Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Behavior

छह डिग्री-ऑफ-फ्रीडम मोशन प्लेटफॉर्म का उपयोग करके वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाना

Published: August 4, 2022 doi: 10.3791/63909

Summary

इस लेख में, हम छह डिग्री-स्वतंत्रता गति मंच का उपयोग करके वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाने के लिए आवश्यक तरीकों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों का वर्णन करते हैं।

Abstract

वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड एक प्रतिभागी को वेस्टिबुलर इनपुट के आधार पर गति का पता लगाने या भेदभाव करने में सक्षम बनाने के लिए आवश्यक गति तीव्रता को संदर्भित करता है। छह डिग्री-ऑफ-मोशन प्लेटफार्मों द्वारा प्रदान किए गए निष्क्रिय गति प्रोफाइल का उपयोग करके, वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का अनुमान किसी भी प्रकार की गति के लिए लगाया जा सकता है और इस तरह वेस्टिबुलर एंड-ऑर्गन के प्रत्येक उप-घटकों को लक्षित किया जा सकता है। वेस्टिबुलर थ्रेसहोल्ड के आकलन चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक हैं क्योंकि वे नैदानिक उपकरणों जैसे कैलोरी सिंचाई, हेड इम्पल्स टेस्ट (एचआईटी), या वेस्टिबुलर इवोकेटेड मायोजेनिक पोटेंशिअल (वीईएमपी) के पूरक हैं, जो केवल वेस्टिबुलर सिस्टम के उप-घटकों पर जानकारी प्रदान करते हैं, लेकिन उनमें से कोई भी सभी घटकों का आकलन करने की अनुमति नहीं देता है। वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाने के लिए विभिन्न फायदे और नुकसान के साथ कई तरीके हैं। इस लेख में, हम एक कुशल आकलन प्रक्रिया के लिए एक अनुकूली सीढ़ी एल्गोरिथ्म और साइनसॉइडल गति प्रोफाइल का उपयोग करके एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं। अनुकूली सीढ़ी एल्गोरिदम अगली उत्तेजनाओं के चरम वेग को निर्धारित करने के लिए प्रतिक्रिया इतिहास पर विचार करते हैं और वेस्टिबुलर डोमेन में सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले एल्गोरिदम हैं। हम वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड पर गति आवृत्ति के प्रभाव पर आगे चर्चा करते हैं।

Introduction

मानव वेस्टिबुलर अंत-अंग में पांच घटक होते हैं, जिनमें से प्रत्येक प्राकृतिक गति स्पेक्ट्रम के एक विशिष्ट घटक का पता लगाने के लिए अनुकूलित होता है। तीन अर्धवृत्ताकार नहरें एक दूसरे के लिए मोटे तौर पर ऑर्थोगोनल उन्मुख हैं, जो उन्हें तीन अक्षों के चारों ओर सिर रोटेशन का पता लगाने की अनुमति देती हैं। ऊर्ध्वाधर अक्ष के साथ या क्षैतिज तल1 में ट्रांसलेशनल त्वरण के पंजीकरण के लिए नहरों के साथ दो मैकुला अंग होते हैं। पांच घटकों में से प्रत्येक में एक कार्यात्मक गिरावट या हानि से गंभीर लक्षण हो सकते हैं जैसे चक्कर आना, चक्कर आना, असंतुलन, और गिरने का खतरा बढ़सकता है। हालांकि, निष्पक्ष रूप से सभी घटकों के कार्य का अलग-अलग आकलन करना एक श्रमसाध्य कार्य है औरइसके लिए कई आकलन की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, क्षैतिज नहर की स्थिति का मूल्यांकन आमतौर पर कैलोरी सिंचाई और हेड इम्पल्स टेस्ट (एचआईटी) के माध्यम से किया जाता है। मैकुला अंगों का आकलन करने के लिए वर्तमान स्वर्ण मानक वेस्टिबुलर इवोकेटेड मायोजेनिक पोटेंशिअल (वीईएमपी) है। कई आकलनों के संयोजन से, चिकित्सक वेस्टिबुलर स्थिति की अधिक पूर्ण तस्वीर पर पहुंचते हैं जिससे वे निदान और उपचार विकल्प प्राप्त कर सकते हैं।

वेस्टिबुलर प्रदर्शन को निर्धारित करने के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड है, जो सबसे कम आत्म-गति तीव्रता का एक उद्देश्य, मात्रात्मक माप प्रदान करता है जिसे एक प्रतिभागी द्वारा विश्वसनीय रूप से पता लगाया या भेदभाव किया जा सकता है। भले ही अवधारणात्मक दहलीज प्रक्रियाएं कुछ नैदानिक विषयों (जैसे, ऑडियोलॉजी) में अच्छी तरह से स्थापित हैं, अवधारणात्मक वेस्टिबुलर थ्रेसहोल्ड का उपयोग अभी तक वेस्टिबुलर डोमेन4 में नैदानिक उद्देश्यों के लिए नहीं किया जाता है। इसका एक कारण मोशन प्लेटफॉर्म और इस्तेमाल में आसान सॉफ्टवेयर की अनुपलब्धता है। सिद्धांत रूप में, थ्रेसहोल्ड आकलन के लिए गति प्लेटफार्मों और रोटेटरी कुर्सियों का उपयोग किया जा सकता है। हालांकि, जबकि छह डिग्री-ऑफ-फ्रीडम (6डीओएफ) गति प्लेटफॉर्म विभिन्न गति प्रोफाइल के लिए थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाने के लिए उपयुक्त हैं, जिससे वेस्टिबुलर अंग के सभी पांच उप-घटकों की जांच सक्षम हो सकती है, रोटेटरी कुर्सियों का उपयोग केवल क्षैतिज (याव) विमान 1,4 में रोटेशन तक पहुंचने के लिए किया जा सकता है।

