이 프로토콜은 인지 및 운동 심각도에 의해 이질적인 파킨슨 병의 계층화에 도움이 될 수 있습니다. 웨어러블 센서를 사용하여 의사가 일반적으로 사용하는 임상 작업을 디지털화할 수 있습니다. 신경계의 다양한 기능 적 수준에 걸쳐 활동을 공동 등록함으로써, 우리는 파킨슨 병의 동적 디지털 바이오 마커를 생산하기 위해 인식, 움직임 및 감정의 매우 유익한 매개 변수를 식별합니다.
이 작품은 주어진 치료 또는 치료를받는 전체 코호트의 진화와 함께 개인화 된 방식으로 신경 장애의 서명을 특성화하고 추적하는 통일 프레임 워크를 제공합니다. 이 기술은 분자에서 세포, 행동에 걸쳐 자체 생성 된 생물학적 활동에 의해 생성 된 통계 적 가변성의 서명의 변화를 동적으로 추적할 수있는 통합 통계 플랫폼을 제공합니다. 여러 소프트웨어를 스트리밍하려면 많은 컴퓨터 메모리가 필요하므로 계산 능력이 높은 컴퓨터를 사용하는 것이 좋습니다.
우리는 여러 장치를 사용하여 뇌, 신체 및 심장을 모두 나란히 기록하므로 비디오와 같은 동적 매체가 이를 가장 잘 보여줍니다. 내 실험실에서 절차를 시연하는 것은 대학원생 류지혜와 조셉 베로가 될 것입니다. 참가자의 동의를 얻은 후 참가자의 신체 크기를 측정하여 모션 캡처 시스템에서 바디 아바타를 만들 수 있습니다.
다음으로 17개의 무선 모션 트래킹 센서와 모션 트래킹 소프트웨어를 포함한 모션 캡처 시스템을 설정합니다. 표시된 대로 모든 신체 부위에 센서를 배치하고 스트랩 밴드로 센서를 고정하여 방해받지 않는 움직임을 허용합니다. 모든 센서가 배치되면 참가자의 위치를 보정하여 아바타를 만듭니다.
EEG 장치 및 기록 소프트웨어를 설정하려면 두피에 서른 채널 센서를 배치하고 기록 장치를 머리 뒤쪽에 배치합니다. 마지막 채널 센서를 커넥터에 부착하여 심장 신호를 측정하고 참가자의 위장 왼쪽에 센서를 배치합니다. 그런 다음 참가자의 왼쪽 귀 뒤에 있는 참조 채널 센서에 부착하고 주사기를 사용하여 전극 젤을 EEG 캡의 센서에 삽입합니다.
평가 중에 참가자의 음성을 캡처하려면 참가자 앞에 마이크를 배치하고 랩 스트림 레이어가 실행되는 컴퓨터에 마이크를 연결합니다. 다음으로, 실험실 스트림 레이어 시스템을 설정하여 EEG, 모션, 오디오 및 마우스 클릭 타임스탬프의 스트림을 동기화하고, 랩 레코더 앱을 열고, 마우스 및 오디오 캡처 윈 앱의 랩 스트림 레이어 앱을 열고 링크한 다음 사내 내장 xsense 동기화 앱을 엽니다. 랩 레코더 앱의 스트림 섹션에서 기록에서, 스트리밍 항목의 전체 목록을 얻기 위해 Update'를 누르고, 오디오 캡처윈 'EEG'MouseButtons'와 트래커 Kinematics'에 대한 상자를 확인하여 오디오, EEG, 마우스 클릭 및 랩 스트림 레이어 시스템을 통해 모션을 연결합니다.
펜 태블릿 및 이동 분석 소프트웨어를 포함하여 펜 무브먼트를 캡처하기 위한 레코딩을 설정하고 참가자 앞에 드로잉 태블릿 및 태블릿 펜을 배치합니다. 이동 분석 소프트웨어가 기록되는 컴퓨터에 태블릿을 연결하고 백서 를 태블릿에 테이프로 테이프로 지정합니다. 그런 다음 랩 스트림 계층, 모션 캡처 소프트웨어 및 EEG 레코딩 소프트웨어에서 레코드를 누릅니다.
각 작업의 시작과 끝에서 모션 캡처 소프트웨어의 타임 스탬핑 버튼을 클릭하여 작업을 타임스탬프로 찍습니다. 타임스탬프 버튼을 백업으로 클릭할 때 실제 시간을 기록하는 것을 잊지 마세요, 따라서 나중에 데이터를 보면 타임스탬프에서 작업을 식별할 수 있습니다. 즉각적인 Benson 복잡한 그림 사본을 보려면 참가자에게 용지에 벤슨 그림을 복사하고 나중에 메모리에서 디자인을 다시 그려달라는 메시지가 표시됩니다.
