Name: Estimación de umbrales perceptivos vestibulares utilizando una plataforma de movimiento de seis grados de libertad (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-08-04T13:20:00.000+00:00
Duration: 6 min 31 s
Description: Aprende a estimar umbrales perceptivos vestibulares utilizando una plataforma de movimiento de seis grados de libertad. Este método automatizado facilita el diagnóstico clínico y la investigación en neurociencia.

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Agradecemos el apoyo brindado por Carlo Prelz desde la Plataforma Tecnológica de la Facultad de Ciencias Humanas. Agradecemos a Noel Strahm por su contribución a la implementación de la escalera.

Todos los datos utilizados para este manuscrito se registraron después de que los participantes dieron su consentimiento informado y en línea con la aprobación ética de la Facultad de Ciencias Humanas de la Universidad de Berna [2020-04-00004].
1. Materiales
<ol><li>Para estimar los umbrales de percepción vestibular, asegúrese de que haya acceso a una plataforma de movimiento o una silla giratoria.</li>
	<li>Asegúrese de que esté presente un software de control para programar los perfiles de movimiento e interactuar con la plataforma de movimiento. NOTA: En este estudio se utilizó PlatformCommander15,16, un paquete de software de código abierto para interconectar la plataforma de movimiento. PlatformCommander permite definir perfiles de aceleración sinusoidal, que a menudo se utilizan para estimar umbrales vestibulares.</li>
	<li>Asegúrese de que un dispositivo de respuesta, por ejemplo, un controlador de juego, esté presente para registrar las respuestas de los participantes.</li>
	<li>Las plataformas de movimiento producen ruido correlacionado con la intensidad del movimiento. Los participantes pueden utilizar este ruido auditivo como una fuente adicional de información no intencionada durante la estimación de los umbrales de percepción vestibular. Para enmascarar el sonido de la plataforma, presente a los participantes ruido blanco a través de auriculares con cancelación de ruido durante cada prueba.</li>
	<li>Venda los ojos de los participantes para eliminar la influencia de las señales de movimiento visual.</li>
	<li>Decida qué algoritmo de estimación utilizar y defina los parámetros respectivos. Si se utiliza un enfoque de escalera, defina el punto de partida, el tamaño del escalón, la actualización y las reglas de terminación. Si el usuario no sabe qué valores elegir, realice mediciones piloto o consulte la literatura. Los valores predeterminados los proporcionan los scripts de ejemplo disponibles en línea (https://gitlab.com/dr_e/2022-jovedemo). NOTA: El punto de partida define la velocidad máxima de la plataforma en la primera prueba. Determinar las velocidades iniciales adecuadas mediante pruebas piloto o consultando la literatura sobre umbrales (para umbrales de guiñada, véase Grabherr et al.5). El tamaño del paso describe cuánto cambia la intensidad entre los ensayos. La regla actualizada describe si y cómo se cambia la intensidad de la estimulación en función de las respuestas de los participantes. En el dominio vestibular, es común un procedimiento de escalera de tres abajo/una escalera de arriba. Esto significa que la intensidad disminuye después de tres respuestas correctas consecutivas, pero aumenta después de cada respuesta incorrecta. Los criterios de terminación generalmente se definen por un número fijo de ensayos o el número de reversiones de intensidad. Las inversiones de intensidad son ensayos en los que la respuesta provoca un aumento de intensidad después de una o más disminuciones de intensidad o viceversa. El script proporcionado realiza un seguimiento de las reversiones, finaliza el procedimiento y calcula automáticamente el valor de umbral final.</li>
	<li>Decida para qué frecuencia debe estimarse el umbral. En la demostración, se utilizó 1 Hz. NOTA: Los umbrales vestibulares se investigan típicamente para frecuencias entre 0.1 y 5 Hz, y se sabe que los umbrales disminuyen a medida que aumenta la frecuencia de estimulación3.</li>