वेस्टिबुलर थ्रेसहोल्ड का अनुमान आमतौर पर तीन मुख्य अक्षों (नासो-ओसीसीपिटल, इंटर-ऑरल, हेड-वर्टिकल) के साथ अनुवाद के लिए और उनके चारों ओर घूमने (याव, पिच, रोल) के लिए लगाया जाता है, जैसा कि चित्र 1 में देखा गया है। वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड उत्तेजना आवृत्ति 5 पर भी निर्भर करताहै। इसके लिए, साइनसॉइडल त्वरण प्रोफ़ाइल के साथ गति प्रोफाइल, जिसमें एकल आवृत्ति शामिल है, का उपयोग अक्सर दहलीज अनुमान के लिए किया जाता है, लेकिन अतीत में अन्य प्रोफाइल 6,7,8 का भी उपयोग किया गया है।

वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड वेस्टिबुलर संवेदना और उच्च संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के बीच बातचीत का अध्ययन करने के लिए एक उपकरण प्रदान करते हैं। थ्रेसहोल्ड, इसलिए, एचआईटी, कैलोरी सिंचाई और वेस्टिबुलर जैसे नैदानिक आकलनों को पूरक करते हैं, जो कॉर्टेक्स को दरकिनार करने वाले तंत्र (रिफ्लेक्स आर्क्स) पर निर्भर करते हैं। इसके अतिरिक्त, एक गति मंच पर अनुमानित वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड कृत्रिम उत्तेजना का उपयोग करने के बजाय पारिस्थितिक रूप से मान्य सेटिंग9 में वेस्टिबुलर फ़ंक्शन का आकलन करते हैं, जो बहु-संवेदीसंघर्षों का परिचय देता है।

वेस्टिबुलर उत्तेजना10 की द्विदिश प्रकृति के कारण, पहचान सीमा4 के बजाय वेस्टिबुलर भेदभाव का अनुमान लगाना आम है। एक भेदभाव कार्य के दौरान, प्रतिभागी एक उत्तेजना को समझता है और यह तय करना होगा कि यह किस श्रेणी से संबंधित है। उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों को यह तय करना होगा कि उन्हें किस दिशा में ले जाया जाता है (उदाहरण के लिए, बाएं / दाएं)। दहलीज अनुमान के लिए सैद्धांतिक ढांचा सिग्नल डिटेक्शन सिद्धांत 10,11 है। भेदभाव सीमा का अनुमान विभिन्न दृष्टिकोणों का उपयोग करके लगाया जा सकता है, लेकिन वेस्टिबुलर डोमेन में, अनुकूली सीढ़ी प्रक्रियाएं मानक हैं। एक अनुकूली सीढ़ी प्रक्रिया में, बाद के आंदोलन की तीव्रता, आमतौर पर चरम वेग, अंतिम उत्तेजना / उत्तेजनाओं के लिए प्रतिभागियों की प्रतिक्रिया (सही / गलत) पर निर्भर करता है। अनुकूली सीढ़ी प्रक्रियाओं को कई तरीकों से लागू किया जा सकता है12, लेकिन वेस्टिबुलर अनुसंधान में सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला एल्गोरिदम निश्चित चरण आकार के साथ एक्स-डाउन / वाई-अप प्रक्रियाएं हैं। उदाहरण के लिए, तीन-डाउन/वन-अप सीढ़ी में, प्रतिभागी द्वारा बाद के तीन परीक्षणों में सही उत्तर देने के बाद उत्तेजना की तीव्रता कम हो जाती है, लेकिन जब भी गलत उत्तर प्रदान किया जाता है तो तीव्रता बढ़ जाती है (चित्रा 2)। x-down/y-up सीढ़ी में x और y का सटीक चयन किसी को विभिन्न थ्रेशोल्ड मानों (सही प्रतिक्रियाओं का प्रतिशत) को लक्षित करने में सक्षम बनाता है। एक तीन-डाउन /वन-अप सीढ़ी उस तीव्रता को लक्षित करती है जहां प्रतिभागी 79.4% परीक्षणों में सही ढंग से प्रतिक्रिया देते हैं। अनुकूली सीढ़ी प्रक्रियाओं के अलावा, अन्य अध्ययनोंने दहलीज अनुमानों के लिए पूर्वनिर्धारित, निश्चित तीव्रता का उपयोग किया है। निश्चित तीव्रता का उपयोग करने से पूरे साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन का अनुमान लगाने की अनुमति मिलती है, जिसमें एकल थ्रेशोल्ड मान की तुलना में बहुत अधिक जानकारी होती है। हालांकि, निश्चित तीव्रता प्रक्रियाएं समय लेने वाली और कम कुशल होती हैं जब केवल एक विशिष्ट सीमा मूल्य ब्याज का होता है।

यह लेख 6DOF गति मंच और एक अनुकूली सीढ़ी प्रक्रिया का उपयोग करके वेस्टिबुलर मान्यता थ्रेसहोल्ड का आकलन करने के लिए एक प्रोटोकॉल का वर्णन करता है।

Protocol

इस पांडुलिपि के लिए उपयोग किए गए सभी डेटा को प्रतिभागियों द्वारा अपनी सूचित सहमति देने और बर्न विश्वविद्यालय के मानव विज्ञान संकाय [2020-04-00004] के नैतिकता अनुमोदन के अनुरूप दर्ज किया गया था।

