Summary
在本文中，我们描述了使用六自由度运动平台估计前庭知觉阈值所需的方法、程序和技术。
Abstract
前庭知觉阈值是指使参与者能够根据前庭输入检测或区分运动所需的运动强度。使用六个运动度平台提供的被动运动曲线，可以估计任何类型的运动的前庭感知阈值，从而针对前庭终末器官的每个子组件。前庭阈值的评估具有临床相关性，因为它们补充了诊断工具，如热量冲洗、头部冲动试验 （HIT） 或前庭诱发肌电位 （VEMP），这些工具仅提供有关前庭系统亚组件的信息，但均不允许评估所有组件。有几种方法具有不同的优点和缺点来估计前庭知觉阈值。在本文中，我们提出了一种使用自适应楼梯算法和正弦运动曲线的协议，以实现有效的估计程序。自适应阶梯算法考虑响应历史以确定下一个刺激的峰值速度，是前庭域中最常用的算法。我们进一步讨论了运动频率对前庭知觉阈值的影响。
Introduction
人类前庭终末器官由五个组件组成，每个组件都针对检测自然运动谱的特定组件进行了优化。三个半规管彼此大致正交，这使得它们能够检测围绕三个轴的头部旋转。运河伴随着两个黄斑器官，用于记录沿纵轴或水平面1的平移加速度。五种成分中每一种的功能下降或丧失都会导致严重的症状，例如头晕、眩晕、失衡和跌倒的风险增加2.然而，客观地分别评估所有组件的功能是一项艰巨的任务，需要多次评估3.例如，水平管的状态通常通过热量灌溉和水头脉冲试验（HIT）进行评估。目前评估黄斑器官的金标准是前庭诱发肌电位（VEMPs）。通过结合多种评估，临床医生可以更全面地了解前庭状态，从中得出诊断和治疗方案。
量化前庭表现的一种有希望的方法是前庭知觉阈值，它提供了参与者可以可靠地检测或区分的最低自我运动强度的客观定量测量。尽管知觉阈值程序在某些临床学科（例如听力学）中已经建立，但知觉前庭阈值尚未用于前庭域的诊断目的4。其中一个原因是运动平台和易于使用的软件不可用。原则上，运动平台和旋转椅可用于阈值估计。然而，虽然六自由度 （6DOF） 运动平台适用于估计各种运动曲线的阈值，从而能够研究前庭器官的所有五个子组件，但旋转椅只能用于访问水平（偏航）平面中的旋转1，4。
前庭阈值通常估计沿三个主轴（鼻枕、耳间、头部垂直）的平移以及围绕它们的旋转（偏航、俯仰、滚动），如图 1 所示。前庭知觉阈值也取决于刺激频率5。为了解决这个问题，具有由单个频率组成的正弦加速度曲线的运动曲线最常用于阈值估计，但过去也使用过其他曲线6，7，8。
前庭知觉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工具。因此，阈值补充了临床评估，如 HIT、热量冲洗和前庭诱发电位，这些评估依赖于绕过皮层的机制（反射弧）。此外，在运动平台上估计的前庭知觉阈值评估生态有效环境中的前庭功能9，而不是使用引入多感官冲突的人工刺激1。
由于前庭刺激10的双向性质，通常估计前庭辨别而不是检测阈值4。在辨别任务中，参与者感知到刺激，必须决定它属于哪个类别。例如，参与者必须决定他们向哪个方向移动（例如，左/右）。阈值估计的理论框架是信号检测理论10，11。可以使用各种方法估计辨别阈值，但在前庭领域，适应性楼梯程序是标准。在自适应楼梯手术中，随后运动的强度（通常是峰值速度）取决于参与者对最后一个刺激/刺激的反应（正确/不正确）。自适应楼梯程序可以通过多种方式实现12，但前庭研究中最常用的算法是具有固定步长的x-down/y-up程序。例如，在三下/一上楼梯中，参与者在随后的三次试验中给出正确答案后，刺激强度会降低，但每当提供错误答案时，刺激强度就会增加（图2）。在 x 向下/y 向上楼梯中精确选择 x 和 y 可以针对不同的阈值（正确响应的百分比）13。在79.4%的试验中，三下/一上楼梯的目标是参与者正确反应的强度。除了适应性楼梯程序外，其他研究14 还使用了预定义的固定强度进行阈值估计。使用固定强度可以估计整个心理测量功能，其中包含的信息比单个阈值多得多。然而，当只关注特定的阈值时，固定强度的程序既耗时又效率较低。
