穿越虚拟门：一种研究步态障碍和冻结步态的新方法帕金森病

摘要

在实验室中研究步态冻结(FOG)是有问题的。这主要是由于设计实验设置的困难，既要保持高水平的生态效度，又要允许足够水平的实验控制。为了帮助克服这些挑战，我们开发了一个带有虚拟门道的虚拟现实(VR)环境，这种情况在现实生活中是众所周知的非法FOG。为了检验这个虚拟现实环境的有效性，我们进行了一个实验，并将结果与之前的“真实世界”实验进行了比较。一组健康对照组(N = 10) and a group of idiopathic Parkinson disease (PD) patients without any FOG episodes (N = 6) and with a history of freezing (PD-f,N = 4) walked under three different virtual conditions (no door, narrow doorway (100% of shoulder width) and standard doorway (125% of shoulder width)). The results were similar to those obtained in the real-world setting. Virtual doorways reduced step length and velocity while increasing general gait variability. The PD-f group always walked slower, with a smaller step length, and showed the largest increases in gait variability. The narrow doorway induced FOG in 66% of the trials, while the standard doorway caused FOG in 29% of the trials. Our results closely mirrored those obtained with real doors. In short, this methodology provides a safe, personalized yet adequately controlled means to examine FOG in Parkinson’s patients, along with possible interventions.

1.介绍

帕金森氏病（PD）是一种退行性疾病，其特征在于，部分地通过多巴胺产生细胞在基底节损失[1］．这种缺乏多巴胺能引起运动徐缓（运动缓慢），运动机能减退（减少运动幅度），运动不能（问题发起移动），震颤，强直，和姿势不稳[2-4.］．大约一半的PD经验冻结步态（雾; [5.])，这是一种症状，尽管打算继续行走，但行走因短暂的、偶发性的消失或前进的明显减少而中断[3.］．这种使人衰弱的症状严重损害行动能力，妨碍独立，并增加跌倒的风险[3.那4.］．

虽然FOG发作的原因是多方面的，它们常常发生在响应于特定的环境触发（例如，门口），其可以或可以不要求某种步态适应的（例如，车削或减慢[6.-10.]）。在这项研究中，我们的目标是展示如何沉浸式，互动虚拟现实（VR）技术可以为帕金森的人们学习雾来提供新的方法论框架。我们将研究这项技术如何允许我们操纵视觉上下文，以诱导具有并且没有经历过雾集的PD患者的步态特征的变化。此外，使用沉浸式交互式VR环境可以允许我们确定不同视觉场景（例如，门口）可以诱导雾和冲击步态性能的程度。

以往高水平实验控制的FOG诱导协议与现实生活中PD患者通常经历的FOG发作非常不同(例如，[11.那12.])，因此生态效度较低[13.］．相比之下，在生态有效的情况下(例如，在患者家中[14.]通常患有有限的实验控制，损害分析严格和随后对数据的解释。这是一个值得注意的例外是Cowie等人的研究。[15.那16.]，谁问他们参加过构建并在实验室环境中呈现，并且被缩减到个别参加者与肩同宽真正的门道。这种模式不仅FOG诱发发作，但确保了生态效度和实验控制的高水平维持。在这项研究中，我们将试图重新创建身临其境的这个现实门口范式，交互式虚拟现实环境，不仅保留了生态效[17.]但提供增强的实验操作和控制的可能性。此外，该技术还允许传递到每个参与者的信息快速，个性化的操作[18.]，但整个试验提供重复性。

本研究的目的是看看具有虚拟门道的虚拟环境是否可以以与真正的门口相同的方式诱发帕金森病人的雾集[15.那16.］．为了检查虚拟门道道操作的有效性，我们跟进Cowie等人。的协议[15.那16.]，同时出现狭窄和标准的门道，比较了有或没有雾状肌病史的PD患者与健康对照组的步态特征。我们期望能找到与Cowie等人相似的结果[15.那16.]，即减少步速，步长，并且在帕金森氏症患者增加的步态变化，与效果是谁拥有FOG史的患者大。它还预测，FOG组将经历窄门口条件更加冻结发作。

