Summary
Neste artigo, descrevemos os métodos, procedimentos e tecnologias necessários para estimar os limiares perceptivos vestibulares usando uma plataforma de movimento de seis graus de liberdade.
Abstract
Os limiares perceptivos vestibulares referem-se à intensidade do movimento necessária para permitir que um participante detecte ou discrimine um movimento com base na entrada vestibular. Usando perfis de movimento passivo fornecidos por seis plataformas de grau de movimento, os limiares perceptivos vestibulares podem ser estimados para qualquer tipo de movimento e, assim, atingir cada um dos subcomponentes do órgão final vestibular. As avaliações dos limiares vestibulares são clinicamente relevantes, pois complementam ferramentas diagnósticas como a irrigação calórica, o teste de impulso cefálico (TIH) ou os potenciais miogênicos evocados vestibulares (VEMPs), que fornecem apenas informações sobre subcomponentes do sistema vestibular, mas nenhum deles permite avaliar todos os componentes. Existem vários métodos com diferentes vantagens e desvantagens para estimar os limiares perceptivos vestibulares. Neste artigo, apresentamos um protocolo utilizando um algoritmo de escada adaptativa e perfis de movimento sinusoidal para um procedimento de estimação eficiente. Os algoritmos de escada adaptativa consideram a história de resposta para determinar a velocidade de pico dos próximos estímulos e são os algoritmos mais comumente usados no domínio vestibular. Discutimos ainda o impacto da frequência de movimento nos limiares perceptivos vestibulares.
Introduction
O órgão final vestibular humano consiste em cinco componentes, cada um otimizado para detectar um componente específico do espectro de movimento natural. Os três canais semicirculares são orientados aproximadamente ortogonais uns aos outros, o que lhes permite detectar rotações da cabeça em torno de três eixos. Os canais são acompanhados por dois órgãos maculares para o registro das acelerações translacionais ao longo do eixo vertical ou no plano horizontal1. Um declínio funcional ou perda em cada um dos cinco componentes pode levar a sintomas graves, como tontura, vertigem, desequilíbrio e aumento do risco de queda2. No entanto, avaliar objetivamente a função de todos os componentes separadamente é uma tarefa trabalhosa e requer múltiplas avaliações3. Por exemplo, o estado do canal horizontal é tipicamente avaliado através da irrigação calórica e do teste de impulso da cabeça (TIH). O padrão-ouro atual para avaliar os órgãos maculares são os potenciais miogênicos evocados vestibulares (VEMPs). Ao combinar várias avaliações, os médicos chegam a uma imagem mais completa do estado vestibular a partir do qual podem derivar opções de diagnóstico e tratamento.
Uma abordagem promissora para quantificar o desempenho vestibular são os limiares perceptivos vestibulares, que fornecem uma medida objetiva e quantitativa da menor intensidade de automovimento que pode ser detectada ou discriminada de forma confiável por um participante. Embora os procedimentos de limiar perceptivo estejam bem estabelecidos em algumas disciplinas clínicas (por exemplo, audiologia), os limiares vestibulares perceptivos ainda não são utilizados para fins diagnósticos no domínio vestibular4. Uma razão para isso é a indisponibilidade de plataformas de movimento e software fácil de usar. Em princípio, plataformas de movimento e cadeiras rotativas podem ser usadas para estimativa de limiares. No entanto, enquanto as plataformas de movimento de seis graus de liberdade (6DOF) são adequadas para estimar limiares para vários perfis de movimento, permitindo a investigação de todos os cinco subcomponentes do órgão vestibular, as cadeiras rotatórias só podem ser usadas para acessar rotações no plano horizontal (guinada) 1,4.
