使用六自由度运动平台估计前庭感知阈值

前庭感知阈值可用于测试前庭终器的全部五个亚组分，能够用于解答临床和基础研究问题。在运动平台上测得的前庭感知阈值基于自然的运动刺激。

这使得能够研究多感官整合与决策过程。前庭知觉阈值可用于探究患者感知功能的变化，并有望成为诊断中的辅助工具。此外，还可用于监测治疗干预的效果。

该流程高度自动化且易于使用。即使是初学者也能发现诸如阶梯算法不收敛等问题，并对相关参数进行调整。为估算前庭感知阈值，需确保能够使用运动平台或旋转椅。

然后，确认存在用于编程运动轨迹并连接运动平台的控制软件 PlatformCommander。使用反应装置（即游戏控制器）记录参与者的反应。对参与者进行蒙眼，以消除视觉运动线索的影响。

运动平台会产生与运动强度相关的噪声。受试者在估计前庭感知阈值时，可能会利用这种听觉噪声作为额外的非预期信息来源。为了掩盖该声音，在每次试验中应通过主动降噪耳机向受试者播放白噪声。

开始实验程序之前，向参与者解释实验过程并获得知情同意。然后让参与者坐在安装于运动平台上的椅子上，并用安全带固定。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。

然后，蒙住受试者的眼睛。将耳机戴在受试者头部，并进行适当的头部固定。打开主电源、电池开关和控制器开关，启动运动平台。

在确保平台周围区域无障碍物，且在测试期间无人接近移动平台后，开始进行阈值估计程序的训练，使受试者熟悉该任务。使用在线提供的脚本 threshold-training.jl 进行训练程序。

接下来，确定所要使用的估计算法。如果采用阶梯法，则需定义参数的起始点、步长、更新规则以及终止规则。通过查看服务器软件图形用户界面（GUI）中显示的状态，可确保会话成功初始化。

初始化成功后，状态显示会从“会话未开始”变为“短序列”。同时会显示已连接客户端的 IP 地址以及会话初始化的时间。在训练过程中，需确保受试者理解任务内容，若其按错按钮应及时指出错误，并回答他们提出的问题。

接下来，告知参与者训练程序已结束，即将开始估计程序。通过在命令行中输入 julia threshold-test.jl 来启动估计程序脚本。

然后，监督全自动估计程序直至达到终止标准。程序结束后，将运动平台归位，取下头部固定装置、耳机、遮光罩和按钮，让受试者离开。采用三降一升的阶梯法得到一条显示各次试验中所用刺激强度变化的曲线图。

估计的阈值强度趋近于一个恒定值。此外，参与者在79.4%的强度估计试验中给出了正确反应。此处展示了阈值估计失败的可视化结果。

由于终止标准为30次试验，且起始强度与真实阈值相差较大，导致阶梯函数未能收敛。在估计过程中，早期的错误反应会阻碍向真实阈值的快速收敛。在估计阶段，应确保阶梯算法实现收敛。若出现不收敛情况，需调整参数后重复估计步骤。

除了二元按钮按压外，还可以测量反应时间。这使得能够应用更复杂的分析技术，例如漂移扩散模型。该技术还将有助于更深入地研究我们在空间中的运动方式与高级认知过程（如决策和心理意象）之间的相互作用。