhemotor Threshhold*	rTMR bei STG oder SMG	Post-rTMS VR-Verhaltensaufgabe
		5/10 Impulse lösen MEP oder Fingerzucken aus (*Nur erste Sitzung)	110% der RMT für 20 min bei 1 Hz (1200 Impulse insgesamt)
	15 Minuten	60 Minuten	20 Minuten	15 Minuten
Sitzung B	Pre-rTMA VR-Aufgabe	Ruhemotor Threshhold*	rTMR bei Vertex	Post-rTMS VR-Verhaltensaufgabe
		5/10 Impulse lösen MEP oder Fingerzucken aus (*Nur erste Sitzung)	110% der RMT für 20 min bei 1 Hz (1200 Impulse insgesamt)
	15 Minuten	60 Minuten	20 Minuten	15 Minuten
Sitzung C	Pre-rTMS Papier & Bleistift Verhaltensaufgabe	Ruhemotor Threshhold*	rTMR bei STG oder SMG	Post-rTMS Papier & Bleistift Verhaltensaufgabe
	Bells Test; Otas Kreis annullierung; Stornierung des Aufenthalts; Linienbisektionsaufgabe	5/10 Impulse lösen MEP oder Fingerzucken aus (*Nur erste Sitzung)	110% der RMT für 20 min bei 1 Hz (1200 Impulse insgesamt)	Bells Test; Otas Kreis annullierung; Stornierung des Aufenthalts; Linienbisektionsaufgabe
	10 Minuten	60 Minuten	20 Minuten	10 Minuten

Tabelle 1. Struktur für jede Lernsitzung. Die Sitzungsreihenfolge wurde randomisiert. Geschätzte Zeit für jedes Element in Kursivschrift. MEP=motorisch evoziertes Potential; rTMS=Repetitive transkranielle Magnetstimulation; P & P = Diagnostische Tests für Papier- und Bleistiftstriche; RMT=Schwellenwert für ruhenden Motor

1. Verhaltensaufgaben auf Papier und Bleistift

1. Lassen Sie den Betreff die Zeilenbisektionsaufgabe (LBT) abschließen.
   1. Lassen Sie das Subjekt an einem Tisch direkt gegenüber dem Tester sitzen. Stellen Sie dem Subjekt ein Schreibgerät zur Verfügung. Stellen Sie dem Probanden das Stimulusblatt zur Verfügung (Abbildung 1), um sicherzustellen, dass es direkt vor dem Motiv platziert wird.
      HINWEIS: Obwohl in diesem Experiment nicht durchgeführt, wäre es ideal, jede zu halbierende Linie einzeln auf separaten Papierblättern darzustellen, um eine Verzerrung des Subjekts mit zusätzlichem Kontext zu vermeiden (siehe Ricci und Chatterjee, ²⁰⁰¹⁴²).
   2. Weisen Sie das Subjekt an, jede auf dem Stimulusblatt gedruckte Linie zu halbieren (in Zwei hälften zu teilen) und so nah wie möglich an die Mitte heranzukommen.
   3. Sagen Sie dem Probanden, dass er Kopf und Schultern so gut wie möglich zentriert halten soll, die Aufgabe so schnell und genau wie möglich erledigen und den Tester benachrichtigen soll, wenn er fertig ist. Überwachen Sie das Subjekt, um sicherzustellen, dass es seinen Kopf nicht übermäßig neigt oder neigt.
   4. Sammeln Sie das Blatt vom Betreff, wenn die Probanden sagen, dass sie fertig sind.
2. Lassen Sie das Subjekt den Bell's Test absolvieren.
   1. Stellen Sie dem Probanden das Bell-Teststimuliblatt zur Verfügung (Abbildung 2).
   2. Weisen Sie das Subjekt an, alle Glocken auf dem Stimulusblatt einzukreisen oder durchzustreichen, dies so schnell und genau wie möglich zu tun, Kopf und Schultern so zentriert wie möglich zu halten und den Tester zu benachrichtigen, wenn sie fertig sind.
   3. Überwachen Sie das Subjekt, um sicherzustellen, dass es seinen Kopf nicht übermäßig neigt oder neigt. Wenn das Subjekt sagt, dass es fertig ist, fragen Sie das Subjekt, ob es sicher ist, und erlauben Sie ihm, seine Arbeit zu überprüfen.
   4. Sammeln Sie das Blatt vom Betreff, wenn die Probanden sagen, dass sie ein zweites Mal fertig sind.
3. Lassen Sie den Betreff die Sternabbruchaufgabe abschließen.
   1. Präsentieren Sie dem Probanden das Stimulusblatt (Abbildung 3) und stellen Sie sicher, dass es sich direkt vor ihnen befindet.
   2. Weisen Sie das Subjekt an, alle Sterne auf dem Stimulusblatt einzukreisen oder durchzustreichen, dies so schnell und genau wie möglich zu tun, Kopf und Schultern so zentriert wie möglich zu halten und den Tester zu benachrichtigen, wenn sie fertig sind.
   3. Überwachen Sie das Subjekt, um sicherzustellen, dass es seinen Kopf nicht übermäßig neigt oder neigt.
   4. Sammeln Sie das Blatt vom Betreff, wenn die Probanden sagen, dass sie fertig sind.
4. Lassen Sie das Subjekt die Ota's Circle Cancellation-Aufgabe abschließen.
   1. Stellen Sie dem Probanden das Ota's Circle Cancellation Stimulus Sheet zur Verfügung (Abbildung 4), um sicherzustellen, dass es direkt vor dem Motiv platziert wird.
   2. Weisen Sie das Subjekt an, alle offenen / unvollständigen Kreise durchzustreichen oder zu umkreisen, dies so schnell und genau wie möglich zu tun, die Schultern so zentriert wie möglich zu halten und den Tester zu benachrichtigen, wenn sie fertig sind.
   3. Überwachen Sie das Subjekt, um sicherzustellen, dass es seinen Kopf nicht übermäßig neigt oder neigt.
   4. Sammeln Sie das Blatt vom Betreff, wenn die Probanden sagen, dass sie fertig sind.
   5. Wiederholen Sie diese Aufgabe (Schritte 1.4.1 bis 1.4.4) mit einer anderen Kopie des Stimulusblatts, aber diesmal sollte das Stimulusblatt um 180 Grad von der Ausrichtung gedreht werden, in der es ursprünglich präsentiert wurde.