2.方法

2.1。参与者

与会的三组被招募：一个健康对照组（HC的;N = 10; mean age = 63.0 yr.; SD = 8.6 yr; 6 females), one group of idiopathic PD patients (PD;N = 6; mean age = 62.7 yr.; SD = 8.9 yr; 3 females), and a group of PD patients all of whom had a history of FOG (PD-f;N = 4; mean age = 67.5 yr.; SD = 7.0; 2 females). Motor disability was assessed using part III of the MDS-UPDRS questionnaire [19.］．“的步态问卷冷冻”（FOGQ [20.)来评估参与者在实验前一周是否经历过持续的雾状现象。平均分数>2表明情况确实如此。试验结果见表1，以及有关的PD参与者人口统计信息。该研究得到了大学的伦理委员会。

２.２.沉浸式交互式虚拟现实

走廊的虚拟表示被提交给使用Oculus Rift以DK2立体头戴式显示器（Oculus公司VR，欧文，加利福尼亚，USA）的参与者。The screen had a resolution of 1920 × 1080, was updated 75 times per second, and had a field of view of 100°. To allow participants the freedom to walk up and down the virtual hallway, the Intersense IS900 (InterSense Inc., Bedford, Massachusetts, USA) tracking system was used instead of the Oculus tracking (see Figure1（a）对于参与者的图像执行试验）。Both head position and orientation were tracked and updated in the virtual environment at 120 Hz. The tracked space was 12 m long by 5 m wide.

虚拟环境中使用的游戏引擎软件统一（5.4.1f1版）构成。The environment consisted of a virtual hallway 20 m long and 2.5 m high. In order to increase the realism of the environment, a clay texture was added to the walls and ceiling. Furthermore, to make the floor look as realistic as possible a texture was also added to make it look like a white carpet (Figure2（a））.

走廊的宽度为个性化每个参与者和相当于5米肩宽度。同样地，也被设计虚拟门道的宽度，使得它们直接关系到参与者的肩宽度（图2（b））.肩宽是在每组试验开始时输入的参数。参与者必须沿着红线和黄线之间的走廊走，红线和黄线之间的距离为6.5米。

2.3。步行指标

为了获取步态数据，参与者在一个刚体上安装了三个反光标记，分别固定在每只鞋的后面(如图)1（b））.使用12台Qualisys红外运动捕捉摄像机(Qualisys Ltd.， Göteborg, Sweden)以100赫兹的频率记录这些反射标记的运动。为了让参与者在虚拟环境中看到自己的脚，数据从红外运动捕捉系统实时流进虚拟环境(Qualisys Unity SDK)，每秒30次。两个刚体的位置被用来控制两个长方体的位置和方向，这两个长方体被用来实际上代表脚的位置(图)2（c））.

2.4。程序

在实验开始之前，参与者的肩宽被测量并进入统一，以缩放虚拟门口的宽度和走廊向参与者自己的比例。该实验由两位实验者进行。一个实验者控制了虚拟环境和运动捕捉系统，而另一个实验捕获系​​统在参与者旁边行走，将耳机连接到计算机的电缆，以确保参与者的安全性。按照Cowie等人。[16.]，创建了三个条件:没有虚拟门口(没有门(ND));虚拟门的宽度与参与者自己的肩宽(窄门(NaD))或参与者肩宽的125%(标准门(StaD))相对应。(需要注意的是，Cowie实验中包含的大门条件(150%肩宽)在我们的研究中被省略了。研究发现，在有雾症史的患者中，它不会引起步态特征的任何改变，也不会引起雾症发作。)补充视频1补充材料包括什么，同时完成各三个条件的VR环境健康对照锯的例子。补充视频2包括在三种条件中的每一个中完成一次试验的健康控制的一个例子。

三次试验条件（ND，NAD和Stad）六次进行了六次，共18项试验。在实验开始之前，参与者被赋予了熟悉的阶段，在那里他们向上和向下走了八次虚拟走廊。每次他们都面对在实验试验中使用的宽度略微不同的门。

在出现门口的条件下，在参与者的前面放置4米，指示试验结束的红色或黄线，放置在门口之外的2.5米。在所有条件下，参与者被指示通过虚拟门道，因为它们通常会通过现实生活中的门口，走向它们前面的黄色或红线。一旦他们到达指示试验结束的线路，试验自动结束并在实验者的帮助下，被要求转身并面对下一个试验的相反方向。在每块六项试验后，允许参与者休息2分钟，再次最小化疲劳。该程序持续了大约20分钟。

