Tek Taraflı Mekansal İhmalleri Değerlendirmek için Sanal Gerçeklik Araçları: Veri Toplama için Yeni Bir Fırsat

Özet

Amaç, akut inme kurtulanlarının% 23-46'sını etkileyen bir sendrom olan tek taraflı mekansal ihmali tespit etmek ve karakterize etmek için yeni bir sanal gerçeklik görevi tasarlamak, inşa etmek ve pilot olarak tasarlamak ve pilot oluşturmak, nörolojik hastalığın çalışmasında ve yönetiminde sanal gerçekliğin rolünü genişletmekti.

Özet

Tek taraflı mekansal ihmal (USN), uzayın bir tarafında dikkatsizlik veya eylemsizlik ile karakterize bir sendromdur ve akut inmeden kurtulanların% 23-46'sını etkiler. Bireysel hastalarda bu semptomların tanısı ve karakterizasyonu zor olabilir ve genellikle yetenekli klinik personel gerektirir. Sanal gerçeklik (VR), USN'li hastalar için yeni değerlendirme araçları geliştirme fırsatı sunar.

İnce USN semptomlarını tespit etmek ve karakterize etmek için bir VR aracı tasarlamayı ve oluşturmayı ve aracı USN ile ilişkili kortikal bölgelerin inhibitör tekrarlayan transkraniyal manyetik stimülasyonu (TMS) ile tedavi edilen denekler üzerinde test etmeyi amaçladık.

TMS'yi visuospatial işleme ile ilişkili korteksin iki farklı bölgesine uygulayarak üç deneysel koşul yarattık- üstün temporal girus (STG) ve supramarginal girus (SMG) - ve kontrol olarak sham TMS uyguladık. Daha sonra denekleri, her iki hemiy alanında çalılara dağıtılan çiçeklerin yanal asimetrileri ile tanımlamalarının istendiği sanal gerçeklik ortamına yerleştirdik ve her konunun performansına göre dinamik zorluk ayarı yaptık.

STG'de uyarılan denekler ile SMG'de uyarılanlar arasında ortalama kafa esnemesinde önemli farklılıklar ve ortalama görsel eksende marjinal olarak önemli etkiler bulduk.

VR teknolojisi daha erişilebilir, uygun fiyatlı ve sağlam hale geliyor ve kullanışlı ve yeni oyun benzeri araçlar oluşturmak için heyecan verici bir fırsat sunuyor. TMS ile birlikte, bu araçlar sağlıklı konulardaki spesifik, izole, yapay nörolojik açıkları incelemek için kullanılabilir ve edinilmiş beyin hasarı nedeniyle eksikliği olan hastalar için VR tabanlı tanı araçlarının oluşturulmasını bildirir. Bu çalışma, yapay olarak oluşturulan USN semptomlarının bir VR göreviyle değerlendirildiği bilgimizin ilkidir.

Giriş

Tek taraflı mekansal ihmal (USN), akut inme kurtulanlarının% 23-46'sını etkileyen, en sık sağ serebral yarımkürede yaralanma içeren ve uzayın sol tarafını ve / veya kurtulanın vücudunu göz ardı etme eğilimine neden olan uzayın bir tarafındaki dikkatsizlik veya eylemsizlik ile karakterize bir ^{sendromdur1,2}. USN'li hastaların çoğunluğu kısa vadede önemli iyileşme yaşasa da, ince USN semptomları sıklıkla devam ^eder3. USN, düşmeler için hasta riskini artırabilir ve günlük yaşam aktivitelerini ^{etkileyebilir2,4} Ayrıca hem motor hem de küresel fonksiyonel sonuçları olumsuz etkilediği ^{gösterilmiştir5,6}.