2. TMS-Verfahren

1. Erstellen Sie vor der ersten Sitzung ein Modell für die Neuronavigation.
   1. Rufen Sie den 3T T1 MRT-Scan des Probanden in einem NIFTI- oder Dicom-Dateityp ab.
   2. Laden Sie diesen MRT-Scan in die Neuronavigationssoftware hoch, um eine 3D-Darstellung des Gehirns des Subjekts zu erstellen.
      1. Wählen Sie In der Software Neues leeres Projekt aus. Ziehen Sie den MRT-Scan des Probanden auf das Feld mit der Bezeichnung "Datei:".
      2. Wechseln Sie zur Registerkarte Rekonstruktionen .
      3. Wählen Sie Neuer Skin und ziehen Sie auf dem nächsten Bildschirm die grünen Grenzlinien, um das gesamte Bild des Gehirns zu umfassen. Wählen Sie Compute-Skin aus. Passen Sie die Haut-/Luftschwelle entsprechend an, um eine optimale Rekonstruktion zu erhalten.
      4. Gehen Sie zurück zur Registerkarte Rekonstruktionen und wählen Sie Neues vollständiges Gehirn krummlinig und ziehen Sie die grünen Grenzlinien, um das gesamte Bild des Gehirns zu umfassen. Stellen Sie den Scheibenabstand auf 1 mm und die Endtiefe auf 18 mm ein. Wählen Sie Curvilinear berechnen aus.
      5. Wechseln Sie zur Registerkarte Sehenswürdigkeiten , und wählen Sie Sehenswürdigkeiten konfigurieren aus. Wählen Sie Neu aus, um eine Landmarke für die Rekonstruktion zu erstellen. Platzieren Sie Landmarken auf der Nasenspitze, dem Nasenrücken, dem linken Tragus und dem rechten Tragus.
      6. Wechseln Sie zur Registerkarte Ziele, und wählen Sie Ziele konfigurieren aus. Wählen Sie die Ansicht Krummlinares Gehirn & Ziele aus . Mit dem Inspektor bis zu einer Tiefe von 5-7 mm schälen.
      7. Befolgen Sie die Richtlinien von Shah-Basak et al. (2018) ¹⁴, Neggers et al. (2006) ¹¹ und Oliveri und Vallar (2009) ³⁹ , um den Gyrus temporalis superior oder den Gyrus supramarginalis zu lokalisieren, und platzieren Sie einen Marker an diesen Stellen.
      8. Platzieren Sie eine Markierung, wo sich die beiden zentralen Sulci entlang der medianen Längsspalte treffen, um eine Scheinstimulation am Scheitelpunkt zu erhalten.
2. Suchen Sie während der ersten Sitzung die Ruheschwelle des Probanden (kann vor oder nach der Verhaltensaufgabe abgeschlossen werden).
   1. Lassen Sie das Motiv vor einer optischen Tracking-Kamera sitzen und platzieren Sie einen Tracker mit einem Stirnband oder einer Brille auf dem Motiv.
   2. Befestigen Sie drei Einwegelektroden an der rechten Hand und am Handgelenk des Probanden.
      1. Befestigen Sie eine Scheibenelektrode an der ersten dorsalen Interossäre des Probanden. Befestigen Sie eine zweite Scheibenelektrode am zweiten Knöchel des Probanden am rechten Zeigefinger. Befestigen Sie eine Masseelektrode am rechten Handgelenk des Probanden.
   3. Stecken Sie diese Elektroden in einen Elektrodenadapter, der in eine MEP-Tracking-Software eingegeben wird.
   4. Öffnen Sie das Projekt des Subjekts in der Neuronavigationssoftware, indem Sie Neue Online-Sitzung auswählen.