	<li>Decida para qué tipo de movimiento se necesita estimar el umbral. En la demostración, se realizan rotaciones de guiñada. NOTA: Los umbrales se pueden estimar para traducciones y rotaciones. Los umbrales se estiman con mayor frecuencia para los tres ejes principales (naso-occipital, interaural, cabeza-vertical) y las rotaciones alrededor de ellos (balanceo, cabeceo, guiñada). El script proporcionado solo estima un movimiento definido (dirección, frecuencia) a la vez. Sin embargo, para estimar múltiples umbrales, el script se puede volver a ejecutar con los mismos o diferentes parámetros de movimiento (dirección, frecuencia, ejes de rotación).</li>
	<li>Comience cada procedimiento de estimación de umbral con capacitación, lo que permite al participante familiarizarse con la tarea. Utilice el script "threshold-training.jl" disponible en línea (consulte el paso 1.6) para este propósito. NOTA: El guión de entrenamiento presenta una serie de estímulos de movimiento por encima del umbral. El script de prueba controla automáticamente el procedimiento de estimación, maneja la actualización del algoritmo de escalera, la intensidad del estímulo, la presentación del estímulo de movimiento, la presentación del ruido blanco auditivo durante cada estímulo de movimiento, así como el registro de todos los datos relevantes. Durante la capacitación, asegúrese de que el participante entienda la tarea y proporcione orientación en caso de incertidumbres.</li>
</ol>2. Instrucciones
<ol><li>Explicar el procedimiento experimental al participante y obtener el consentimiento informado.</li>
	<li>Siente al participante en la silla montada en la plataforma de movimiento.</li>
	<li>Asegure al participante con cinturones de seguridad.</li>
	<li>Proporcione los botones de respuesta al participante y explique cómo se asignan las claves a las respuestas.</li>
	<li>Venda los ojos del participante. Coloque los auriculares en la cabeza del participante.</li>
	<li>Aplique una fijación adecuada de la cabeza.</li>
	<li>Encienda la plataforma de movimiento con el interruptor principal, batería y controlador.</li>
	<li>Asegúrese de que el área alrededor de la plataforma esté despejada y que ninguna persona pueda acercarse a la plataforma móvil durante la prueba.</li>
	<li>Inicie el script del procedimiento de entrenamiento escribiendo julia threshold-training.jl en la línea de comandos.</li>
	<li>Informe al participante sobre el compromiso de la plataforma de movimiento.</li>
	<li>Asegúrese de una inicialización exitosa de la sesión comprobando el estado mostrado en la GUI del software del servidor (PlatformCommander). Cuando se inicialice correctamente, la visualización de estado cambiará de Sesión no en curso a Secuencia corta. También mostrará la dirección IP del cliente conectado y la hora en que se inicializó la sesión. Si la sesión no se inicializa correctamente después de unos segundos, compruebe la conexión de red entre el cliente y el servidor. Asegúrese de que la plataforma de movimiento esté encendida y que el controlador esté conectado.</li>
	<li>Asegúrese de que el participante entienda la tarea, señale los errores del participante (por ejemplo, cuando presiona los botones equivocados) y responda a las posibles preguntas que el participante pueda tener.</li>
	<li>Informe al participante que el procedimiento de capacitación ha finalizado y que el procedimiento de estimación está a punto de comenzar.</li>
	<li>Inicie el script del procedimiento de estimación escribiendo julia threshold-test.jl en la línea de comandos.</li>
	<li>Supervisar el procedimiento de estimación totalmente automatizado hasta que se alcancen los criterios de terminación.</li>
	<li>Dependiendo del diseño, repita el procedimiento comenzando en el paso 2.13 utilizando diferentes estímulos o finalice el procedimiento.</li>
	<li>Estacione la plataforma de movimiento.</li>
	<li>Retire la fijación de la cabeza, los auriculares, la anteojera y los botones, y deje que el participante descienda.</li>
	<li>Informe al participante sobre el procedimiento y pregúntele sobre su experiencia para mejorar los experimentos adicionales. NOTA: El procedimiento puede pausarse y reiniciarse en cualquier momento, preferiblemente no durante la fase de estimación del umbral (pasos 2.15-2.17).</li>
</ol>

