가상 프리즘 적응 치료: 건강한 성인의 유효성 검사를 위한 프로토콜

요약

이 실험 프로토콜은 건강한 성인에서 가상 프리즘 적응 요법 (VPAT)의 사용과 VPAT와 기능적 근적외선 분광법 사이의 연관성을 보여 주며 피질 활성화에 대한 VPAT의 효과를 결정합니다. 결과는 VPAT가 가능할 지도 모르고 전통적인 프리즘 적응 치료로 유사한 행동 적응을 유도할 수 있었다는 것을 건의합니다.

초록

Hemispatial 방치는 치기 후에 일반적인 손상입니다. 그것은 가난한 기능 및 사회적 결과와 관련. 따라서, 적절한 개입은 hemispatial 방치의 성공적인 관리를 위해 필수적이다. 그러나, 각종 내정간섭의 임상 사용은 실제 임상 사례에서 제한됩니다. 프리즘 적응 치료는 hemispatial 방치를 치료하는 가장 증거 기반의 재활 양식 중 하나입니다. 프리즘 요법으로 발생할 수 있는 모든 단점을 극복하기 위해 몰입형 가상 현실 및 깊이 감지 카메라를 사용하여 가상 프리즘 적응 요법(VPAT)을 만드는 새로운 시스템을 개발했습니다. VPAT 시스템의 유효성을 검사하기 위해, 우리는 행동 오류및 VPAT 시스템을 통해 피질 활성화의 변화를 조사하는 실험 프로토콜을 설계했다. 피질 활성화는 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)에 의해 측정되었다. 실험은 4단계로 구성되었다. 네 가지 모두 오른손잡이 건강한 사람들에게 적용 된 클릭, 포인팅 또는 휴식이 포함되었습니다. 클릭 대 포인팅은 총 모터 작업과 관련된 피질 영역을 조사하는 데 사용되었으며, VPAT없이 가리키는 대 VPAT로 가리키는 것은 visuospatial 지각과 관련된 피질 영역을 조사하는 데 사용되었습니다. 4명의 건강한 참가자로부터의 예비 결과는 VPAT 시스템에 의한 가리키는 오차가 기존의 프리즘 적응 요법과 유사하다는 것을 보여주었다. 더 많은 참가자와 fNIRS 데이터를 가진 추가 분석, 뿐만 아니라 치기를 가진 환자에 있는 연구 결과가 요구될 수 있습니다.

서문

반대 쪽 반구 시야를 인식하는 능력에 영향을 미치는 하혈 구소 태만은 뇌졸중^1,2후 일반적인 장애입니다. 반공간 방치 후 재활이 중요하지만, 열악한 기능 및 사회적 결과와의 연관성으로 인해 재활은 종종 실제 임상^실습에서활용도가 낮습니다^3,4.

다양한 기존 재활 접근법 중에서, 프리즘 적응(PA) 치료는 아급성 또는 만성 뇌졸중 환자에서 하구 공간 방치의 회복 및 개선에 효과가 입증되었다^5,6,7,8. 그러나, 종래의 PA는 여러 가지 단점으로 인해 활용도가 낮습니다^9,10. 여기에는 1) 편차 정도에 맞게 변경해야 하는 프리즘 렌즈로 인한 높은 비용 및 시간 요구 사항이 포함됩니다. 2) 손 궤적을 가리키고 가리기 위해 추가 재료를 설정할 필요성; 3) PA는 앉아서 그들의 머리 위치를 통제할 수 있는 환자에서만 사용할 수 있습니다.

가상현실(VR) 환경에서 의 적응 효과를 재현한 최근 연구는 가상 프리즘 적응 요법(VPAT)이^{방치(11)의}아류형에 따라 상이한 효과를 가질 수 있다고 보고하였다. 그것은 또한 PA에 대 한 피 질 활성화 뇌 병 변에 따라 다를 수 있습니다 제안^{되었다 12}. 그러나, VR 유도 PA에서 볼 수 있는 피질 활성화 패턴에 대해서는 거의 알려져 있지 않습니다.