   5. Wählen Sie die Ziele aus, die in dieser Sitzung stimuliert werden sollen (Vertex, SMG, STG).
   6. Gehen Sie zur Registerkarte Polaris und stellen Sie sicher, dass sich der Motiv-Tracker in Sichtweite der Kamera befindet.
   7. Wechseln Sie zur Registerkarte Registrierung .
   8. Berühren Sie mit einem zeiger, der für die Neuronavigationssoftware registriert ist, das Gesicht der Probanden an den gleichen Stellen, an denen die Orientierungspunkte in Schritt 2.1.2.5 platziert wurden.
      1. Klicken Sie auf Beispiel, und wechseln Sie zu Nächster Orientierungspunkt , wenn der Mauszeiger für jeden Punkt richtig auf dem Kopf des Motivs positioniert ist.
   9. Wechseln Sie zur Registerkarte Validierung .
   10. Berühren Sie mit dem Zeiger das Motiv an verschiedenen Stellen auf dem Kopf und stellen Sie sicher, dass das Fadenkreuz auf dem Bildschirm mit dem Punkt ausgerichtet ist, auf den auf das Motiv gezeigt wird.
       1. Wenn sie nicht ausgerichtet sind, wiederholen Sie Schritt 2.2.8 und stellen Sie sicher, dass der Zeiger so genau wie möglich auf den Orientierungspunkten platziert ist.
   11. Gehen Sie zur Registerkarte Ausführen und stellen Sie sicher, dass die krümmungslinige Ansicht des vollständigen Gehirns ausgewählt ist, damit der Experimentator die Zuzielregionen genau lokalisieren kann.
   12. Legen Sie den Treiber als die TMS-Spule fest, die verwendet wird.
   13. Stecken Sie die tragbare TMS-Spule in die TMS-Maschine.
   14. Schalten Sie die TMS Machine ein und stellen Sie sie auf Einzelimpuls ein. Stellen Sie die Stimulationsintensität angemessen ein; In diesem Experiment wurden 65% der Maschinenleistung als Ausgangspunkt verwendet.
   15. Platzieren Sie die tragbare TMS-Spule auf der linken Seite des Kopfes des Probanden und stimulieren Sie im motorischen Kortex mit einzelnen TMS-Impulsen, um den Ort zu identifizieren, der den FDI stimuliert. Es kann hilfreich sein, einen Assistenten zu haben, der den Finger des Subjekts beobachtet, um festzustellen, wann der FDI-Muskel aufgrund von Stimulation zuckt.
   16. Ändern Sie die Stimulationsintensität, bis die Stimulation MEP von mindestens 50 mV genau 5/10 Mal hervorruft, und dies ist die ruhende motorische Schwelle (rMT).
3. Stimulation zwischen den Aufgaben
   1. Wiederholen Sie die Schritte 2.2.1 bis 2.2.13 und ersetzen Sie die Handspule durch eine luftgekühlte TMS-Spule.
   2. Stellen Sie die Stimulationsparameter für sich wiederholende TMS mit einer Rate von 1 Hz für 20 Minuten (insgesamt 1200 Impulse) mit einer Intensität von 110% der rMT in Übereinstimmung mit den von Shah-Basak et al. (2018) ¹⁵ festgelegten Parametern ein.
   3. Platzieren Sie eine luftgekühlte TMS-Spule mit integriertem Kühlsystem auf dem Kopf des Probanden, die auf das SMG oder STG für aktive Sitzungen oder den Scheitelpunkt für Scheinsitzungen abzielt (Abbildung 5).
   4. Fahren Sie mit der Stimulation fort.