本文介绍了一种使用 6DOF 运动平台和自适应楼梯程序估计前庭识别阈值的协议。
Protocol
本稿件使用的所有数据均在参与者知情同意后记录，并符合伯尔尼大学人文科学学院的伦理批准 [2020-04-00004]。
1. 材料
- 为了估计前庭感知阈值，请确保可以使用运动平台或旋转椅。
- 确保存在用于编程运动曲线和连接运动平台的控制软件。
注意：本研究使用了PlatformCommander15，16，用于连接运动平台的开源软件包。PlatformCommander允许定义正弦加速度曲线，通常用于估计前庭阈值。 - 确保存在用于注册参与者响应的响应设备（例如游戏控制器）。
- 运动平台产生的噪声与运动强度相关。参与者可以将这种听觉噪音用作估计前庭感知阈值期间的额外、意外的信息来源。为了掩盖平台的声音，请在每次试验期间通过降噪耳机 向 参与者呈现白噪声。
- 蒙住参与者的眼睛，以消除视觉运动线索的影响。
- 决定使用哪种估计算法并定义相应的参数。如果使用阶梯方法，请定义起点、步长、最新和终止规则。如果用户不知道选择什么值，请执行先导测量或查阅文献。默认值由联机提供的示例脚本提供 （https://gitlab.com/dr_e/2022-jovedemo）。
注意：起点定义了第一次试验中平台的峰值速度。通过先导测试或查阅阈值文献来确定合适的起始速度（有关偏航阈值，请参阅Grabherr等人5）。步长描述了试验之间的强度变化程度。最新规则描述了是否以及如何根据参与者的反应改变刺激强度。在前庭区域，三下/一上楼梯手术很常见。这意味着强度在连续三个正确答案后降低，但在每个错误答案后增加。终止标准通常由固定次数的试验或强度逆转的次数来定义。强度逆转是反应在一个或多个强度降低后导致强度增加的试验，反之亦然。提供的脚本跟踪反转，终止过程，并自动计算最终阈值。 - 确定需要估计阈值的频率。在演示中，使用了 1 Hz。
注意：通常研究0.1至5 Hz之间的频率的前庭阈值，并且已知阈值随着刺激频率的增加而降低3。 - 确定需要估计阈值的运动类型。在演示中，执行偏航旋转。
注意：可以估计平移和轮换的阈值。阈值最常估计为三个主轴（鼻枕、耳间、头部垂直）及其周围的旋转（滚动、俯仰、偏航）。提供的脚本一次仅估计一个定义的运动（方向、频率）。但是，为了估计多个阈值，可以使用相同或不同的运动参数（方向、频率、旋转轴）重新运行脚本。 - 通过培训开始每个阈值估计程序，让参与者熟悉任务。为此，请使用在线提供的脚本“threshold-training.jl”（请参阅步骤 1.6）。
注意：训练脚本呈现一系列超阈值运动刺激。测试脚本自动控制估计过程，处理楼梯算法更新、激励强度、运动刺激的呈现、每个运动刺激期间听觉白噪声的呈现，以及所有相关数据的记录。在培训期间，确保参与者了解任务并在出现不确定性时提供指导。
2. 说明
- 向参与者解释实验程序并获得知情同意。
- 将参与者坐在安装在运动平台上的椅子上。
- 使用安全带固定参与者。
- 向参与者提供响应按钮，并解释如何将键分配给响应。
- 蒙住参与者的眼睛。将耳机放在参与者的头上。
- 应用适当的头部固定。
- 使用主开关、电池开关和控制器开关打开运动平台。
- 确保平台周围的区域畅通无阻，并且在测试期间没有人可以接近移动平台。
- 通过在命令行中键入 julia threshold-training.jl 来启动训练过程脚本。
- 告知参与者有关运动平台的参与情况。
- 通过检查服务器软件（平台指挥官）的GUI中显示的状态，确保会话的成功初始化。成功初始化后，状态显示将从 会话未进行 切换到 短序列。它还将显示连接的客户端的 IP 地址和初始化会话的时间。如果会话在几秒钟后未成功初始化，请检查客户端和服务器之间的网络连接。确保运动平台已打开且控制器已连接。
