使用六自由度运动平台估计前庭感知阈值

摘要

本文介绍了使用六自由度运动平台估算前庭感知阈值所需的方法、步骤和技术。

摘要

前庭感知阈值是指受试者基于前庭输入检测或分辨运动所需的运动强度。利用六自由度运动平台提供的被动运动模式，可以估计任意类型运动的前庭感知阈值，从而针对前庭终器的各个亚组分进行评估。前庭阈值的测定具有临床相关性，因为它可补充诸如冷热灌注试验、头脉冲试验（HIT）或前庭诱发肌源性电位（VEMPs）等诊断工具，这些工具仅能提供前庭系统部分组分的信息，而无法全面评估所有组分。目前有多种用于估计前庭感知阈值的方法，各有优缺点。本文介绍一种采用自适应阶梯算法和正弦运动模式的实验方案，以实现高效的阈值估计。自适应阶梯算法根据受试者的反应历史来确定下一个刺激的峰值速度，是前庭研究领域中最常用的算法。我们还进一步讨论了运动频率对前庭感知阈值的影响。

引言

人类前庭终器由五个部分组成，每个部分均被优化用于检测自然运动谱中的特定成分。三个半规管大致相互垂直排列，使其能够检测头部绕三个轴的旋转运动。此外还有两个囊斑器官，用于感知沿垂直轴或水平面的平移加速度¹。这五个组成部分中任何一个的功能下降或丧失都可能导致严重症状，如头晕、眩晕、平衡障碍以及跌倒风险增加²。然而，对这五个部分的功能进行独立的客观评估是一项繁琐的工作，需要进行多项检测³。例如，通常通过冷热灌注试验和头脉冲试验（HIT）来评估水平半规管的功能。目前评估囊斑器官功能的金标准是前庭诱发肌源性电位（VEMPs）。通过结合多种检测方法，临床医生可以获得更全面的前庭功能状况，从而制定诊断和治疗方案。

一种有前景的前庭功能量化方法是前庭感知阈值，它能够提供一种客观、定量的测量指标，用于评估受试者能够可靠感知或分辨的最低自身运动强度。尽管感知阈值测试在某些临床学科（例如听力学）中已得到良好确立，但前庭感知阈值目前尚未用于前庭领域的临床诊断⁴。造成这一现状的原因之一是缺乏可获取的运动平台以及易于使用的软件。原则上，可以使用运动平台和旋转椅进行阈值估计。然而，尽管六自由度（6DOF）运动平台适用于多种运动模式的阈值估计，从而能够对前庭器官全部五个亚组分进行研究，旋转椅仅可用于水平面（偏航）旋转的检测^1,4。

前庭阈值通常针对沿三个主要轴线（前后轴、左右轴、头垂直轴）的平移运动以及绕这些轴线的旋转运动（偏航、俯仰、滚转）进行估计，如图1所示。前庭感知阈值还依赖于刺激频率⁵。为考虑这一因素，阈值估计最常采用具有单频正弦加速度特征的运动剖面，但过去也使用过其他类型的运动剖面^6,7,8。

前庭感知阈值为研究前庭感觉与高级认知过程之间的相互作用提供了一种工具。因此，前庭感知阈值可作为临床评估（如头脉冲试验、冷热灌注试验和前庭诱发电位）的补充，后者的评估依赖于不经过大脑皮层的反射弧机制。此外，在运动平台上估计的前庭感知阈值能够在生态有效性较高的真实环境中评估前庭功能⁹，而非使用人工刺激方式，后者可能引发多感官冲突¹。

由于前庭刺激具有双向性¹⁰，通常估算前庭辨别阈值而非检测阈值⁴。在辨别任务中，受试者感知一个刺激，并需判断其属于哪一类。例如，受试者必须判断自身移动的方向（如向左/向右）。阈值估算的理论框架为信号检测理论^10,11。辨别阈值可通过多种方法估算，但在前庭领域，自适应阶梯法是标准方法。在自适应阶梯程序中，后续运动的强度（通常为峰值速度）取决于受试者对上一个或多个刺激的反应（正确/错误）。自适应阶梯程序有多种实现方式¹²，但前庭研究中最常用的算法是固定步长的x降/y升法。例如，在三降一升阶梯法中，当受试者连续三次正确回答后，刺激强度会降低；而一旦给出错误回答，刺激强度则会增加（图2）。在x降/y升阶梯法中，x和y的具体选择可用来针对不同的阈值水平（即正确反应的百分比）¹³。三降一升阶梯法所针对的是受试者在79.4%的试验中能够正确反应的刺激强度。除了自适应阶梯法外，其他研究¹⁴也采用预设的固定强度进行阈值估算。使用固定强度可估算完整的心理测量函数，其提供的信息量远超过单一阈值。然而，当仅关注特定阈值时，固定强度方法耗时较长，效率较低。