<ol><li>Ertl, M., Boegle, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Investigating+the+vestibular+system+using+modern+imaging+techniques-A+review+on+the+available+stimulation+and+imaging+methods%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">Investigating the vestibular system using modern imaging techniques-A review on the available stimulation and imaging methods.</a> Journal of Neuroscience Methods. 326, 108363(2019).</li>
<li>Beylergil, S. B., Karmali, F., Wang, W., Bermúdez Rey, M. C., Merfeld, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Vestibular+roll+tilt+thresholds+partially+mediate+age-related+effects+on+balance%5BTitle%5D)+AND+%22Progress+in+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Vestibular roll tilt thresholds partially mediate age-related effects on balance.</a> Progress in Brain Research. 248, 249-267 (2019).</li>
<li>Brandt, T., Dieterich, M., Strupp, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBrandt%2C+T+%22Vertigo+and+Dizziness%22">Vertigo and Dizziness</a>. , Springer. London. (2013).</li>
<li>Kobel, M. J., Wagner, A. R., Merfeld, D. M., Mattingly, J. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Vestibular+thresholds%3A+A+review+of+advances+and+challenges+in+clinical+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">Vestibular thresholds: A review of advances and challenges in clinical applications.</a> Frontiers in Neurology. 12, 643634(2021).</li>
<li>Grabherr, L., Nicoucar, K., Mast, F. W., Merfeld, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Vestibular+thresholds+for+yaw+rotation+about+an+earth-vertical+axis+as+a+function+of+frequency%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Vestibular thresholds for yaw rotation about an earth-vertical axis as a function of frequency.</a> Experimental Brain Research. 186 (4), 677-681 (2008).</li>
<li>Seemungal, B. M., Gunaratne, I. A., Fleming, I. O., Gresty, M. A., Bronstein, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptual+and+nystagmic+thresholds+of+vestibular+function+in+yaw%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Vestibular+Research%3A+Equilibrium+and+Orientation%22%5BJournal%5D)">Perceptual and nystagmic thresholds of vestibular function in yaw.</a> Journal of Vestibular Research: Equilibrium and Orientation. 14 (6), 461-466 (2004).</li>
<li>Gianna, C., Heimbrand, S., Gresty, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thresholds+for+detection+of+motion+direction+during+passive+lateral+whole-body+acceleration+in+normal+subjects+and+patients+with+bilateral+loss+of+labyrinthine+function%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Research+Bulletin%22%5BJournal%5D)">Thresholds for detection of motion direction during passive lateral whole-body acceleration in normal subjects and patients with bilateral loss of labyrinthine function.</a> Brain Research Bulletin. 40 (5-6), 443-447 (1996).</li>
<li>Soyka, F., Robuffo Giordano, P., Beykirch, K., Bülthoff, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+direction+detection+thresholds+for+arbitrary+translational+acceleration+profiles+in+the+horizontal+plane%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Predicting direction detection thresholds for arbitrary translational acceleration profiles in the horizontal plane.</a> Experimental Brain Research. 209 (1), 95-107 (2011).</li>
<li>Ertl, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+cortical+spatiotemporal+correlate+of+otolith+stimulation%3A+Vestibular+evoked+potentials+by+body+translations%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">The cortical spatiotemporal correlate of otolith stimulation: Vestibular evoked potentials by body translations.</a> NeuroImage. 155, 50-59 (2017).</li>
<li>Merfeld, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Signal+detection+theory+and+vestibular+thresholds%3A+I.+Basic+theory+and+practical+considerations%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Signal detection theory and vestibular thresholds: I. Basic theory and practical considerations.</a> Experimental Brain Research. 210 (3), 389-405 (2011).</li>
<li>Kay, S. M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKay%2C+SM+%22Fundamentals+of+Statistical+Signal+Processing%3A+Detection+Theory%22">Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory</a>. , Prentice-Hall PTR. (1998).</li>
<li>Kingdom, F. A. A., Prins, N. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKingdom%2C+FAA+%22Psychophysics%3A+A+Practical+Introduction%22">Psychophysics: A Practical Introduction</a>. , Academic Press. (2016).</li>
<li>Leek, M. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+procedures+in+psychophysical+research%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">Adaptive procedures in psychophysical research.</a> Perception & Psychophysics. 63 (8), 1279-1292 (2001).</li>
<li>Klaus, M. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Roll+tilt+self-motion+direction+discrimination+training%3A+First+evidence+for+perceptual+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Attention%2C+Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">Roll tilt self-motion direction discrimination training: First evidence for perceptual learning.</a> Attention, Perception & Psychophysics. 82 (4), 1987-1999 (2020).</li>
<li>Ertl, M., Prelz, C., Fitze, D. C., Wyssen, G., Mast, F. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PlatformCommander-An+open+source+software+for+an+easy+integration+of+motion+platforms+in+research+laboratories%5BTitle%5D)+AND+%22SoftwareX%22%5BJournal%5D)">PlatformCommander-An open source software for an easy integration of motion platforms in research laboratories.</a> SoftwareX. 17, 100945(2022).</li>
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<li>Watson, A. B., Pelli, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((QUEST%3A+A+general+multidimensional+Bayesian+adaptive+psychometric+method%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">QUEST: A general multidimensional Bayesian adaptive psychometric method.</a> Perception & Psychophysics. 33 (2), 113-120 (1983).</li>
