Summary
Bu makalede, ayna yanılsama kullanarak ve makine öğrenimini kullanarak bir analizi ile bir psiko-fiziksel prosedür birleştirerek bir 2B düzlemde proprioseptif sürüklenme tahmin etmek için yeni bir yöntem açıklanır.
Introduction
Son yıllarda, bir anlamda ya da kişinin kendi vücut kendi kendine vücut deneyimi hakkında araştırma, düzenlemenin kapsamında artmıştır. Düzenleme fikri ya da kavrama, uzanma, dokunma gibi, çevre ile etkileşim bir fiziksel ya da sanal vücuda sahip kavramına karşılık gelir. Örneğin, insanlar bu durumda kendi kol ve el kendi bedenini, hareket çevreye yerleştirilmiş bir nesne ya da başka bir insanı dokunabilirsiniz. Günümüzde, bu etkileşim ve iletişim kişinin kendi doğal bedenini kullanarak sınırlı değildir. buluş ve sanal dünyada insan benzeri robotlar ya avatar geliştirilmesi nedeniyle, doğal insan vücudu gibi sanal gerçeklik bir humanoid, uzaktan kumanda robot, elektrikli protez, veya bilgisayar grafik avatarı olarak, yapay bir beden ile ikame edilebilir. Örneğin, araştırmacılar dahi robo eğer, kimin operatör "kavramak" bir nesne mekanik vücudun sayesinde robot önüne yerleştirilen bir robot geliştirdit operatörün vücut pozisyonu 1,2 dan uzak yerleştirilir. Bir insan yapay bir beden yoluyla bir eylemi gerçekleştirmek eğer bu örneğe benzer, hangi vücut operatörün kendine vücudun atıf tutacaktı?
Biz kolayca bir yapay olmayan etten kemik vücuda kendi doğal vücut "öz" atıf ya da projeksiyon bu tartışma ile ilgili konuları bulabilirsiniz. Bunun bir örneği, tıp alanında bulunabilir; Örneğin, tıbbi rehabilitasyon alanında, hastanın kendine cisim hissi aynalar kullanılarak "hile" tedaviler ağrıyı azaltmada ve eksik ya da felçli ekstremitenin motor fonksiyonu geliştirmek için araştırdı ayna tedavisi 3-6 denir ediliyor. Bu tedavide, etkilenmemiş vücut kısmı veya uzvun yansıtılmış görüntü eksik veya felçli ekstremite aynaya görüntülenen birine tekabül inanan içine hastanın beyin yanıltmak ve o hala o duygu yols eski durum (yani, kazadan önce). Bu yanılsama vücut temsil ilişkin beynin esnekliğini nasıl etkilediği tartışma devam etmektedir. doğal vücut üzerinde tartışma bu tip ek olarak, biz mühendisliği alanında özellikle insan-sistem etkileşimi tasarımı konularında düzenlemesinde benzer tartışmalar bulabilirsiniz. Yapay veya sanal vücut için kendini duygusu iyice TelePresence, beyin-makine arayüzü ve beyin-bilgisayar arayüzü 1,2,7-9 kapsamında incelenmiştir. Bazı araştırmacılar robot konumlandırılmış olduğu operatörün elinde olan robot elden dokunma hissi aktarabilirsiniz bir insana benzer robot, robot operatör kendini vücudun duygusunu yanı sıra yerde olma duygusu yakalayabilir bildirdi yerine operatör gerçekte var nerede daha tele-varlığı 1 çağırdı. Diğer araştırmacılar sanal avatar güçlü operatörün vücut hareketlerini yansıtan bildirdily sanal vücuda 9 operatörün kendi vücudundan kendini vücudun operatörün duygusunu aktarır. Bu bulgular, kullanıcıların yapay vücut doğrudan bağlı olmasa bile, bu tür sanal gerçeklik bir insansı, uzaktan kumanda robot, elektrikli protez veya bilgisayar grafik avatar olarak, yapay bir vücuda kendini vücudun duygularını proje nasıl göstermek onların beyin ve vücut.