Os limiares vestibulares são tipicamente estimados para translações ao longo dos três eixos principais (naso-occipital, interaural, cabeça-vertical) e para rotações em torno deles (guinada, inclinação, rolo), conforme visualizado na Figura 1. Os limiares perceptivos vestibulares também dependem da frequência do estímulo5. Para explicar isso, perfis de movimento com um perfil de aceleração sinusoidal, consistindo de uma única frequência, são mais frequentemente usados para estimativa de limiares, mas outros perfis 6,7,8 também foram usados no passado.
Os limiares perceptivos vestibulares fornecem uma ferramenta para estudar a interação entre a sensação vestibular e os processos cognitivos superiores. Os limiares, portanto, complementam as avaliações clínicas, como o TIH, a irrigação calórica e os potenciais evocados vestibulares, que dependem de mecanismos (arcos reflexos) que contornam o córtex. Além disso, os limiares perceptivos vestibulares estimados em uma plataforma de movimento avaliam a função vestibular em um cenário ecologicamente válido9, em vez de usar estimulação artificial, o que introduz conflitos multissensoriais1.
Devido à natureza bidirecional dos estímulos vestibulares10, é comum estimar a discriminação vestibular em vez dos limiares de detecção4. Durante uma tarefa de discriminação, o participante percebe um estímulo e deve decidir a qual categoria ele pertence. Por exemplo, os participantes devem decidir em que direção são movidos (por exemplo, esquerda/direita). O referencial teórico para a estimação do limiar é a teoria da detecção desinais 10,11. Os limiares de discriminação podem ser estimados usando várias abordagens, mas no domínio vestibular, os procedimentos de escada adaptativa são o padrão. Em um procedimento de escada adaptativa, a intensidade, tipicamente a velocidade de pico, do movimento subsequente depende da resposta dos participantes (correta/incorreta) ao último estímulo/estímulo. Os procedimentos adaptativos de escada podem ser implementados de várias maneiras12, mas o algoritmo mais utilizado na pesquisa vestibular são os procedimentos x-down/y-up com tamanhos de degraus fixos. Por exemplo, em uma escada de três para baixo/uma para cima, a intensidade do estímulo é reduzida após o participante ter dado respostas corretas em três ensaios subsequentes, mas a intensidade é aumentada sempre que uma resposta incorreta foi fornecida (Figura 2). A seleção exata de x e y em uma escada x-down/y-up permite direcionar diferentes valores de limiar (porcentagem de respostas corretas)13. Uma escada de três para baixo / uma para cima tem como alvo a intensidade em que os participantes respondem corretamente em 79,4% dos ensaios. Além dos procedimentos adaptativos de escadas, outros estudos14 utilizaram intensidades fixas predefinidas para estimativas de limiares. O uso de intensidades fixas permite estimar toda a função psicométrica, que contém muito mais informações do que um único valor limiar. No entanto, os procedimentos de intensidade fixa são morosos e menos eficientes quando apenas um valor-limite específico é de interesse.
Este artigo descreve um protocolo para estimar os limiares de reconhecimento vestibular utilizando uma plataforma de movimento 6DOF e um procedimento de escada adaptativa.
Protocol
Todos os dados utilizados para este manuscrito foram registrados após os participantes darem seu consentimento informado e de acordo com a aprovação ética da Faculdade de Ciências Humanas da Universidade de Berna [2020-04-00004].
1. Materiais
- Para estimar os limiares de percepção vestibular, certifique-se de que haja acesso a uma plataforma de movimento ou a uma cadeira rotatória.
- Certifique-se de que um software de controle para programar os perfis de movimento e fazer interface com a plataforma de movimento esteja presente.
NOTA: O PlatformCommander15,16, um pacote de software de código aberto para interface com a plataforma de movimento, foi utilizado neste estudo. O PlatformCommander permite definir perfis de aceleração sinusoidal, que são frequentemente usados para estimar limiares vestibulares. - Certifique-se de que um dispositivo de resposta, por exemplo, um controlador de jogo, esteja presente para registrar as respostas dos participantes.
