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バーチャルリアリティシステムを用いた脳卒中患者における身体外の無視に対する質的評価

Tamura, Masaki 田村, 正樹 タムラ, マサキ 神戸大学

2020.03.25

概要

[目的]
我々が作製したバーチャルリアリティシステム (virtual reality system : VR) 課題が脳卒中患者の身体外の無視 (extrapersonal neglect : EN) を検出可能か否か検証することである.さらに,半 側空間無視 (unilateral spatial neglect: USN) 患者において最も 発見が困難な標的の特性と,最も発見が容易な標的の特性を VR課 題の結果から明らかにすることである.

[方法]
VR課題は無視群 (neglect group : NEG) 10 名(年齢 67.8土 12.1 歳,男性 8名,女性 2名,脳出血 5名,脳梗塞 5名,教育歴 11.2 土 2.6 年)と,高齢健常群 (elderly healthy group : EH) 11 名(年齢 71.2 士 4.0 歳,男性 3名,女性 8名,教育歴 11.3 士 2.0 年),若年健 常群 (young healthy group : YH) 15 名(年齢 27.9 士 5.7 歳,男性 9名,女性 6名,教育歴 16.3 土 1.2 年)の 3群で実施した. NEGに は USNの検査として, Behavioural Inattention Test 行動性無視検 査と, Catherine Bergego Scale を行った.
VR課題の使用機器は PC, head mounted display は Oculus Rift (Oculus VR社製)を用い, VR課題のプログラムは 3D 映像システムである Unity (Unity Technologies 社製)←によって作製した.ま た. VR 課題の正誤を判定するために音声認識フリーソフトである Julius (京都大学開発)と音声入力機器であるピンマイク (ELECOM社製)を用いた.ピンマイクは Oculus Rift 取り付けことで頭頸部 の動きに連動させた. VR課題は屋外歩行場面を想定して作製した.
VR課題は計 18 個の標的からなり,認識しなければならない 5種 類の標的は信号,人,自動車,猫,空き缶である.各標的で特性が 異なるように, 2種類の視野角(前方,側方)と 3種類の出現位置(右側,左側,両側), 3種類の出現刺激(静的,動的,不規則)に 細分化して標的を作製した.対象者は VR課題を椅子座位で行い, 標的の発見は音声認識により評価した. VR課題の測定項目は,( 1) 総得点 (18 点満点),( 2) 左右の各エラー数,( 3) 頭頸部の平均回 旋角度,(4)左右の頭頸部の最大回旋角度,(5)頭頸部回旋角度 (150 以上)の左右の各合計時間(頭頸部の回旋時間),(6) 所要時間,(7) 各標的の発見率である.統統計学的分析には, R 2.8.1 (CRAN, freeware) を用い,有意水準は 5%とした.

[結果]
VR課題の結果に関しては, NEGと EH間, NEG と YH間におい て NEG は総得点低下と左エラー数の増加が有意であった (p< 0.001) .さらに,右エラー数に関しては, NEG と YH 間において NEGでは右エラー数の増加が有意であった (p< 0.01) .頭頸部の平 均回旋角度では NEGと EH間, NEGと YH間において NEGは有意 に右側に偏俯していた (p< 0.05) .頭頸部の回旋時間では NEG と EH間において NEGは右側の延長が有意であった (p<0.05).
VR課題において NEGで発見が困難であった標的の特性は,前方 /左側 l静的l信号 (NEG 発見率: 0%, EH発見率: 100%),側方 l左 側/静的 l自動車 (NEG 発見率: 10.0%, EH発見率: 100%),側方 l 両側l静的l自動車 (NEG 発見率: 20.0%, EH発見率. 100%)の順 で見落としが多かった (p<0.001) .一方, NEGで発見が容易な標 的の特性は,前方l左側l静的l人 (NEG発見率: 80.0%, EH発見率: 100%)であり,有意差は認められなかった.

[考察]
我々が新規に作製した VR課題は, USN患者の ENを検出するこ とができた.さらに,身体外の空間における標的の特性を質的に分 析することで, USN患者が発見困難な標的の特性と発見容易な標的 の特性を明らかにした.近い将来, VR 課題を発展させ,治療へ応 用していきたいと考える.

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参考文献

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