<li>Karmali, F., Chaudhuri, S. E., Yi, Y., Merfeld, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Determining+thresholds+using+adaptive+procedures+and+psychometric+fits%3A+evaluating+efficiency+using+theory%2C+simulations%2C+and+human+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Determining thresholds using adaptive procedures and psychometric fits: evaluating efficiency using theory, simulations, and human experiments.</a> Experimental Brain Research. 234 (3), 773-789 (2016).</li>
<li>Dupuits, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+and+faster+test+to+assess+vestibular+perception%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">A new and faster test to assess vestibular perception.</a> Frontiers in Neurology. 10, 707(2019).</li>
<li>Karmali, F., Rey, M. C. B., Clark, T. K., Wang, W., Merfeld, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multivariate+analyses+of+balance+test+performance%2Cvestibular+thresholds%2C+and+age%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">Multivariate analyses of balance test performance,vestibular thresholds, and age.</a> Frontiers in Neurology. 8, 578(2017).</li>
<li>Keywan, A., Wuehr, M., Pradhan, C., Jahn, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Noisy+galvanic+stimulation+improves+roll-tilt+vestibular+perception+in+healthy+subjects%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">Noisy galvanic stimulation improves roll-tilt vestibular perception in healthy subjects.</a> Frontiers in Neurology. 9, 83(2018).</li>
<li>Wichmann, F. A., Hill, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+psychometric+function%3A+I.+Fitting%2C+sampling%2C+and+goodness+of+fit%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">The psychometric function: I. Fitting, sampling, and goodness of fit.</a> Perception & Psychophysics. 63 (8), 1293-1313 (2001).</li>
<li>Wichmann, F. A., Hill, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+psychometric+function%3A+II.+Bootstrap-based+confidence+intervals+and+sampling%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">The psychometric function: II. Bootstrap-based confidence intervals and sampling.</a> Perception & Psychophysics. 63 (8), 1314-1329 (2001).</li>
<li>Zupan, L. H., Merfeld, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interaural+self-motion+linear+velocity+thresholds+are+shifted+by+roll+vection%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Interaural self-motion linear velocity thresholds are shifted by roll vection.</a> Experimental Brain Research. 191 (4), 505-511 (2008).</li>
<li>Carriot, J., Jamali, M., Cullen, K. E., Chacron, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Envelope+statistics+of+self-motion+signals+experienced+by+human+subjects+during+everyday+activities%3A+Implications+for+vestibular+processing%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Envelope statistics of self-motion signals experienced by human subjects during everyday activities: Implications for vestibular processing.</a> PLoS ONE. 12 (6), 0178664(2017).</li>
<li>Agrawal, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decline+in+semicircular+canal+and+otolith+function+with+age%5BTitle%5D)+AND+%22Otology+%26+Neurotology%22%5BJournal%5D)">Decline in semicircular canal and otolith function with age.</a> Otology & Neurotology. 33 (5), 832-839 (2012).</li>
<li>Rey, M. C. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Vestibular+perceptual+thresholds+increase+above+the+age+of+40%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">Vestibular perceptual thresholds increase above the age of 40.</a> Frontiers in Neurology. 7, 162(2016).</li>
<li>Lim, K., Karmali, F., Nicoucar, K., Merfeld, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptual+precision+of+passive+body+tilt+is+consistent+with+statistically+optimal+cue+integration%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Perceptual precision of passive body tilt is consistent with statistically optimal cue integration.</a> Journal of Neurophysiology. 117 (5), 2037-2052 (2017).</li>
<li>Agrawal, Y., Bremova, T., Kremmyda, O., Strupp, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Semicircular+canal%2C+saccular+and+utricular+function+in+patients+with+bilateral+vestibulopathy%3A+analysis+based+on+etiology%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurology%22%5BJournal%5D)">Semicircular canal, saccular and utricular function in patients with bilateral vestibulopathy: analysis based on etiology.</a> Journal of Neurology. 260 (3), 876-883 (2013).</li>
<li>Bremova, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+linear+motion+perception+thresholds+in+vestibular+migraine+and+Meni%C3%A8re%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22European+Archives+of+Oto-Rhino-Laryngology%22%5BJournal%5D)">Comparison of linear motion perception thresholds in vestibular migraine and Menière's disease.</a> European Archives of Oto-Rhino-Laryngology. 273 (10), 2931-2939 (2016).</li>
<li>King, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Self-motion+perception+is+sensitized+in+vestibular+migraine%3A+pathophysiologic+and+clinical+implications%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Self-motion perception is sensitized in vestibular migraine: pathophysiologic and clinical implications.</a> Scientific Reports. 9 (1), 1-12 (2019).</li>
<li>Roditi, R. E., Crane, B. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Directional+asymmetries+and+age+effects+in+human+self-motion+perception%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+Association+for+Research+in+Otolaryngology%22%5BJournal%5D)">Directional asymmetries and age effects in human self-motion perception.</a> Journal of the Association for Research in Otolaryngology. 13 (3), 381-401 (2012).</li>
<li>Kobel, M. J., Wagner, A. R., Merfeld, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+gravity+on+the+perception+of+linear+motion%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Impact of gravity on the perception of linear motion.</a> Journal of Neurophysiology. 126 (3), 875-887 (2021).</li>
<li>Chow, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Posture%2C+gait%2C+quality+of+life%2C+and+hearing+with+a+vestibular+implant%5BTitle%5D)+AND+%22New+England+Journal+of+Medicine%22%5BJournal%5D)">Posture, gait, quality of life, and hearing with a vestibular implant.</a> New England Journal of Medicine. 384 (6), 521-532 (2021).</li>
</ol>