- As plataformas de movimento produzem ruído correlacionado com a intensidade do movimento. Os participantes podem usar esse ruído auditivo como uma fonte adicional e não intencional de informações durante a estimativa dos limiares de percepção vestibular. Para mascarar o som da plataforma, apresente aos participantes ruído branco através de auscultadores com cancelamento de ruído durante cada ensaio.
- Vende-se os participantes para eliminar a influência das pistas de movimento visual.
- Decida qual algoritmo de estimativa usar e defina os respectivos parâmetros. Se uma abordagem de escada for usada, defina o ponto de partida, o tamanho do degrau, as regras atualizadas e de terminação. Caso o usuário não saiba quais valores escolher, realize medidas piloto ou consulte a literatura. Os padrões são fornecidos pelos scripts de exemplo disponíveis online (https://gitlab.com/dr_e/2022-jovedemo).
NOTA: O ponto de partida define a velocidade de pico da plataforma no primeiro ensaio. Determine as velocidades de partida adequadas por meio de testes piloto ou consultando a literatura de limiares (para limiares de guinada, ver Grabherr et al.5). O tamanho da etapa descreve o quanto a intensidade muda entre os ensaios. A regra atualizada descreve se e como a intensidade da estimulação é alterada com base nas respostas dos participantes. No domínio vestibular, um procedimento de escada de três para baixo/um para cima é comum. Isso significa que a intensidade é diminuída após três respostas corretas consecutivas, mas aumentada após cada resposta errada. Os critérios de terminação são geralmente definidos por um número fixo de ensaios ou pelo número de reversões de intensidade. As reversões de intensidade são ensaios em que a resposta provoca um aumento de intensidade após uma ou mais diminuições de intensidade ou vice-versa. O script fornecido controla as reversões, encerra o procedimento e calcula automaticamente o valor do limite final. - Decida para qual frequência o limite precisa ser estimado. Na demonstração, foi utilizado 1 Hz.
NOTA: Os limiares vestibulares são tipicamente investigados para frequências entre 0,1 e 5 Hz, e sabe-se que os limiares diminuem à medida que a frequência de estimulação aumenta3. - Decida para qual tipo de movimento o limite precisa ser estimado. Na demonstração, são realizadas rotações de guinada.
NOTA: Os limiares podem ser estimados para translações e rotações. Os limiares são mais frequentemente estimados para os três eixos principais (naso-occipital, inter-aural, cabeça-vertical) e as rotações em torno deles (rolo, passo, guinada). O script fornecido estima apenas um movimento definido (direção, frequência) de cada vez. No entanto, para estimar vários limites, o script pode ser executado novamente com os mesmos parâmetros de movimento ou diferentes (direção, frequência, eixos de rotação). - Inicie cada procedimento de estimativa de limiar com treinamento, permitindo que o participante se familiarize com a tarefa. Use o script "threshold-training.jl" disponível on-line (consulte a etapa 1.6) para essa finalidade.
NOTA: O roteiro de treinamento apresenta uma série de estímulos de movimento supra-limiar. O roteiro de teste controla automaticamente o procedimento de estimativa, manipula a atualização do algoritmo da escada, a intensidade do estímulo, a apresentação do estímulo de movimento, a apresentação do ruído branco auditivo durante cada estímulo de movimento, bem como o registro de todos os dados relevantes. Durante o treinamento, certifique-se de que o participante entenda a tarefa e forneça orientação em caso de incertezas.
2. Instruções
- Explicar o procedimento experimental ao participante e obter o consentimento informado.
- Coloque o participante na cadeira montada na plataforma de movimento.
- Prenda o participante usando cintos de segurança.
- Dê os botões de resposta ao participante e explique como as teclas são atribuídas às respostas.
- Vendar os olhos do participante. Posicione os fones de ouvido na cabeça do participante.
- Aplique uma fixação adequada da cabeça.
- Ligue a plataforma de movimento usando o interruptor principal, da bateria e do controlador.