- 确保参与者理解任务，指出参与者的错误（例如，当他们按下错误的按钮时），并回答参与者可能遇到的潜在问题。
- 通知参与者培训过程已完成，估计过程即将开始。
- 通过在命令行中键入 julia threshold-test.jl 来启动估计过程脚本。
- 监督全自动估算程序，直到达到终止标准。
- 根据设计，使用不同的刺激重复从步骤2.13开始的过程或终止该过程。
- 停放运动平台。
- 取下头固定装置、耳机、眼罩和按钮，让参与者下降。
- 向参与者汇报该程序，并询问他们的经验，以改进进一步的实验。
注意：该过程可以随时暂停，然后重新启动，最好不要在阈值估计阶段（步骤2.15-2.17）。
Representative Results
所描述程序的结果是一个图表，显示了试验中使用的刺激强度（图2）。强度应收敛到恒定值（图2，虚线）。自适应楼梯程序将加速度强度与参与者的运动感知联系起来。阈值通常由测试脚本（例如，threshold-test.jl）计算为逆转试验中呈现的所有或强度子集的平均值。无需对获得的值进行进一步处理。根据所使用的更新规则，可以针对心理测量功能的不同点。使用三下/一上规则，估计参与者在79.4%的试验中给出正确反应的强度。
图 3 显示了失败的阈值估计。在该示例中，终止标准设置为30次试验，而不是足够数量的逆转。由于早期的错误（试验11），估计程序导致阈值估计不佳，这可以通过楼梯没有收敛到一个值，而是保持单调下降直到最后的事实来识别。
图 1：主轴和平面的可视化。 可视化的轴和平面通常用于描述与头部运动相关的运动。前庭知觉阈值最常估计为鼻枕轴 （NO）、耳间 （IA） 轴和头部垂直轴，以及围绕它们的旋转，称为偏航、俯仰或滚动旋转。该图是使用免费提供的3D头部模型17创建的。 请点击此处查看此图的大图。
图 2：三下/一上楼梯程序的可视化。 强度反转以红色显示。指向上方的三角形表示具有正确响应的试验，指向下方的三角形表示具有不正确响应的试验。虚线表示估计阈值，该阈值计算为所有八个反转强度的平均值。一开始，更新规则遵循单行模式，直到第一次反转（试用 6）。这允许更有效的阈值估计，特别是在起始强度与未知阈值相比较大的情况下。 请点击此处查看此图的大图。
图 3：失败阈值估计的可视化。 由于终止标准（30项试验）和选择的起始强度离真实阈值相对较远，楼梯功能没有收敛。向真实阈值的更快收敛受到早期错误反应的阻碍（试验11）。 请点击此处查看此图的大图。
Discussion
所提出的协议允许可靠和有效地估计前庭知觉阈值。该协议适用于沿任意轴和围绕任意轴的阈值估计，并且可以应用于所有相关的激励频率（例如，0.1-5 Hz）。尽管我们使用标准的三下/一上自适应楼梯程序呈现数据，但该协议也可用于其他更有效的估计程序12，包括固定强度，变换/加权向上/向下或贝叶斯（例如，Quest18）方法。对可用算法的详尽讨论超出了本文手稿的范围，但理论、模拟和实际数据的出色比较可以在其他地方找到19。有效的估计程序在时间有限的临床环境中具有重要意义，目前正在进行关于更快评估的研究19，20。
一个有前途的研究领域是识别特定的运动曲线和其他临床相关参数，例如平衡2，21。这一系列研究很重要，因为它为临床相关行为和事件（例如跌倒风险）最可预测的轴和频率提供了指导，从而减少了临床环境中的搜索空间。
一旦设备和软件可用并按预期工作，有两个因素对于可靠的阈值估计至关重要。首先，实验者必须确保参与者理解任务并在整个过程中保持警惕。对于大多数刺激（例如，所有翻译），说明清晰且易于遵循。但是，对于俯仰和滚动旋转，用左或右回答的指令可能不明确，尤其是当旋转轴放置在头部水平时。在这些情况下，旋转轴上方的身体部位（例如，头部）的旋转方向与旋转轴下方的身体部位（例如，脚）相反。术语左/右可能模棱两可，要求参与者将运动分类为顺时针或逆时针可能会有所帮助。解释和练习参与者如何判断运动刺激是很重要的。在对患者或老年人进行调查时，足够数量的试验尤为重要。
