| Summary: | We are highly dependent on our eyes for almost all our daily activities. The oculomotor system is responsible for moving the eyes in response to various stimuli such as head perturbations or visual target movements. It enables us to stay focused on visual targets, switch visual attention, and compensate for external world perturbations. Researchers have been studying this system for decades, to understand its mechanisms using modeling and identification techniques. Today, clinical protocols incorporate mathematical techniques to test the functionality of patients' oculomotor modalities through the analysis of patients' responses to various isolated stimuli. Oculomotor responses (eye movements) alternate between fast and slow phases. This makes the oculomotor system a hybrid or switching system. However, due to the difficulty of analyzing a hybrid response, this switching is most often disregarded. No analysis method exists yet which can study the whole nystagmus response in oculomotor systems objectively.Here we propose, for the first time, automated tools to analyze oculomotor responses (slow and fast phases) elicited by one oculomotor subsystem in isolation or multiple oculomotor subsystems in coordination. We can now simultaneously classify and identify the responses of a multi-input multi-mode biosystem such as the oculomotor system. We validated our methods on noise-free and noisy simulations and then applied them to experimental data records. Visual and vestibular delays, semicircular canal time constant, and central dynamics were detected in both fast and slow phases of oculomotor responses in all cases. Using our tools, we show that the dynamics of oculomotor subsystems, rather than just their gain, differ in isolation compared to their combined coordination. This has very important clinical implications; for example, this would mean that one cannot test a person's reflexes in the dark, and draw conclusions on how they would behave in the presence of light. With the analysis power of our new methods, clinical test protocols can now be improved to test these subsystems in isolation and in coordination efficiently and objectively. === Nous dépendons hautement de nos yeux pour presque toutes nos activités quotidiennes. Le système oculomoteur est responsable de déplacer les yeux en réponse aux stimuli différents comme les perturbations de tête ou les mouvements des cibles visuelles. Il nous permet de rester concentré aux cibles visuelles, changer l'attention visuelle et compenser pour les perturbations du monde extérieur. Les chercheurs ont étudié ce système pendant des décades pour comprendre ses mécanismes en utilisant des techniques de modélisation et d'identification. Aujourd'hui, les protocoles cliniques incorporent des techniques mathématiques pour évaluer la fonctionnalité de modalités oculomotrices de patients par l'analyse des réponses de patients aux stimuli isolés différents. Les réponses du système oculomoteur (les mouvements des yeux) se relaient entre les phases rapides et lentes. Cela rend le système oculomoteur un système hybride ou échangeant. Pourtant, en raison de la difficulté d'analyser une réponse hybride, cet échange est le plus souvent ignoré. Aucune méthode d'analyse n'existe encore qui peut étudier la réponse du système oculomoteur objectivement dans sa totalité. Ici nous proposons, pour la première fois, les instruments automatisés pour analyser des réponses oculomotrices (les phases lentes et rapides) obtenues par une modalité oculomotrice dans l'isolement ou les sous-systèmes oculomoteurs multiples dans la coordination. Nous pouvons maintenant simultanément classifier et identifier les réponses d'un biosystème multi-entrée et multi-mode comme le système oculomoteur.Nous avons validé nos méthodes sur les simulations sans bruit et bruyantes et les avons ensuite appliquées aux dossiers de données expérimentales. Les retards visuels et vestibulaires, la constante de temps des canals demi-circulaires, et la dynamique centrale ont été découverts pour les phases rapides et lentes de réponses oculomotrices dans tous les cas. En utilisant nos instruments, nous montrons que la dynamique de sous-systèmes oculomoteurs, plutôt que juste leurs augmentations, diffère par l'isolement comparé à leur coordination combinée. Cela a des implications cliniques très importantes; par exemple, cela signifierait que l'on ne peut pas évaluer les réflexes d'une personne dans l'obscurité et tirer des conclusions sur comment ils se comporteraient en présence de la lumière. Avec le pouvoir d'analyse de nos nouvelles méthodes, les protocoles cliniques d'essai peuvent maintenant être améliorés pour évaluer ces sous-systèmes dans l'isolement et dans la coordination, efficacement et objectivement.
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