Способ анализа моторной реакции пациента Российский патент 2024 года по МПК A61B5/00 A61B5/16 A61B5/103 A61B5/11 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Заявленное изобретение относится к методам измерения параметров человека для диагностических целей, а именно к способу анализа диагностических параметров для психиатрической реабилитации и диагностики нейродегенеративных заболеваний, связанных с моторной сферой.

ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Среди существующих решений известен «СПОСОБ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ВНИМАНИЯ УЧАЩЕГОСЯ ПРИ КОМПЬЮТЕРНОМ ТЕСТИРОВАНИИ» RU 2341183 опубл. 20.12.2008, включающий регистрацию времени реакции на предъявляемый стимул и определение частотной характеристики ее латентного периода, отличающийся тем, что во время выполнения учебной нагрузки предъявляют одиночные звуковые стимулы со случайно меняющимся межстимульным интервалом, регистрируют латентные периоды простой аудиомоторной реакции (ЛП ПАМР) и распределяют их в диапазонах: К1 0,15-0,25 с, К2 0,251-1,0 с и К3 - свыше 1 с; вычисляют время пребывания учащегося по ЛП ПАМР в каждом из указанных диапазонов и по времени К1 определяют нахождения учащегося в состоянии низкого КН, по К2 - среднего КН, К3 - высокого КН, вызванного учебной нагрузкой.

Также известен «СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА ШКОЛЬНИКОВ» RU2319445 опубл. 20.03.2008, заключающийся в оценке функции внимания путем измерения общего количества символов и количества ошибок при просмотре случайной последовательности букв и нажатии двух специальных клавишей устройства в ответ на два стимула (две случайно выбранные буквы) за 2 мин тестирования с последующей сравнительной оценкой соотношения количества символов и ошибок до и после урока, отличающийся тем, что измерение количества просмотренных символов и ошибок, а также времени зрительно-моторной реакции (ЗМР) на каждый символ и на каждый из 2-х стимулов проводится в автономном режиме с помощью устройства и по соотношению изменения (увеличение, уменьшение, без изменений) количества прослеженных символов, ошибок и времени ЗМР определяется один из 5 вариантов функционального состояния организма школьников - без изменений, врабатывание, первые признаки утомления, утомление, выраженное утомление, при этом за отсутствие изменений условно принимается разница количества просмотренных символов в пределах ±5%, количества ошибок в пределах ±0,5 на 500 знаков и времени ЗМР в пределах ±10%.

В сфере исследований регуляции моторных функций предложены ряд моделей, описывающих когнитивную структуру и мозговые механизмы регуляции моторных реакций.

Согласно модели последовательных стадий (МПС), моторная реакция - это поступательный процесс, состоящий из независимых этапов [1]. Стадия сенсорного анализа стимула и стадия выполнения моторной реакции начинают и замыкают этот процесс. В течение этих стадий информация обрабатывается параллельно, поэтому в случае выполнения последовательных реакций их активация может перекрываться во времени. Напротив, в течение стадии выбора реакции обработка информация является последовательной, что приводит к структурному [1, 2] или стратегическому [3] "узкому месту" информационного потока. Положение о независимости стадий выбора и выполнения ответа позволяет исследовать их более детально посредством манипуляции информационными процессами и последовательностями прохождения этих процессов. В частности, в одной из модификаций задания выбора моторной реакции предъявляют предварительную подсказку, несущую различное количество информации о характере последующей реакции. Таким образом, процесс выбора ответа частично или полностью может быть перенесен в подготовительный период (ПП) между предъявлением подсказки и императивным сигналом, побуждающим к выполнению выбранного ответа [4]. Количество используемых длительностей ПП, как правило, невелико, от 2 до 10, и определяются целями и задачами исследования. Длительный ПП приводит к возникновению сложного эффекта, включающего снижение латентности ответа и повышение его точности [5-8], а также снижению сенсорных порогов релевантных для ответа характеристик императивного сигнала [6, 9]. Korolczuk et al [10] исследовали связанные с ПП поведенческие механизмы подготовки ответа и обнаружили, что в результате выбора ответа происходит увеличение общего торможения, необходимого для снижения вероятности выполнения альтернативной ошибочной реакции, и облегчение выполнения избранного ответа. Эти подготовительные процессы уменьшают конфликт моторных программ между различными реакциями, и поэтому итоговый ответ выполняется как простой процесс, подобно подготовленному рефлексу [11].