트레일 메이킹 테스트의 파트 A의 경우 참가자에게 오름차순으로 번호가 매겨진 원 사이에 선을 그리도록 지시합니다. 트레일 메이킹 테스트의 파트 B를 수행하려면 숫자와 문자 를 번갈아 가며 숫자나 문자를 오름차순으로 숫자나 문자가 포함된 원 사이에 선을 그려보라고 지시한다. 시계 그리기 작업을 위해 참가자에게 1~12개의 숫자로 아날로그 시계를 그리고 11세 이후 10개까지 시간을 설정하도록 지시합니다.
지연된 Benson 복잡한 그림 사본을 수행하려면 참가자에게 빈 용지에 메모리에서 벤슨 복잡한 그림을 그리도록 지시합니다. 전방 숫자 팬 테스트를 수행하려면 참가자에게 실험자가 같은 순서로 큰 소리로 읽는 숫자를 반복하도록 지시합니다. 뒤로 숫자 팬 테스트를 위해 참가자에게 실험자가 역순으로 큰 소리로 읽는 숫자를 반복하도록 지시합니다.
포인팅 작업의 경우 대상을 가리키고 터치하도록 참가자 앞에 배치하고 참가자에게 지배적인 손으로 스스로 진행되는 방식으로 40회 대상을 가리키도록 지시합니다. 메트로놈 포인팅 작업의 경우 참가자에게 백그라운드에서 분당 35비트로 이길 수 있는 메트로놈을 설정하는 동안, 자기 진행 방식으로 대상을 40번 가리키도록 지시하지만 메트로놈 비트에 대해 아무 것도 지시하지 않습니다. 진행되는 포인팅 작업의 경우 참가자에게 분당 35회 비트로 설정된 메트로놈 비트의 속도에 따라 40회 대상을 가리키도록 지시합니다.
걷기 작업을 수행하려면 먼저 참가자에게 5 분 동안 자연스럽게 방 주위를 걷도록 지시하십시오. 다음으로, 참가자에게 분당 12개의 비트를 배경으로 메트로놈을 두들게 하면서 자연스럽게 방 주위를 걷도록 지시합니다. 그런 다음 참가자에게 분당 12 비트로 설정된 메트로놈 비트에 호흡 속도를 조정하면서 자연스럽게 방 주위를 걷도록 지시합니다.
먼저 얼굴 비디오의 경우 참가자에게 편안하게 앉아서 참가자 앞에 카메라를 설치하도록 지시합니다. 제어 평가의 경우 참가자에게 5분 동안 자극없이 공간을 응시하도록 지시합니다. 미소 평가를 위해 참가자에게 5분 동안 재미있는 비디오를 시청하도록 지시합니다.
각 도면 작업에서, 이 대표적인 연구 결과에 있는 환자는 통제에서 떨어져 계층화, 운동 장애 학회 통합한 파킨슨병 등급 규모 배지 순위 점수에 따라 운동 가변성의 그들의 개별적인 금세 서명을 분화하. 간격 표적을 가리키는 작업은 다양한 수준의 의성 제어를 평가하기 위해 수행되며,이 그림은 장애의 참가자 심각도가 증가함에 따라 질량 궤적 중심의 저하를 보여줍니다. 이 분석서를 사용하여 파킨슨 병 환자의 각 하위 유형을 구별하고 환자의 스토카스틱 시그니처의 변화를 기본선에서 메트로놈 관련 포인팅 작업으로 추적할 수 있습니다.
자동 보행 평가에서 파킨슨병 환자 통제 및 환자를 위한 대량 궤적의 중심을 이동장애학회통합파킨슨병 등급 척도 점수에 의해 중간 순위가 획득할 수 있다. 걷기 작업의 잔해 분석은 환자와 대조군 사이, 그리고 질병의 다른 단절을 가진 환자 사이에서 분화를 할 수 있는, 그 때 수행될 수 있습니다. 열린 포즈 소프트웨어를 사용하여 지정된 작업 중에 가장 활발하게 활동하는 얼굴 영역을 확인하고 작업 중 감정 전반에 걸쳐 영역 전환을 확인하여 감정 콘텐츠를 조사할 수 있습니다.
EEG, 마그노미터 모션 및 EKG에 대한 디지털 생물 물리 신호를 통합하여 정보 이론적 측정 및 네트워크 연결 분석을 사용하여 환자와 제어, 및 다른 심각도 환자를 구분하여 네트워크 밀도를 검사할 수 있습니다. 신체 신호뇌의 디지털화된 데이터를 사용하여, 우리는 다양한 생체 신호 모드 간의 상호 작용을 특성화하기 위해 상호 상관 관계 및 교차 일관성을 포함한 다양한 분석을 적용할 수 있습니다. 우리의 실험실은 그밖 신경학상 및 행동 무질서, 고통과 같은 특징을 특성화하고, 구체화된 인식을 공부하기 위하여 이 방법을 확장하고, 이 모든 다른 질문을 해결합니다.