3. VR-Verhaltensaufgabe

1. Installieren Sie unterstützende Software.
   1. Laden Sie die Pupil Core-Software von der Pupil Labs-Website herunter und installieren Sie sie.
   2. Laden Sie Unity 3D 2018.3 von der Unity-Website herunter und installieren Sie es.
   3. Laden Sie das OpenVR-Tool über den Unity Asset Store oder über Steam herunter und installieren Sie es.
2. Richten Sie die VR-Hardware ein (z. B. HTC Vive Pro).
   1. Platzieren Sie Basisstationen auf gegenüberliegenden Seiten des Raums, um eine klare Sichtlinie zu gewährleisten, und schließen Sie sie an.
   2. Drücken Sie die Taste Channel/Mode auf der Rückseite jedes Sensors, um durch die Kanäle zu wechseln, bis einer von ihnen auf Kanal " b" und einer auf "c" eingestellt ist . Beide Status-LEDs sollten weiß sein.
   3. Installieren Sie den Pupil Labs Binokulareinsatz im HTC Vive Pro. Schließen Sie die Link Box an den Computer an (Power, USB-A und HDMI oder Mini DisplayPort).
   4. Schließen Sie das Headset an die Link Box an. Passen Sie die oberen und seitlichen Gurte am Headset an. Stellen Sie den Objektivabstand ein.
3. Starten Sie SteamVR.
   1. Starten Sie SteamVR, indem Sie auf das VR-Symbol in der oberen rechten Ecke von Steam klicken.
      1. Schalten Sie die Controller mit dem Netzschalter ein.
      2. Klicken Sie auf SteamVR auf Einstellungen | Koppeln Sie Neues Gerät , um jeden Controller zu koppeln, indem Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm folgen.
      3. Klicken Sie im SteamVR-Menü auf Raumeinrichtung und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm.
4. Starten Sie die Pupil Core Software.
5. Setzen Sie das Headset auf den Kopf des sitzenden Probanden und geben Sie beiden Controllern. Stellen Sie sicher, dass die Gurte eng, aber bequem sind. Stellen Sie sicher, dass beide Augen sichtbar sind, indem Sie visuell bestätigen, dass sie in den Kamera-Feeds der Pupil Core Software zentriert sind.
6. Öffnen Sie die VR-Aufgabe im Unity-Editor und klicken Sie auf die Schaltfläche Wiedergabe .
7. Führen Sie das Experiment aus.
   1. Bitten Sie das Motiv, geradeaus zu schauen und klicken Sie auf die Schaltfläche Tare Camera auf dem Bildschirm.
   2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Tutorial beginnen und warten Sie, bis der Betreff das Tutorial abgeschlossen hat. Das Tutorial besteht aus Audioanweisungen über die Bedienung des VR-Systemcontrollers, Beschreibungen und Beispielen von symmetrischen (Lockvogel) und asymmetrischen (Ziel-) Blumen sowie einer 1-minütigen Übungssitzung mit einer kleinen Anzahl von Lockvogel- und Zielblumen. Das Tutorial dauert 75-100 Sekunden und die Leistungsdaten des Tutorials werden nicht erfasst.
   3. Wenn der Betreff fertig ist, klicken Sie auf die Schaltfläche Eye Tracking kalibrieren .
      1. Wenn die Kalibrierung erfolgreich ist, beginnt der Betreff automatisch mit der Aufgabe. Andernfalls wiederholen Sie Schritt 3.7.3.
   4. Starten Sie die erste Testversion, indem Sie auf die Schaltfläche Nächste Testversion klicken.
      HINWEIS: Während der VR-Aufgabe werden die Probanden in einer virtuellen Gesamtstruktur platziert (Abbildung 6). Drei geschwungene Buchsbaumhecken bildeten einen Halbkreis in Reichweite vor dem Motiv. Jeder Versuch bestand aus einer unterschiedlichen Anzahl von Blüten mit jeweils 16 Blütenblättern, die in direkter Sichtlinie auf die Hecken verteilt waren (Abbildung 7). Die Probanden wurden angewiesen, alle asymmetrischen "Zielblumen" zu "pflücken" (ihren Controller über eine Blume zu halten, damit die Blume hervorgehoben wird, und dann den Triggerknopf mit dem Zeigefinger zu drücken) und alle symmetrischen "Lockvogel" -Blumen in Ruhe zu lassen. Jeder Versuch würde enden, wenn das Subjekt alle asymmetrischen Zielblumen erfolgreich ausgewählt hat, aber auch, wenn dem Subjekt die Zeit davonlief (2-Minuten-Zeitlimit) oder wenn das Subjekt versehentlich die gesamte symmetrische Lockvogelblume pflückte. In all diesen Fällen würden die verbleibenden Blumen an den Büschen gerodet und der Experimentator aufgefordert, den nächsten Versuch zu beginnen.
   5. Warten Sie, bis der Proband eine Studie nicht mehr aktiv abschließt, und wiederholen Sie dann Schritt 3.7.4, es sei denn, mindestens 12 Studien wurden abgeschlossen.
   6. Klicken Sie erneut auf die Wiedergabeschaltfläche, um die Aufgabe zu beenden.

Ergebnisse

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...

Diskussion

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...

Materialien

Name	Company	Catalog Number	Comments
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; 1440x1600 pixels per eye, 90 Hz refresh rate, 110° FoV