Los autores no tienen intereses contrapuestos.

El protocolo presentado permite una estimación fiable y eficiente de los umbrales perceptivos vestibulares. El protocolo es adecuado para la estimación de umbrales a lo largo y alrededor de ejes arbitrarios y se puede aplicar para todas las frecuencias de estímulo relevantes (por ejemplo, 0.1-5 Hz). Aunque presentamos los datos utilizando un procedimiento estándar de escalera adaptativa de tres abajo/uno hacia arriba, el protocolo también se puede usar para otros procedimientos de estimación más eficientes12, incluidos los enfoques de intensidad fija, transformados / ponderados hacia arriba / hacia abajo o bayesianos (por ejemplo, Quest18). Una discusión exhaustiva de los algoritmos disponibles está más allá del alcance del manuscrito presentado, pero una excelente comparación de teoría, simulaciones y datos reales se puede encontrar en otra parte19. Los procedimientos de estimación eficientes son de gran relevancia en el contexto clínico, donde el tiempo es limitado, y actualmente se realizan investigaciones sobre evaluaciones más rápidas19,20.
Un campo prometedor de investigación es la identificación de perfiles de movimiento particulares y otros parámetros clínicamente relevantes como el equilibrio 2,21. Esta línea de investigación es importante ya que proporciona orientación sobre qué ejes y frecuencias son más predecibles para comportamientos y eventos clínicamente relevantes, como el riesgo de caídas, reduciendo así el espacio de búsqueda en un contexto clínico.
Una vez que el equipo y el software están disponibles y funcionan según lo previsto, dos factores son críticos para una estimación de umbral confiable. Primero, el experimentador debe asegurarse de que el participante entienda la tarea y se mantenga vigilante durante todo el procedimiento. Para la mayoría de los estímulos (por ejemplo, todas las traducciones), las instrucciones son claras y fáciles de seguir. Sin embargo, para las rotaciones de cabeceo y balanceo, la instrucción de responder con izquierda o derecha puede ser ambigua, especialmente cuando el eje de rotación se coloca a nivel de la cabeza. En estos casos, las partes del cuerpo por encima de los ejes de rotación (por ejemplo, la cabeza) giran en la dirección opuesta a las partes del cuerpo por debajo de los ejes de rotación (por ejemplo, los pies). Los términos izquierda/derecha pueden ser ambiguos, y podría ser útil pedir a los participantes que clasifiquen los movimientos en sentido horario o antihorario. Es importante explicar y practicar cómo se espera que el participante juzgue los estímulos de movimiento. Un número suficiente de ensayos de prueba es particularmente importante cuando se investigan pacientes o adultos mayores.
En segundo lugar, es importante elegir un número suficiente de ensayos en torno al umbral. Se recomienda un criterio de terminación adaptativa como el número de reversiones de intensidad, en lugar de un número fijo de ensayos que ha sido utilizado por otros 7,22. Además, el uso de un número predefinido de ensayos puede volverse ineficiente y conlleva el riesgo de que la escalera no converja cuando la intensidad de inicio está demasiado lejos del umbral. En general, se requiere que los experimentos piloto seleccionen intensidades iniciales razonables y criterios de terminación.
Los algoritmos de escalera tienen como objetivo estimar un solo punto en la función psicométrica23,24. Por lo tanto, proporcionan información limitada porque los sesgos de respuesta y la pendiente de la función psicométrica no pueden derivarse del umbral estimado. Si tales parámetros son de interés, se pueden usar intensidades fijas para muestrear en un intervalo mayor, lo que permite ajustar la función psicométrica. Aunque tal procedimiento requiere más tiempo, permite análisis más sofisticados que pueden proporcionar información valiosa14,25. Alternativamente, se pueden utilizar algoritmos adaptativos de estimación de pendientes13.
Un aspecto importante en la estimación de los umbrales de percepción vestibular es la minimización de las señales de otros sistemas sensoriales. Para lograr esto, el ruido generado por la plataforma suele estar enmascarado por ruido blanco. La minimización de las señales propioceptivas o táctiles es más desafiante1, y solo puede lograrse parcialmente porque la aceleración requiere una fuerza que actúa sobre el cuerpo, lo que inevitablemente inducirá estimulación extravestibular. Sin embargo, los cojines se utilizan a menudo para reducir las señales táctiles y propioceptivas. Asimismo, la fijación de la cabeza es necesaria para asegurar una orientación constante de los órganos vestibulares en relación con el movimiento y para asegurar que el perfil de movimiento realizado por la cabeza sea el mismo que el de la plataforma, sin ningún filtrado por el cuerpo que ocurre en condiciones de movimiento norestringido 26.
En este momento, los umbrales perceptivos vestibulares se utilizan predominantemente en la investigación básica. Los estudios mostraron que los umbrales vestibulares aumentan con la edad de 27,28, y dependen de la dirección 20,28 y la frecuencia de movimiento 5,29. Más recientemente, los umbrales perceptivos fueron utilizados para documentar la primera evidencia de aprendizaje perceptivo en el dominio vestibular14.
Los estudios que compararon pacientes con trastornos vestibulares con controles sanos mostraron umbrales perceptivos vestibulares alterados en línea con su patología. Por ejemplo, los umbrales fueron aumentados en pacientes con insuficiencia vestibular 29,30,31, y se mostró una tendencia a umbrales reducidos o incluso hipersensibilidad en pacientes con migraña vestibular31,32. Estos estudios implican el potencial para aplicaciones clínicas, y una revisión reciente4 discutió la aplicabilidad y utilidad de los umbrales perceptivos vestibulares en un diagnóstico clínico. Un aspecto importante es que los umbrales perceptivos agregan propiedades únicas a la caja de herramientas del médico. Los procedimientos estándar (TIH, VEMP, irrigación calórica) utilizan vías directas desde los órganos terminales vestibulares hasta los músculos de los ojos o el cuello uterino. Por lo tanto, no ofrecen la posibilidad de investigar la cadena de información a la neocorteza. La estimación de los umbrales perceptivos vestibulares, por otro lado, incluye procesos cognitivos que permiten probar el sistema vestibular desde un ángulo diferente, lo que podría ser particularmente interesante en el contexto del mareo postural-perceptual persistente (PPPD). Una deficiencia del procedimiento presentado es su incapacidad para detectar asimetrías direccionales, que ha sido relatada por otros33.
Los umbrales perceptivos vestibulares también son de interés en la evaluación y monitorización de las intervenciones (terapéuticas). Muchos estudios utilizan el riesgo de caídas como criterio de valoración en la evaluación de la efectividad del tratamiento. Sin embargo, dado que se ha demostrado una correlación entre los umbrales vestibulares sobre el eje de balanceo y el riesgo de caída2 y el rendimiento durante las tareas de equilibrio34 , los umbrales podrían usarse como una variable dependiente más confiable, por ejemplo, para evaluar el resultado35 o la configuración óptima de los implantes vestibulares.