- Certifique-se de que a área ao redor da plataforma esteja clara e que nenhuma pessoa possa se aproximar da plataforma móvel durante o teste.
- Inicie o script de procedimento de treinamento digitando julia threshold-training.jl na linha de comando.
- Informe o participante sobre o engajamento da plataforma de movimento.
- Garanta uma inicialização bem-sucedida da sessão verificando o status exibido na GUI do software do servidor (PlatformCommander). Quando inicializado com êxito, a exibição de status mudará de Sessão Não Contínua para Sequência Curta. Ele também exibirá o endereço IP do cliente conectado e a hora em que a sessão foi inicializada. Se a sessão não for inicializada com êxito após alguns segundos, verifique a conexão de rede entre o cliente e o servidor. Certifique-se de que a plataforma de movimento está ligada e se o controlador está conectado.
- Certifique-se de que o participante entenda a tarefa, aponte erros do participante (por exemplo, quando ele aperta os botões errados) e responda a possíveis perguntas que o participante possa ter.
- Informe o participante de que o procedimento de treinamento está terminado e o procedimento de estimativa está prestes a começar.
- Inicie o script de procedimento de estimativa digitando julia threshold-test.jl na linha de comando.
- Supervisionar o procedimento de estimativa totalmente automatizado até que os critérios de rescisão sejam atingidos.
- Dependendo do desenho, repita o procedimento a partir do passo 2.13 utilizando diferentes estímulos ou termine o procedimento.
- Estacione a plataforma de movimento.
- Remova a fixação da cabeça, os fones de ouvido, a viseira e os botões e deixe o participante descer.
- Informe o participante sobre o procedimento e pergunte-lhe sobre sua experiência para melhorar os experimentos futuros.
NOTA: O procedimento pode ser pausado e, em seguida, reiniciado a qualquer momento, de preferência não durante a fase de estimativa do limiar (etapas 2.15-2.17).
Representative Results
O resultado do procedimento descrito é um gráfico mostrando as intensidades de estímulo utilizadas ao longo das tentativas (Figura 2). As intensidades devem convergir para um valor constante (Figura 2, linha tracejada). O procedimento de escada adaptativa vincula uma intensidade de aceleração à percepção de movimento do participante. O limiar é tipicamente calculado pelo script de teste (por exemplo, threshold-test.jl) como o valor médio de todas ou um subconjunto das intensidades apresentadas nos ensaios de reversão. Não é necessário qualquer processamento adicional do valor obtido. Dependendo da regra de atualização usada, diferentes pontos na função psicométrica podem ser direcionados. Usando a regra de três para baixo / um para cima, estima-se a intensidade em que o participante dá a resposta correta em 79,4% dos ensaios.
A Figura 3 visualiza uma estimativa de limite com falha. No exemplo, os critérios de rescisão foram definidos para 30 ensaios em vez de um número suficiente de reversões. Devido ao erro inicial (ensaio 11), os procedimentos de estimação resultaram em uma estimativa de limiar pobre, o que pode ser reconhecido pelo fato de que a escada não convergiu para um valor, mas manteve uma diminuição monotônica até o final.