其次，重要的是在阈值附近选择足够数量的试验。我们建议使用适应性终止标准作为强度逆转的次数，而不是其他人使用的固定数量的试验7，22。此外，使用预定义数量的试验可能会变得效率低下，并且当起始强度离阈值太远时，楼梯不会收敛。一般来说，需要先导实验来选择合理的起始强度和终止标准。
楼梯算法旨在估计心理测量函数23，24上的单个点。因此，它们提供的信息有限，因为反应偏差和心理测量功能的斜率无法从估计的阈值中得出。如果这些参数感兴趣，可以使用固定强度在更大的间隔内进行采样，从而可以拟合心理测量功能。虽然这样的程序更耗时，但它允许更复杂的分析，可以提供有价值的见解14，25。或者，可以使用自适应斜率估计算法13。
估计前庭知觉阈值的一个重要方面是最小化来自其他感觉系统的线索。为了实现这一点，平台产生的噪声通常被白噪声掩盖。本体感觉或触觉线索的最小化更具挑战性1，并且只能部分实现，因为加速需要作用在身体上的力，这将不可避免地诱发前庭外刺激。然而，垫子通常用于减少触觉和本体感觉信号。同样，需要头部固定以确保前庭器官相对于运动的恒定方向，并确保头部执行的运动曲线与平台执行的运动曲线相同，而不会在不受限制的运动条件下发生任何身体过滤26。
目前，前庭知觉阈值主要用于基础研究。研究表明，前庭阈值随着年龄的增长而增加 27，28，它们取决于方向20，28 和运动频率5，29。最近，感知阈值被用来记录前庭域中感知学习的第一个证据14。
将前庭疾病患者与健康对照组进行比较的研究表明，前庭知觉阈值的改变符合他们的病理。例如，前庭衰竭患者的阈值增加29，30，31，前庭偏头痛患者显示出阈值降低甚至超敏反应的趋势31，32。这些研究暗示了临床应用的潜力，最近的综述4讨论了前庭知觉阈值在临床诊断中的适用性和有用性。一个重要的方面是，感知阈值为医生的工具箱增加了独特的属性。标准程序（HIT，VEMP，热量冲洗）使用从前庭终末器官到眼睛或子宫颈肌肉的直接途径。因此，它们不提供研究新皮层信息链的可能性。另一方面，前庭知觉阈值的估计包括允许从不同角度测试前庭系统的认知过程，这在持续性姿势知觉头晕（PPPD）的背景下可能特别有趣。所提出的程序的一个缺点是它无法检测到方向不对称，其他人已经报告了这一点33.
前庭知觉阈值在（治疗）干预的评估和监测中也有意义。许多研究将跌倒风险作为评估治疗效果的终点。然而，由于前庭阈值在滚动轴上与跌倒风险 2和平衡任务34 期间的性能之间的相关性已经得到证明，因此阈值可以用作更可靠的因变量，例如，评估结果35 或前庭植入物的最佳配置。
Disclosures
作者没有竞争利益。
Acknowledgments
我们感谢人文科学学院技术平台的Carlo Prelz提供的支持。我们感谢Noel Strahm对楼梯实施的贡献。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 6-DOF Motion Platform | MOOG | Models 170E122 or 170E131; Nov 12, 1999 | |
| Headphones | Sony | WH-100XM3 | |
| PlatformCommander | University of Bern | does not apply | Open Source control software: https://gitlab.com/KWM-PSY/platform-commander |
| Response Buttons | Logitech | G F310 |
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