Summary
本稿では、6自由度運動プラットフォームを用いて前庭知覚閾値を推定するために必要な方法、手順、技術について述べる。
Abstract
前庭知覚閾値とは、参加者が前庭入力に基づいて動きを検出または識別できるようにするために必要な運動強度を指します。6つの可動度プラットフォームによって提供される受動的な運動プロファイルを使用して、あらゆる種類の運動について前庭知覚閾値を推定することができ、それによって前庭終末器官の各サブコンポーネントを標的とすることができる。前庭閾値の評価は、カロリー灌漑、頭部インパルステスト(HIT)、前庭誘発筋原性電位(VEMP)などの診断ツールを補完するため、臨床的に関連性があり、前庭系のサブコンポーネントに関する情報のみを提供しますが、すべてのコンポーネントを評価できるものはありません。前庭知覚閾値を推定するための異なる長所と短所を持ついくつかの方法があります。本稿では、効率的な推定手順のための適応階段アルゴリズムと正弦波運動プロファイルを使用したプロトコルを紹介します。適応階段アルゴリズムは、応答履歴を考慮して次の刺激のピーク速度を決定し、前庭領域で最も一般的に使用されるアルゴリズムです。さらに、前庭知覚閾値に対する運動周波数の影響について議論する。
Introduction
ヒト前庭終末器官は5つの成分で構成されており、それぞれが自然運動スペクトルの特定の成分を検出するために最適化されています。3つの半規管は互いにほぼ直交する方向を向いているため、3つの軸を中心とした頭の回転を検出できます。運河には、垂直軸に沿って、または水平面1に並進加速度を登録するための2つの黄斑器官が伴います。5つの要素のそれぞれの機能低下または喪失は、めまい、めまい、不均衡、転倒のリスクの増加などの重篤な症状につながる可能性があります2。しかし、すべてのコンポーネントの機能を別々に客観的に評価することは骨の折れる作業であり、複数の評価が必要です3。たとえば、水平運河の状態は、通常、カロリー灌漑とヘッドインパルステスト(HIT)によって評価されます。黄斑器官を評価するための現在のゴールドスタンダードは、前庭誘発筋原性電位(VEMP)です。複数の評価を組み合わせることにより、臨床医は前庭状態のより完全な全体像に到達し、そこから診断と治療の選択肢を導き出すことができます。
前庭パフォーマンスを定量化するための有望なアプローチは、前庭知覚閾値であり、これは、参加者によって確実に検出または識別され得る最低の自己運動強度の客観的で定量的な尺度を提供する。知覚閾値手順はいくつかの臨床分野(例えば、聴覚学)において十分に確立されているが、知覚前庭閾値は、前庭領域における診断目的にまだ使用されていない4。この理由の1つは、モーションプラットフォームと使いやすいソフトウェアが利用できないことです。原則として、モーションプラットフォームと回転椅子を閾値推定に使用できます。ただし、6自由度(6DOF)のモーションプラットフォームは、さまざまなモーションプロファイルのしきい値を推定するのに適しており、前庭器官の5つのサブコンポーネントすべての調査を可能にしますが、回転椅子は水平面(ヨー)での回転にアクセスするためにのみ使用できます1,4。
前庭閾値は、通常、図1に示すように、3つの主軸(鼻後頭、耳間、頭垂直)に沿った平行移動と、それらの周りの回転(ヨー、ピッチ、ロール)について推定されます。前庭知覚閾値は、刺激頻度にも依存する5。これを説明するために、単一の周波数からなる正弦波加速度プロファイルを有する運動プロファイルが閾値推定に最もよく使用されるが、他のプロファイル6、7、8も過去に使用されてきた。
前庭知覚閾値は、前庭感覚と高次認知プロセスとの相互作用を研究するためのツールを提供します。したがって、閾値は、皮質を迂回するメカニズム(反射弧)に依存するHIT、カロリー灌漑、前庭誘発電位などの臨床評価を補完します。さらに、運動プラットフォームで推定された前庭知覚閾値は、多感覚の葛藤を引き起こす人工刺激を使用するのではなく、生態学的に有効な設定9で前庭機能を評価します1。
前庭刺激10の双方向性のために、検出閾値4ではなく前庭弁別を推定することが一般的である。識別タスク中に、参加者は刺激を知覚し、それがどのカテゴリに属するかを決定する必要があります。たとえば、参加者は自分が移動する方向(左/右など)を決定する必要があります。閾値推定の理論的枠組みは、信号検出理論10,11である。識別閾値は様々なアプローチを用いて推定することができるが、前庭領域では適応階段手順が標準である。適応階段の手順では、後続の動きの強度(通常はピーク速度)は、最後の刺激/刺激に対する参加者の反応(正しい/正しくない)に依存します。適応階段手順は多くの方法で実装できますが12、前庭研究で最も頻繁に使用されるアルゴリズムは、固定ステップサイズのXダウン/Yアップ手順です。例えば、3段下り/1段の階段では、その後の3回の試行で参加者が正解すると刺激強度が低下しますが、不正解が提供されるたびに強度が増加します(図2)。xダウン/Yアップ階段でxとyを正確に選択することで、異なるしきい値(正答率)をターゲットにすることができます13。3段下り/1段上りの階段は、試験の79.4%で参加者が正しく反応する強度を目標としています。適応階段の手順に加えて、他の研究14は、しきい値の推定に事前定義された固定強度を使用しています。固定強度を使用すると、単一のしきい値よりもはるかに多くの情報を含む心理測定関数全体を推定できます。ただし、固定強度手順は時間がかかり、特定のしきい値のみが対象である場合は効率が低くなります。