2.5。步态分析

For the conditions that involved a doorway, the gait parameter analysis (step length, cadence, and step velocity) was restricted to the area around the doorway (3.5 m before the doorway to 1 m beyond the doorway). For the no door (ND) condition, the same location was used to ensure the walking distance analysed was similar in all three conditions. The Qualisys data were analysed using custom-made Matlab (Matlab 2016b; Mathworks, Inc, Natick, Massachusetts, USA) routines. After low-pass filtering the gait data (recursive Butterworth; 2nd order; cutoff frequency: 10 Hz), heel strikes were marked automatically based on the moments at which the marker nearest to the heel reached zero velocity in a vertical direction. Step length was defined as the distance between two successive heel strikes in the walking direction. Step cadence was formalized as the number of steps taken each second. Step velocity was calculated by dividing step length by the time it took to complete that step. For each trial, the mean and coefficient of variation (CV; i.e., the ratio between the standard deviation and the mean) was calculated.

为了确定PD-F组是否诱发雾，我们遵循Cowie等人的分析。[16.它完全基于步进速度。根据这种方法，FOG片段被定义为一个试验的部分，其中步进速度低于同一参与者在ND条件下获得的平均速度的10%。如果两个确定的大雾事件之间的间隔小于3步，则认为这两个事件反映了一个大雾事件。对于每个PD-f参与者，我们确定了检测到大雾发作的试验百分比，以及这些发作的平均持续时间和各自的标准偏差。

2.6。统计分析

所有统计分析均使用RStudio (RStudio 1.138;RStudio, Inc.， Boston, MA)。采用受试者间因子为组(HC、PD、PD-f)，受试者内因子为门(ND、NaD、StaD)的双路混合方差分析对三项步态参数的均值和CVs进行分析。结果被认为是显著的，如果小于0.05。事后比较是基于简单的效果分析[21.和(如果需要)成对T.- 使用Bonferroni校正的最低。还使用该效果的大小ω_P.²据信是更好地估计效果的大小η_P.²[22.］．此统计信息可以从0到1的值取值，较高的值，指示较高的效果大小。

Kruskal-Wallis试验采用受试者内因子门(ND、NaD和StaD)对PD-f组的FOG发作百分比进行了测定。结果被认为是显著的，如果小于0.05。如果需要的话，事后邓恩检验和Bonferroni校正进行了测试为显著主效应。这些事件和相应的标准偏差的平均持续时间未提交进行统计分析。

结果

3.1。步态参数

3.1.1。平均步态参数值

阶跃长度的ANOVA结果（图3（a））阶梯速度相似。在这两种情况下，门的主要效果很大（步长：F_（2,34） = 68.34, 那ω_P.²= 0.180;阶梯速度：F_（2,34） = 67.45, 那ω_P.² = 0.178). Post hoc analyses revealed a significantly smaller step length and lower step velocity in the NaD condition compared to the ND condition (Figure3（c））.对于这两种步态参数，组的效果也显著（步长：F_（2,17） = 5.08, 那ω_P.²= 0.026;阶梯速度：F_（2,17）= 5.51, 那ω_P.² = 0.028), with post hoc analyses showing that both parameters were significantly smaller in the PD-f group than in the two other groups. For step cadence (Figure3（b）），未获得显著的效果。

3.1.2。步态参数的变异性（CV）

在步态参数，简历中进行的三个方差分析的结果也表明密切的对应关系。在所有情况下，为门（步骤长度CV得到主要影响：F_（2,34）= 36.87, 那ω_P.² = 0.105; step cadence:F_（2,34） = 10.20, 那ω_P.² = 0.044; step velocity:F_（2,34） = 34.51 那ω_P.² = 0.099) and group (F_（2,17）= 4.07, 那ω_P.² = 0.020;F_（2,17）= 5.65, 那ω_P.² = 0.029;F_（2,17） = 5.26 那ω_P.² = 0.028, resp.),while the interaction between these two factors was also significant (F_（4,37） = 3.08, 那ω_P.² = 0.015;F_（4,37） = 3.48, ;ω_P.² = 0.017;F_（4,37） = 3.13, ;ω_P.² = 0.015, resp.). For step length CV (Figure3（d））和阶跃速度cv（图图3（f）），门的效果事后分析显示，相对于其他两个条件可变性是在对NAD状态大。对于步骤节奏CV（图图3（e）），NAD条件的可变性大于ND条件。对于所有三个CV，组效果类似，对于PD-F组而言，对PD-F组的可变性相似，而不是其他两组。门X对于所有三个CV而言，组互动也类似，表明在PD-F组中，所有门条件彼此显着不同，而在其他两个组中，差异仅在NAD和ND条件之间显着。分析表明，ND条件下的基团之间没有显着差异，但PD-F组与其他组之间的差异对于NAD和StAD门道而言是显着的。