USN'deki açıklar, bir kişinin kendi bedenine (benmerkezci) veya dış uyaran (allocentric)^7,8,9 ile ilgili olarak alanın bir tarafını göz ardı edip etmediği veya bir kişinin dikkatini (dikkat çekici) veya eylemlerini (kasıtlı) uzayın bir tarafına yönlendirip yönlendiremediği gibi birden fazla boyutta mevcut olarak kavramsallaştırılabilir10 . Hastalar genellikle bu boyutlardan birden fazlası boyunca karakterize edilebilen karmaşık bir semptom takımyıldızı sergilerler. USN sendromlarının bu değişkenliğinin, karmaşık olan spesifik nöroanatomik yapıların ve nöronal ağların çeşitli derecelerde yaralanmasından kaynaklandığı ^{düşünülmektedir11}. Allosentrik ihmal açısal girus (AG) ve üstün temporal girus (STG) lezyonları ile ilişkiliyken, supramarginal girus (SMG) dahil posterior parietal korteks (PPC) benmerkezci işlemeye dahil edilmiştir12,13,14,15. Dikkat ihmalinin sağ ^IPL16'da lezyonları içerdiği düşünülürken, kasıtlı ihmalin sağ frontal ^lob17 veya bazal ^gangliyon18 hasarına ikincil olduğu düşünülmektedir.

USN'nin klinik değerlendirmesi şu anda kalem ve kağıt nöropsikolojik aletlere dayanmaktadır. Bu geleneksel değerlendirme araçları, teknolojik olarak daha karmaşık araçlardan daha az hassas olabilir, bu da ^usn19'a sahip bazı hastalara yanlış tanı koyma veya eksik teşhis koyma ile sonuçlanabilir. Kalıntı açıklarının daha iyi karakterizasyonu, daha hafif USN'li hastalara tedavinin verilmesini kolaylaştırabilir ve potansiyel olarak genel iyileşmelerini artırabilir, ancak bu tür bir karakterizasyon çok hassas tanı araçları gerektirecektir. USN, inme hastaları arasında USN'ye yaygın olarak eşlik eden motor ve görme bozukluklarından izole etmenin zor olabileceği laboratuvar ortamında da benzer zorluklar ortaya koymaktadır.

Sanal gerçeklik (VR), USN'nin teşhisi ve karakterizasyonu için yeni araçlar geliştirmek için eşsiz bir fırsat sunar. VR, bireylerin ekolojik olarak geçerli nesneleri içeren görevleri yerine getirebildiği gerçek zamanlı etkileşimlerle ilk kişide sunulan çok duyarlı bir 3D ^ortamdır20. USN'yi değerlendirmek için umut verici bir araçtır; kullanıcının gördüklerini ve duyduklarını tam olarak kontrol etme yeteneği, geliştiricilerin kullanıcıya çok çeşitli sanal görevler sunmasını sağlar. Buna ek olarak, şu anda mevcut olan gelişmiş donanım ve yazılım paketleri, geleneksel tanılama testlerinin sunduğu ölçümleri çok aşan göz, kafa ve uzuv hareketleri de dahil olmak üzere kullanıcının eylemleri hakkında çok sayıda verinin gerçek zamanlı olarak toplanmasına izin ^verir21. Bu veri akışları anında kullanılabilir ve kullanıcı performansına göre tanılama görevlerinin gerçek zamanlı olarak ayarlanma olasılığını açar (örneğin, belirli bir görev için ideal zorluk düzeyini hedefleme). Bu özellik, ^USN22 için yeni tanılama araçlarının geliştirilmesinde öncelik olarak kabul edilen USN'de görülen geniş önem aralığına görev adaptasyonunu kolaylaştırabilir. Buna ek olarak, sürükleyici VR görevleri hastaların dikkat kaynaklarına daha fazla yük ^{getirebilir23,24}, ihmal semptomlarının tespitini kolaylaştırabilecek hataların artmasına neden olabilir; gerçekten de, bazı VR görevlerinin ^USN24,25'in geleneksel kağıt ve kalem ölçülerine kıyasla duyarlılığı artırdığı gösterilmiştir.

Bu çalışmada amaç, nörolojide hiçbir uzmanlık gerektirmeyen ve USN'nin ince vakalarını bile güvenilir bir şekilde tespit edebilecek ve karakterize edebilecek bir değerlendirme aracı oluşturmaktı. Sanal gerçeklik tabanlı, oyun benzeri bir görev inşa ettik. Daha sonra, el tipi stimülasyon bobininden yayılan elektromanyetik darbeleri kullanan, konunun kafa derisinden ve kafatasından geçen ve konunun beyninde nöronları uyaran elektrik akımlarını indükleyen bir noninvaziv beyin stimülasyon tekniği olan transkraniyal manyetik stimülasyon (TMS) ile sağlıklı deneklerde USN benzeri bir sendroma indükledik26,27. Bu teknik, USN'nin başkaları tarafından incelenmesinde 13,17,28,29,30 kullanılmıştır, ancak bilgimize göre vr tabanlı bir değerlendirme aracı ile asla birlikte değildir.