이러한 장애물을 극복하고 임상 환경에서 PA사용을 촉진하기 위해 심도 감지 카메라를 사용하여 가상 프리즘 적응 요법(VPAT)이라는 몰입형 VR 기술을 사용하여 새로운 PA 치료 시스템을 개발했습니다. 우리는 공간 재조정을 촉진하기 위해 가상 사지의 위치에 대한 시각적 피드백을 제공 할 수있는 기능을 가진 몰입 형 VR 시스템을^설계13. 기존의 PA의 효과를 모방한 이 몰입형 VR 기술을 사용하여 건강한 참가자의 VPAT 시스템을 검증하기 위한 실험을 설계했습니다.

우리의 시각화된 실험 프로토콜을 수행함으로써, 우리는 새로운 VPAT 시스템이 기존의 PA와 유사한 행동 적응을 유도할 수 있는지 여부를 조사했습니다. 추가적으로, 우리는 VPAT 시스템이 visuospatial 지각 또는 치기 후에 hemispatial 방치의 복구와 관련되었던 피질 지구에서 활성화를 유도할 수 있는지 탐구하고 싶습니다.

프로토콜

모든 절차는 서울대학교 분당병원 기관심사위원회(IRB)의 심의 및 승인을 받았습니다. 건강한 참가자를 모집하기 위해 포스터를 사용하여 병원 주변을 광고했습니다.

1. 실험적인 설정

1. 참가자 모집
   1. 다음 포함 기준을 사용하여 피험자 선별 과정을 수행: 1) 건강, 사이 18 과 50 세; 2) 오른손잡이, 에딘버러 손수 재고 에 의해 평가^14; 3) VR용 헤드 마운트 디스플레이를 착용하고 VR 내에서 물체를 감지 할 수 있습니다. 4) 뇌졸중, 파킨슨 병 또는 외상성 뇌 손상과 같이 뇌에 영향을 미치는 질병의 병력이 없습니다.
      참고: 이러한 기준은 실험에 참여하고 결과에 영향을 미치는 요인을 조절할 수 있는 능력을 가진 참가자를 선별하기 위해 고안되었습니다.
   2. 참가자를 모집하고 전체 연구 및 예상 임상 문제에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 포함하기 전에 동의를 얻어야 합니다.
2. 실험 시스템
   참고: 몰입형 VR 시스템과 깊이 감지 카메라를 사용하는 맞춤형 VPAT 시스템이 사용되었습니다. 기능성 적외선 분광법(fNIRS)은 피질 활성화를 조사하기 위해 동시에 사용되었다. VPAT 및 fNIRS는 실험을 위해 함께 연결되었다(도1).
   1. VPAT 시스템
      참고: VPAT 시스템은 VR 구현을 위한 헤드 마운트 디스플레이, 사용자가 직관적으로 입력할 수 있는 손 동작을 인식할 수 있는 손 추적 센서, 하드웨어 푸시 버튼으로 구성됩니다. 전체 컴포지션은 그림 1에나와 있습니다.
      1. 핸드 트래킹 센서가 헤드 마운트 디스플레이 앞에서 기울어지지 않았는지 확인합니다.
      2. VR 시스템의 레퍼런스 카메라가 전면 모니터 위에 제대로 설치되어 있는지 확인합니다.
      3. 실험에 참가자가 사용할 수 있는 손 근처의 위치에 푸시 버튼을 고정합니다.
      4. 소프트웨어를 실행하여 오류가 없는지 확인합니다.
         참고: 가상 환경은 실제 환경과 최대한 일치하도록 구현되었습니다. 이 작업은 가상 환경 내에서 손을 가리키고 푸시 버튼을 통해 버튼을 입력하여 수행되었습니다.
   2. fNIRS
      1. 개인용 컴퓨터(PC), 31개의 광원(15개의 광원 및 16개의 검출기), 섬유 EEG 캡 및 데이터 기록 소프트웨어를 포함한 상용 fNIRS 시스템을 사용하십시오.
   3. VPAT 시스템과 fNIRS 간의연결(그림 1).
      1. TCP/IP 통신을 사용하는 원격 키보드 제어 소프트웨어를 사용하여 VPAT 시스템의 시작 이벤트를 fNIRS 시스템에서 기록하는 타이밍과 동기화합니다.
      2. 컴퓨터의 원격 명령 키를 사용하여 fNIRS 레코딩을 시작합니다.