3.2。冻结发作

表格2礼物，每个条件，临床试验的百分比测定其谁做了PD-F组，以及关于这些FOG发作的持续时间信息一起个别参与者检测FOG发作。对NAD条件引起的至少一个FOG插曲所有4名患者中，有雾出现在所有北美区试验的两个参与者（PD-F1和PD-F4）的。的STAD条件在这方面是较不有效的，但仍诱导FOG在PD-F4试验的83％，在PD-F1中的试验的33％。该秩和检验试验得到的因素门显著的影响（χ² = 24.32）.后HOC分析显示，三个门条件显着差异，NAD条件（66％）诱导更多的雾变量（29％），这反过来又引起了比ND条件（4％）更多的雾集。补充视频3.显示PD-f1在每种门道条件下完成了试验，并说明了两种门道条件如何导致她经历大雾插曲。

4.讨论

我们开发了用于处理视觉范围内，与会者沿着走廊虚拟控制自己行走身临其境的互动虚拟现实环境。该技术不但可以让我们系统地研究如何环境的变化，如不同的宽度影响各种步态特征的虚拟门道的存在，而且这些视觉上的变化如何影响FOG事件的参与者与帕金森氏病经验的数量。通过使用虚拟现实的力量来重新俗称诱导FOG（即窄门口）现实生活中，我们能够测量这些门道对参与者的步态的影响。总体而言，在我们的虚拟环境中获得的结果非常相似，由阿尔梅达和Lebold [进行的研究发现，23.]和cowie等人。[15.谁使用了现实生活的刺激。总而言之，PD-F组随着较小的步骤走慢，并比其他两组展示了比其他两组更高的步态变异性。当面对狭窄的门口时，与没有呈现门口的条件相比，所有组都减少了速度和步长。

我们的方法的进一步验证是狭窄的门道引起更高程度的步态可变性的事实全部参与者的群体相比，没有门的条件。此外，我们的虚拟门道诱导冻结般在我国大多数PD-F患者发作。These episodes ranged from 1 s to 18 s, with a median of around 8 s. All of these participants had more freezing episodes when presented with the narrow doorway compared to the standard doorway. These findings clearly demonstrate how the visual information presented in the virtual environment influences gait in the same way as real doorways [16.］．

我们目前的结果和实际使用中的门道实验中获得的，之间的密切的对应说，以高水平的行为的现实主义和生态效度的由虚拟现实环境所致。有趣的是这项技术的是，它可以很容易地用来研究帕金森病的步态，但也可以用来成功诱导FOG发作的患者群体。此外，VR环境不仅可以用来评估PD症状，还可以测试对提高生活质量的安全和系统的方式影响潜在的干预可能。例如，视觉提示的特定形式的有效性[24.]，以减少FOG和改善帕金森步态，也可以在一个虚拟现实环境容易地检查。这也适用于测试的视觉提示技术不错，使用增强现实眼镜[25.-27.]这可能最终提供用于添加虚拟提示以真实条件的更实际的应用。研究其他线路也可以专注于代表对PD患者的其他问题的情况下（如启动步态或车削）和测试潜在的干预策略，可以个性化，以满足个性化的需求，生态有效的，沉浸式虚拟现实环境中的发展参与者。

总之，沉浸式交互式虚拟现实是一种激动的方法，允许保存感知/动作循环。通过控制感官信息的呈现（例如，视觉上下文），我们可以系统地和准确地测量对不同运动行为的影响。

数据可用性

底层的数据可用于任何人谁需要它。请发送电子邮件给luis.jordana.martin@gmail.com.。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

补充材料

补充1。视频1显示了参与者在VR环境中看到的内容，同时他们完成了实验的三个条件中的每一个的一次试验。

补充2。视频2只显示了一个健康的参与者执行每个条件的一个试验。

补充3。视频3包含PD参与者执行每个条件的一个试验的视频。文章的主体明确规定时，应在视频观看。

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