Electrical Vestibular Stimuli to Enhance Vestibulo-Motor Output and Improve Subject Comfort
Notice bibliographique
Résumé
Electrical vestibular stimulation is often used to assess vestibulo-motor and postural responses in both clinical and research settings. Stochastic vestibular stimulation (SVS) is a recently established technique with many advantages over its square-wave counterpart; however, the evoked muscle responses remain relatively small. Although the vestibular-evoked responses can be enhanced by increasing the stimulus amplitude, subjects often perceive these higher intensity electrical stimuli as noxious or painful. Here, we developed multisine vestibular stimulation (MVS) signals that include precise frequency contributions to increase signal-to-noise ratios (SNR) of stimulus-evoked muscle and motor responses. Subjects were exposed to three different MVS stimuli to establish that: 1) MVS signals evoke equivalent vestibulo-motor responses compared to SVS while improving subject comfort and reducing experimentation time, 2) stimulus-evoked vestibulo-motor responses are reliably estimated as a linear system and 3) specific components of the cumulant density time domain vestibulo-motor responses can be targeted by controlling the frequency content of the input stimulus. Our results revealed that in comparison to SVS, MVS signals increased the SNR 3-6 times, reduced the minimum experimentation time by 85% and improved subjective measures of comfort by 20-80%. Vestibulo-motor responses measured using both EMG and force were not substantially affected by nonlinear distortions. In addition, by limiting the contribution of high frequencies within the MVS input stimulus, the magnitude of the medium latency time domain motor output response was increased by 58%. These results demonstrate that MVS stimuli can be designed to target and enhance vestibulo-motor output responses while simultaneously improving subject comfort, which should prove beneficial for both research and clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».