2. 실험 설정(그림 2)

1. fNIRS 측정 설정
   1. 참가자를 테이블에서 약 15cm 떨어진 직선 자세로 등 뒤로 의자에 놓습니다. 손을 뻗을 때 참가자의 손이 테이블에 닿지 않는지 확인합니다.
   2. fNIRS 캡 설정의 경우 참가자의 머리 둘레에 따라 캡 크기를 선택합니다. 정점(Cz)이 이니온과 나시온 사이의 중간점의 교차점에 위치하고 왼쪽 구실 영역과 오른쪽 구면 영역 사이의 중간점에 위치되도록 캡을 배치합니다. 화면에 몽타주를 표시하고 몽타주에 15 소스와 24 검출기를 연결합니다. 광원으로부터의 이득을 향상시키기 위해 필요한 경우, 모발 준비 후 전도성 젤을 사용하고 광원을 삽입하십시오. 참가자에게 고정 캡을 착용하십시오.
      참고 : 연구는 54, 56, 58cm의 둘레와 섬유 EEG 모자의 세 가지 다른 크기를 사용했다.
   3. 소프트웨어 설정(교정 등)의 경우 fNIRS 시스템 소프트웨어를 실행하고 방치 몽타주를 로드합니다.
   4. 몽타주를 화면에 표시하고 몽타주에 따라 15 개의 소스와 24 개의 검출기를 설정하십시오(그림 3).
   5. 보정 버튼을 누릅니다. 화면에"Lost"가표시되면 머리 준비를 반복한 다음 다시 보정합니다.
2. VPAT 시스템 설정
   1. HMD, 레퍼런스 카메라 및 Leap 모션 카메라를 연결하고 컴퓨터를 연결하는 버튼을 눌러 VPAT 시스템을 설정합니다.
   2. 가상 현실 헤드 마운트 디스플레이(VR HMD)를 참가자의 머리에 장착하여 fNIRS용 캡 위에 장착합니다. 캡의 움직임을 피하십시오.
   3. VPAT 소프트웨어를 실행합니다. 참가자의 정보(이름 약어, 나이, 손수)를 입력하고"시작"버튼을 누릅니다.
   4. 디스플레이에서 가상 손의 시각화를 확인합니다. 2단계 교정(즉, 화면 교정 및 대상 거리 교정)을 진행합니다.
   5. 참가자에게 중앙에 있는 빨간색 십자가 표시(+)를 시청한 다음"r"키를 눌러 화면을 보정하도록 지시합니다.
      참고: 화면 보정은 좌표계를 다시 입력하여 사용자의 시각적 범위 앞에 가상 공간을 배치합니다.
   6. 참가자에게 오른손으로 대상(즉, 공)을 가리키도록 지시한 다음 "O"키를 눌러 손 위치를 보정합니다.
      참고: 이 연구에서 참가자가 타겟팅해야 하는 개체는 보기 상단에서 내려오는 분홍색 막대기에 있는 흰색 공이었습니다. 대상 거리 보정은 대상을 사용자의 범위 내에 배치합니다. 이는 실험 중에 대상을 올바르게 배치하는 데 사용됩니다.
   7. 보정 후 "w" 키를 눌러 실험을 시작합니다.
3. VPAT 및 fNIRS 링키지 설정
   1. 이벤트 동기화 소프트웨어를 사용하여 fNIRS에 분석할 트리거를 입력하고 VPAT를 fNIRS에 연결합니다.
   2. VPAT와 fNIRS 간의 시간 동기화를 위해 두 시스템과 컴퓨터를 동일한 네트워크에 연결한 다음 자체 생산키 전송 프로그램을 통해 동기화합니다.
   3. 두 컴퓨터의 IP 및 포트 입력을 통해 연결한 후 VPAT 프로그램의"w"키를 통해 실험 세션을 시작합니다. 이벤트 동기화 소프트웨어가 자동으로 실행되고 실행 중 트리거가 자동으로 fNIRS로 전송되어 저장됩니다.
   4. 실험 후, 소프트웨어 자동 종료 및 VPAT 데이터를 얻었다. 그런 다음 VPAT 및 fNIRS 시스템 소프트웨어를 중지합니다.
      참고: 참가자는 VPAT 실험 중에 가리키는 후 손을 원래 위치로 돌려보내야 합니다.