К сожалению, интерпретация данных при использовании постоянной длительности ПП проблематична. Во-первых, короткие ПП оставляют процесс выбора реакции незавершенным с возможностью совершения ошибки вследствие активности программ альтернативных моторных реакций. Во-вторых, при длительных ПП включается дополнительный процесс временного торможения уже выбранного ответа при ожидании предъявления императивного сигнала, разрешающего выполнение моторной реакции [12, 13]. Определение индивидуальной длительности подготовительного периода в данном подходе представляется невозможным.

Наиболее распространенной моделью выбора ответа является Диффузионная модель принятия решений (ДМПР) [14]. Согласно этой модели, выбор реакции является суммой процессов, не связанных с принятием решения, и процесса принятия решения. Процессы, не связанные с принятием решения, включают в себя сенсорный анализ стимула и выполнение моторной реакции. Процессы принятия решения концептуализируются как накопление зашумленных подтверждений в пользу одного из вариантов реакции до достижения этим процессом порога принятия решения. ДМПР предполагает, что процесс накопления свидетельств является стохастическим по своей природе и его продолжительность зависит от ряда параметров - скорости накопления подтверждений, начальной точки процесса накопления и степени разделения границ принятия решения. Однако, оценка значений параметров в ДМПР сильно зависит от предположений о форме распределения параметров модели [15]. Более простой версией ДМПР является модель линейного баллистического накопления (ЛБН) [16]. Она предполагает линейный и предсказуемый процесс накопления подтверждений для процессов, количество которых равно количеству вариантов ответов. В результате ответ, чей процесс принятия решения достигнет порога раньше, будет иметь больше шансов для выполнения.

Несмотря на высокую предсказательную способность в отношении точности ответов и длительности процесса накопления подтверждений, ДМПР и ЛБН также имеют определенные ограничения в способности оценки двухэтапного процесса принятия решения [17, 18]. Модель является математической и сильно зависит от априорных предположений о характере процессов, которые могут не всегда соответствовать получаемым результатам [15]. Также, модель не позволяет оценивать и манипулировать параметрами онлайн, в процессе выполнения задания, поскольку расчет параметров происходит только оффлайн после завершения выполнения задания.

КРАТКОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Техническим результатом заявленного изобретения является обеспечение определения индивидуальных значений длительности подготовительного периода в задачах выбора моторной реакции.

Заявленный технический результат достигается посредством способа анализа диагностических параметров для психиатрической реабилитации и диагностики нейродегенеративных заболеваний, связанных с моторной сферой, включающего:

- размещение пациента перед монитором компьютера;

- предъявление стимула на мониторе компьютера;

- перемещение стимула на мониторе компьютера;

Заявленный способ характеризуется тем, что

- пациенту предъявляют различные категории стимулов, которые ассоциированы с различными моторными ответами,

- пациенту предъявляют подсказку и через вариабельный промежуток времени подготовки реакции предъявляется императивный сигнал, после которого пациент выполняет свой ответ посредством тачскрина;

- в качестве императивного сигнала может предъявляться стимул той же сенсорной модальности, что и подсказка, например, зрительные стимулы, размещенные на экране монитора компьютера или императивный сигнал может быть другой сенсорной модальности, например, подсказки зрительные, предъявляемые на экране монитора, а императивный сигнал звуковой, воспроизводимый динамиком;

- регистрируют наличие реакции, преждевременные реакции, время и точность реакции, посредством тачскрина и видеокамеры;

- при завершении задания сохраняют данные категории стимула, длительности подготовительного периода, отсутствия/отсутствие реакции, точность реакции, преждевременные реакции и время правильной реакции для каждой попытки;

- полученные данные обрабатывают посредством компьютера;

- оценивают индивидуальные значения длительности подготовительного периода и времени моторного ответа;

- пациент следит за стимулом на дисплее и, таким образом, диагностирую один или более симптомов нейродегенеративных заболеваний у пациента.

В частном случае выполнения пациент выполняет задание индивидуально сидя в кресле за столом перед монитором компьютера на расстоянии примерно 60 см.