1. सामग्री

  1. वेस्टिबुलर धारणा थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाने के लिए, सुनिश्चित करें कि गति मंच या रोटेटरी कुर्सी तक पहुंच है।
  2. सुनिश्चित करें कि गति प्रोफाइल प्रोग्रामिंग और गति मंच को इंटरफेस करने के लिए एक नियंत्रण सॉफ्टवेयर मौजूद है।
    नोट: प्लेटफ़ॉर्म कमांडर15,16, मोशन प्लेटफॉर्म को इंटरफ़ेस करने के लिए एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर पैकेज, इस अध्ययन में इस्तेमाल किया गया था। प्लेटफ़ॉर्मकमांडर साइनसॉइडल त्वरण प्रोफाइल को परिभाषित करने की अनुमति देता है, जिसका उपयोग अक्सर वेस्टिबुलर थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।
  3. सुनिश्चित करें कि प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं को पंजीकृत करने के लिए एक प्रतिक्रिया डिवाइस, उदाहरण के लिए, एक गेम नियंत्रक मौजूद है।
  4. गति प्लेटफ़ॉर्म आंदोलन तीव्रता के साथ सहसंबद्ध शोर उत्पन्न करते हैं। प्रतिभागी वेस्टिबुलर धारणा थ्रेसहोल्ड के आकलन के दौरान जानकारी के एक अतिरिक्त, अनपेक्षित स्रोत के रूप में इस श्रवण शोर का उपयोग कर सकते हैं। मंच की ध्वनि को ढंकने के लिए, प्रतिभागियों को प्रत्येक परीक्षण के दौरान शोर-रद्द करने वाले हेडफ़ोन के माध्यम से सफेद शोर के साथ पेश करें।
  5. दृश्य गति संकेतों के प्रभाव को खत्म करने के लिए प्रतिभागियों की आंखों पर पट्टी बांधें।
  6. निर्णय लें कि किस आकलन एल्गोरिदम का उपयोग करना है और संबंधित मापदंडों को परिभाषित करना है। यदि सीढ़ी दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है, तो प्रारंभिक बिंदु, चरण आकार, अप-डेट और समाप्ति नियमों को परिभाषित करें। यदि उपयोगकर्ता को नहीं पता कि कौन से मान चुनने हैं, तो पायलट माप करें या साहित्य से परामर्श करें। डिफ़ॉल्ट ऑनलाइन उपलब्ध उदाहरण स्क्रिप्ट (https://gitlab.com/dr_e/2022-jovedemo) द्वारा प्रदान किए जाते हैं.
    नोट: प्रारंभिक बिंदु पहले परीक्षण में मंच के चरम वेग को परिभाषित करता है। पायलट परीक्षण द्वारा या थ्रेशोल्ड साहित्य से परामर्श करके उपयुक्त प्रारंभिक वेग निर्धारित करें (याव थ्रेसहोल्ड के लिए, ग्रैबर एट अल.5 देखें)। चरण आकार बताता है कि परीक्षणों के बीच तीव्रता कितनी बदलती है। अप-डेट नियम बताता है कि प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं के आधार पर उत्तेजना की तीव्रता कैसे और कैसे बदल जाती है। वेस्टिबुलर डोमेन में, एक तीन-डाउन / एक-अप सीढ़ी प्रक्रिया आम है। इसका मतलब है कि लगातार तीन सही उत्तरों के बाद तीव्रता कम हो जाती है लेकिन प्रत्येक गलत उत्तर के बाद बढ़ जाती है। समाप्ति मानदंड आमतौर पर या तो परीक्षणों की एक निश्चित संख्या या तीव्रता रिवर्सल की संख्या से परिभाषित होते हैं। तीव्रता रिवर्सल ऐसे परीक्षण हैं जिनमें प्रतिक्रिया एक या अधिक तीव्रता कम होने या इसके विपरीत होने के बाद तीव्रता में वृद्धि का कारण बनती है। प्रदान की गई स्क्रिप्ट रिवर्सल का ट्रैक रखती है, प्रक्रिया को समाप्त करती है, और स्वचालित रूप से अंतिम दहलीज मान की गणना करती है।
  7. तय करें कि किस आवृत्ति के लिए सीमा का अनुमान लगाने की आवश्यकता है। प्रदर्शन में, 1 हर्ट्ज का उपयोग किया गया था।
    नोट: वेस्टिबुलर थ्रेसहोल्ड की आमतौर पर 0.1 और 5 हर्ट्ज के बीच आवृत्तियों के लिए जांच कीजाती है, और उत्तेजना आवृत्ति बढ़ने के साथ थ्रेसहोल्ड को कम करने के लिए जाना जाता है।
  8. तय करें कि किस प्रकार की गति के लिए दहलीज का अनुमान लगाया जाना चाहिए। प्रदर्शन में, याव रोटेशन किए जाते हैं।
    नोट: अनुवाद और रोटेशन के लिए थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाया जा सकता है। थ्रेसहोल्ड का अनुमान अक्सर तीन मुख्य अक्षों (नासो-ओसीसीपटल, इंटर-ऑरल, हेड-वर्टिकल) और उनके चारों ओर घूमने (रोल, पिच, याव) के लिए लगाया जाता है। प्रदान की गई स्क्रिप्ट एक समय में केवल एक परिभाषित गति (दिशा, आवृत्ति) का अनुमान लगाती है। हालांकि, कई थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाने के लिए, स्क्रिप्ट को समान या अलग-अलग गति मापदंडों (दिशा, आवृत्ति, रोटेशन अक्षों) के साथ फिर से चलाया जा सकता है।
  9. प्रशिक्षण के साथ हर दहलीज आकलन प्रक्रिया शुरू करें, जिससे प्रतिभागी को कार्य के साथ खुद को परिचित करने की अनुमति मिलती है। इस उद्देश्य के लिए ऑनलाइन उपलब्ध स्क्रिप्ट "थ्रेशोल्ड-training.jl" का उपयोग करें (चरण 1.6 देखें)।
    नोट: प्रशिक्षण स्क्रिप्ट सुप्रा-थ्रेशोल्ड गति उत्तेजनाओं की एक श्रृंखला प्रस्तुत करती है। परीक्षण स्क्रिप्ट स्वचालित रूप से अनुमान प्रक्रिया को नियंत्रित करती है, सीढ़ी एल्गोरिथ्म अद्यतन, उत्तेजना तीव्रता, गति उत्तेजना की प्रस्तुति, प्रत्येक गति उत्तेजना के दौरान श्रवण सफेद शोर की प्रस्तुति, साथ ही साथ सभी प्रासंगिक डेटा की लॉगिंग को संभालती है। प्रशिक्षण के दौरान, सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी कार्य को समझता है और अनिश्चितताओं के मामले में मार्गदर्शन प्रदान करता है।