Birçok araştırmacı zaten VR sistemlerinin tanısal ve terapötik uygulamaları üzerinde çalışıyor. Son ^{incelemeler31,32}, USN'nin VR tabanlı tekniklerle değerlendirilmesini amaçlayan bir dizi projeyi inceledi ve bu amaçla bir dizi başka çalışma ^{yayınlandı33,34,35,36,37,38,39,40,41} . Bu çalışmaların çoğu, şu anda tüketici pazarına sunulan VR teknolojisinin tam tamamlayıcısını kullanmaz (örneğin, kafaya monte ekran (HMD) ve göz izleme uçları), veri kümelerini daha az sayıda kolayca ölçülebilir ölçümle sınırlar. Ek olarak, tüm bu çalışmalar USN'ye yol açan edinilmiş beyin hasarı olan hastalar üzerinde yapıldı ve hastaların en azından değerlendirme görevlerine katılabilmelerini sağlamak için tarama yöntemleri gerektirdi (örneğin, büyük görme alanı eksikliği veya bilişsel bozukluğu olan hastalar hariç). Daha ince bilişsel, motor veya görsel açıkların bu tarama yöntemlerinin eşiğinin altından geçmesi ve muhtemelen bu çalışmaların sonuçlarını şaşırtması mümkündür. Bu tür bir taramanın, bu çalışmalardaki katılımcıların örneklerini USN'nin belirli bir alt türüne doğru önyargılı hale getiren de mümkündür.

Önceki çalışmaların tarama önyargılarını önlemek için, SMG'yi hedef alarak STG ve benmerkezci USN benzeri semptomları hedefleyerek allocentric USN benzeri semptomları teşvik etmek ^{amacıyla, yakın} tarihli bir elyazmasında iyi açıklanan standart bir TMS protokolü ile sağlıklı denekler ve yapay olarak simüle edilmiş USN semptomlarını işe aldık. Görevi, zorluk denemesini denemeye aktif olarak ayarlamak ve USN'nin farklı alt tiplerini, özellikle allocentric ve benmerkezci semptomları ayırt etmek için tasarladık. Ayrıca, rTMS ile indüklediğimiz açıkların USN benzeri olduğunu resmi olarak göstermek için USN'nin standart kağıt ve kalem değerlendirmelerini kullandık. Yöntemin, USN'nin değerlendirilmesi ve rehabilitasyonu için yeni VR araçlarını test etmek isteyen diğer araştırmacılar için yararlı olacağına inanıyoruz.

Protokol

Bu çalışma yerel Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylanmıştır ve İyi Klinik Uygulama Kılavuzları tarafından belirlenen tüm kriterleri karşılamamaktadır. Tüm katılımcılar, herhangi bir çalışma prosedürü başlamadan önce bilgilendirilmiş onay verdi. Çalışma katılımcılarının üç ayrı oturuma katılmaları bekleniyordu (Tablo 1'de özetlenmiştir). Deneyin öğeleri aşağıda adım adım açıklanmıştır. Oturum sırası rastgele yapıldı.

Oturum A	rTMA Öncesi VR Görevi	Dinlenme Motoru Harmanı*	STG veya SMG'de rTMR	rTMS Sonrası VR Davranışsal Görevi
		5/10 darbeler MEP o parmak seğirmesini ortaya çıkarır (*Yalnızca ilk seans)	1 Hz'de 20 dakika RMT'nin %110'u (toplam 1200 darbe)
	15 dk	60 dk	20 dk	15 dk
Oturum B	rTMA Öncesi VR Görevi	Dinlenme Motoru Harmanı*	Vertex'te rTMR	rTMS Sonrası VR Davranışsal Görevi
		5/10 darbeler MEP o parmak seğirmesini ortaya çıkarır (*Yalnızca ilk seans)	1 Hz'de 20 dakika RMT'nin %110'u (toplam 1200 darbe)
	15 dk	60 dk	20 dk	15 dk
Oturum C	rTMS Öncesi Kağıt ve Kalem DavranışSal Görevi	Dinlenme Motoru Harmanı*	STG veya SMG'de rTMR	rTMS Sonrası Kağıt ve Kalem DavranışSal Görevi
	Bell'in testi; Ota'nın daire iptali; konaklama iptali; satır iki bölüm görevi	5/10 darbeler MEP o parmak seğirmesini ortaya çıkarır (*Yalnızca ilk seans)	1 Hz'de 20 dakika RMT'nin %110'u (toplam 1200 darbe)	Bell'in testi; Ota'nın daire iptali; konaklama iptali; satır iki bölüm görevi
	10 dk	60 dk	20 dk	10 dk