3. VPAT 시스템의 유효성을 검사하기 위한 실험

1. fNIRS 레코딩을 통해 설계된 블록 설계실험(그림 4)
   1. 2단계에서 설정 프로세스를 완료한 후 참가자가 실험을 시작할 준비가 되었는지 확인합니다.
   2. 프리즘 모드 없이 VPAT 시스템을 시작하고 참가자에게 VR 시스템의 대상을 즉시 가리키도록 지시하여 절차에 익숙해지도록 지시합니다.
   3. 각 단계는 포인팅, 클릭 또는 휴식에 대한 블록으로구성됩니다(그림 4). 다시 말하지만, 참가자에게 버튼을 클릭하거나 가능한 한 빨리 오른쪽 검지 손가락으로 VR 시스템의 대상을 가리켜보라고 지시합니다.
   4. 시작 키를 클릭하여 fNIRS 레코딩을 통해 4단계로 동시에 실험을 시작합니다.
      참고: 포인팅 작업 중에 흰색 공을 고정된 시간 내에 터치해야 했습니다.
      1. 참가자에게 적절한 아이콘이 나타날 때 가리키거나 클릭하거나 쉬라고 지시합니다.
         참고: 작업 중에 가리키고 클릭하면 타이머 막대의 흰색 공 바로 위와 오른쪽 아이콘으로 표시됩니다. 그림 2에나타낸 바와 같이 작업을 수행하는 시간은 타이머 표시줄로 표시되었다.
      2. 참가자에게 3s 이내에 왼쪽 또는 오른쪽에 나타나는 대상을 터치하도록 지시합니다. 클릭 블록의 경우 참가자에게 푸시 버튼을 누르라고 지시합니다.
         참고: 흰색 공을 포함하는 대상 세트는 참가자의 중심에서 -10° 또는 10°의 거리에 위치하며 교정을 통해 얻을 수 있습니다. 대상 세트는 오른쪽 또는 왼쪽에 무작위로 나타났습니다. 실험 설계에 따르면, 대상은 3s에 대해 나타난 다음 사라진 다음 새로운 위치로 재생성합니다.
      3. 단계가 전환될 때 참가자가 동일한 방식으로 수행되도록 합니다.
         참고: 포인팅 작업에서 가상 프리즘 적응 모드는 참가자의 머리를 기준으로 VR 공간에서 가상 손의 왼쪽에 10° 또는 20°의 편차를 보였습니다. 영도는 가상 손의 위치와 실제 손의 위치가 일치하는 것을 나타냈다.
         참고:실험(그림 4)은총 4단계로 구성되며, 각 단계는 가리키고 클릭하거나 교대로 쉬게 됩니다(1단계와 4단계는 가리키고 클릭하고, 2단계와 3단계는 가리키고 쉬고 있었습니다).