El órgano terminal vestibular humano consta de cinco componentes, cada uno optimizado para detectar un componente específico del espectro de movimiento natural. Los tres canales semicirculares están orientados aproximadamente ortogonales entre sí, lo que les permite detectar rotaciones de la cabeza alrededor de tres ejes. Los canales se acompañan de dos órganos de mácula para el registro de aceleraciones de traslación a lo largo del eje vertical o en el plano horizontal1. Una disminución o pérdida funcional en cada uno de los cinco componentes puede conducir a síntomas graves como mareos, vértigo, desequilibrio y un mayor riesgo de caídas2. Sin embargo, evaluar objetivamente la función de todos los componentes por separado es una tarea laboriosa y requiere múltiples evaluaciones3. Por ejemplo, el estado del canal horizontal se evalúa típicamente a través del riego calórico y la prueba de impulso de la cabeza (HIT). El estándar de oro actual para evaluar los órganos de la mácula son los potenciales miogénicos evocados vestibulares (VEMP). Al combinar múltiples evaluaciones, los médicos llegan a una imagen más completa del estado vestibular de la que pueden derivar opciones de diagnóstico y tratamiento.
Un enfoque prometedor para cuantificar el rendimiento vestibular son los umbrales perceptivos vestibulares, que proporcionan una medida objetiva y cuantitativa de la intensidad de movimiento propio más baja que puede ser detectada o discriminada de manera confiable por un participante. A pesar de que los procedimientos de umbral perceptual están bien establecidos en algunas disciplinas clínicas (por ejemplo, audiología), los umbrales vestibulares perceptivos aún no se utilizan con fines diagnósticos en el dominio vestibular4. Una razón para esto es la falta de disponibilidad de plataformas de movimiento y software fácil de usar. En principio, las plataformas de movimiento y las sillas giratorias se pueden utilizar para la estimación del umbral. Sin embargo, mientras que las plataformas de movimiento de seis grados de libertad (6DOF) son adecuadas para estimar umbrales para varios perfiles de movimiento, lo que permite la investigación de los cinco subcomponentes del órgano vestibular, las sillas giratorias solo se pueden usar para acceder a rotaciones en el plano horizontal (guiñada) 1,4.
Los umbrales vestibulares se estiman típicamente para las traslaciones a lo largo de los tres ejes principales (naso-occipital, interaural, cabeza-vertical) y para las rotaciones alrededor de ellos (guiñada, cabeceo, balanceo), como se visualiza en la Figura 1. Los umbrales perceptivos vestibulares también dependen de la frecuencia del estímulo5. Para explicar esto, los perfiles de movimiento con un perfil de aceleración sinusoidal, que consiste en una sola frecuencia, se utilizan con mayor frecuencia para la estimación del umbral, pero otros perfiles 6,7,8 también se han utilizado en el pasado.
Los umbrales perceptivos vestibulares proporcionan una herramienta para estudiar la interacción entre la sensación vestibular y los procesos cognitivos superiores. Los umbrales, por lo tanto, complementan las evaluaciones clínicas como la TIH, la irrigación calórica y los potenciales evocados vestibulares, que se basan en mecanismos (arcos reflejos) que evitan la corteza. Además, los umbrales perceptivos vestibulares estimados en una plataforma de movimiento evalúan la función vestibular en un entorno ecológicamente válido9, en lugar de utilizar estimulación artificial, que introduce conflictos multisensoriales1.
Debido a la naturaleza bidireccional de los estímulos vestibulares10, es común estimar la discriminación vestibular en lugar de los umbrales de detección4. Durante una tarea de discriminación, el participante percibe un estímulo y debe decidir a qué categoría pertenece. Por ejemplo, los participantes deben decidir en qué dirección se mueven (por ejemplo, izquierda/derecha). El marco teórico para la estimación del umbral es la teoría de detección de señales10,11. Los umbrales de discriminación se pueden estimar utilizando varios enfoques, pero en el dominio vestibular, los procedimientos de escalera adaptativa son el estándar. En un procedimiento de escalera adaptativa, la intensidad, típicamente la velocidad máxima, del movimiento posterior depende de la respuesta de los participantes (correcta / incorrecta) al último estímulo / estímulo. Los procedimientos de escalera adaptativa se pueden implementar de muchas maneras12, pero el algoritmo más utilizado en la investigación vestibular son los procedimientos x-down/y-up con tamaños de paso fijos. Por ejemplo, en una escalera de tres abajo/una hacia arriba, la intensidad del estímulo se reduce después de que el participante ha dado respuestas correctas en tres ensayos posteriores, pero la intensidad aumenta cada vez que se proporciona una respuesta incorrecta (Figura 2). La selección exacta de x e y en una escalera x-down/y-up permite apuntar a diferentes valores umbral (porcentaje de respuestas correctas)13. Una escalera de tres abajo/una escalera ascendente se centra en la intensidad en la que los participantes responden correctamente en el 79,4% de los ensayos. Además de los procedimientos de escalera adaptativa, otros estudios14 han utilizado intensidades fijas predefinidas para las estimaciones de umbrales. El uso de intensidades fijas permite estimar toda la función psicométrica, que contiene mucha más información que un solo valor de umbral. Sin embargo, los procedimientos de intensidad fija requieren mucho tiempo y son menos eficientes cuando solo interesa un valor umbral específico.
Este artículo describe un protocolo para estimar umbrales de reconocimiento vestibular utilizando una plataforma de movimiento 6DOF y un procedimiento de escalera adaptativa.