Figura 1: Visualização dos eixos e planos principais. Os eixos e planos visualizados são tipicamente usados para descrever movimentos relacionados aos movimentos da cabeça. Os limiares perceptivos vestibulares são mais frequentemente estimados para os eixos naso-occipital (NO), inter-aural (IA) e cabeça-vertical (HV), e para rotações em torno deles, que são referidas como rotações de guinada, passo ou rolo. A figura foi criada usando um modelo de cabeça 3D disponível gratuitamente17. Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 2: Visualização de um procedimento de escada de três para baixo/um para cima. As reversões de intensidade são visualizadas em vermelho. Triângulos apontando para cima representam ensaios com respostas corretas, e triângulos apontando para baixo representam ensaios com respostas incorretas. A linha tracejada representa o limiar estimado, que foi calculado como o valor médio de todas as oito intensidades de reversão. No início, a regra de atualização segue um padrão de um para baixo até a primeira reversão (julgamento 6). Isso permite uma estimativa de limiar mais eficiente, particularmente nos casos em que a intensidade inicial é grande em comparação com o limiar desconhecido. Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 3: Visualização de uma estimativa de limiar com falha. Devido aos critérios de terminação (30 ensaios) e a uma intensidade de início selecionada relativamente distante do limiar real, a função de escada não convergiu. Uma convergência mais rápida em direção ao verdadeiro limiar é dificultada por uma resposta precoce e falsa (ensaio 11). Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Discussion
O protocolo apresentado permite uma estimativa confiável e eficiente dos limiares perceptivos vestibulares. O protocolo é adequado para estimativa de limiares ao longo e ao redor de eixos arbitrários e pode ser aplicado para todas as frequências de estímulo relevantes (por exemplo, 0,1-5 Hz). Embora apresentemos dados usando um procedimento padrão de escada adaptativa de três para baixo/um para cima, o protocolo também pode ser usado para outros procedimentos de estimação mais eficientes12, incluindo abordagens de intensidade fixa, transformada/ponderada para cima/para baixo ou bayesiana (por exemplo, Quest18). Uma discussão exaustiva dos algoritmos disponíveis está além do escopo do manuscrito apresentado, mas uma excelente comparação de teoria, simulações e dados reais pode ser encontrada em outro lugar19. Procedimentos eficientes de estimação são de grande relevância no contexto clínico, onde o tempo é limitado, e pesquisas sobre avaliações mais rápidas são realizadasatualmente 19,20.
Um campo de pesquisa promissor é a identificação de perfis de movimento específicos e outros parâmetros clinicamente relevantes, como o equilíbrio 2,21. Essa linha de pesquisa é importante, pois orienta sobre quais eixos e frequências são mais previsíveis para comportamentos e eventos clinicamente relevantes, como o risco de queda, reduzindo o espaço de busca em um contexto clínico.
Uma vez que o equipamento e o software estejam disponíveis e funcionem como pretendido, dois fatores são críticos para a estimativa confiável do limiar. Primeiro, o experimentador deve garantir que o participante entenda a tarefa e permaneça vigilante durante todo o procedimento. Para a maioria dos estímulos (por exemplo, todas as traduções), as instruções são claras e fáceis de seguir. No entanto, para rotações de passo e rolagem, a instrução para responder com a esquerda ou a direita pode ser ambígua, especialmente quando o eixo de rotação é colocado ao nível da cabeça. Nesses casos, as partes do corpo acima dos eixos de rotação (por exemplo, cabeça) giram na direção oposta às partes do corpo abaixo dos eixos de rotação (por exemplo, pés). Os termos esquerda/direita podem ser ambíguos, e pode ser útil pedir aos participantes que classifiquem os movimentos como no sentido horário ou anti-horário. É importante explicar e praticar como se espera que o participante julgue os estímulos de movimento. Um número suficiente de ensaios de teste é particularmente importante quando os pacientes ou adultos mais velhos são investigados.
Em segundo lugar, é importante escolher um número suficiente de ensaios em torno do limiar. Recomenda-se um critério de terminação adaptativa como o número de reversões de intensidade, em vez de um número fixo de ensaios que tem sido utilizado por outros 7,22. Além disso, o uso de um número predefinido de ensaios pode se tornar ineficiente e acarreta o risco de que a escada não convirja quando a intensidade inicial estiver muito longe do limiar. Em geral, experimentos piloto são necessários para selecionar intensidades iniciais razoáveis e critérios de terminação.