В частном случае выполнения пациенту предъявляются текстовые, картиночные и видео стимулы на экране монитора, звуковые стимулы через динамики.

В частном случае выполнения регистрируют различные типа реакций пациента, такие как время и точность реакций, субъективные оценки, заполнение текстового поля, движения мышки, голосовой ответ через микрофон.

В одном из вариантов выполнения регистрируют время моторной реакции, вычисляют скользящее среднее моторной реакции по формуле:

ВРm+1 = ВРn - w × (ВРn - ВРm),

рассчитывают отклонение времени реакции от сглаженного среднего времени реакции, изменяют длительность подготовительного периода в следующей попытке пропорционально этой разнице по формуле:

ППn+1 = ППn + k × (ВРn - ВРm),

по длительной серии попыток считают среднее значение длительности подготовительного периода и времени моторной реакции.

В частном случае выполнения разделяют время моторной реакции на периоды выбора и выполнения реакции.

В частном случае выполнения изменяют параметры модели онлайн, в ходе выполнения задания.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ РИСУНКОВ

Сущность изобретения поясняется рисунками, на которых;

Фиг. 1 - последовательность экспериментальных событий;

Фиг. 2 - на рисунке представлены результаты исследования времени реакции при константных длительностях подготовительных периодов и адаптивной длительности подготовительного периода (адаптивный ПП) при выполнении пациентами (61 человек) простого и сложного задания выбора реакции. ПП - период подготовки ответа, ВР - время реакции.

Фиг. 3 - Схема реализационных инструментов способа, на которой:

1 - Пациент;

2 - Тачскрин;

3 - Монитор компьютера;

4 - Микрофон;

5 - Динамик

Эти рисунки не охватывают и, кроме того, не ограничивают весь объем вариантов реализации данного технического решения, а представляют собой только иллюстративный материал частного случая его реализации.

ВАРИАНТ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Далее будет описан вариант осуществления способ анализа диагностических параметров для психиатрической реабилитации и диагностики нейродегенеративных заболеваний, связанных с моторной сферой, который не ограничивает все варианты осуществления заявленного изобретния.

В описании варианта осуществления использованы следующие термины:

Подсказка - стимул, который несет частичную или полную информацию о характере ответа человека. Например, подсказка может нести информацию о том, какой рукой необходимо выполнять ответ или какая категория стимулов будет предъявлена. В настоящем способе оценки индивидуальной длительности подготовительного периода использованы подсказки с полной информацией о направлении ответа.

Пусковой стимул - это стимул, при предъявлении которого необходимо выполнить выбранную реакцию.

Подготовительный период - это период принятия решения о направлении моторного ответа. Начинается в момент предъявления подсказки и заключается в выборе ассоциированной с сенсорными характеристиками подсказки направления и характера реакции. Например, в задаче выбора реакции предъявление зеленого квадрата ассоциировано с выбором нажатия на левую кнопку, а предъявление красного круга ассоциировано с выбором нажатия на правую кнопку.

Выбор реакции - это процесс накопления подтверждений в пользу одного из вариантов ответа, заключающийся в повышения вероятности его реализации с одновременным снижением вероятности реализации альтернативных реакций. Физиологическими механизмами являются процессы активации целевой реакции и торможения нецелевых.

Период ответа - это время реализации реакции, включающее время программирования физических и физиологических параметров реакции с последующим их выполнением. Начинается после выбора реакции и заканчивается нажатием на кнопку с определенной скоростью, силой, направлением и прочее.

Поставленная техническая задача решается тем, что в способе используется адаптивный алгоритм. В соответствии с предыдущими исследованиями [5-8], длительность ПП, измеряемая как период между подсказкой и императивным сигналом, значительно влияет на время реакции - увеличение длительности ПП приводит к снижению времени реакции. Однако, после значений 300-500 мс время реакции как правило стабилизируется и дальнейшее увеличение длительности ПП не приводит к его снижению. Это связано с полным переносом процесса выбора реакции в подготовительный период, и при дальнейшем увеличении ПП реализуется только выбранная моторная реакция.

