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。
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。
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。
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。
The authors have nothing to disclose.
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。
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 |