Summary
測定の時間弁別閾値の解析方法、示され、頸部ジストニアの病態に関する研究への応用については、説明します。
Abstract
時間弁別閾 (TDT) は、オブザーバーは、2 つ連続の刺激として非同期 (通常 30-50 ms) を識別できる最短の時間間隔です。(長期) の頸部ジストニア、成人発症特発性分離ジストニアの表現型を含む神経の疾患には異常に示されています。TDT は急激な環境の変化を察知する能力の定量化、丘、ひそかな注意定位でキー ノードの視覚ニューロンの動作を示すものであります。この記事は、TDT の (刺激提示の 2 つのモード、2 つのハードウェア オプションなど) を測定する方法を設定します。また、データ分析と TDT 計算の 2 つのアプローチを探ります。頸部ジストニアと成人発症特発性分離ジストニアの病態に関する理解に時間弁別行動評価尺度の活用、また説明します。
Introduction
時間弁別課題では、差別、または彼らの環境の急速な変化を感知する人の能力について説明します。時間弁別閾 (TDT) は、個人が 2 つの連続した感覚刺激が非同期を認識できる最短の時間間隔です。大脳基底核は、ジストニア1,2,3,4,5,6などに影響を与える疾患に延長される異常時間弁別課題が示されています。,7。
ジストニアは三番目ほとんどの共通の神経学的な運動障害 -'パーキンソン病と本態性振戦です。それは持続的または断続的な筋肉の収縮異常、しばしば反復的な動きやポーズ8原因が特徴です。ジストニア、体のどの部分に影響を与えることができます。1 つの身体の部分に影響を与える場合は、ジストニア8と呼ばれます。ジストニア首の筋肉に影響を与える頚部ジストニアと呼ばれる、成人発症特発性分離ジストニアの最も一般的な表現です。9,10頸部ジストニアの病態は不明で。それは優性遺伝と著しく減らされた浸透遺伝的疾患であると見なされます。環境要因はまた病気の浸透度と表現に関連して重要であると見なされます。
丘、背側の中脳にある感覚構造秘密注意配向2,11,12過程で環境刺激の迅速な検出が重要です。視覚は、網膜蓋経路を通じて急速に丘をアクセスします。TDT は、上丘の浅層における視覚 (と他の感覚刺激) の処理を表すと考えられている単純な客観的指標です。TDT は頸部ジストニアは、影響を受けない親戚や健常者の参加者を持つ個人で研究されています。年齢と性別をマッチさせたコントロール群と比較して、異常な TDT は高感度 (97%、37 例の 36) と頸部ジストニア1の特異性 (98-100%)。常染色体優性遺伝13,と浸透度を年齢と性差を示す (14 25、48 歳またはより古い) 頸部ジストニア患者の影響を受けない第一女性親族の 50% に発見されて異常 TDT14. (通常 TDTs と親戚に比較して) 頸部ジストニア患者の影響を受けない親戚の異常 TDT (ボクセル ベース形態) によって増大した被殻15に関連付けられ、(fMRI) による被殻の活動の低下4.上丘は、頸部ジストニア12の機能不全は、神経細胞のネットワークの重要なノードと見なされます。時間弁別課題の評価は、その基になる頸部ジストニアの重要な手がかりを提供するとみなされます。
この記事の目的は、測定時間弁別課題の分析と頸部ジストニアの病態生理を研究するこのメソッドのアプリケーションを示す 2 つの方法を提示することです。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
セントビン セントの大学病院、ダブリンの医学研究倫理委員会が説明されたプロトコルに参加する頸部ジストニア、彼らの兄弟姉妹 (ジストニアを受けない) と健全な制御と患者の募集のための承認を与えた以下に。
1. ハードウェアとソフトウェア ソリューション
注: 2 つのハードウェア オプションは、正確な刺激間間隔で視覚刺激を表示する開発されています。両方は設計され、バイオ エンジニア リング、トリニティ ・ カレッジ ・ ダブリンの三位一体の中心部で自社で開発された、前述5,16をされています。ここで使用される正確なハードウェア ソリューションを複製したい方々 は、バイオ エンジニア リングの三位一体の中心部に直接連絡して同じを求めることができます。また、ヘッドセットのため 3 D 印刷ファイル、添付の Arduino マイコン等の指示を含む命令の完全なセット。http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/ からダウンロードできます。光発光ダイオード (LED) を制御するのパラレル ポート経由でデスクトップ コンピューターにインストールされている、プログラム (例えば、神経システム)、プレゼンテーションでのカスタム プログラムを使用して生成されるテーブル トップ アプローチで提示刺激コンピューター。また、下記のとおり、テーブル トップの Led は Arduino マイコンを介して制御できます。プレゼンテーション コードと Arduino ファイルが上記のリンクからダウンロードできるも。
- TDT ハードウェア: テーブル トップ メソッド
- 'X'、注視点として黒マットまたは参加者の前にテーブルに置かれたシート上をマークします。
- 参加者に、彼らは固定ポイントの目の前に座っているので、自分の位置を求めます。
- 参加者の前でテーブルの上の箱に収められ黄色発光ダイオード (LED) ペア (直径 5 mm, 90 cd/m2の輝度) を配置します。
- 必要に応じて Led は垂直方向に調整し、左側と右側、上の被写体の中心点から 7 ° に配置するように、ボックスを合わせます。
- 暗い部屋でこの実験を行います。少量背景輝度の実験の実行に十分な演算子を有効にする必要があります。
- 常時注視点に焦点を当てるし、点滅している Led を直接見ない参加者に指示します。
- LED ボックスにマイコンを接続し、次の例えば、マイクロ コント ローラー ボックスの液晶ディスプレイに表示される指示がプレゼンテーション方法を選択する画面に表示される: 'random' または '階段' と選択モード: '左 ' トップ最初、など.
- 同期または非同期にする刺激を知覚するかどうかに応じて各刺激対の「同じ」または「別の」次のプレゼンテーションに対応するように参加者を求めます。
- 各試行が開始、発声によって参加者に通知、画面 5-0 秒からカウント ダウン。
図 1: ヘッドセットのデザインの (a) の模式図。黄色 Led (直径 5 mm) のペアと赤固定 LED (直径 3 mm) はヘッド マウント ユニットを介して参加者の左右に配置、目の前の鏡に反射を経由して表示しました。(ヘッドセットの b) の 3 D モデル。ヘッドセットは、レーザー焼結ナイロン プラスチックから開発された、重量 0.70 kg、透明度の低いインデックスを持つ、光の浸透を最小限に抑えるために色は黒です。(と b) バトラーらからのわずかな変更で再現されています。16 IOP 発行の許可を得ています。(c) テーブル トップ プレゼンテーション用 LED 刺激ボックス。
- TDT ハードウェア: TDT の携帯用ヘッドセット
- 任意の適切な場所で実験を行います。
- ヘッドセットとフォローにマイコンを接続、例えば、マイクロ コント ローラー ボックスの液晶ディスプレイに表示される指示がプレゼンテーション方法を選択する画面に表示される: 'random' または '階段' とモード: '左 ' トップ最初、等。
- 彼らの前にテーブルの上の肘を自分の位置に参加者を直接します。自分たちの手でデバイスを保持する、直接接眼レンズをそれにより周囲ゴム シールに自分の顔をゆっくり周囲の光を用シール。
- すべての回で赤固定 LED に焦点を当てるし、点滅 Led を直接見ない参加者に指示します。
- 同期または非同期にする刺激を知覚するかどうかに応じて各刺激対の「同じ」または「別の」次のプレゼンテーションに対応するように参加者を求めます。
- 各試行が開始、発声によって参加者に通知、画面 5-0 秒からカウント ダウン。
2. 刺激提示
注: 刺激呈示する 2 つの方法が採用されています。
- ステアケース法
- Select '階段' プレゼンテーション;刺激が表示されますすべての 5 の刺激間間隔が 0 から開始して、徐々 に非同期 (増 5 ms) になるたびに。
- 4 つのプレゼンテーション形式のいずれかを選択: (i) 左上 LED 最初 (ii) 左下最初 (iii) 右上 LED に最初に、または (iv) 右下の LED は最初。
- 2.1.2 のステップを繰り返して、各モダリティを 2 回、合計 8 回の実行の結果実行は。
- 参加者応答「異なる」刺激の 3 つの連続したペアのときは、試験を終了します。
- ランダム表示方法
- Select 'ランダム' プレゼンテーション;刺激のペアが表示されますすべての 5 s。0-100 からの無作為の方法で、刺激間間隔の幅 ms。
- 4 つのプレゼンテーション形式のいずれかを選択: (i) 左上 LED 最初 (ii) 左下最初 (iii) 右上 LED に最初に、または (iv) 右下の LED は最初。
- 2.2.2 のステップを繰り返して、各モダリティを 2 回、合計 8 回の実行の結果実行は。
注: 各実行は同じ長さである、自動的に完了します。
3. データ分析
- 単一の TDT 値
- ステアケース法からデータを使用して、各 8 回の実行の最後の 3 つの「別の」応答の最初を強調表示します。これらは、それぞれの実行のしきい値です。
- 撮影から彼らの 8 回の実行の各閾値の中央値によって各参加者の時間弁別閾 (TDT) を計算します。個人ごとの単一の TDT 値 (単位はミリ秒) の結果。
- 各参加者の Zスコアを計算します。年齢をマッチさせた対照人口から参加者の TDT と TDT の平均の差として Zスコアを定義 (
、制御の人口の TDT 値の標準偏差で割った値、 
。
- TDT の正常または異常であるかどうかを決定します。Zスコア≥ 2.5 は異常 TDT を反映するようにみなされます。
- 分布解析
- 「同じ」に対応する '0' と '1' は「異なる」、表 1に対応するよう、応答データをエンコード ステアケース法からデータを使用して、します。
- Http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/ から下記分布解析を実行する無料 MATLAB.exe をダウンロードします。執事らを参照してください。このメソッドの完全な説明のための16 。また、下記のとおり進んでください。
- すべての実行が最長の長さと同じことを確認するデータを埋めます。これは次の実行の終了すべてのそれに続く応答が"different"と仮定すると、テーブルの 1(b)。
- 各参加者は、表 1(c)の試験で平均応答は。これは、刺激の非同期の関数としてプロットできます。
- 累積的なガウス関数でこの平均値または代表的なデータをフィットします。この分布の平均は、参加者が「同じ」または「別の」応答するしくするポイントを表します。この点を「主観的等価点」と呼びます (PSE)。ガウス分布の標準偏差に 'ちょうど顕著な違い' とも呼ばれます (JND)、どのように敏感な参加者を示す時間的不一致性の平均の周りに変化が。
- TDT と PSE と心理、累積的なガウス関数の JND の 95% 信頼区間を推定するために非パラメトリック ブートス トラップ プロシージャにデータを提出することにより分析を拡張します。これを行うには、交換元の応答からテーブル 1(b)、時間ステップごとにランダム サンプリングによって新しい代表的なデータのセットを生成します。TDT を計算し、それぞれの代表的なデータセットの16の新しい心理機能に合わせてください。
- 対数尤度比、16,17を使用して各参加者のフィット、または逸脱 (D) の良さを計算します。
Kはタイム ポイントの数、 nは私が時点、(4 つの権利・ 4 左) 一般に 8 つの繰返し、 yは私の繰り返しの数は、非同期応答の観測の割合p私は、非同期応答の近似曲線を予測の割合です。逸脱値 0 を意味完璧にフィットします。 - 結果をプロットします。
注: 階段表示方法から生じるデータの上記のセクション 3 で説明したように単一または分散 TDT を決定するランダムなプレゼンテーションのアプローチからのデータを分析できます。しかし、刺激間間隔のランダム順序は、ためこれらのデータする必要があります (最大最小刺激間間隔) から注文する最初、分析を開始する前に上記、表 2。さらに、次のランダムなプレゼンテーションとして、既定では、すべての実行が等しい長さのデータを埋め込む必要はありません。
、制御の人口の TDT 値の標準偏差で割った値、 
。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
事例いっぱいスコアリング ・ シートはテーブル 1 と 2、これらはそれぞれ次の階段とランダムな刺激呈示方法の結果を表す提供されます。各実行のしきい値 (のタイミング刺激の 3 つのペアの最初の' '異なるとみなされる) が強調表示されます。テーブル 1TDT は 25 ms (すなわち40、25、25、25、45、25、40、10 ms の中央値) として計算されます。これらのデータは、以前の研究18に参加した 35 歳の女性から取られます。この年齢層の女性から TDT 値の標準偏差と平均であった 27.48 ms 10.86 ms。したがってこの個人の Z スコアを計算できます。
この Zスコアは、2.5 以下は、この個々 の通常の TDT います。
同じ個別次ランダムな刺激提示からの応答は表 2のとおりです。これらのデータの順序は、解析を続行する前に重要なステップです。
分布解析
分布解析の主要な段階はテーブル 1 (パディング データおよび平均応答) と図 2に示します。この分析で使用されるサンプル データは、上記で説明した、表 1 と表 2に示すように同じ被写体からです。図 2のプロットは、ダウンロード可能な MATLAB.exe ファイルから生成されます。左側には、観測データ、ブートス トラップ データ (以下 2000 イテレーション) 装備累積的なガウス関数と平均の累積的なガウス関数を示しています。フィットのメジャーの良さは、右側に示されています。また、時間の弁別閾、適合パラメーター、主観的等価値 (PSE) と丁度可知差異 (JND) 値のポイント。右側はフィット測定観測データ (赤ライン) の対数尤度比 (逸脱) の良さを示しています、対数尤度比分布と 95% 信頼区間 (破線の水平線)、モンテ ・ カルロが生成されます。
同じ MATLAB 実行可能ファイルは、TDT、PSE JND 値と 2.5%、25%、50%、75%、97.5% の信頼区間のカットオフ ブートス トラップだけでなく、ヒューズや逸脱フィットの良さを excel ファイルにエクスポートします。表 3は、表 1 および 2でデータ用に生成された出力を提供します。ちなみに、階段の標準的な方法 (8 しきい値の中間)、によって得られるランダムな刺激提示手法として, TDT の値は、25 ms、50 ms それぞれ;一方、表 3は、TDT のデータの得られた次のブートス トラップ値です。これらは、それぞれ 23.75 ms と 48.75 ms です。
図 2: 左側の列 (a) 次の刺激提示のステアケース法と (b) ランダムな刺激呈示法の結果の累積的なガウス分布を示しています。黒のドットは、元データ (刺激間間隔または時間的不一致性の機能としての知覚''異なる応答の割合) を表示します。光の灰色のカーブは、ブートス トラップ データに装着された 2000 ガウス関数を表します。暗いグレーの曲線は、平均の累積的なガウス関数を表します。ポイントの主観的な平等 (PSE) (平均) およびちょうど顕著な違い (JND) (標準偏差) の値およびにおける分布から計算される TDT 値表 3に記載されています。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
表 1:ステアケースのプレゼンテーション法、刺激間間隔 (ISI) 5 ms によって各時間を増やすと、次のサンプル データ。(a) データ、右、左、両側の 2 つの条件 (最初の 2、および最初の 2 x 下部 LED x トップ LED) のそれぞれの表示の 8 失点の合計を与えます。' '同じ' の応答を表しますといた '、'異なる'。TDT の計算に使用する時間間隔は、ISI の最初に対応する 3 つの連続した '異なる' 応答の。したがって、TDT = 25 ms、40、25、25、25、45、25、40、および 10 のメジアン。(b) に示すように同じデータ (、) は、エンコード方法など '同じ' の応答を表し、'1' を表します '異なる' '0'。(最長) にパディング データを示しています。これは、分布解析を適用する前にあらかじめ処理手順です。(c) 平均応答各 ISI のため。これらの値は、計量心理学的分布を生成に使用される、図 2のプロットに注意してください。
表 2:テーブル 1、同じ参加者からの応答刺激が表示されますこの時間ランダムに刺激間間隔 (ISI)。(a) 2 つのデータの右側の条件 (トップ LED 最初 x2 と下部を導いた最初 x2)。小型の左側のデータはここで表示されません。ただし、すべての 8 つの実行は、すべての解析で使用されます。(b) 同じデータは、ISI を増加することによって並べ替えられます。それぞれの 4 つの右側にある実行のしきい値は、点線のボックスで示されます。
テーブル 3:表 1に示す階段提示方法とテーブル 2 (この参加者など合計 8 つのすべてのデータに示すようにランダム表示方法からの結果をガウス分布との適合度解析の概要(左 4 と 4 右) の実行で使用されている分析の上)。PSE 主観的等価点丁度可知差異、JND;時間弁別課題、TDT;フィット、GoF の良さ。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
TDT 測定と解析
刺激の提示に使用する装置 (テーブル トップとヘッドセット) 2 つの方法の 2 つのフォーム (階段とランダム) とデータ分析に 2 つのアプローチ (伝統的なと分布) が提案されている測定し、人を数値化する方法の時間を示すために弁別能力。携帯用のヘッドセットは、ながら、任意の便利な場所で収集するデータの距離と参加者と LED 光源の角度の一貫性を確保する便利なハードウェア オプションを提供します。それは、したがって、アドレスをテーブル トップ アプローチに関連付けられている制限の一部、すなわち制御された照明と参加者を通常必要とする限られた移植性-の必要性は、診療所や研究センターで出席します。中または試験では、参加者による位置調整から生じる可能性のある間、ヘッドセットはまた刺激と参加者の距離や角度の変動の可能性を防ぎます。モロイら比較テーブル トップとヘッドセット刺激配信のためのアプローチし信頼性と正確な5ヘッドセットを発見します。ただし、ヘッドセットの 2 つの潜在的な弱点は、単眼刺激を提示、すなわち、左目だけが左と逆に、刺激を見ることができます。現在のデザインでは眼鏡の着用を対応していません。視力は TDT のパフォーマンスに影響を与える、よう 1 つは参加者が正常な視力であることを確かめる必要がある常に。これはヘッドセットのアプローチの場合重要をなメガネを収容できません。
''の階段アプローチは、視覚と触覚の時間弁別行動プロトコル6,7,14,,1519刺激呈示条件の最も一般的な方法です。非ランダム化徐々 に非同期刺激を提示すると、この方法の制限は、おそらく潜在的な学習効果に貢献と可能性がありますです。代わりに、無作為の方法で提示される刺激を許可する無作為化提示モダリティを開発しました。ステアケース法の学習効果の対象の可能性具体的、マクガヴァンと同僚16によってテストされました。''の階段法を繰り返し実験18複数結果の一貫性と堅牢なアプローチをすることを示した。このより早い調査からの結果、上記のように明らかに無作為化の刺激提示手法が既存のステアケース法と比較して一貫して長い TDT の値を生成すること (TDTランダムの意味 = 55.08 ms; TDT階段を意味する =30 健常者の 30.57 ms)18。両方のプレゼンテーション方法は有効な TDT 計算結果の違いは、実験手法選択内および特定研究室から研究間での均一性を維持することの重要性を強調しています。さらに、注意が必要 (患者とコントロール) から研究にわたって値絶対 TDT を比較するときと Zスコアの計算に。
データ分析の 2 つの方法も提示されています。最初、標準的な解析結果単一しきい値値でそれぞれ 8 つの実行すると、最初の刺激間間隔のしきい値のある非同期として識別される 3 つの刺激のペア。8 つの閾値の中央値は、その参加者の TDT の値として解釈されます。これは、信頼性の高いことを証明して、それは単一の値ではそれにもかかわらずです。単一の値に基づく人の時間弁別行動能力評価の潜在的な制限を克服するためより高度なアプローチも提示されています。'の参加者は、このインスタンスの累積的なガウス分布と平均と標準偏差を抽出の s データを装備。各参加者の'の 95% 信頼区間を得るに非パラメトリック ブートス トラップ解析へデータを送信するまた、s データ16。このデータの分析方法には、内および対照群と患者群間の違いを調べるときに特に視覚認知の違いをより深く洞察する可能性が提供しています。
TDT の頸部ジストニアの病態を解明への応用
証拠が頸部ジストニアの異常時間弁別課題反映上丘を含むネットワークで主に障害を示唆している皮質処理が時間弁別課題20に関連している可能性が高いですと大脳基底核の4,21。異常 TDT は検出したり、環境の変化を識別する能力が低下と解釈できます。丘、背側の中脳で検出し、顕著な刺激22に反応で重要な役割を果たしています。複雑な構造は、2 つの層22に機能的に分離できます。Visuosensory ニューロンの表面的なレイヤーは、深層で前野と cephalomotor ニューロンが複数のプロジェクション、目、首、頭の筋肉の制御を含む視覚系から直接入力を受け取る。優れた上丘の活動は、γ-アミノ酪酸 (GABA)、抑制性神経伝達物質23で変調されます。Gaba 作動性阻害活性は、浅層の両方の visuosensory ニューロンと24上丘の深い層の運動前野のニューロンでトランジェント応答の期間を制限します。視覚刺激に応答して、表層の視覚ニューロンは一時的な''応答を表わします。Gaba 作動性の抑制、環境の変更を検出した場合、視覚刺激をオフに再び応答する準備ができて神経を有効に、この応答を停止します。GABA が不足している場合、これらのニューロンは dysfunctionally アクティブ24になることがあります。それは gaba 抑制不十分な結果長期視覚ニューロンの発火、異常の時間弁別課題と長期の TDT 値に上昇を与えることが示唆されました。さらに、今回は上丘の深い層の cephalomotor ニューロンによる不十分な gaba から結果も頸部ジストニアの異常な動きの特徴ある仮説します。
関係は、私たちを助けることができる遺伝のキャリッジの潜在性マーカーが病気の病因を理解します。TDT 成人発症ジストニア2,4を提案する、潜在的な endophenotype と異常患者の 97% までとその臨床的影響を受けない親戚1,3 の約 50% であることがわかった ,4。さらに、TDT の異常は年齢と性差の頸部ジストニア14,25のようなパターンに従うこと示されています。これらの調査結果は、優性遺伝を提案し、成人発症ジストニアと特定、頸部ジストニアで TDT の関係としての使用をサポートします。
この記事は、測定、参加者の時間弁別を分析する方法についてのガイドを提供しています。さらに、アニメーション、グラフィックス、ビデオで借りて、両方において信頼性の高い endophenotype であることのそしてこの疾患の病因に光を当てることの潜在的なツールとして TDT の頸部ジストニアの研究への応用に概説されています。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
レベッカ B ベック、イーバン ・ M Mc 支配、ジョン ・ バトラー、dorina 上 Birsanu、ブレンダン ・ キリンヴァン、イネスのバイザー、シュルティ ナラシムハム資金調達、財務情報開示または宣言する利害の衝突があるないです。マイケル ・ ハッチンソンは、ジストニア アイルランド、健康研究委員会の (CSA-2012-5)、ジストニア研究 (ベルギー) とアイルランド臨床神経科学研究所の財団から研究助成金を受け取ります。ショーン O'リオーダン報告受信スピーカー'Abbvie から s 謝礼。リチャード ・ ライリーがエンタープライズ アイルランド科学財団から資金を受け取るとアイルランドの健康研究会。
Acknowledgments
この研究は、臨床神経科学保健研究委員会、ジストニア アイルランド科学財団アイルランド、アイルランド研究所からの助成金によって支えられました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| TDT head set | Can be supplied by Trinity Centre for Bioengineering, Trinity College Dublin. Alternatively full instructions are available for free download from http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/ | 1 | A custom-built, portable device for the presentation of visual stimuli. |
| TDT table top LED box | Can be supplied by Trinity Centre for Bioengineering, Trinity College Dublin. Alternatively full instructions are available for free download from http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/ | 2 | A custom-built, table-top device for the presentation of visual stimuli. |
| Microcontroller | Can be supplied by Trinity Centre for Bioengineering, Trinity College Dublin. Alternatively full instructions are available for free download from http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/ | 3 | A custom-built microcontroller for the delivery of visual stimuli in staircase or random order, with precise inter-stimulus intervals. |
References
- Bradley, D., et al. Temporal discrimination thresholds in adult-onset primary torsion dystonia: an analysis by task type and by dystonia phenotype. J Neurol. 259 (1), 77-82 (2012).
- Hutchinson, M., et al. The endophenotype and the phenotype: temporal discrimination and adult-onset dystonia. Mov Disord. 28 (13), 1766-1774 (2013).
- Kimmich, O., et al. Sporadic adult onset primary torsion dystonia is a genetic disorder by the temporal discrimination test. Brain. 134 (Pt 9), 2656-2663 (2011).
- Kimmich, O., et al. Temporal discrimination, a cervical dystonia endophenotype: penetrance and functional correlates. Mov Disord. 29 (6), 804-811 (2014).
- Molloy, A., et al. A headset method for measuring the visual temporal discrimination threshold in cervical dystonia. Tremor Other Hyperkinet Mov (N Y). 4, 249 (2014).
- Termsarasab, P., et al. Neural correlates of abnormal sensory discrimination in laryngeal dystonia. Neuroimage Clin. 10, 18-26 (2016).
- Fiorio, M., et al. Defective temporal processing of sensory stimuli in DYT1 mutation carriers: a new endophenotype of dystonia? Brain. 130 (1), 134-142 (2007).
- Albanese, A., et al. Phenomenology and classification of dystonia: a consensus update. Mov Disord. 28 (7), 863-873 (2013).
- Nutt, J. G., Muenter, M. D., Aronson, A., Kurland, L. T., Melton, L. J. 3rd Epidemiology of focal and generalized dystonia in Rochester, Minnesota. Mov Disord. 3 (3), 188-194 (1988).
- Williams, L., et al. Epidemiological, clinical and genetic aspects of adult onset isolated focal dystonia in Ireland. Eur J Neurol. , (2016).
- Bell, A. H., Munoz, D. P. Activity in the superior colliculus reflects dynamic interactions between voluntary and involuntary influences on orienting behaviour. Eur J Neurosci. 28 (8), 1654-1660 (2008).
- Hutchinson, M., et al. Cervical dystonia: a disorder of the midbrain network for covert attentional orienting. Front Neurol. 5, 54 (2014).
- Williams, L. J., et al. Young Women do it Better: Sexual Dimorphism in Temporal Discrimination. Front Neurol. 6, 258 (2015).
- Butler, J. S., et al. Age-Related Sexual Dimorphism in Temporal Discrimination and in Adult-Onset Dystonia Suggests GABAergic Mechanisms. Front Neurol. 6, 258 (2015).
- Bradley, D., et al. Temporal discrimination threshold: VBM evidence for an endophenotype in adult onset primary torsion dystonia. Brain. 132 (Pt 9), 2327-2335 (2009).
- Butler, J. S., et al. Non-parametric bootstrapping method for measuring the temporal discrimination threshold for movement disorders. J Neural Eng. 12 (4), 046026 (2015).
- Wichmann, F. A., Hill, N. J. The psychometric function: I. Fitting, sampling, and goodness of fit. Percept Psychophys. 63 (8), 1293-1313 (2001).
- McGovern, E. M., et al. A comparison of stimulus presentation methods in temporal discrimination testing. Physiol Meas. 38 (2), N57-N64 (2017).
- Scontrini, A., et al. Somatosensory temporal discrimination in patients with primary focal dystonia. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 80 (12), 1315-1319 (2009).
- Nardella, A., et al. Inferior parietal lobule encodes visual temporal resolution processes contributing to the critical flicker frequency threshold in humans. PLoS One. 9 (6), e98948 (2014).
- Pastor, M. A., Macaluso, E., Day, B. L., Frackowiak, R. S. Putaminal activity is related to perceptual certainty. Neuroimage. 41 (1), 123-129 (2008).
- Isa, T., Hall, W. C. Exploring the superior colliculus in vitro. J Neurophysiol. 102 (5), 2581-2593 (2009).
- Isa, T., Endo, T., Saito, Y. The visuo-motor pathway in the local circuit of the rat superior colliculus. J Neurosci. 18 (20), 8496-8504 (1998).
- Kaneda, K., Isa, T. GABAergic mechanisms for shaping transient visual responses in the mouse superior colliculus. Neuroscience. 235, 129-140 (2013).
- Ramos, V. F., Esquenazi, A., Villegas, M. A., Wu, T., Hallett, M. Temporal discrimination threshold with healthy aging. Neurobiol Aging. 43, 174-179 (2016).