Основываясь на этой сильной связи и двигаясь в противоположном направлении можно оценить длительность ПП по последовательности данных о времени реакции. Другими словами, решение обратной задачи позволяет оценить длительность скрытого процесса принятия решения по наблюдаемым измерениям времени реакции. Регистрация большего времени реакции должна включать длительные процессы принятия решения, регистрация быстрой реакции свидетельствует, что реакция была подготовлена. Инструментально, в адаптивной модели длительность ПП в попытке n+1 изменяется пропорционально времени ответа, регистрируемого в попытке n. В серии ответов алгоритм адаптивно подстраивается под индивидуальную длительность процесса выбора реакции. Итоговые значения индивидуальной длительности ПП и периода ответа получаются путем усреднения значений, полученных в серии попыток.

Важно отметить, что адаптивный алгоритм рассчитывает параметры ответа в режиме онлайн. Таким образом, он позволяет регулировать их по отдельности или в соответствии с требованиями поставленной задачи. Адаптивный алгоритм также позволяет онлайн манипулировать параметрами задания в выбранном направлении, например, ужесточая или ослабляя параметры модели, изменяя онлайн расчет данных или смещая процесс выбора ответа в определенном направлении.

На фиг. 1 А. Последовательность событий во время экспериментальной попытки. Б. Соответствие подсказки и ответа для легких и трудных задач. В. Иллюстрация вычисления параметров для адаптивного метода. ПП - подготовительный период, ВР - время реакции, ВРсг - сглаженное время реакции, ВРр - разница ВР и ВРсг. Данные взяты у одного пациента, который ответил на десять последовательных стимулов. Красные стрелки указывают на последовательность событий в двух испытаниях. Сначала рассчитывается разница между ВР и ВРсг (сглаженное время реакции), затем ПП увеличивается в зависимости от этой разницы, что приводит к уменьшению ВР в последующей попытке.

Описание задачи для пациента

Во время выполнения задания сначала в течение 800 мс предъявляется звездочка, затем в течение 200 мс - подсказка о направлении ответа. Используется подсказка со 100% информацией о характере моторной реакции, то есть нажатии на левую или правую кнопку клавиатуры. Затем следует ПП различной длительности и императивный стимул длительностью 200 мс. После предъявления последнего сигнала пациент выполняет двигательный ответ, нажимая стрелку влево или вправо на клавиатуре указательным и средним пальце соответственно. Время ожидания ответа составляет 1,4 с. Межстимульный интервал рандомизирован от 1 до 2 с (Фиг. 1А). Пациента инструктируют о том, что в период выполнения задания он должен держать пальцы на соответствующих кнопках, иначе значения времени реакции будут искажаться и алгоритм будет работать неадекватно.

Работу алгоритма опишем на примере выполнения задания с легким и сложным процессом выбора моторного ответа.

Предъявляемые стимулы изменяются по двум сенсорным осям - форме и углу поворота. Сложное задание заключается в выборе реакции на основе обеих характеристик стимула. Легкое задание заключается в выборе реакции на основе только одной сенсорной характеристики - формы стимула. Правило соответствия подсказок и ответов следующее: (1) для трудного варианта задания квадрат или повернутый крест ассоциировались с нажатием левой стрелки клавиатуры; повернутый квадрат или крест ассоциировались с нажатием правой стрелки клавиатуры; (2) для легкого варианта задания квадрат ассоциировался с левой стрелкой клавиатуры, а крест - с правой стрелкой клавиатуры, независимо от угла поворота стимула (Фиг. 1Б).

Расчет ПП на основе адаптивного алгоритма заключается в рекурсивном перерасчете значений двух параметров после каждой попытки на основе регистрации в ней времени моторного ответа.

Длительность ПП обновляется в соответствии со следующей формулой:

где ПП_n+1 - длительность ПП в n+1 попытке, ПП_n - длительность ПП в n попытке, ВР_n - ВР в попытке n, ВР_m - сглаженное ВР, k - коэффициент масштабирования. Эта формула представляет собой альфа-бета фильтр для расчета значений длительности ПП в следующей попытке.

Формула (1) основана на следующем соображении. Поскольку ВР зависит от ПП, то для определения индивидуальной длительности этих переменных, мы связали изменения длительности ПП со значениями отклонения ВР в текущей попытке от экспоненциально сглаженного ВР предыдущих попыток. То есть отклонение времени реакции от некоторого индивидуального уровня ВР изменяет длительности ПП в том же направлении. В результате поскольку ПП и ВР отрицательно коррелированы, то это система с отрицательной обратной связью, которая должна стабилизироваться вокруг индивидуальных значений двух ее параметров.