本文介绍了一种利用六自由度（6DOF）运动平台和自适应阶梯法测定前庭识别阈值的实验方案。

方案

本论文所使用的所有数据均在参与者签署知情同意书后采集，并符合伯尔尼大学人文科学学院的伦理审批要求 [2020-04-00004]。

1. 材料

1. 为了估算前庭感知阈值，需确保能够使用运动平台或旋转椅。
2. 确保存在用于编程运动曲线和控制运动平台接口的控制软件。
   注意：PlatformCommander^15,16本研究使用了用于连接运动平台的开源软件包 PlatformCommander。PlatformCommander 可用于定义正弦加速度剖面，此类剖面常用于估计前庭阈值。
3. 确保配备反应装置，例如游戏控制器，用于记录参与者的反应。
4. 运动平台产生的噪声与运动强度相关。受试者在估计前庭感知阈值期间，可能将这种听觉噪声作为额外的、非预期的信息来源。为掩盖平台发出的声音，应向受试者呈现白噪声。 通过 每次试验期间佩戴主动降噪耳机。
5. 对参与者进行遮眼处理，以消除视觉运动线索的影响。
6. 确定要使用的估计算法并定义相应参数。若采用阶梯法，需定义起始点、步长、更新规则和终止规则。如果用户不确定应选择何种数值，可进行预实验测量或查阅相关文献。示例脚本（https://gitlab.com/dr_e/2022-jovedemo）在线提供默认参数设置。
   注意：起始点定义了平台在首次试验中的峰值速度。通过预实验或参考阈值相关文献来确定合适的起始速度（关于偏航阈值，参见 Grabherr 等人）。⁵步长描述了每次试验之间刺激强度的变化幅度。更新规则描述了根据受试者的反应，刺激强度是否以及如何进行调整。在前庭系统研究中，常用的是一种“三次正确下降、一次错误上升”的阶梯法。这意味着，当连续三次回答正确时，刺激强度将降低；而每次回答错误时，刺激强度则会升高。终止标准通常由固定的试验次数或强度反转次数来确定。强度反转是指在一次或多次强度降低后因反应变化导致强度上升，或相反情况的试验。所提供的脚本会记录这些反转次数，在满足终止条件时结束实验，并自动计算最终的阈值。
7. 确定需要估算阈值的频率。在本示例中，使用了 1 Hz。
   注意：前庭阈值通常在0.1至5 Hz的频率范围内进行研究，且已知阈值随刺激频率的增加而降低³.
8. 确定需要估计阈值的运动类型。在本演示中，进行的是偏航旋转。
   注意：可对平移和旋转运动的感知阈值进行估计。通常针对三个主要轴向（前后轴、左右轴、垂直轴）及其对应的旋转运动（滚转、俯仰、偏航）进行阈值估计。所提供的脚本一次仅估计一种预设的运动模式（方向、频率）。然而，若需估计多个阈值，可使用相同或不同的运动参数（方向、频率、旋转轴）重复运行该脚本。
9. 每次阈值估计程序开始前都应进行训练，使受试者熟悉任务。使用脚本 "threshold-training.jl" 可在线获取（见步骤 1.6）。
   注意：训练脚本呈现一系列高于阈值的运动刺激。测试脚本自动控制估计过程，处理阶梯算法的更新、刺激强度的调整、运动刺激的呈现、每次运动刺激期间的听觉白噪声呈现，以及所有相关数据的记录。在训练过程中，需确保受试者理解任务内容，并在其存在疑问时提供指导。