2. निर्देश

  1. प्रतिभागी को प्रयोगात्मक प्रक्रिया की व्याख्या करें और सूचित सहमति प्राप्त करें।
  2. प्रतिभागी को मोशन प्लेटफॉर्म पर लगी कुर्सी पर बैठाएं।
  3. सीट बेल्ट का उपयोग करके प्रतिभागी को सुरक्षित करें।
  4. प्रतिभागी को प्रतिक्रिया बटन दें और समझाएं कि प्रतिक्रियाओं को कुंजी कैसे सौंपी जाती है।
  5. प्रतिभागी की आंखों पर पट्टी बांध दी। प्रतिभागी के सिर पर हेडफ़ोन रखें।
  6. एक उचित सिर निर्धारण लागू करें।
  7. मुख्य, बैटरी और नियंत्रक स्विच का उपयोग करके गति मंच चालू करें।
  8. सुनिश्चित करें कि प्लेटफ़ॉर्म के आसपास का क्षेत्र स्पष्ट है और परीक्षण के दौरान कोई भी लोग चलते हुए प्लेटफ़ॉर्म से संपर्क नहीं कर सकता है।
  9. कमांड लाइन में जूलिया थ्रेशोल्ड-ट्रेनिंग.जेएल टाइप करके प्रशिक्षण प्रक्रिया स्क्रिप्ट शुरू करें।
  10. प्रतिभागी को मोशन प्लेटफॉर्म की सगाई के बारे में सूचित करें।
  11. सर्वर सॉफ़्टवेयर (प्लेटफ़ॉर्म कमांडर) के जीयूआई में प्रदर्शित स्थिति की जांच करके सत्र का सफल प्रारंभ सुनिश्चित करें। सफलतापूर्वक प्रारंभ होने पर, स्थिति प्रदर्शन सत्र नहीं चल रहे से लघु अनुक्रम में बदल जाएगा। यह कनेक्टेड क्लाइंट के आईपी पते और सत्र शुरू होने के समय को भी प्रदर्शित करेगा। यदि सत्र कुछ सेकंड के बाद सफलतापूर्वक प्रारंभ नहीं किया जाता है, तो क्लाइंट और सर्वर के बीच नेटवर्क कनेक्शन की जाँच करें। सुनिश्चित करें कि गति प्लेटफ़ॉर्म चालू है और नियंत्रक जुड़ा हुआ है।
  12. सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी कार्य को समझता है, प्रतिभागी द्वारा गलतियों को इंगित करता है (उदाहरण के लिए, जब वे गलत बटन दबाते हैं), और प्रतिभागी के संभावित प्रश्नों का जवाब देते हैं।
  13. प्रतिभागी को सूचित करें कि प्रशिक्षण प्रक्रिया समाप्त हो गई है, और आकलन प्रक्रिया शुरू होने वाली है।
  14. कमांड लाइन में जूलिया थ्रेशोल्ड-test.jl टाइप करके आकलन प्रक्रिया स्क्रिप्ट शुरू करें।
  15. समाप्ति मानदंड तक पहुंचने तक पूरी तरह से स्वचालित आकलन प्रक्रिया का पर्यवेक्षण करें।
  16. डिजाइन के आधार पर, विभिन्न उत्तेजनाओं का उपयोग करके चरण 2.13 से शुरू होने वाली प्रक्रिया को दोहराएं या प्रक्रिया को समाप्त करें।
  17. मोशन प्लेटफॉर्म पार्क करें।
  18. हेड फिक्सेशन, हेडफ़ोन, ब्लाइंडर और बटन हटा दें, और प्रतिभागी को उतरने दें।
  19. प्रक्रिया के बारे में प्रतिभागी को डीब्रीफ करें और आगे के प्रयोगों को बेहतर बनाने के लिए उनके अनुभव के बारे में पूछें।
    नोट: प्रक्रिया को किसी भी समय रोका जा सकता है और फिर फिर से शुरू किया जा सकता है, अधिमानतः दहलीज आकलन चरण (चरण 2.15-2.17) के दौरान नहीं।