Использование параметра масштабирования k обусловлено тремя причинами. Во-первых, история предыдущих реакций влияет на ВР [19]. Во-вторых, ВР включает моторный и программный шум [20]. В-третьих, флуктуации внимания влияют на ВР [21]. Благодаря использованию экспоненциального сглаживания влияние этих факторов уменьшается, и позволяет получить более стабильный показатель индивидуальных значений ВР.

Для повышения стабильности мы уменьшили вклад отклонения ВР_n от ВР_m в ПП_n+1 с помощью масштабного коэффициента k = 0,75. Значение k было подобрано эмпирически в ходе предварительного тестирования парадигмы на нескольких участниках.

После расчета длительности ПП обновляется параметр экспоненциального cглаживания ВР_m в соответствии со следующей формулой:

где ВР_m - взвешенное скользящее среднее значение времени реакции, ВР_n - время реакции в попытке n, весовой коэффициент w = 0,7. Формула 2 представляет собой фильтр низких частот для ВР.

При такой логике расчета изменение переменной времени реакции становится более плавным. Величина вклада разницы ВР_n - ВР_m определяется параметром w. Большее его значение приводит к большим изменениям в ВР_m+1, учитывая больший вес ВР_n. Следовательно, в n + 1 попытке отклонение ВР_n от ВР_m может быть либо очень маленьким, либо очень большим, что делает ПП неустойчивым (см. формулу 1). С другой стороны, меньшие значения w приводят к меньшим изменениям ВР_m+1, и система станет слишком жесткой и неспособной к адаптивным изменениям. Значение w = 0,7 выбрано для баланса либерального и консервативного критерия для поведения системы на основе предварительного тестирования экспериментальной парадигмы.

На фиг. 1В показано действие алгоритма изменения длительности ПП в зависимости от отклонения времени ответа от ВР_m. На рисунке изображена последовательность из 10 ответов на стимулы одного из пациентов . Когда ВР_n отклоняется от ВР_m в положительную сторону, длительность ПП в следующей попытке увеличивается. Это приводит к снижению ВР как результат негативной связи между длительностью ПП и ВР. В результате серии попыток происходит постепенная стабилизация ВР и, соответственно, длительности ПП.

Заявленный способ осуществляется следующим образом.

Пациент (1) выполняет задание индивидуально, сидя в кресле за столом перед монитором компьютера (3) на расстоянии примерно 60 см. Инструкции по проведению задания предъявляются в центре экрана компьютера перед началом выполнения задания. Пациент инструктируют отвечать как можно быстрее и точнее в каждой попытке задания. Если у пациента возникают дополнительные уточняющие вопросы, исследователь отвечает на них устно. Время ознакомления с инструкциями контролируется пациент.

Программа для предъявления стимулов может быть реализована на одном из языков программирования. Также возможно использовать свободно распространяемые программы для конструирования психологических экспериментов, например PsychoPy3 (https://www.psychopy.org/). Эта программа позволяет предъявлять различные типы стимулов (текстовые, картиночные и видео стимулы на экране монитора (3), звуковые стимулы через динамики(5)) и регистрировать различные типа реакций пациента (время и точность реакций, субъективные оценки, заполнение текстового поля, движения мышки, голосовой ответ через микрофон (4).

В рамках предлагаемого способа пациенту могут предъявляться различные категории стимулов, которые ассоциированы с различными моторными ответами. Например, предъявление изображений животных (квадрата, высокого тона и прочее) ассоциировано с нажатием клавиши “В” на клавиатуре указательным пальцем левой руки, а предъявление изображений людей (круга, низкого тона и прочее) ассоциировано с нажатием клавиши “Д” на клавиатуре указательным пальцем правой руки или посредством тачскрина (2). Пациенту предъявляется подсказка и через вариабельный промежуток времени подготовки реакции предъявляется императивный сигнал, после которого пациент выполняет свой ответ. Вариабельность периода между подсказкой и императивным сигналом определяется на основе адаптивного алгоритма, описанного выше. В качестве императивного сигнала может предъявляться стимул той же сенсорной модальности, что и подсказка (например, зрительные стимулы), или императивный сигнал может быть другой сенсорной модальности (например, подсказки зрительные, а императивный сигнал звуковой). Регистрируется наличие реакции, преждевременные реакции, время и точность реакции. Время реакции оценивается как время в миллисекундах от начала предъявления императивного сигнала до времени нажатия на кнопку клавиатуры. Точность реакции оценивается как соответствие кнопки реального нажатия необходимому. Преждевременные реакции - это нажатие на кнопку клавиатуры в период после предъявления подсказки и до предъявления императивного сигнала. При совершении ошибки, преждевременной реакции и отсутствии реакции адаптивный алгоритм возвращает значение предыдущей успешной попытки.