2. 操作步骤

1. 向参与者解释实验流程，并获得其知情同意。
2. 让参与者坐在安装于运动平台上的椅子上。
3. 使用安全带将参与者固定。
4. 将反应按钮交给参与者，并说明按键与反应之间的对应关系。
5. 为参与者佩戴眼罩，并将耳机放置在其头部合适位置。
6. 实施适当的头部固定。
7. 打开运动平台的主电源、电池开关和控制器开关。
8. 确保平台周围区域无障碍物，并在测试期间禁止他人接近移动中的平台。
9. 在命令行中输入 julia threshold-training.jl，启动训练程序脚本。
10. 告知参与者运动平台即将启动。
11. 通过查看服务器软件（PlatformCommander）图形用户界面（GUI）中显示的状态，确认会话成功初始化。成功初始化后，状态显示将从 Session Not Underway 变为 Short Sequence，同时显示已连接客户端的 IP 地址以及会话初始化的时间。如果数秒后仍未成功初始化，请检查客户端与服务器之间的网络连接，确保运动平台已开启且控制器已连接。
12. 确保参与者理解任务要求，指出其错误（例如按错按钮），并回答参与者可能提出的任何问题。
13. 告知参与者训练程序已结束，即将开始估计程序。
14. 在命令行中输入 julia threshold-test.jl，启动估计程序脚本。
15. 监督全自动的阈值估计过程，直至达到终止条件。
16. 根据实验设计，可从步骤 2.13 重新开始实验流程，使用不同的刺激，或直接终止实验。
17. 将运动平台归位至停放状态。
18. 移除头部固定装置、耳机、眼罩和按钮，让参与者离开平台。
19. 向参与者说明实验的整体情况，并询问其体验，以帮助改进后续实验。
    注意：该实验流程可在任意时间暂停并重新启动，但建议避免在阈值估计阶段（步骤 2.15–2.17）进行中断。

结果

所述实验程序的结果是一条显示各次试验中所用刺激强度变化的曲线图（图2）。刺激强度应趋近于一个恒定值（图2，虚线）。自适应阶梯法将加速度强度与受试者的运动感知关联起来。阈值通常由测试脚本（例如 threshold-test.jl）计算得出，即所有试验或其中反转试验子集所呈现强度的平均值。所获得的数值无需进一步处理。根据所采用的更新规则，可针对心理测量函数上的不同点进行测定。采用三降一升规则时，所估计的是受试者在79.4%的试验中做出正确反应时对应的刺激强度。

图3 展示了一次失败的阈值估计。在该示例中，终止标准被设定为30次试验，而非足够数量的反转次数。由于早期出现错误（第11次试验），导致估计过程得出的阈值估计结果较差，这可以通过阶梯法未收敛至某一稳定值，而是持续单调下降直至结束这一现象识别出来。

图 1：主要轴线与平面的示意图。 图示的轴线和平面通常用于描述与头部运动相关的动作。前庭感知阈值通常针对鼻-枕（NO）、耳间（IA）和头垂直（HV）轴，以及围绕这些轴的旋转（分别称为偏转、俯仰或横滚旋转）进行估算。该图使用一个可免费获取的3D头部模型创建¹⁷。 请点击此处查看此图的高清版本。

图 2：三次下降/一次上升阶梯法的可视化示意图。 强度反转以红色标示。向上的三角形表示正确反应的试验，向下的三角形表示错误反应的试验。虚线代表估计的阈值，由全部八个反转强度的平均值计算得出。在初始阶段，更新规则遵循一次下降模式，直至第一次反转（第6次试验）。这种方法可更高效地估计阈值，尤其适用于起始强度相对于未知阈值较大的情况。请点击此处查看该图的放大版本。

图 3：阈值估计失败的可视化示例。 由于终止标准（30 次试验）以及所选起始强度与真实阈值相差较远，阶梯函数未能收敛。在第 11 次试验中出现的早期错误反应阻碍了向真实阈值的快速收敛。请点击此处查看此图的放大版本。

讨论

本方案可实现对前庭感知阈值的可靠且高效的估计。该方案适用于沿任意轴向或绕任意轴的阈值估计，并可用于所有相关刺激频率（例如 0.1–5 Hz）。尽管我们采用标准的三降一升自适应阶梯法呈现数据，但本方案也可用于其他更高效的估计方法¹²，包括固定强度法、转换/加权升降法或贝叶斯方法（例如 Quest¹⁸）。各种可用算法的详尽讨论超出了本文的范围，但有关理论、模拟与实际数据的出色比较可参见其他文献¹⁹。在临床环境中，由于时间有限，高效的估计方法具有重要意义，目前也正在开展关于更快速评估方法的研究^19,20。

一个有前景的研究领域是识别特定的运动模式以及其他具有临床意义的参数，例如平衡能力^2,21。这一研究方向非常重要，因为它能够指导在临床相关行为和事件（如跌倒风险）中哪些轴向和频率最具可预测性，从而在临床环境中缩小搜索范围。