この記事では、6DOFモーションプラットフォームと適応階段手順を使用して前庭認識しきい値を推定するためのプロトコルについて説明します。
Protocol
この原稿に使用されたすべてのデータは、参加者がインフォームドコンセントを与えた後、ベルン大学人間科学部の倫理的承認に沿って記録されました[2020-04-00004]。
1. 素材
- 前庭知覚閾値を推定するには、モーションプラットフォームまたは回転椅子にアクセスできることを確認してください。
- モーションプロファイルをプログラミングし、モーションプラットフォームを接続するための制御ソフトウェアが存在することを確認します。
注:この調査では、モーションプラットフォームをインターフェースするためのオープンソースソフトウェアパッケージであるPlatformCommander15,16が使用されました。PlatformCommanderでは、前庭閾値を推定するためによく使用される正弦波加速度プロファイルを定義できます。 - 参加者の応答を登録するための応答デバイス (ゲーム コントローラーなど) が存在することを確認します。
- モーションプラットフォームは、動きの強度と相関するノイズを生成します。参加者は、前庭知覚閾値の推定中に、この聴覚ノイズを意図しない追加の情報源として使用できます。プラットフォームの音を隠すには、各試行中にノイズキャンセリングヘッドホン を介して 参加者にホワイトノイズを提示します。
- 参加者に目隠しをして、視覚的な動きの手がかりの影響を排除します。
- 使用する推定アルゴリズムを決定し、それぞれのパラメータを定義します。階段アプローチを使用する場合は、始点、ステップ サイズ、最新、および終了のルールを定義します。ユーザーが選択する値がわからない場合は、パイロット測定を実行するか、文献を参照してください。デフォルトは、オンライン (https://gitlab.com/dr_e/2022-jovedemo) で入手できるサンプル スクリプトによって提供されます。
注:開始点は、最初の試行でのプラットフォームのピーク速度を定義します。パイロットテストまたはしきい値の文献を参照して、適切な開始速度を決定します(ヨーしきい値については、Grabherr et al.5を参照)。ステップサイズは、試行間で強度がどれだけ変化するかによって表されます。最新のルールは、参加者の反応に基づいて刺激強度が変化するかどうか、およびその方法を記述します。前庭領域では、3ダウン/ワンアップの階段手順が一般的です。これは、強度が3つの連続した正解の後に減少するが、各不正解の後に増加することを意味します。終了基準は通常、固定試行回数または強度反転回数のいずれかによって定義されます。強度反転は、応答が1つ以上の強度減少後に強度増加を引き起こす試行であり、またはその逆である。提供されたスクリプトは、反転を追跡し、プロシージャを終了し、最終的なしきい値を自動的に計算します。 - しきい値を推定する必要がある頻度を決定します。デモンストレーションでは、1Hzを使用しました。
注:前庭閾値は通常、0.1〜5Hzの周波数で調査され、刺激周波数が増加するにつれて閾値が減少することが知られています3。 - しきい値を推定する必要があるモーションのタイプを決定します。デモンストレーションでは、ヨー回転が実行されます。
注: しきい値は、並進と回転のしきい値を見積もることができます。閾値は、ほとんどの場合、3つの主軸(鼻後頭、耳間、頭垂直)とそれらの周りの回転(ロール、ピッチ、ヨー)について推定されます。提供されたスクリプトは、一度に1つの定義されたモーション(方向、周波数)のみを推定します。ただし、複数のしきい値を推定する場合は、同じまたは異なるモーションパラメータ(方向、周波数、回転軸)を使用してスクリプトを再実行できます。 - すべてのしきい値推定手順をトレーニングで開始し、参加者がタスクに慣れられるようにします。このためには、オンラインで入手できるスクリプト "threshold-training.jl" (手順 1.6 を参照) を使用します。
注:トレーニングスクリプトは、一連の超閾値モーション刺激を提示します。テストスクリプトは、推定手順を自動的に制御し、階段アルゴリズムの更新、刺激強度、運動刺激の提示、各運動刺激中の聴覚ホワイトノイズの提示、およびすべての関連データのロギングを処理します。トレーニング中は、参加者がタスクを理解し、不確実性がある場合はガイダンスを提供することを確認します。
2. 説明書
- 実験手順を参加者に説明し、インフォームドコンセントを得る。
- モーションプラットフォームに取り付けられた椅子に参加者を座らせます。
- シートベルトを使用して参加者を固定します。
- 参加者に回答ボタンを与え、キーが回答にどのように割り当てられるかを説明します。
- 参加者に目隠しをします。ヘッドホンを参加者の頭に置きます。
- 適切な頭の固定を適用します。
- メイン、バッテリー、およびコントローラースイッチを使用して、モーションプラットフォームの電源を入れます。
- プラットフォームの周囲が明確であり、テスト中に人が移動するプラットフォームに近づくことができないことを確認してください。
- コマンドラインに julia threshold-training.jl と入力して、トレーニング手順スクリプトを開始します。
- モーションプラットフォームのエンゲージメントについて参加者に通知します。