Representative Results

वर्णित प्रक्रिया का परिणाम एक ग्राफ है जो परीक्षणों पर उपयोग की गई उत्तेजना तीव्रता को दर्शाता है (चित्रा 2)। तीव्रता को एक स्थिर मूल्य की ओर अभिसरण करना चाहिए (चित्रा 2, डैश लाइन)। अनुकूली सीढ़ी प्रक्रिया प्रतिभागी की गति धारणा के लिए त्वरण तीव्रता को जोड़ती है। दहलीज की गणना आमतौर पर परीक्षण स्क्रिप्ट (जैसे, थ्रेशोल्ड-टेस्ट.जेएल) द्वारा रिवर्सल परीक्षणों में प्रस्तुत तीव्रता के सभी या उप-समूह के औसत मूल्य के रूप में की जाती है। प्राप्त मूल्य का कोई और प्रसंस्करण आवश्यक नहीं है। उपयोग किए गए अद्यतन नियम के आधार पर, साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन पर विभिन्न बिंदुओं को लक्षित किया जा सकता है। थ्री-डाउन/वन-अप नियम का उपयोग करते हुए, जिस तीव्रता पर प्रतिभागी 79.4% परीक्षणों में सही प्रतिक्रिया देता है, उसका अनुमान लगाया जाता है।

चित्रा 3 एक असफल दहलीज अनुमान की कल्पना करता है। उदाहरण में, समाप्ति मानदंड पर्याप्त संख्या में उलटफेर के बजाय 30 परीक्षणों के लिए सेट किए गए थे। प्रारंभिक गलती (परीक्षण 11) के कारण, अनुमान प्रक्रियाओं के परिणामस्वरूप एक खराब दहलीज अनुमान हुआ, जिसे इस तथ्य से पहचाना जा सकता है कि सीढ़ी एक मूल्य की ओर अभिसरण नहीं हुई, लेकिन अंत तक एक मोनोटोनिक कमी रखी।

Figure 1
चित्रा 1: मुख्य अक्षों और विमानों का विज़ुअलाइज़ेशन। विज़ुअलाइज़ किए गए अक्षों और विमानों का उपयोग आमतौर पर सिर के आंदोलनों से संबंधित गतियों का वर्णन करने के लिए किया जाता है। वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का अनुमान अक्सर नासो-ओसीसीपिटल (एनओ), इंटर-ऑरल (आईए), और हेड-वर्टिकल (एचवी) अक्षों के लिए लगाया जाता है, और उनके चारों ओर रोटेशन के लिए जिन्हें याव, पिच या रोल रोटेशन के रूप में जाना जाता है। आंकड़ा एक स्वतंत्र रूप से उपलब्ध 3 डी हेड मॉडल17 का उपयोग करके बनाया गया था। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 2
चित्रा 2: तीन-डाउन / वन-अप सीढ़ी प्रक्रिया का विज़ुअलाइज़ेशन। तीव्रता रिवर्सल को लाल रंग में देखा जाता है। ऊपर की ओर इशारा करने वाले त्रिभुज सही प्रतिक्रियाओं के साथ परीक्षणों का प्रतिनिधित्व करते हैं, और नीचे की ओर इशारा करने वाले त्रिकोण गलत प्रतिक्रियाओं वाले परीक्षणों का प्रतिनिधित्व करते हैं। डैश्ड लाइन अनुमानित सीमा का प्रतिनिधित्व करती है, जिसकी गणना सभी आठ रिवर्सल तीव्रता के औसत मूल्य के रूप में की गई थी। शुरुआत में, अपडेट नियम पहले रिवर्सल (परीक्षण 6) तक एक-डाउन पैटर्न का पालन करता है। यह एक अधिक कुशल दहलीज अनुमान की अनुमति देता है, खासकर उन मामलों में जहां अज्ञात सीमा की तुलना में शुरुआत की तीव्रता बड़ी है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 3
चित्रा 3: एक असफल दहलीज अनुमान का विज़ुअलाइज़ेशन। समाप्ति मानदंड (30 परीक्षण) और एक चयनित प्रारंभ तीव्रता के कारण वास्तविक सीमा से अपेक्षाकृत दूर, सीढ़ी फ़ंक्शन अभिसरण नहीं हुआ। वास्तविक सीमा की ओर तेजी से अभिसरण एक प्रारंभिक, झूठी प्रतिक्रिया (परीक्षण 11) से बाधित होता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Discussion

प्रस्तुत प्रोटोकॉल वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड के विश्वसनीय और कुशल अनुमान के लिए अनुमति देता है। प्रोटोकॉल मनमाने अक्षों के साथ और उसके आसपास दहलीज अनुमान के लिए उपयुक्त है और सभी प्रासंगिक उत्तेजना आवृत्तियों (जैसे, 0.1-5 हर्ट्ज) के लिए लागू किया जा सकता है। यद्यपि हम एक मानक तीन-डाउन / वन-अप अनुकूली सीढ़ी प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा प्रस्तुत करते हैं, प्रोटोकॉल का उपयोग अन्य, अधिक कुशल आकलन प्रक्रियाओं12 के लिए भी किया जा सकता है, जिसमें निश्चित तीव्रता, रूपांतरित / भारित ऊपर / नीचे, या बायेसियन (जैसे, क्वेस्ट18) दृष्टिकोण शामिल हैं। उपलब्ध एल्गोरिदम की एक विस्तृत चर्चा प्रस्तुत पांडुलिपि के दायरे से परे है, लेकिन सिद्धांत, सिमुलेशन और वास्तविक डेटा की एक उत्कृष्ट तुलना कहीं और पाई जा सकतीहै। कुशल आकलन प्रक्रियाएं नैदानिक संदर्भ में बहुत प्रासंगिक हैं, जहां समय सीमित है, और तेजी से आकलन पर शोध वर्तमान में19,20 आयोजित किया जाता है।