Os algoritmos de escada visam estimar um único ponto na função psicométrica23,24. Portanto, eles fornecem informações limitadas porque os vieses de resposta e a inclinação da função psicométrica não podem ser derivados do limiar estimado. Se tais parâmetros forem de interesse, intensidades fixas podem ser usadas para amostragem em um intervalo maior, permitindo ajustar a função psicométrica. Embora tal procedimento seja mais demorado, ele permite análises mais sofisticadas que podem fornecer insights valiosos14,25. Alternativamente, algoritmos adaptativos de estimativa de inclinação podem ser usados13.
Um aspecto importante na estimação dos limiares de percepção vestibular é a minimização de pistas de outros sistemas sensoriais. Para conseguir isso, o ruído gerado pela plataforma é tipicamente mascarado pelo ruído branco. A minimização de pistas proprioceptivas ou táteis é mais desafiadora1, e só pode ser parcialmente alcançada porque a aceleração requer uma força que atua sobre o corpo, o que inevitavelmente induzirá a estimulação extra-vestibular. No entanto, as almofadas são frequentemente usadas para reduzir os sinais táteis e proprioceptivos. Da mesma forma, a fixação da cabeça é necessária para garantir uma orientação constante dos órgãos vestibulares em relação ao movimento e para garantir que o perfil de movimento realizado pela cabeça seja o mesmo que o da plataforma, sem qualquer filtragem pelo corpo que ocorra em condições de movimento irrestritas26.
Neste momento, os limiares perceptivos vestibulares são predominantemente utilizados na pesquisa básica. Estudos mostraram que os limiares vestibulares aumentam com a idade 27,28, e dependem da direção 20,28 e da frequência de movimento 5,29. Mais recentemente, limiares perceptivos foram utilizados para documentar as primeiras evidências de aprendizagem perceptiva no domínio vestibular14.
Estudos comparando pacientes com vestibulopatias com controles saudáveis mostraram limiares perceptivos vestibulares alterados de acordo com sua patologia. Por exemplo, os limiares foram aumentados em pacientes com insuficiência vestibular 29,30,31, e uma tendência à redução dos limiares ou mesmo a uma hipersensibilidade foi demonstrada em pacientes com enxaqueca vestibular 31,32. Esses estudos implicam o potencial para aplicações clínicas, e uma revisão recente4 discutiu a aplicabilidade e a utilidade dos limiares perceptivos vestibulares em um diagnóstico clínico. Um aspecto importante é que os limiares perceptivos adicionam propriedades únicas à caixa de ferramentas do médico. Os procedimentos padrão (TIH, VEMP, irrigação calórica) usam vias diretas dos órgãos finais vestibulares para os músculos dos olhos ou do colo do útero. Assim, eles não oferecem a possibilidade de investigar a cadeia de informação para o neocórtex. A estimação dos limiares perceptivos vestibulares, por outro lado, inclui processos cognitivos que permitem testar o sistema vestibular de um ângulo diferente, o que pode ser particularmente interessante no contexto da tontura postural-perceptiva persistente (DPPP). Uma deficiência do procedimento apresentado é a sua incapacidade de detectar assimetrias direcionais, o que tem sido relatado por outros33.
Os limiares perceptivos vestibulares também são de interesse na avaliação e monitoramento de intervenções (terapêuticas). Muitos estudos usam o risco de queda como um desfecho na avaliação da eficácia do tratamento. No entanto, uma vez que foi demonstrada uma correlação entre os limiares vestibulares sobre o eixo rolo e o risco dequeda2 e o desempenho durante as tarefas de equilíbrio34 , os limiares poderiam ser utilizados como uma variável dependente mais confiável, por exemplo, para avaliar o desfecho35 ou a configuração ótima dos implantes vestibulares.
Disclosures
Os autores não têm interesses concorrentes.
Acknowledgments
Agradecemos o apoio prestado por Carlo Prelz da Plataforma Tecnológica da Faculdade de Ciências Humanas. Agradecemos a Noel Strahm por sua contribuição para a implementação da escadaria.
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).