- サーバ ソフトウェア (PlatformCommander) の GUI に表示されるステータスを確認して、セッションが正常に初期化されていることを確認します。正常に初期化されると、ステータス表示が 「セッション未進行 」から 「短いシーケンス」に切り替わります。また、接続されているクライアントのIPアドレスとセッションが初期化された時刻も表示されます。数秒後にセッションが正常に初期化されない場合は、クライアントとサーバー間のネットワーク接続を確認してください。モーションプラットフォームの電源が入っていて、コントローラーが接続されていることを確認します。
- 参加者がタスクを理解し、参加者の間違い(間違ったボタンを押したときなど)を指摘し、参加者が持つ可能性のある潜在的な質問に答えることを確認します。
- トレーニング手順が終了し、見積もり手順が開始されようとしていることを参加者に通知します。
- コマンド行に julia threshold-test.jl と入力して、見積もり手順スクリプトを開始します。
- 終了基準に達するまで、完全に自動化された見積もり手順を監視します。
- 設計に応じて、異なる刺激を使用してステップ2.13から手順を繰り返すか、手順を終了します。
- モーションプラットフォームを駐車します。
- ヘッド固定、ヘッドホン、ブラインダー、ボタンを取り外し、参加者を降ろします。
- 手順について参加者に報告し、さらなる実験を改善するために彼らの経験について尋ねます。
注:この手順は、いつでも一時停止してから再開でき、できればしきい値推定フェーズ(ステップ2.15〜2.17)中は再開できません。
Representative Results
記載された手順の結果は、試行にわたって使用された刺激強度を示すグラフである(図2)。強度は一定の値に向かって収束する必要があります(図2、破線)。アダプティブ階段手順は、加速度強度を参加者の動きの知覚にリンクします。閾値は、典型的には、テストスクリプト(例えば、threshold-test.jl)によって、反転試行で提示された強度のすべてまたはサブセットの平均値として計算される。取得した値をそれ以上処理する必要はありません。使用する更新ルールに応じて、心理測定関数のさまざまなポイントをターゲットにすることができます。3ダウン/ワンアップルールを使用して、参加者が試行の79.4%で正しい応答を与える強度が推定されます。
図3 は、失敗したしきい値推定を視覚化したものです。この例では、終了基準は、十分な数の取り消しではなく、30回の試行に設定されました。初期のミス(試行11)により、推定手順の閾値推定が不十分になり、階段が値に向かって収束せず、最後まで単調な減少を維持したという事実によって認識できます。
図1:主軸と平面の視覚化。 視覚化された軸と平面は、通常、頭の動きに関連するモーションを記述するために使用されます。前庭知覚閾値は、ほとんどの場合、鼻後頭(NO)、耳間(IA)、および頭垂直(HV)軸、およびヨー、ピッチ、またはロール回転と呼ばれるそれらの周りの回転について推定されます。図は、無料で入手できる3Dヘッドモデル17を使用して作成されました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図2:3ダウン/1アップの階段手順の視覚化。 強度の反転は赤で視覚化されます。上向きの三角形は正しい回答の試行を表し、下向きの三角形は誤った回答の試行を表します。破線は推定閾値を表し、8つの反転強度すべての平均値として計算された。最初は、更新ルールは最初の反転 (試行 6) まで 1 ダウン パターンに従います。これにより、特に未知の閾値と比較して開始強度が大きい場合に、より効率的な閾値推定が可能になります。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図3:失敗したしきい値推定の視覚化。 終了基準(30回の試行)と、真のしきい値から比較的離れた選択された開始強度により、階段関数は収束しませんでした。真の閾値へのより速い収束は、早期の誤った応答によって妨げられます(試行11)。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
Discussion
提示されたプロトコルは、前庭知覚閾値の確実かつ効率的な推定を可能にする。このプロトコルは、任意の軸に沿った、および任意の軸周辺の閾値推定に適しており、関連するすべての刺激周波数(0.1〜5Hzなど)に適用できます。標準的な3ダウン/ワンアップの適応階段手順を使用してデータを提示しますが、プロトコルは、固定強度、変換/重み付け/ダウン、またはベイジアン(クエスト18など)アプローチを含む、他のより効率的な推定手順12にも使用できます。利用可能なアルゴリズムの徹底的な議論は、提示された原稿の範囲を超えていますが、理論、シミュレーション、および実際のデータの優れた比較は、他の場所で見つけることができます19。効率的な推定手順は、時間が限られている臨床の文脈で非常に関連性があり、より迅速な評価に関する研究が現在行われています19,20。
有望な研究分野は、特定の運動プロファイルおよび天びん2,21などの他の臨床的に関連するパラメータの同定である。この一連の研究は、転倒のリスクなど、臨床的に関連する行動やイベントに対してどの軸と周波数が最も予測可能であるかについてのガイダンスを提供し、それによって臨床状況での検索スペースを減らすため、重要です。