अनुसंधान का एक आशाजनक क्षेत्र विशेष गति प्रोफाइल और अन्य नैदानिक रूप से प्रासंगिक मापदंडों जैसे संतुलन2,21 की पहचान है। अनुसंधान की यह पंक्ति महत्वपूर्ण है क्योंकि यह मार्गदर्शन प्रदान करती है कि चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक व्यवहार और घटनाओं के लिए कौन से अक्ष और आवृत्तियों सबसे अधिक अनुमानित हैं, जैसे कि गिरने का जोखिम, जिससे नैदानिक संदर्भ में खोज स्थान कम हो जाता है।

एक बार उपकरण और सॉफ्टवेयर उपलब्ध हो जाने और इच्छित रूप से काम करने के बाद, विश्वसनीय दहलीज अनुमान के लिए दो कारक महत्वपूर्ण हैं। सबसे पहले, प्रयोगकर्ता को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रतिभागी कार्य को समझता है और पूरी प्रक्रिया में सतर्क रहता है। अधिकांश उत्तेजनाओं (जैसे, सभी अनुवादों) के लिए, निर्देश स्पष्ट और पालन करने में आसान हैं। हालांकि, पिच और रोल रोटेशन के लिए, बाएं या दाएं से जवाब देने का निर्देश अस्पष्ट हो सकता है, खासकर जब रोटेशन की धुरी को सिर के स्तर पर रखा जाता है। इन मामलों में, रोटेशन अक्षों (जैसे, सिर) के ऊपर शरीर के अंग रोटेशन अक्षों (जैसे, पैर) के नीचे शरीर के हिस्सों की तुलना में विपरीत दिशा में घूमते हैं। बाएं / दाएं शब्द अस्पष्ट हो सकते हैं, और प्रतिभागियों को गति को घड़ी के अनुसार या प्रतिघड़ी के रूप में वर्गीकृत करने के लिए कहना उपयोगी हो सकता है। यह समझाना और अभ्यास करना महत्वपूर्ण है कि प्रतिभागी को गति उत्तेजनाओं का न्याय करने की उम्मीद कैसे की जाती है। परीक्षण परीक्षणों की पर्याप्त संख्या विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब रोगियों या पुराने वयस्कों की जांच की जाती है।

दूसरा, दहलीज के आसपास पर्याप्त संख्या में परीक्षणों का चयन करना महत्वपूर्ण है। हम परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के बजाय तीव्रता रिवर्सल की संख्या के रूप में एक अनुकूली समाप्ति मानदंड की सिफारिश करते हैं, जिसका उपयोग दूसरों द्वारा 7,22 किया गया है। इसके अतिरिक्त, परीक्षणों की पूर्वनिर्धारित संख्या का उपयोग करना अक्षम हो सकता है और जोखिम उठाता है कि जब शुरुआत की तीव्रता दहलीज से बहुत दूर होती है तो सीढ़ी अभिसरण नहीं होती है। सामान्य तौर पर, उचित प्रारंभिक तीव्रता और समाप्ति मानदंडों का चयन करने के लिए पायलट प्रयोगों की आवश्यकता होती है।

सीढ़ी एल्गोरिदम का उद्देश्य साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन23,24 पर एक बिंदु का अनुमान लगाना है। इसलिए, वे सीमित जानकारी प्रदान करते हैं क्योंकि प्रतिक्रिया पूर्वाग्रह और साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन की ढलान को अनुमानित सीमा से प्राप्त नहीं किया जा सकता है। यदि ऐसे पैरामीटर रुचि के हैं, तो निश्चित तीव्रता का उपयोग बड़े अंतराल पर नमूना लेने के लिए किया जा सकता है, जिससे साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन को फिट करने की अनुमति मिलती है। यद्यपि ऐसी प्रक्रिया अधिक समय लेने वाली है, यह अधिक परिष्कृत विश्लेषणों की अनुमति देती है जो मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है 14,25। वैकल्पिक रूप से, अनुकूली ढलान-अनुमान एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकताहै।

वेस्टिबुलर धारणा थ्रेसहोल्ड के आकलन में एक महत्वपूर्ण पहलू अन्य संवेदी प्रणालियों से संकेतों को कम करना है। इसे प्राप्त करने के लिए, मंच द्वारा उत्पन्न शोर आमतौर पर सफेद शोर से छिपा होता है। प्रोप्रियोसेप्टिव या स्पर्श संकेतों का न्यूनीकरण अधिक चुनौतीपूर्ण है1, और केवल आंशिक रूप से प्राप्त किया जा सकता है क्योंकि त्वरण के लिए शरीर पर कार्य करने वाले बल की आवश्यकता होती है, जो अनिवार्य रूप से अतिरिक्त-वेस्टिबुलर उत्तेजना को प्रेरित करेगा। हालांकि, कुशन का उपयोग अक्सर स्पर्श और प्रोप्रियोसेप्टिव संकेतों को कम करने के लिए किया जाता है। इसी तरह, गति के सापेक्ष वेस्टिबुलर अंगों के निरंतर अभिविन्यास को सुनिश्चित करने के लिए सिर निर्धारण की आवश्यकता होती है और यह सुनिश्चित करने के लिए कि सिर द्वारा की गई गति प्रोफ़ाइल मंच द्वारा किए गए समान है, शरीर द्वारा किसी भी फ़िल्टरिंग के बिना जो अप्रतिबंधित गति स्थितियों के तहत होता है