<table><tbody><tr><td>Plataforma de movimiento de 6 DOF</td><td></td><td>modelos MOOG 170E122 o 170E131; Nov 12, 1999</td><td></td></tr><tr><td>Auriculares</td><td>Sony</td><td>WH-100XM3</td><td></td></tr><tr><td>PlatformCommander</td><td>Universidad de Berna</td><td>no aplica</td><td>software de control de código abierto: https://gitlab.com/KWM-PSY/platform-commander</td></tr><tr><td>Botones de respuesta</td><td>Logitech</td><td>G F310</td><td></td></tr></tbody></table>

estimación de umbrales perceptivos vestibulares utilizando una plataforma de movimiento de seis grados de libertad

Estimating Vestibular Perceptual Thresholds Using a Six-Degree-Of-Freedom Motion Platform

Los umbrales perceptivos vestibulares se refieren a la intensidad de movimiento requerida para permitir que un participante detecte o discrimine un movimiento basado en la entrada vestibular. Utilizando perfiles de movimiento pasivo proporcionados por seis plataformas de grado de movimiento, los umbrales perceptivos vestibulares se pueden estimar para cualquier tipo de movimiento y, por lo tanto, apuntar a cada uno de los subcomponentes del órgano terminal vestibular. Las evaluaciones de los umbrales vestibulares son clínicamente relevantes, ya que complementan herramientas diagnósticas como la irrigación calórica, la prueba de impulso de la cabeza (TIH) o los potenciales miogénicos evocados vestibulares (VEMP), que solo proporcionan información sobre los subcomponentes del sistema vestibular, pero ninguno de ellos permite evaluar todos los componentes. Existen varios métodos con diferentes ventajas y desventajas para estimar los umbrales perceptivos vestibulares. En este artículo, presentamos un protocolo que utiliza un algoritmo de escalera adaptativa y perfiles de movimiento sinusoidal para un procedimiento de estimación eficiente. Los algoritmos de escalera adaptativa consideran el historial de respuesta para determinar la velocidad máxima de los siguientes estímulos y son los algoritmos más utilizados en el dominio vestibular. Además, discutimos el impacto de la frecuencia de movimiento en los umbrales perceptivos vestibulares.

El resultado del procedimiento descrito es un gráfico que muestra las intensidades de estímulo utilizadas durante los ensayos (Figura 2). Las intensidades deben converger hacia un valor constante (Figura 2, línea discontinua). El procedimiento de escalera adaptativa vincula una intensidad de aceleración a la percepción de movimiento del participante. El umbral se calcula típicamente mediante el script de prueba (por ejemplo, threshold-test.jl) como el valor medio de todas o un subconjunto de las intensidades presentadas en los ensayos de reversión. No es necesario ningún procesamiento adicional del valor obtenido. Dependiendo de la regla de actualización utilizada, se pueden apuntar a diferentes puntos de la función psicométrica. Mediante la regla de tres abajo/uno arriba, se calcula la intensidad a la que el participante da la respuesta correcta en el 79,4% de los ensayos.
La figura 3 visualiza una estimación de umbral fallida. En el ejemplo, los criterios de terminación se establecieron en 30 ensayos en lugar de un número suficiente de reversiones. Debido al error temprano (ensayo 11), los procedimientos de estimación resultaron en una estimación de umbral pobre, que puede reconocerse por el hecho de que la escalera no convergió hacia un valor, sino que mantuvo una disminución monótona hasta el final.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63909/63909fig01.jpg"> Figura 1: Visualización de los ejes y planos principales. Los ejes y planos visualizados se utilizan normalmente para describir movimientos relacionados con los movimientos de la cabeza. Los umbrales perceptivos vestibulares se estiman con mayor frecuencia para los ejes naso-occipital (NO), interaural (IA) y vertical-cabeza (HV), y para las rotaciones alrededor de ellos que se conocen como rotaciones de guiñada, cabeceo o balanceo. La figura fue creada utilizando un modelo de cabeza 3D17 disponible gratuitamente. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63909/63909fig01large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63909/63909fig02.jpg"> Figura 2: Visualización de un procedimiento de escalera de tres bajas/una subida. Las inversiones de intensidad se visualizan en rojo. Los triángulos que apuntan hacia arriba representan ensayos con respuestas correctas, y los triángulos que apuntan hacia abajo representan ensayos con respuestas incorrectas. La línea discontinua representa el umbral estimado, que se calculó como el valor medio de las ocho intensidades de inversión. Al principio, la regla de actualización sigue un patrón de una sola vez hasta la primera reversión (prueba 6). Esto permite una estimación del umbral más eficiente, particularmente en los casos en que la intensidad inicial es grande en comparación con el umbral desconocido. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63909/63909fig02large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63909/63909fig03.jpg"> Figura 3: Visualización de una estimación de umbral fallida. Debido a los criterios de terminación (30 ensayos) y una intensidad de inicio seleccionada relativamente lejos del umbral real, la función de escalera no convergió. Una convergencia más rápida hacia el umbral verdadero se ve obstaculizada por una respuesta temprana y falsa (ensayo 11). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63909/63909fig03large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>

En este artículo, describimos los métodos, procedimientos y tecnologías necesarios para estimar los umbrales perceptivos vestibulares utilizando una plataforma de movimiento de seis grados de libertad.

Estimación de umbrales perceptivos vestibulares utilizando una plataforma de movimiento de seis grados de libertad

Vestibular perceptual thresholds refer to the motion intensity required to enable a participant to detect or discriminate a motion based on vestibular ...

Los umbrales perceptivos vestibulares permiten probar los cinco subcomponentes del órgano terminal vestibular. Se pueden utilizar para abordar preguntas de investigación clínica y básica. Los umbrales de percepción vestibular, medidos en la plataforma de movimiento, se basan en estímulos de movimiento naturalistas.Esto permite el estudio de la integración multisensorial y la toma de decisiones. Los umbrales perceptivos vestibulares se pueden utilizar para investigar cómo funciona la percepción en los pacientes y podrían convertirse en una herramienta adicional en el diagnóstico. Además, se pueden utilizar para controlar el éxito de las intervenciones terapéuticas.Este procedimiento es altamente automatizado y fácil de usar. Incluso los principiantes pueden detectar problemas, como la no convergencia del algoritmo de escalera y ajustarse a los parámetros relevantes. Para estimar los umbrales de percepción vestibular, asegúrese de acceder a una plataforma de movimiento o una silla giratoria.Luego, confirme que un software de control, PlatformCommander, está presente para programar los perfiles de movimiento e interactuar con la plataforma de movimiento. Utilice un dispositivo de respuesta, un controlador de juego, para registrar las respuestas de los participantes. Venda los ojos del participante para eliminar la influencia de las señales de movimiento visual.Las plataformas de movimiento producen ruido, correlacionado con la intensidad del movimiento. Los participantes pueden usar este ruido auditivo como una fuente adicional de información no intencionada mientras estiman los umbrales de percepción vestibular. Para enmascarar este sonido, presente al participante ruido blanco a través de auriculares con cancelación de ruido durante cada prueba.Antes de comenzar el procedimiento experimental, explique el proceso al participante y obtenga el consentimiento informado. Luego, deje que el participante se siente en la silla montada en la plataforma de movimiento y asegúrela con cinturones de seguridad. Proporcione los botones de respuesta al participante y explique cómo se asignan las claves a las respuestas.Luego, venda los ojos al participante. Coloque los auriculares en la cabeza del participante y aplique una fijación adecuada de la cabeza. Encienda la plataforma de movimiento con el interruptor principal, batería y controlador.Después de asegurarse de que el área alrededor de la plataforma esté despejada y que nadie pueda acercarse a la plataforma móvil durante la prueba, inicie el procedimiento de estimación del umbral con capacitación, lo que permite al participante familiarizarse con la tarea. Utilice el script threshold-training. JL disponible en línea para el procedimiento de capacitación.A continuación, decida el algoritmo de estimación a utilizar. Si se utiliza un enfoque de escalera, defina el punto de partida del parámetro, el tamaño del paso, la actualización y las reglas de terminación. Una inicialización exitosa de la sesión se garantiza mediante la comprobación del estado mostrado en la interfaz gráfica de usuario, o GUI, del software del servidor.Tras la inicialización correcta, la visualización de estado cambia de sesión no en curso a secuencia corta. También muestra la dirección IP del cliente conectado y la hora en que se inicializó la sesión. En el procedimiento de capacitación, asegúrese de que el participante entienda la tarea, señale los errores si presiona los botones incorrectos y responda a sus preguntas.A continuación, informe al participante que el procedimiento de capacitación ha finalizado y que el procedimiento de estimación está a punto de comenzar. Comience el script del procedimiento de estimación, escribiendo julia threshold-test. JL en la línea de comandos.Luego, supervise el procedimiento de estimación totalmente automatizado hasta que se alcancen los criterios de terminación. Después de terminar el procedimiento, estacione la plataforma de movimiento, retire la fijación de la cabeza, los auriculares, la persiana y los botones, y deje que el participante descienda. La regla de tres escaleras hacia abajo, una hacia arriba produjo un gráfico, que muestra las intensidades de estímulo utilizadas durante las pruebas.Las intensidades de umbral estimadas convergen hacia un valor constante. Además, el participante dio la respuesta correcta en el 79,4% de los ensayos de intensidad estimada. Aquí se muestra la visualización de una estimación de umbral fallida.Debido a los criterios de terminación de 30 ensayos y una intensidad de inicio relativamente alejada del umbral real, la función de escalera no convergió. Una convergencia más rápida hacia el umbral verdadero se ve obstaculizada por una respuesta falsa temprana Durante la sesión de estimación, asegúrese de que el algoritmo de escalera converge. Repita el procedimiento de estimación con parámetros ajustados, en caso de no convergencia.Los tiempos de respuesta se pueden medir adicionalmente a las pulsaciones de botones binarios. Esto permite aplicar técnicas de análisis más sofisticadas, como los modelos de difusión de deriva. Esta técnica también ayudará a investigar mejor la interacción entre cómo nos movemos en el espacio y los procesos cognitivos superiores, como la toma de decisiones y las imágenes mentales.

estimating-vestibular-perceptual-thresholds-using-six-degree-freedom

Research

Investigación

JoVE Journal

Behavior

Comportamiento

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