機器とソフトウェアが利用可能になり、意図したとおりに動作すると、信頼性の高いしきい値推定には2つの要素が重要です。まず、実験者は、参加者がタスクを理解し、手順全体を通して警戒を怠らないようにする必要があります。ほとんどの刺激(例えば、すべての翻訳)では、指示は明確で従うのが簡単です。ただし、ピッチ回転とロール回転の場合、特に回転軸が頭の高さに配置されている場合、左または右で応答する命令があいまいになる可能性があります。これらの場合、回転軸の上の身体部分(例えば、頭)は、回転軸より下の身体部分(例えば、足)とは反対方向に回転する。左/右という用語はあいまいな場合があり、参加者に動きを時計回りまたは反時計回りに分類するように依頼すると役立つ場合があります。参加者が運動刺激をどのように判断することが期待されるかを説明し、練習することが重要です。十分な数の試験試験は、患者または高齢者を調査する場合に特に重要です。
第二に、閾値付近で十分な数の試行を選択することが重要です。適応終了基準を、他の人が使用している固定数の試行ではなく、強度反転の数として推奨します7,22。さらに、事前定義された試行回数を使用すると、非効率的になり、開始強度がしきい値から離れすぎている場合に階段が収束しないリスクがあります。一般に、パイロット実験は、妥当な開始強度と終了基準を選択するために必要です。
階段アルゴリズムは、心理測定関数23,24上の単一点を推定することを目的としています。したがって、応答バイアスと心理測定関数の傾きは推定閾値から導き出すことができないため、限られた情報しか提供されません。そのようなパラメータが関心事である場合、固定強度を使用してより長い間隔でサンプリングすることができ、心理測定機能を適合させることができます。このような手順はより時間がかかりますが、貴重な洞察を提供できるより高度な分析が可能になります14,25。あるいは、適応的傾き推定アルゴリズムを使用することができる13。
前庭知覚閾値の推定における重要な側面は、他の感覚系からの手がかりの最小化である。これを実現するために、プラットフォームによって生成されるノイズは、通常、ホワイトノイズによってマスクされます。固有受容感覚または触覚の手がかりの最小化はより困難であり1、加速には身体に作用する力が必要であり、必然的に前庭外刺激を誘発するため、部分的にしか達成できません。ただし、クッションは触覚および固有受容感覚信号を減らすためによく使用されます。同様に、頭部固定は、運動に対する前庭器官の一定の配向を確実にし、無制限の運動条件下で生じる身体によるフィルタリングなしに、頭部によって実行される運動プロファイルがプラットフォームによって実行される運動プロファイルと同じであることを確実にするために必要とされる26。
現時点では、前庭知覚閾値が主に基礎研究で使用されています。研究によると、前庭閾値は27,28歳とともに増加し、方向20,28と運動周波数5,29に依存します。最近では、前庭領域における知覚学習の最初の証拠を文書化するために知覚閾値が使用されました14。
前庭障害のある患者を健康な対照と比較した研究では、病理に沿った前庭知覚閾値の変化が示されました。例えば、前庭不全の患者では閾値が増加し29,30,31、前庭片頭痛の患者では閾値の低下または過敏症さえも示されました31,32。これらの研究は臨床応用の可能性を示唆しており、最近のレビュー4では、臨床診断における前庭知覚閾値の適用性と有用性について議論しています。重要な側面の1つは、知覚閾値が医師のツールボックスに独自の特性を追加することです。標準的な手順(HIT、VEMP、カロリー灌漑)は、前庭末端器官から目または子宮頸部の筋肉への直接経路を使用します。それによって、彼らは新皮質への情報連鎖を調査する可能性を提供しない。一方、前庭知覚閾値の推定には、前庭系を別の角度からテストすることを可能にする認知プロセスが含まれ、これは持続的な姿勢知覚めまい(PPPD)の文脈で特に興味深い可能性があります。提示された手順の欠点は、方向性の非対称性を検出できないことであり、これは他の人によって報告されています33。
前庭知覚閾値は、(治療的)介入の評価およびモニタリングにおいても興味深いものである。多くの研究では、治療効果の評価におけるエンドポイントとして転倒のリスクを使用しています。しかしながら、ロール軸に関する前庭閾値と転倒のリスク2 およびバランスタスク34 中のパフォーマンスとの間の相関が実証されているので、閾値は、例えば、前庭インプラントの結果35 または最適構成を評価するために、より信頼性の高い従属変数として使用することができる。
Disclosures
著者には競合する利害関係はありません。
Acknowledgments
人間科学部のテクノロジープラットフォームからのCarlo Prelzによるサポートに感謝します。階段の実装に貢献してくれたノエル・ストラームに感謝します。
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 |
References
- 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).
- 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).