इस समय, वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड मुख्य रूप से बुनियादी अनुसंधान में उपयोग किए जाते हैं। अध्ययनों से पता चला है कि वेस्टिबुलर थ्रेसहोल्ड27,28 वर्ष की आयु के साथ बढ़ता है, और वे दिशा20,28 और गति की आवृत्ति 5,29 पर निर्भर करते हैं। हाल ही में, वेस्टिबुलर डोमेन14 में अवधारणात्मक सीखने के पहले सबूत को दस्तावेज करने के लिए अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का उपयोग किया गया था।

स्वस्थ नियंत्रण के लिए वेस्टिबुलर विकारों वाले रोगियों की तुलना करने वाले अध्ययनों ने उनकी विकृति के अनुरूप वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड को बदल दिया। उदाहरण के लिए, वेस्टिबुलर विफलता29,30,31 वाले रोगियों में थ्रेसहोल्ड बढ़ाया गया था, और वेस्टिबुलर माइग्रेन31,32 वाले रोगियों में थ्रेसहोल्ड या यहां तक कि अतिसंवेदनशीलता को कम करने की प्रवृत्ति दिखाई गई थी। ये अध्ययन नैदानिक अनुप्रयोगों की क्षमता को दर्शाते हैं, और हाल ही की समीक्षा4 ने नैदानिक निदान में वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड की प्रयोज्यता और उपयोगिता पर चर्चा की। एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड डॉक्टर के टूलबॉक्स में अद्वितीय गुण जोड़ते हैं। मानक प्रक्रियाएं (एचआईटी, वीईएमपी, कैलोरी सिंचाई) वेस्टिबुलर अंत-अंगों से आंखों या गर्भाशय ग्रीवा की मांसपेशियों तक सीधे मार्गों का उपयोग करती हैं। इस प्रकार, वे नव-प्रांतस्था को सूचना श्रृंखला की जांच करने की संभावना प्रदान नहीं करते हैं। दूसरी ओर, वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड के अनुमान में संज्ञानात्मक प्रक्रियाएं शामिल हैं जो वेस्टिबुलर प्रणाली को एक अलग कोण से परीक्षण करने की अनुमति देती हैं, जो लगातार पोस्टुरल-अवधारणात्मक चक्कर आना (पीपीपीडी) के संदर्भ में विशेष रूप से दिलचस्प हो सकती हैं। प्रस्तुत प्रक्रिया की एक कमी दिशात्मक विषमताओं का पता लगाने में असमर्थता है,जिसे दूसरों द्वारा रिपोर्ट किया गया है।

वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड (चिकित्सीय) हस्तक्षेपों के मूल्यांकन और निगरानी में भी रुचि रखते हैं। कई अध्ययन उपचार प्रभावशीलता के मूल्यांकन में समापन बिंदु के रूप में गिरने के जोखिम का उपयोग करते हैं। हालांकि, चूंकि रोल अक्ष के बारे में वेस्टिबुलर थ्रेसहोल्ड और गिरने के जोखिम और संतुलनकार्यों 34 के दौरान प्रदर्शन के बीच एक सहसंबंध प्रदर्शित किया गया है, थ्रेसहोल्ड का उपयोग अधिक विश्वसनीय निर्भर चर के रूप में किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, वेस्टिबुलर प्रत्यारोपण के परिणाम35 या इष्टतम विन्यास का आकलन करने के लिए।

Disclosures

लेखकों के पास कोई प्रतिस्पर्धी हित नहीं हैं।

Acknowledgments

हम मानव विज्ञान संकाय के प्रौद्योगिकी मंच से कार्लो प्रील्ज़ द्वारा प्रदान किए गए समर्थन के लिए आभारी हैं। हम सीढ़ी कार्यान्वयन में उनके योगदान के लिए नोएल स्ट्रैहम को धन्यवाद देते हैं।