当设备和软件已具备且运行正常后，可靠的阈值估计依赖于两个关键因素。首先，实验者必须确保受试者理解任务要求，并在整个实验过程中保持警觉。对于大多数刺激（例如，所有平移运动），指导语清晰且易于遵循。然而，对于俯仰和滚转运动，使用“左”或“右”作答的指示可能产生歧义，尤其是在旋转轴位于头部水平时。在这种情况下，旋转轴上方的身体部位（如头部）的运动方向与下方部位（如脚部）相反。“左/右”的表述可能不明确，此时建议要求受试者将运动判断为顺时针或逆时针方向。明确解释并让受试者练习如何判断运动刺激至关重要。当研究对象为患者或老年人时，进行足够数量的练习试验尤为重要。

其次，选择足够数量的阈值附近试验非常重要。我们建议采用自适应终止标准，即以刺激强度反转次数作为依据，而不是采用其他人使用的固定试验次数^7,22。此外，使用预设的试验次数可能效率低下，并且当起始刺激强度与阈值相差较大时，存在阶梯法无法收敛的风险。通常需要通过预实验来选择合理的起始刺激强度和终止标准。

阶梯法旨在估计心理测量函数上的单个点^23,24。因此，其提供的信息有限，因为无法从估计的阈值中推导出反应偏差和心理测量函数的斜率。如果这些参数是研究关注的重点，则可采用固定的刺激强度在更广的区间内进行采样，从而拟合心理测量函数。尽管该方法更为耗时，但它支持更复杂的分析，能够提供有价值的见解^14,25。此外，也可采用自适应斜率估计算法¹³。

在评估前庭感知阈值时，一个重要方面是尽量减少来自其他感觉系统的提示。为实现这一点，平台产生的噪声通常通过白噪声进行掩蔽。而减少本体感觉或触觉提示则更具挑战性¹，只能部分实现，因为加速度需要有作用于身体的力，这不可避免地会引起前庭系统以外的刺激。然而，通常会使用垫子来减弱触觉和本体感觉信号。同样，固定头部是必要的，以确保前庭器官相对于运动方向保持恒定的取向，并确保头部的运动轨迹与平台的运动轨迹一致，避免在无限制运动条件下因身体参与而对运动信号产生的滤波效应²⁶。

目前，前庭感知阈值主要应用于基础研究。研究表明，前庭阈值随年龄增长而升高^27,28，且其数值依赖于运动方向^20,28和运动频率^5,29。最近，感知阈值被用于记录前庭领域感知学习的首项证据¹⁴。

将前庭功能障碍患者与健康对照者进行比较的研究表明，患者的前庭知觉阈值因其病理状况而发生改变。例如，前庭功能丧失患者的阈值升高^29,30,31,，而前庭性偏头痛患者则表现出阈值降低或甚至出现过敏倾向^31,32。这些研究提示了其在临床应用中的潜力，最近的一项综述⁴探讨了前庭知觉阈值在临床诊断中的适用性和实用性。其中一个重要的方面是，知觉阈值为医生的诊疗工具箱增添了独特的功能。标准检查方法（如头脉冲试验HIT、前庭诱发肌源性电位VEMP、冷热灌注）依赖于从前庭终器到眼肌或颈部肌肉的直接通路，因此无法用于评估信息向新皮层传递的完整通路。相比之下，前庭知觉阈值的测定涉及认知过程，能够从不同角度检测前庭系统功能，这在持续性姿势-知觉性头晕（PPPD）的研究中可能尤为有意义。本方法的一个局限性在于无法检测方向性不对称，这一点已被其他研究者报道³³。

前庭感知阈值在评估和监测（治疗性）干预措施中也具有重要意义。许多研究将跌倒风险作为评价治疗效果的终点指标。然而，已有研究证明，绕翻滚轴的前庭阈值与跌倒风险²以及平衡任务中的表现³⁴之间存在相关性，因此前庭阈值可作为更可靠的因变量，用于评估治疗效果³⁵或前庭植入装置的最佳配置。

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
6自由度运动平台	MOOG	型号 170E122 或 170E131；1999年11月12日
耳机	索尼	WH-100XM3
PlatformCommander	伯尔尼大学	不适用	开源控制软件：https://gitlab.com/KWM-PSY/platform-commander
反应按钮	罗技	G F310