При завершении задания сохраняются данные категории стимула, длительности подготовительного периода, отсутствия/отсутствие реакции, точность реакции, преждевременные реакции и время правильной реакции для каждой попытки. Далее происходит обработка полученных данных. Подчитывается количество попыток без ответа, с преждевременными, ошибочными, чрезвычайно ранними / предвосхищающими ответами (ВР < 100 мс). Время реакции и длительность подготовительного периода в попытках с правильными ответами усредняются для каждой категории стимулов.

Адаптивный алгоритм позволяет разделить длительность выбора и длительность выполнения реакции. Это позволит независимо измерять процессы принятия решения и реализации моторной реакции. Определение длительности периода принятия решения актуально в области психических и неврологических отклонений. Например, быстрые решения, сопровождаемые высоким количеством ошибок, наблюдается в случаях дефицита внимания / гиперактивности; увеличение длительности принятия решения наблюдается при тревожности и депрессии. Также увеличение индивидуальной длительности подготовительного периода может наблюдаться при нарушениях активности или поражениях премоторной и лобной коры больших полушарий головного мозга человека, что связано с трудностями выбора реакции.

Определение длительности периода выполнения реакции актуально при расстройстве двигательной сферы, например при болезни Паркинсона или поражении двигательной коры больших полушарий головного мозга. Повышение длительности моторных реакций является также показателем моторной ретардации, то есть замедления моторных реакций при депрессии, шизофрении.

На фиг. 2 видно, что при отсутствии подготовки (ПП = 0 секунд) время реакции в сложном задании больше, чем в простом. При длительной подготовке ответа (ПП = 1.2 секунды) время реакции снижается и различия являются статистически не значимыми. Адаптивный алгоритм также приводит к значимому увеличению длительности подготовительного периода в сложном задании по сравнению с легким, но время выполнения ответа статистически не различается. Это свидетельствует о том, что адаптивный алгоритм дает возможность эффективного выделения длительности периода подготовки реакции и отражает сложность выбора ответа, но не влияет на время моторной реакции.

ПРОМЫШЛЕННОЕ ПРИМЕНЕНИЕ

Предлагаемый способ применяется к анализу времени моторной реакции человека и может быть использован для исследования индивидуальных различий при выполнении стандартизированных зрительно-моторных задач, построения эффективных и эргономичных интерфейсов человек - компьютер, определения и анализа диагностических параметров для психиатрической реабилитации и диагностики нейродегенеративных заболеваний, связанных с моторной сферой.

Литература:

1. Sternberg S. Separate modifiability, mental modules, and the use of pure and composite measures to reveal them. Acta Psychol (Amst). 2001 Jan;106(1-2):147-246. pmid:11256336.

2. Sigman M, Dehaene S. Parsing a cognitive task: a characterization of the mind’s bottleneck. PLoS Biol. 2005 Feb;3(2):e37. Epub 2005 Feb 8. pmid:15719056; PMCID: PMC546328.

3. Meyer DE, Kieras DE. A computational theory of executive cognitive processes and multiple-task performance: Part 1. Basic mechanisms. Psychol Rev. 1997 Jan;104(1):3-65. pmid:9009880.

4. Niemi P, Näätänen R. Foreperiod and simple reaction time. Psychol Bull. 1981;89(1);133-162.

5. Thomaschke R, Kiesel A, Hoffmann J. Response specific temporal expectancy: evidence from a variable foreperiod paradigm. Atten Percept Psychophys. 2011 Oct;73(7):2309-22. pmid:21755419.

6. Thomaschke R, Wagener A, Kiesel A, Hoffmann J. The specificity of temporal expectancy: evidence from a variable foreperiod paradigm. Q J Exp Psychol (Hove). 2011 Dec;64(12):2289-300. Epub 2011 Oct 5. pmid:21970615.

7. Shin YK, Proctor RW. Evidence for distinct steps in response preparation from a delayed response paradigm. Acta Psychol (Amst). 2018 Nov;191:42-51. Epub 2018 Sep 13. pmid:30218843.

8. Maslovat D, Klapp ST, Forgaard CJ, Chua R, Franks IM. The effect of response complexity on simple reaction time occurs even with a highly predictable imperative stimulus. Neurosci Lett. 2019 Jun 21;704:62-66. Epub 2019 Apr 1. pmid:30946926.

9. Job X, Golemme M, Bhattacharya J, Cappelletti M, de Fockert J, van Velzen J. The influence of motor preparation on the processing of action-relevant visual features. Sci Rep. 2019 Jul 31;9(1):11084. pmid:31366985; PMCID: PMC6668476.

10. Korolczuk I, Burle B, Coull JT. The costs and benefits of temporal predictability: impaired inhibition of prepotent responses accompanies increased activation of task-relevant responses. Cognition. 2018 Oct;179:102-110. Epub 2018 Jun 20. pmid:29935426.

11. Verbruggen F, McLaren IP, Chambers CD. Banishing the Control Homunculi in Studies of Action Control and Behavior Change. Perspect Psychol Sci. 2014 Sep;9(5):497-524. pmid:25419227; PMCID: PMC4232338.

12. Duque J, Lew D, Mazzocchio R, Olivier E, Ivry RB. Evidence for two concurrent inhibitory mechanisms during response preparation. J Neurosci. 2010 Mar 10;30(10):3793-802. pmid:20220014; PMCID: PMC2852647.

13. Tandonnet C, Davranche K, Meynier C, Burle B, Vidal F, Hasbroucq T. How does temporal preparation speed up response implementation in choice tasks? Evidence for an early cortical activation. Psychophysiology. 2012 Feb;49(2):252-60. Epub 2011 Oct 20. pmid:22092144.

14. Ratcliff R, McKoon G. The diffusion decision model: theory and data for two-choice decision tasks. Neural Comput. 2008 Apr;20(4):873-922. pmid:18085991; PMCID: PMC2474742.

15. Jones M, Dzhafarov EN. Unfalsifiability and mutual translatability of major modeling schemes for choice reaction time. Psychol Rev. 2014 Jan;121(1):1-32. Epub 2013 Sep 30. Erratum in: Psychol Rev. 2014 Jan;121(1):150. pmid:24079307.

16. Brown SD, Heathcote A. The simplest complete model of choice response time: linear ballistic accumulation. Cogn Psychol. 2008 Nov;57(3):153-78. Epub 2008 Feb 20. pmid:18243170.

17. Sun P, Landy MS. A Two-Stage Process Model of Sensory Discrimination: An Alternative to Drift-Diffusion. J Neurosci. 2016 Nov 2;36(44):11259-11274. pmid:27807167; PMCID: PMC5148242.

18. Diederich A, Colonius H. A two-stage diffusion modeling approach to the compelled-response task. Psychological Review. 2021;128(4), 787-802. pmid:34081509

19. Koch I, Philipp AM. Effects of response selection on the task repetition benefit in task switching. Mem Cognit. 2005 Jun;33(4):624-34. pmid:16248327.

20. van Beers RJ. Motor learning is optimally tuned to the properties of motor noise. Neuron. 2009 Aug 13;63(3):406-17. pmid:19679079.

21. Wilschut A, Theeuwes J, Olivers CN. The time course of attention: selection is transient. PLoS One. 2011;6(11):e27661. Epub 2011 Nov 18. pmid:22125619; PMCID: PMC3220693.

22. Soghoyan G, Aksiotis V, Rusinova A, Myachykov A, Tumyalis A (2022) An adaptive paradigm for detecting the individual duration of the preparatory period in the choice reaction time task. PLoS.

Заявленное изобретение относится к методам измерения параметров человека для диагностических целей, а именно к способу анализа диагностических параметров для психиатрической реабилитации и диагностики нейродегенеративных заболеваний, связанных с моторной сферой. Проводят анализ диагностических параметров для психиатрической реабилитации и диагностики нейродегенеративных заболеваний, связанных с моторной сферой, включающий размещение пациента перед монитором компьютера, предъявление стимула на мониторе компьютера, перемещение стимула на мониторе компьютера. При этом пациенту предъявляют различные категории стимулов, которые ассоциированы с различными моторными ответами, пациенту предъявляют подсказку и через вариабельный промежуток времени подготовки реакции предъявляется императивный сигнал, после которого пациент выполняет свой ответ посредством тачскрина. В качестве императивного сигнала может предъявляться стимул той же сенсорной модальности, что и подсказка. Регистрируют наличие реакции, преждевременные реакции, время и точность реакции, посредством тачскрина и видеокамеры, при завершении задания сохраняют данные категории стимула, длительности подготовительного периода, отсутствия/отсутствие реакции, точность реакции, преждевременные реакции и время правильной реакции для каждой попытки. Полученные данные обрабатывают посредством компьютера, оценивают индивидуальные значения длительности подготовительного периода и времени моторного ответа, пациент следит за стимулом на дисплее и, таким образом, диагностируют один или более симптомов нейродегенеративных заболеваний у пациента. Способ обеспечивает определения индивидуальных значений длительности подготовительного периода в задачах выбора моторной реакции. 7 з.п. ф-лы, 3 ил.

1. Способ анализа моторной реакции пациента, включающий:

размещение пациента перед монитором компьютера;

предъявление стимула на мониторе компьютера;

перемещение стимула на мониторе компьютера;

отличающийся тем, что

пациенту предъявляют различные категории стимулов, которые ассоциированы с различными моторными ответами, в течение 800 мс;

пациенту предъявляют подсказку течение 200 мс, после чего следует подготовительный период (ПП) и затем предъявляется императивный сигнал длительностью 200 мс, после которого пациент выполняет свой ответ посредством тачскрина;

в качестве императивного сигнала предъявляют стимул той же сенсорной модальности, что и подсказка, или императивный сигнал в другой сенсорной модальности;

регистрируют наличие реакции, преждевременные реакции, время и точность реакции, посредством тачскрина и видеокамеры;

при завершении задания сохраняют данные категории стимула, длительности подготовительного периода, отсутствия реакции, точность реакции, преждевременные реакции и время правильной реакции для каждой попытки;

полученные данные обрабатывают посредством компьютера;

оценивают индивидуальные значения длительности подготовительного периода и времени моторного ответа,

при этом при регистрации времени моторной реакции, вычисляют скользящее среднее моторной реакции по формуле:

ВРm+1= ВРn-w*(ВРn-ВРm);

где ВРm – взвешенное скользящее среднее значение времени реакции, ВРn – время реакции в попытке n, w – весовой коэффициент, равный 0,7;

рассчитывают отклонение времени реакции от сглаженного среднего времени реакции, изменяют длительность подготовительного периода в следующей попытке пропорционально этой разнице по формуле:

ППn+1= ППn+ k*(ВРn-ВРm);

где ППn+1 – длительность ПП в n+1 попытке, ППn – длительность ПП в n попытке, ВРn – ВР в попытке n, ВРm – сглаженное ВР, k – коэффициент масштабирования, равный 0,75; при этом по серии попыток считают среднее значение длительности подготовительного периода и времени моторной реакции.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что пациент выполняет задание индивидуально, сидя в кресле за столом перед монитором компьютера на расстоянии 60 см.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что пациенту предъявляются текстовые, картиночные и видео стимулы на экране монитора, звуковые стимулы через динамики.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что регистрируют различные типа реакций пациента, такие как время и точность реакций, субъективные оценки, заполнение текстового поля, движения мышки, голосовой ответ через микрофон.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве императивного сигнала и подсказки предъявляют зрительные стимулы, могут размещаться на экране монитора.

6. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве подсказки предъявляют зрительные стимулы на экране монитора, а в качестве императивного сигнала - звуковой, воспроизводимый динамиком.

7. Способ по п.1, отличающийся тем, что разделяют время моторной реакции на периоды выбора и выполнения реакции.

8. Способ по п.1, отличающийся тем, что изменяют параметры модели онлайн, в ходе выполнения задания.