Olmayan ten ve-kan kendinden cisim hissi bu tür temel bilimsel araştırma, yapay vücut gibi nesneler lastik el yanılsama (RHI) 10-13 ve ayna kullanarak kendi kendine vücudun deneyimi için altta yatan beyin mekanizmaları incelenmiş yanılsama (MI) tıp ve mühendislik alanlarında yanı sıra psikofizik ve nöropsikoloji 14-16. RHI bir lastik el kişinin kendi vücuduna ait ve aynı anda görünür bir lastik el ve katılımcının gizlenmiş el okşayarak tarafından uyarılmış olduğu duygusudur. MI, bir el ima içindemidsagital eksende yerleştirilmiş bir ayna ge görsel görünmeyen karşı elin katılımcının algılanan pozisyon yakalar. yansıyan eli görüntü görünmeyen karşısında eli sanki Ayrıca, yansıyan ve görünmeyen elin senkron hareketleri güçlü hissi uyandırır. Bu hayalleri üzerinde yapılan araştırmaya göre, çok modlu bilgi ve tahmin ve vücut hareketleri ile ilgili duyusal geribildirim arasındaki tutarlılık kendini vücut atıf yargı için önemli bir rol oynadığı görülmektedir. Bilim adamları kandırdın bizim hissi yatan ya da bazı yapay nesne veya görüntü sübjektif kendi vücut parçası olmak ve kendi kendine cisim hissi yaptığı inancıyla beyin mekanizmalarını araştırmak için Böylece, bu iki yanılsamalar basit ama güçlü kanıt ve araçlar olabilir doğal fiziksel bedene bağlı olmak zorunda değildir.
Yukarıda listelenen tüm bu çalışmalarda, tartışma "öz" consisti kavramına dayalı olmuştursahiplik duygusu ve ajans duygusu: Filozof Gallagher 17 tarafından önerilen duyum iki tip ng. sahiplik duygusu gözlenen vücut parçası kişinin kendi olan duyum ifade eder. ajans duygusu vücut hareket kendini neden olan duyum karşılık gelir. Bu iki duyumları, kendini 16 acil duygusu az öz olarak tanımlanır. mülkiyet ve ajans duygusu: Bu kavrama göre, hasarlı, doğal sanal ve mekanik organlar için "öz" ilişkilendirme aynı indeksler tarafından değerlendirilebilir. bilimsel değerlendirme için bu hissi kullanmak için, soru sağlam mülkiyet ve ajans duygusunu ölçmek için nasıl doğar. Şu anda, mülkiyet ve ajans duygusu tahmini esas aslen Botvinick 9 tarafından önerilen anket, dayanmaktadır. anketlere ek olarak, sayısal yollarla onları ölçmek için deneyebilirsiniz. Örneğin, cilt conductance yanıt (SCR) lastik el aniden bıçakla 18 tarafından kesilmiştir durumlarda mülkiyet fizyolojik indeksi olarak kullanılmaya başlanmıştır. SCR derinin elektriksel özelliklerini ölçerek hesaplanır ve uyarılma 19 için hassas ve geçerli göstergesidir edilir. Bu yöntem genellikle katılımcı başına tek denemeleri için uygulanan bu yana, ölçme SCR katılımcılar içinde tekrarlayan ölçümler gerektiren psikofizik deneyler sırasında fiziksel bir indeks olarak uygun değildir. Sahiplik duygusu en başarılı davranış endeksten biri proprioseptif sürüklenme olduğunu. Propriyoseptif sürüklenme kauçuk yapımı protez ya da bir el gibi görünen bir nesnenin konumuna doğru görünmeyen gerçek elin algılanan pozisyonunda değişiklik bilgisayar grafikleri 10-13. Bu değişiklik görünmeyen gerçek el ve elin görsel imaj, proprioseptif sürüklenme i arasındaki mesafeyi ölçerek hkr ve sağlam tahmin edilebilir beripsikofiziksel ölçümler için sa bir uygun fiziksel göstergesi. Ancak, bu kullanım son tartışmalar proprioseptif sürüklenme her zaman sahip olma 12 bir davranış indeksi olarak kullanılabilir olup olmadığını sorguladı çünkü, dikkatli değerlendirilmesi gerekir.