Tablo 1. Her çalışma oturumu için yapı. Oturum sırası rastgele yapıldı. Her öğe için tahmini süre italiktir. MEP=motor potansiyeli çağrıştırdı; rTMS=Tekrarlayan Transkraniyal Manyetik Stimülasyon; P&P=Kağıt ve Kalem Strok Tanı Testleri; RMT=Dinlenme Motoru Eşiği

1. Kağıt ve kalem davranışsal görevleri

1. Öznenin satır iki bölüm görevini (LBT) tamamlamasını bildirin.
   1. Deneğin test edenin tam karşısındaki masaya oturmasını sa. Konuya bir yazma gereçleri sağlayın. Konuya doğrudan konunun önüne yerleştirildiklerinden emin olarak uyaran levhasını (Şekil 1) sağlayın.
      NOT: Bu deneyde yapılmamış olsa da, konuyu ek bağlamla önyargılı hale getirmekten kaçınmak için her satırı ayrı kağıtlar üzerinde ayrı ayrı ikiye ayırmak ideal olacaktır (Bkz. Ricci ve Chatterjee, 200142).
   2. Konuya, uyaran levhasına basılan her satırı ikiye ayırmasını (yarıya bölmesini) ve mümkün olduğunca ortaya yaklaşmasını söyleyin.
   3. Deneğe başlarını ve omuzlarını mümkün olduğunca iyi ortalasın, görevi mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde tamamlamasını ve bittiğinde test edeni bilgilendirmesini söyleyin. Başlarını aşırı eğik veya eğik olmadıklarından emin olmak için konuyu izleyin.
   4. Denekler bitti dediğinde kağıdı konudan toplayın.
2. Denek Bell'in testini tamamlasın.
   1. Konuya Bell'in test uyaranlarını sağlayın (Şekil 2).
   2. Konuya, uyaran sayfasındaki tüm çanları daire içine almasını veya üst kısmının üzerini çizilmesini, mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde yapmasını, başlarını ve omuzlarını mümkün olduğunca ortalanmış tutmasını ve bittiğinde test edeni bilgilendirmesini söyleyin.
   3. Başlarını aşırı eğik veya eğik olmadıklarından emin olmak için konuyu izleyin. Konu bitti dediğinde, konuya emin olup olmadıklarını sorun ve çalışmalarını iki kez kontrol etmelerine izin verin.
   4. Denekler ikinci kez yapıldığını söylediklerinde, sayfayı konudan toplayın.
3. Konunun yıldız iptali görevini tamamlamasını salayın.
   1. Konuyu doğrudan önlerinde olduğundan emin olarak uyaran levhası (Şekil 3) ile sunun.
   2. Konuya, uyaran sayfasındaki tüm yıldızları daire içine almasını veya üzerini çizip çizilmesini, bunu mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde yapmasını, başlarını ve omuzlarını mümkün olduğunca ortalanmış tutmasını ve bittiğinde test edene bildirmesini söyleyin.
   3. Başlarını aşırı eğik veya eğik olmadıklarından emin olmak için konuyu izleyin.
   4. Denekler bitti dediğinde kağıdı konudan toplayın.
4. Öznenin Ota'nın daire iptali görevini tamamlamasını salayın.
   1. Konuya Ota'nın daire iptal uyaran sayfasını (Şekil 4) sağlayarak doğrudan konunun önüne yerleştirildiğinden emin olmak.
   2. Özneye tüm açık/eksik dairelerin üzerini çizip daire içine almalarını, bunu mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde yapmaları, omuzlarını mümkün olduğunca ortalanmış tutmaları ve bittiğinde test edene bildirmeleri talimatını verin.
   3. Başlarını aşırı eğik veya eğik olmadıklarından emin olmak için konuyu izleyin.
   4. Denekler bitti dediğinde kağıdı konudan toplayın.
   5. Bu görevi (adım 1.4.1 ile 1.4.4) uyarıcı sayfasının başka bir kopyasıyla tekrarlayın, ancak bu kez uyarıcı sayfası başlangıçta sunulduğu yönden 180 derece döndürülmelidir.

