テクノロジーと認知症プレカンファレンス | JoVE Visualize

科学分野:

神経科学
デジタルヘルス
認知科学

背景:

軽度認知障害（MCI）は、従来の神経心理学的検査を用いた早期検出に課題をもたらす。
コンピューター化された評価は、認知 deficits のより敏感な検出の可能性を提供する。
アイトラッキングとハンドトラッキングの統合は、強化された分析のための微細な運動データを提供する。

研究の目的:

軽度認知障害（MCI）を持つ個人と神経典型対照群の間における、微細な運動および視線運動の違いを調査すること。
軽度認知障害（MCI）のデジタルバイオマーカーとして、アイトラッキングとハンドトラッキングを統合したコンピューター化トレイル・メイキング・テスト（c-TMT）の有用性を探求すること。
微妙な認知障害の特定における運動ダイナミクスの可能性を評価すること。

主な方法:

29人のMCI患者と28人の対照群が、統合されたアイトラッキング（500 Hz）とマウストラッキングを備えたc-TMTを完了した。
参加者は、画面に提示された刺激を用いて、TMT-AとTMT-Bの試行を交互に行った。
線形混合モデル（LMM）を用いて、パフォーマンス指標（完了率、試行時間）とアイトラッキングデータ（スキャンパス長、固定持続時間）を分析した。

主要な成果:

MCI患者と対照群の間で、完了率と試行完了時間に有意差が見られた。
スキャンパス長（固定数）は、試行タイプと被験者グループ（MCI対対照群）の両方で有意差を示した。
固定持続時間と視線と手の協調性に関する指標では、有意なグループ差は明らかにならなかった。

結論:

開発されたc-TMTは、MCI患者と対照群の間でスキャンパス長に有意な違いを効果的に特定した。
手と眼の動きの組み合わせ、特に固定パターンの分析は、MCIにおける微妙な変化を明らかにすることができる。
このアプローチは、より正確な認知評価のためのデジタル神経心理学におけるツールとして有望である。