- Brandt, T., Dieterich, M., Strupp, M. Vertigo and Dizziness. , Springer. London. (2013).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Ertl, M., et al. The cortical spatiotemporal correlate of otolith stimulation: Vestibular evoked potentials by body translations. NeuroImage. 155, 50-59 (2017).
- Merfeld, D. M. Signal detection theory and vestibular thresholds: I. Basic theory and practical considerations. Experimental Brain Research. 210 (3), 389-405 (2011).
- Kay, S. M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory. , Prentice-Hall PTR. (1998).
- Kingdom, F. A. A., Prins, N. Psychophysics: A Practical Introduction. , Academic Press. (2016).
- Leek, M. R.
- 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).
- 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).
- Ertl, M., Prelz, C., Fitze, D. C., Wyssen, G., Mast, F. W. Manual PlatformCommander Version 0.9. , (2021).
- 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).
- Watson, A. B., Pelli, D. G. QUEST: A general multidimensional Bayesian adaptive psychometric method. Perception & Psychophysics. 33 (2), 113-120 (1983).
- 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).
- Dupuits, B., et al. A new and faster test to assess vestibular perception. Frontiers in Neurology. 10, 707 (2019).
- 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).
- 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).
- Wichmann, F. A., Hill, N. J. The psychometric function: I. Fitting, sampling, and goodness of fit. Perception & Psychophysics. 63 (8), 1293-1313 (2001).
- Wichmann, F. A., Hill, N. J. The psychometric function: II. Bootstrap-based confidence intervals and sampling. Perception & Psychophysics. 63 (8), 1314-1329 (2001).
- 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).
- 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).
- Agrawal, Y., et al. Decline in semicircular canal and otolith function with age. Otology & Neurotology. 33 (5), 832-839 (2012).
- Rey, M. C. B., et al. Vestibular perceptual thresholds increase above the age of 40. Frontiers in Neurology. 7, 162 (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- King, S., et al. Self-motion perception is sensitized in vestibular migraine: pathophysiologic and clinical implications. Scientific Reports. 9 (1), 1-12 (2019).
- 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).
- 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).
- 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).