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Ertl, M., Boegle, R. Investigating the vestibular system using modern imaging techniques-A review on the available stimulation and imaging methods. Journal of Neuroscience Methods. 326, 108363 (2019).
  2. Beylergil, S. B., Karmali, F., Wang, W., Bermúdez Rey, M. C., Merfeld, D. M. Vestibular roll tilt thresholds partially mediate age-related effects on balance. Progress in Brain Research. 248, 249-267 (2019).
  3. Brandt, T., Dieterich, M., Strupp, M. Vertigo and Dizziness. , Springer. London. (2013).
  4. Kobel, M. J., Wagner, A. R., Merfeld, D. M., Mattingly, J. K. Vestibular thresholds: A review of advances and challenges in clinical applications. Frontiers in Neurology. 12, 643634 (2021).
  5. Grabherr, L., Nicoucar, K., Mast, F. W., Merfeld, D. M. Vestibular thresholds for yaw rotation about an earth-vertical axis as a function of frequency. Experimental Brain Research. 186 (4), 677-681 (2008).
  6. Seemungal, B. M., Gunaratne, I. A., Fleming, I. O., Gresty, M. A., Bronstein, A. M. Perceptual and nystagmic thresholds of vestibular function in yaw. Journal of Vestibular Research: Equilibrium and Orientation. 14 (6), 461-466 (2004).
  7. Gianna, C., Heimbrand, S., Gresty, M. Thresholds for detection of motion direction during passive lateral whole-body acceleration in normal subjects and patients with bilateral loss of labyrinthine function. Brain Research Bulletin. 40 (5-6), 443-447 (1996).
  8. Soyka, F., Robuffo Giordano, P., Beykirch, K., Bülthoff, H. H. Predicting direction detection thresholds for arbitrary translational acceleration profiles in the horizontal plane. Experimental Brain Research. 209 (1), 95-107 (2011).
  9. Ertl, M., et al. The cortical spatiotemporal correlate of otolith stimulation: Vestibular evoked potentials by body translations. NeuroImage. 155, 50-59 (2017).
  10. Merfeld, D. M. Signal detection theory and vestibular thresholds: I. Basic theory and practical considerations. Experimental Brain Research. 210 (3), 389-405 (2011).
  11. Kay, S. M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory. , Prentice-Hall PTR. (1998).
  12. Kingdom, F. A. A., Prins, N. Psychophysics: A Practical Introduction. , Academic Press. (2016).
  13. Leek, M. R. Adaptive procedures in psychophysical research. Perception & Psychophysics. 63 (8), 1279-1292 (2001).
  14. Klaus, M. P., et al. Roll tilt self-motion direction discrimination training: First evidence for perceptual learning. Attention, Perception & Psychophysics. 82 (4), 1987-1999 (2020).
  15. Ertl, M., Prelz, C., Fitze, D. C., Wyssen, G., Mast, F. W. PlatformCommander-An open source software for an easy integration of motion platforms in research laboratories. SoftwareX. 17, 100945 (2022).
  16. Ertl, M., Prelz, C., Fitze, D. C., Wyssen, G., Mast, F. W. Manual PlatformCommander Version 0.9. , (2021).
  17. Rihs, M., Fitze, D. C., Ertl, M., Wyssen, G., Mast, F. W. 3D Models of 6dof motion. , Available from: https://zenodo.org/record/6035612 (2022).
  18. Watson, A. B., Pelli, D. G. QUEST: A general multidimensional Bayesian adaptive psychometric method. Perception & Psychophysics. 33 (2), 113-120 (1983).
  19. Karmali, F., Chaudhuri, S. E., Yi, Y., Merfeld, D. M. Determining thresholds using adaptive procedures and psychometric fits: evaluating efficiency using theory, simulations, and human experiments. Experimental Brain Research. 234 (3), 773-789 (2016).
  20. Dupuits, B., et al. A new and faster test to assess vestibular perception. Frontiers in Neurology. 10, 707 (2019).
  21. Karmali, F., Rey, M. C. B., Clark, T. K., Wang, W., Merfeld, D. M. Multivariate analyses of balance test performance,vestibular thresholds, and age. Frontiers in Neurology. 8, 578 (2017).
  22. Keywan, A., Wuehr, M., Pradhan, C., Jahn, K. Noisy galvanic stimulation improves roll-tilt vestibular perception in healthy subjects. Frontiers in Neurology. 9, 83 (2018).
  23. Wichmann, F. A., Hill, N. J. The psychometric function: I. Fitting, sampling, and goodness of fit. Perception & Psychophysics. 63 (8), 1293-1313 (2001).
  24. Wichmann, F. A., Hill, N. J. The psychometric function: II. Bootstrap-based confidence intervals and sampling. Perception & Psychophysics. 63 (8), 1314-1329 (2001).
  25. Zupan, L. H., Merfeld, D. M. Interaural self-motion linear velocity thresholds are shifted by roll vection. Experimental Brain Research. 191 (4), 505-511 (2008).
  26. Carriot, J., Jamali, M., Cullen, K. E., Chacron, M. J. Envelope statistics of self-motion signals experienced by human subjects during everyday activities: Implications for vestibular processing. PLoS ONE. 12 (6), 0178664 (2017).
  27. Agrawal, Y., et al. Decline in semicircular canal and otolith function with age. Otology & Neurotology. 33 (5), 832-839 (2012).
  28. Rey, M. C. B., et al. Vestibular perceptual thresholds increase above the age of 40. Frontiers in Neurology. 7, 162 (2016).
  29. Lim, K., Karmali, F., Nicoucar, K., Merfeld, D. M. Perceptual precision of passive body tilt is consistent with statistically optimal cue integration. Journal of Neurophysiology. 117 (5), 2037-2052 (2017).
  30. Agrawal, Y., Bremova, T., Kremmyda, O., Strupp, M. Semicircular canal, saccular and utricular function in patients with bilateral vestibulopathy: analysis based on etiology. Journal of Neurology. 260 (3), 876-883 (2013).
  31. Bremova, T., et al. Comparison of linear motion perception thresholds in vestibular migraine and Menière's disease. European Archives of Oto-Rhino-Laryngology. 273 (10), 2931-2939 (2016).
  32. King, S., et al. Self-motion perception is sensitized in vestibular migraine: pathophysiologic and clinical implications. Scientific Reports. 9 (1), 1-12 (2019).
  33. Roditi, R. E., Crane, B. T. Directional asymmetries and age effects in human self-motion perception. Journal of the Association for Research in Otolaryngology. 13 (3), 381-401 (2012).
  34. Kobel, M. J., Wagner, A. R., Merfeld, D. M. Impact of gravity on the perception of linear motion. Journal of Neurophysiology. 126 (3), 875-887 (2021).
  35. Chow, M. R., et al. Posture, gait, quality of life, and hearing with a vestibular implant. New England Journal of Medicine. 384 (6), 521-532 (2021).

Tags

व्यवहार मुद्दा 186
छह डिग्री-ऑफ-फ्रीडम मोशन प्लेटफॉर्म का उपयोग करके वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाना
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Ertl, M., Fitze, D. C., Wyssen, G.,More

Ertl, M., Fitze, D. C., Wyssen, G., Mast, F. W. Estimating Vestibular Perceptual Thresholds Using a Six-Degree-Of-Freedom Motion Platform. J. Vis. Exp. (186), e63909, doi:10.3791/63909 (2022).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter