Тест Следования и визуальный поиск: как eTMT улучшает диагностику когнитивных функций

Введение в исследование визуальных механизмов поиска

Тест Следования (Trail Making Test - TMT) представляет собой сложную задачу, включающую визуальный поиск, и широко используется для оценки различных когнитивных функций. Хотя существующая литература часто подчеркивает переключение между задачами, нюансы визуального поиска в рамках TMT остаются предметом дискуссий. В данном исследовании мы разработали новую цифровую версию TMT - eTMT, чтобы более эффективно анализировать динамику производительности визуального поиска.

Гипотезы исследования

Мы предположили, что критические аспекты визуального поиска, в частности эффект размера отображаемого набора (display setsize effect), были упущены в предыдущих исследованиях - specifically влияние дистракторов в поле зрения на производительность участников. Кроме того, мы исследовали, как линия, drawn участниками в традиционной бумажно-карандашной версии, может влиять на производительность.

Методология исследования

Для проверки этих гипотез мы провели два эксперимента (данные собраны в 2022 году). Первый эксперимент включал модификацию стандартного TMT путем удаления соединительной линии между целями и превращения достигнутых целей в черные диски. Во втором эксперименте мы ввели вариации, такие как полное исчезновение достигнутых целей и изменение их позиций, наряду с корректировками пространственных отношений между последовательными целями.

Основные результаты

Наши findings подтверждают значительное влияние эффекта размера отображаемого набора на производительность TMT, предоставляя insights в механизмы, лежащие в основе визуального поиска, и подчеркивая потенциал цифровой переработанной версии TMT для улучшенной оценки.

Тест Следования: исторический контекст и клиническое применение

Тест Следования (TMT) является одним из наиболее широко используемых тестов в клинических и исследовательских settings как инструмент для быстрой и легкой оценки исполнительных функций и нарушений мозга. Оригинальный TMT представляет собой бумажно-карандашное задание, в котором participants графически соединяют в возрастающем порядке серию из 25 кругов, помеченных цифрами и/или буквами, как можно быстрее и точнее.

Структура TMT

TMT разделен на две части: первая часть (TMT-A) состоит из 25 кругов, случайным образом расположенных на странице и пронумерованных от 1 до 25. Вторая часть (TMT-B) также содержит 25 кругов, но половина из них - цифры (от 1 до 13), а другая половина - буквы (от A до L); задача participants - соединить круги, чередуя цифры и буквы в возрастающем порядке (т.е. 1-A, A-2, 2-B и т.д.).

Измерение производительности

В обеих частях TMT-A и TMT-B основным показателем производительности является общее время, необходимое для соединения всех 25 кругов. Бумажно-карандашная версия изначально была включена в Армейский Индивидуальный Тестовый Батарею: исследователи обнаружили, что показатели TMT сильно коррелируют с интеллектом, specifically результаты показали, что individuals с более низкими показателями IQ тратят больше времени на выполнение TMT.

Многофакторная природа TMT

Хотя TMT appears отличным инструментом для указания наличия поражения мозга, плохая производительность в задаче является неспецифическим результатом, так как она не точно определяет, какие аспекты производительности deficient у individual с когнитивными impairments. Из-за сложности и разнообразной природы когнитивных процессов, involved в TMT, плохая производительность может быть attributed к разным причинам (например, motor slowing, poor coordination, visual scanning difficulties).

Ключевые когнитивные процессы

Поэтому, хотя большинство исследований согласны с многофакторной природой процессов, involved в TMT, существует lack консенсуса относительно их exact ролей и influence. Sánchez-Cubillo и collaborators представили overview 24 исследований, которые aimed прояснить процессы, underlying показатели TMT, и found, что visual search, motor skills, working memory и general intelligence являются наиболее cited процессами, которые contribute к производительности TMT.

Современные парадигмы визуального познания

В последние годы две парадигмы в визуальном познании emerged как particularly relevant для понимания производительности в Тесте Следования: задача Множественной Локализации Предметов (Multiple Item Localization - MILO) и гибридный фуражинг. Обе парадигмы включают serial visual search при constraints памяти и условий alternation целей, которые closely mirror те, что found в TMT, especially в части B.

Гибридный фуражинг

В задачах гибридного фуражинга participants ищут multiple целей из двух или более категорий simultaneously. Consistent finding - это тенденция выбирать items из той же категории bursts перед switching, reflecting когнитивную стоимость alternation между типами целей. Эти switch costs suggest, что participants optimize их search путем minimization изменений категорий, revealing tradeoff между нагрузкой на память и attentional control.

Задача MILO

Задача MILO была designed для simulation sequential search across interleaved категорий целей, much like alternation букв-чисел в TMT-B. В MILO participants должны выбирать цели в фиксированном порядке (например, 1-A-2-B...), resulting в более длительных времени реакции в points переключения категорий.

Визуальный поиск как центральный компонент TMT

Актуальность этих экспериментальных парадигм further supported longstanding body исследований, которые consistently highlighted визуальный поиск как central компонент производительности TMT. Ehrenstein и collaborators, например, investigated роль визуального поиска в Части A TMT, путем correlation производительности TMT-A с различными вербальными и невербальными тестами, такими как Тест Нахождения Объектов (Objects Finding Test - OFT).

Корреляционные исследования

Результаты исследования showed значительную correlation между производительностью в TMT-A и навыками визуального поиска, required OFT, leading исследователей к conclusion, что primary процесс, underlying производительность TMT-A, является визуальный поиск. Позже Crowe investigated дифференциальные contributions визуального поиска и attentional функций на производительность TMT, используя modified версию TMT-A и TMT-B без цифр и букв.

Факторы, влияющие на визуальный поиск

Чтобы лучше понять механизмы, underlying визуальный поиск в TMT, полезно обратиться к обширному body исследований по парадигмам визуального поиска, которые long examined как свойства задачи и отображения affect производительность. Long known, что в задачах визуального поиска некоторые factors могут affect производительность в terms времени реакции (RTs), включая количество отображаемых дистракторов и цель, которая может иметь unique features или conjunctions features с другими дистракторами.

Эффект размера набора отображения

Демонстрация того, что время реакции визуального поиска frequently increases с количеством дистракторов, была fundamental аспектом теорий внимания. Другими словами, well known, что количество дистракторов affects serial визуальный поиск, producing так называемый Эффект Размера Набора Отображения (Display Setsize Effect - DSE). Это происходит потому, что уровень interference в кодировании stimulus может increase с quantity стимулов, possibly как результат dispersal attentional ресурсов.

Стратегии визуального сканирования

Помимо количества дистракторов в визуальном отображении, важно также considerar, как individuals engage с отображением. Другими словами, стратегия, adopted для визуального сканирования environment, может influence производительность independently от quantity стимулов. Boot et al., например, demonstrated, что разные стратегии сканирования, ranging от highly active до more passive, могут lead к significantly different outcomes.

Влияние салиентности стимулов

Интересно, что participants, которые делали fewer движений глаз, relying instead на radial "sit and wait" стратегии, achieved лучшие results. Эти findings relevant не только в broader контексте исследований визуального поиска, но и для понимания производительности в задачах, таких как TMT, где визуальное сканирование играет central роль.

Цифровизация TMT и разработка eTMT

Оцифровка бумажно-карандашных тестов имеет advantage увеличения ease администрирования, standardization представления задачи, но также позволяет acquisition дополнительных parameters для более thorough оценки когнитивных процессов. Цифровые версии enable collection данных и processing отдельных items в customizable исследовательских settings.

Существующие цифровые версии TMT

За последнее десятилетие numerous оцифрованные версии оригинального бумажного TMT были implemented и successfully addressed эти аспекты. Например, Reynolds создал Комплексный Тест Следования (Comprehensive Trail Making Test - CTMT), который был designed для расширения задачи и решения любых проблем нормирования и стандартизации TMT.

Экспериментальные модификации

CTMT состоит из sequence пяти trails: Trails 1-3 similar к TMT-A, но Trails 2 и 3 introduce increasing numbers дистракторных кругов, которые participants должны ignore. Trails 4 и 5 more similar к TMT-B: в Trail 4 participants просят draw линию между арабскими цифрами в кругах и числовыми словами в прямоугольниках; в Trail 5, similar к Части B TMT, есть empty круги, provided как дистракторы.

Эксперимент 1: Методология и условия

В Эксперименте 1 мы создали три разные версии TMT: Standard версия (реплицирует оригинальную бумажно-карандашную задачу), условие NoLine (NL) и условие Black Discs (BD). В условии NL participants все еще draw линии мышью между целевыми кругами, но как только следующая цель reached, previously drawn линия disappears, позволяя всем дистракторам remain fully visible throughout задачу.

Гипотезы для условий

Мы hypothesized, что эта версия TMT будет more difficult чем оригинальная, так как absence persistent линии может make задачу визуального поиска more demanding. В условии BD, once следующая цель reached, линия disappears, и только что достигнутый круг turns черным. Это условие позволяет нам disentangle contrasting results и interpretations.

Эксперимент 1: Результаты и обсуждение

Результаты confirm, как и expected, что время реакции slower в Части B TMT, suggesting, что требование switching, included в TMT-B, makes его more difficult чем TMT-A. Удаление drawn линии specifically affects Часть B: условие NoLine, где все дистракторы remain visible, и обратная связь линии removed, является most difficult.

Влияние дистракторов

Эти результаты confirm нашу гипотезу относительно influence дистракторов на эту задачу: Когда дистракторы remain на экране, время реакции delayed. Это remarkable результат, так как он позволяет для deeper exploration типа процессов и переменных, которые influence эту задачу визуального поиска.

Эксперимент 2: Расширенное исследование

Основная цель Эксперимента 2 состояла в том, чтобы test, почему задача TMT не становится simpler over time (как observed в Эксперименте 1, где no значительные interactions emerged между условиями ST/BD/NL и стадией задачи Early/Late цели), но remain equally demanding throughout все repetitions.

Новые манипуляции

Кроме того, Эксперимент 2 aims контролировать variables, которые могут influence производительность TMT, которые не accounted для в previous версиях теста. Было demonstrated, что implicit learning конфигураций дистракторов, когда repeatedly presented, может provide "contextual cueing" эффект, который facilitates поиск цели в задачах визуального поиска.

Эксперимент 2: Методология и условия

В Эксперименте 2 мы administered два новых условия: гипотетически простое условие под названием Disappearing Discs (DD), где только что достигнутая цель disappears, и сложное условие под названием MeDiSp (контроль для Памяти, Дистракторов и Пространственного позиционирования).

Условие MeDiSp

В условии MeDiSp невозможно для participants запомнить positions items, потому что каждый раз participant должен искать следующую цель в новом поле дистракторов, в котором последние всегда effective и не имеют salient features, которые могут быть easily eluded. Кроме того, в условии MeDiSp мы systematically manipulated пространственное расположение элементов теста following precise критерии, crossing две переменные Distance (близко/далеко) и Continuity (непрерывно/прерывно).

Эксперимент 2: Результаты и выводы

Результаты этого второго эксперимента corroborate, что Часть B TMT более challenging чем Часть A, confirming результаты Эксперимента 1 и previous исследований. Как emphasized в исследовании Gaudino и collaborators, несколько factors influence производительность в части B TMT, которые differ от части A, такие как разные пространственные relations между целями и increased визуальное interference в части B.

Сравнение условий

Ключевой результат - значительная difference между нашими тремя условиями. Самое difficult условие из всех, как и expected, - MeDiSp, в котором каждый раз, когда цель reached, вся пространственная конфигурация renews. Это самое difficult, потому что оно excludes возможные memory influences, и absence drawn линий makes impossible neglect already reached items.

Общее обсуждение и выводы

В этом исследовании мы examined, как процессы визуального поиска contribute к производительности в цифровой адаптации Теста Следования (eTMT). В двух экспериментах мы found, что manipulations, такие как изменение визуального статуса посещенных целей (Эксперимент 1) и implementation либо их исчезновения, либо пространственного перемешивания (Эксперимент 2), significantly influenced эффективность поиска, highlighting роль динамики отображения в sequential linking задачах.

Клинические implications

На основе полученных результатов можно hypothesize изменение стандартного administration TMT. Это изменение может быть based на direct comparison между версиями, которые proved быть least и most challenging в этом исследовании. Версия MeDiSp eTMT хорошо сбалансирована в terms расстояния и непрерывности, ensuring, что визуальный поиск remains consistently challenging от начала до конца.

Заключение и перспективы

В целом, цифровая переработанная версия TMT имеет potential реформировать практики когнитивной оценки, providing клиницистам detailed, reliable данные об individual производительности пациента, trial за trial, ultimately leading к более effective планированию лечения и стратегиям вмешательства. Дальнейшие исследования могли бы focus на этой possibility путем testing фактического increased диагностического потенциала таких измерений.