4. 데이터 분석

1. 포인팅 오류 분석
   참고: 데이터는 실험자가 시작 버튼을 누르는 순간부터 저장되었습니다 "w" 데이터는 VPAT 소프트웨어를 통해 프레임마다 약 60Hz로 자동으로 저장되었습니다. 위상 이름, 경과 시간 및 가상 집게 손가락 위치는 시간이 지남에 따라 저장되었습니다. 포인팅 오차는 대상과 검지 사이의 각도 값으로 참가자의 머리 위치를 중심으로 합니다.
   1. 포인팅 작업 데이터를 단계별로 분류합니다(VPAT 이전, VPAT 10°, VPAT 20°, VPAT 이후).
   2. 각 단계의 데이터에서 포인팅 작업 및 클릭 작업의 데이터를 분류합니다(1단계 및 4단계).
   3. 각 단계 및 각 작업 유형에 따라 30s 단위로 하위 단계별로 데이터를 분류합니다.
   4. 중앙값 포인팅 오류 분석을 위해 검지 위치 데이터에서 10개의 시행착오(pointing error) 값의 중앙값을 추출합니다.
   5. 분산 테스트(ANOVA)의 반복 측정 분석을 사용하여 각 단계 간의 차이를 분석합니다.
      참고: Leap 모션 센서를 사용하여 손 추적의 경우 이상치는 손 자세의 오클루전 또는 잘못된 감지로 인한 것입니다. 거짓 손 위치 데이터를 제외하고, 중앙값은 하위 단계에서 대표적인 포인팅 오류 값을 찾는 데 사용되었다.
2. fNIRS 데이터 처리
   1. fNIRS 분석 소프트웨어를 실행하고 원시 데이터 파일 및 프로브 정보를 로드합니다.
   2. 이벤트 레코드를 편집하여 실험 중에 각 조건을 확인하여 마커 설정 프로세스를 수행합니다.
   3. 실험적으로 관련이 없는 시간 간격을 삭제하여 데이터 전처리를 수행하고, 단계 및 스파이크와 같은 아티팩트를 제거하고, 실험적으로 관련이 없는 주파수 대역을 제외하기 위해 주파수 필터를 적용합니다.
      참고: 모든 데이터 세트는 0.01Hz 하이패스 필터와 0.2Hz 로우패스 필터로 필터링되어 기악 또는 생리적 노이즈 기여도를 제거합니다.
   4. 피크 조명 파장(즉, 760 및 850 nm)의 값을 입력하여 파장을 지정합니다. 채널의 소스와 검출기 사이의 물리적 거리는 3cm입니다.
   5. 참가자가 일반적으로 조용히 쉬고 있는 기준선에 해당하는 기간을 나타내는 기준필드를 선택합니다.
      참고: 기본 설정인 데이터 집합의 풀타임 코스로 기준필드를 선택했습니다.
   6. 혈역학 상태의 타임계를 계산하여 필터링된 데이터에서 전처리를 완료합니다.

결과

4명의 건강한 참가자(남성 1명, 여성 3명)의 데이터를 대표적인 결과로 사용하였다. 포인팅 오차는 그림 5A에표시되며, 각 포인팅 작업의 하위 단계에서 10개의 시험의 평균값이 30s로 지속됩니다. 각 단계의 제1 블록에서의 중앙값 포인팅 오차에 대한 평균 값은 0.45±0.92(VPAT 이전), 4.69±3.08(VPAT 10°), 5.43±2.22(VPAT 20°), 및 -5.17±1.60(사후 VPAT)이었다. 지적 오차 변화의 경...

토론

본 연구는 VR 환경에서 번역된 손 움직임을 사용하여 프리즘 적응 요법을 구현했습니다. 기존의 프리즘 적응 요법에서와 같이 구현된 편차가 각도 오버슈팅 및 행동 적응을 유발하는지 여부를 조사했습니다.

중앙값 포인팅 오류결과(그림 5)와첫 번째 포인팅 오류 결과에서는 위상이 전환될 때 포인팅 오류가 크게 변경되었습니다. 일부 손 인식 오류가 제...

자료

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