2. TMS prosedürleri

1. İlk seanstan önce nöronavigasyon için bir model oluşturun.
   1. Nifti veya dicom dosya türünde denek 3T T1 MRI taramasını alın.
   2. MrI taramasını nöronavigasyon yazılımına yükleyerek deneğin beyninin 3D temsilini oluşturun.
      1. Yazılım içinde Yeni Boş Proje'yi seçin. Öznenin MRI taramasını "Dosya:" etiketli alana sürükleyin.
      2. Yeniden Yapılandırmalar sekmesine gidin.
      3. Yeni Kaplama'yı seçin ve bir sonraki ekranda, beynin tüm görüntüsünü kapsayacak şekilde yeşil sınır çizgilerini sürükleyin. İşlem kaplaması'nın öğesini seçin. En uygun rekonstrüksiyonu elde etmek için Cilt/Hava Eşiği'ni buna göre ayarlayın.
      4. Rekonstrüksiyonlar sekmesine geri dönün ve Yeni Tam Beyin Eğrisel'i seçin ve beynin tüm görüntüsünü kapsayacak şekilde yeşil sınır çizgilerini sürükleyin. Dilim aralığını 1 mm'ye ayarlayın ve uç derinliğini 18 mm'ye ayarlayın. Eğrilik Hesapla'yı seçin.
      5. Yer İşaretleri sekmesine gidin ve Yer İşaretlerini Yapılandır'ı seçin. Yeniden yapılandırmada bir dönüm noktası oluşturmak için Yeni'yi seçin. Burnun ucuna, burnun köprüsüne, sol tragus'a ve sağ tragus'a simgesel yapılar yerleştirin.
      6. Hedefler sekmesine gidin ve Hedefleri Yapılandır'ı seçin. Eğrisel Beyin ve Hedefler görünümünü seçin. Denetçiyi kullanarak, 5-7 mm derinliğe kadar soyun.
      7. Shah-Basak ve ark. (2018)¹⁴, Neggers ve ark. (2006)¹¹ ve Oliveri ve Vallar (2009)³⁹ yönergelerini takip ederek üstün zamansal girus veya supramarginal girus'u bulun ve bu bölgelere bir işaret yerleştirin.
      8. İki merkezi sülücünün, tepe noktasında sahte stimülasyon için ortanca boyuna çatlak boyunca buluştuğu bir işaretleyici yerleştirin.
2. İlk oturum sırasında, konunun Dinlenme Motor Eşiğini bulun (davranış görevinden önce veya sonra tamamlanabilir).
   1. Konuyu optik izleme kamerasının önüne oturt ve kafa bandı veya gözlük kullanarak konuya bir izleyici yerleştirin.
   2. Deneğin sağ eline ve bileğine üç tek kullanımlık elektrot takın.
      1. Deneğin ilk dorsal interosseous'una bir disk elektrot takın. Sağ işaretçi parmağında öznenin ikinci eklemine ikinci bir disk elektrot takın. Deneğin sağ bileğine bir yer elektrot takın.
   3. Bu elektrotları bir MEP izleme yazılımına giren bir elektrot adaptörüne takın.
   4. Yeni Çevrimiçi Oturum'u seçerek konunun projesini nöronavigasyon yazılımı içinde açın.
   5. Bu oturumda uyarılacak hedefleri seçin (Köşe, SMG, STG).
   6. Polaris sekmesine gidin ve konu izleyicinin kameranın görünümünde olduğundan emin olun.
   7. Kayıt sekmesine gidin.
   8. Nöronavigasyon yazılımına kayıtlı bir işaretçi kullanarak, yer işaretlerinin 2.1.2.5 adımına yerlendiği konumlarda deneklerin yüzüne dokunun.
      1. Örnek'e tıklayın ve işaretçi her yer işareti için konunun başına düzgün bir şekilde konumlandırıldığında Sonraki Dönüm Noktası'na gidin.
   9. Doğrulama sekmesine gidin.
   10. İşaretçiyi kullanarak, konuya kafalarındaki çeşitli noktalara dokunun ve ekrandaki nişangahların konuyla ilgili işaret edilen noktayla hizalandığından emin olun.
       1. Sıraya girmiyorlarsa, 2.2.8 adımını yinele ve işaretçinin yer işaretçisinin simge yapılara mümkün olduğunca hassas bir şekilde yerleştirildiğından emin olun.
   11. Gerçekleştir sekmesine gidin ve deneycinin hedef alacak beyin bölgelerini tam olarak bulabilmesi için Tam Beyin Eğrisel Görünümü'nün seçili olduğundan emin olun.
   12. Sürücüyü kullanılacak TMS bobini olarak ayarlayın.
   13. El tipi TMS bobini TMS makinesine takın.
   14. TMS Makinesini açın ve tek darbeye ayarlayın. Stimülasyon yoğunluğunu uygun şekilde ayarlayın; bu deneyde makine çıkışının %65'i başlangıç noktası olarak kullanılmıştır.
   15. El tipi TMS bobini konunun başının sol tarafına yerleştirin ve DDY'yi uyaran konumu belirlemek için TMS'nin tek darbelerini kullanarak motor korteks içinde uyarın. DDY kasının stimülasyon nedeniyle ne zaman seğirdüğini belirlemek için öznenin parmağını izleyecek bir asistana sahip olmak yararlı olabilir.
   16. Stimülasyon tam olarak 5/10 kez en az 50 mV MEP ortaya çıkana kadar stimülasyon yoğunluğunu değiştirin ve bu dinlenme motoru eşiği (rMT) olacaktır.
3. Görevler arasında uyarılma
   1. El bobini için hava soğutmalı bir TMS bobini ikame ederek 2.2.1 ile 2.2.13 arası adımları tekrarlayın.
   2. Şah-Başak vd. (2018)¹⁵ tarafından belirlenen parametrelere uygun olarak rMT'nin %110'u yoğunlukta 20 dakika boyunca (toplam 1200 darbe) tekrarlayan TMS'ye 1 Hz hızında stimülasyon parametrelerini ayarlayın.
   3. Aktif oturumlar için SMG veya STG'yi veya sham oturumları için Vertex'i hedef alan, konunun kafasına dahili soğutma sistemine sahip hava soğutmalı bir TMS bobini yerleştirin (Şekil 5).
   4. Stimülasyona devam edin.

3. VR davranışsal görevi

1. Destekleyici yazılım yükleyin.
   1. Pupil Labs web sitesinden Pupil çekirdek yazılımını indirip yükleyin.
   2. Unity 3D 2018.3'ü Unity web sitesinden indirip yükleyin.
   3. OpenVR aracını Unity Asset Store veya Steam üzerinden indirip yükleyin.
2. VR donanımını ayarlayın (örneğin, HTC Vive Pro).
   1. Odanın karşı taraflarına baz istasyonları yerleştirin, net bir görüş hattı sağlayın ve takın.
   2. Kanallar arasında geçiş yapmak için her sensörün arka tarafındaki Kanal/Mod düğmesine basın, bunlardan biri " b" kanalına ve biri " c" olarak ayarlanana kadar.
   3. HTC Vive Pro'ya Pupil Labs Dürbün takın.
   4. Kulaklığı Bağlantı Kutusu'na bağlayın. Kulaklıkta üst ve yan kayışları ayarlayın. Lens mesafesini ayarlayın.
3. SteamVR'ı başlatın.
   1. Steam'in sağ üst köşesindeki VR simgesine tıklayarak SteamVR'ı başlatın.
      1. Güç düğmesiyle denetleyicileri açın.
      2. SteamVR'de Ayarlar |'ne tıklayın Ekrandaki yönergeleri izleyerek her denetleyiciyi eşleştirmek için Yeni Cihazı Eşleştirin.
      3. SteamVR menüsünden Oda Kurulumu'na tıklayın ve ekrandaki yönergeleri izleyin.
4. Pupil Core Yazılımını başlatın.
5. Kulaklıkları oturan deneğin kafasına yerleştirin ve her iki kontrol cihazını da verin. Kayışların sıkı ama rahat olduğundan emin olun. Pupil Core Software'in kamera akışlarında ortalandıklarını görsel olarak doğrulayarak her iki gözün de görünür olduğundan emin olun.
6. Unity Editor'da VR görevini açın ve Oynat düğmesine basın.
7. Deneyi çalıştırın.
   1. Deneklerden dümdüz ileriye bakmasını isteyin ve ekrandaki DaraLı Kamera düğmesine tıklayın.
   2. Öğreticiyi Başlat düğmesini tıklatın ve konunun öğreticiyi tamamlamasını bekleyin. Öğretici, VR sistem denetleyicisinin çalışması hakkında sesli talimat, simetrik (yem) ve asimetrik (hedef) çiçeklerin açıklamaları ve örnekleri ve az sayıda yem ve hedef çiçek içeren 1 dakikalık bir alıştırma oturumundan oluşur. Öğretici 75-100 saniye sürer ve öğretici performans verileri toplanmaz.
   3. Konu tamamlandığında Göz İzlemeyi Kalibre Ed
      1. Kalibrasyon başarılı olursa, konu otomatik olarak göreve başlar. Aksi takdirde, 3.7.3 adımlarını yineleyin.
   4. Sonraki Deneme düğmesini tıklatarak ilk deneme sürümüne başlayın.
      NOT: VR görevi sırasında denekler sanal bir ormana yerleştirilir (Şekil 6). Üç kavisli kutu çit, konunun önündeki mesafeye ulaşma mesafesinde yarı daire oluşturdu. Her deneme, her biri 16 yaprakları olan, çitler arasında doğrudan görüş alanında dağıtılan çeşitli sayıda çiçekten oluşuyordu (Şekil 7). Deneklere tüm asimetrik "hedef" çiçekleri "toplamaları" (çiçeğin vurgulaması için kontrolörlerini bir çiçeğin üzerinde tutmaları, ardından işaret parmağıyla tetik düğmesini bastırmaları) ve tüm simetrik "yem" çiçeklerini yalnız bırakmaları talimatı verildi. Her deneme, denek tüm asimetrik hedef çiçekleri başarıyla seçtiğinde sona erer, ancak konunun zamanı biterse (2 dakikalık zaman sınırı) veya özne yanlışlıkla tüm simetrik yem çiçeğini seçerse de sona erer. Tüm bu durumlarda çalılardaki kalan çiçekler temizlenecek ve deneyciden bir sonraki denemeye başlaması istenecekti.
   5. Konu artık bir denemeyi etkin olarak tamamlamayana kadar bekleyin ve en az 12 deneme tamamlanmadıkça 3.7.4 adımını yineleyin.
   6. Görevi sonlandırmak için Yürüt düğmesini yeniden tıklatın.

Sonuçlar

Veriler, sanal gerçeklik görevinden çıkarılabilen farklı değişkenlerin gruplar arasındaki ince farklılıkları tespit etmek için nasıl analiz edilebileceğini göstermek için yukarıda özetlenen protokol kullanılarak sağlıklı bireylerden toplanmıştır.

Bu çalışmada yaş ortalaması 25,6 olan 7 birey (2 erkek) ve ortalama 16,8 yıllık eğitim her biri üç ayrı TMS seansı geçirmiştir. Bu konular iki gr...

Tartışmalar

USN semptomlarını sırasıyla TMS ve VR ile başarıyla indükledik ve ölçtük. Sahte denemelerle karşılaştırıldığında önemli sonuçlar elde etmesek de, farklı deney grupları arasında benmerkezci ihmal (ortalama kafa açısı, her iki hemiypatide çiçeklere bakmak için harcanan zaman) ve allosentrik ihmal (solda asimetrik yaprakları olan çiçeklerin seçilmesindeki performans) ile farklı deney grupları arasında karşılaştırabildik ve STG'de uyarılan denekler ile SMG'de uyarılanlar arasında or...

Malzemeler

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