Tipik olarak, proprioseptif sürüklenme gibi yükseklik, genişlik, derinlik veya üç yönden, sadece birinde ölçülür. Propriyoseptif sürüklenme nedeniyle nadiren tahmin ve çok boyutlu veri görselleştirme zorluk birden fazla yönde ölçülmüştür. Bu metrolojik sınırlama Deney koşulları kolaylıkla tasarlanabilir ve ölçülen boyutları sınırlamak üzere kontrol edilebilir, çünkü çoklu duyumsal bilgi işlem mekanizmalarını temel araştırma için kritik öneme sahip değildir. Ancak, günlük yaşamda, bizim eller niyetlerimizi takip etmek 3D serbestçe hareket. Bu durumda, anket, ciddi sınırlar hareket ve pos ile bir katılımcının davranışlarını ölçmek zordur ve yetersizEllerin itions. Böylece, mühendislik ve rehabilitasyon mülkiyet ve ajans birden fazla yön içerir ve serbest el hareketi, günlük yaşam durumlarında görsel ve proprioseptif geri bildirim arasındaki uzaysal ilişkiyi değerlendirmek için gerekli olan izin veren bir ölçüm duygusu potansiyel uygulamalarını dikkate. Böyle ölçüm mümkün olsaydı, gerçek ve gözlenen el arasında ölçülen mesafe kendini vücudun duygusu için bir kılavuz olarak yararlanılabilir. Bu, yalnızca rehabilitasyon ilerleme değil, aynı zamanda ekranda manipüle hedef ve çalışma el arasındaki ofset mekansal bir kriter için bir gösterge haline olamazdı. soru bu ölçüm, güvenilir ve etkin bir şekilde uygulanabilir olarak nasıl kalır.
Bu soruyu çözmek için, biz bir görünür el gibi o ki katılımcının görünmeyen gerçek elinin konumundan kayması karşılık proprioseptif sürüklenme, tahmin etmek için yeni bir yöntem tanıtmakbject, bir psikofiziksel prosedür ve makine öğrenimi kullanarak bir analiz birleştirerek ayna yanılsama kullanarak 2D düzlemde. Bir lastik el ile karşılaştırıldığında, bir ayna el görüntü kuvvetle görünmeyen gerçek el katılımcının algılanan pozisyon yakalar. Ayrıca, bir aynalı görüntü hemen elle yerleştirilmesi için gönüllü el hareketleri yansıtır. Böylece, bir ayna görüntüsü katılımcının elinde görsel geribildirim olarak seçildi. Buna ek olarak, günlük yaşam durumlarına benzer proprioseptif sürüklenme ölçmek için, katılımcıların kendi iradesiyle kendi gizli eli deneme-by-deneme konumlandırılmış ve çalışmaların sayısı arttı. yönleri herhangi bir kombinasyonu kullanılmış olabilir, ancak yükseklik ve derinlik kombinasyonu nedeniyle dikey ayna yerleştirme kolaylığı için seçildi. Bizim yöntem ve önceki araştırmalar 13 arasında tutarlılığı kontrol etmek için, iki görsel koşullar uygulanmıştır: ve görsel geribildirim olmadan. görsel geribildirim, ayna w ile durumumidsagital düzlem boyunca yerleştirilmiş gibi sağ el olarak görüldü, sanki sol elinde bir yansıyan görüntü oluşturmak için. görsel geribildirim olmadan durumda, mat tahta katılımcının gerçek sağ elini gizlemek amacıyla kullanılmıştır. Biz mülkiyet ve ajans duygusu bir anket ile elde edilen sonuçları karşılaştırarak bu yeni yöntemin etkinliğini değerlendirdi.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Deneyin tüm yönleri Tokyo Teknoloji Enstitüsü Etik Komitesi tarafından onaylandı.
1. Deney Düzeneği
- Materyal ve Propriyoseptif Drift Ölçme Kur.
- Dikey 100 x 100 cm plaka tutabilir bir stand (Şekil 1) edinin.
- katılımcı deney sırasında rahatça oturabilir hangi bir sandalye alın.
- 100 x 100 cm akrilik ayna ve mat tahtayı alın.
- katılımcının sağ konumunu izlemek için pozisyon izci (örneğin, SLC-C02, Cyverse) edinin. Uzamsal çözünme örnekleme yeterli sayıda otomatik öğrenme için kullanılmak üzere izin vermek için yaklaşık 1.5 mm olmalıdır.
- sırasıyla standı ve katılımcının sağ elin, konumunu belirtmek için kullanılacak bir kızılötesi LED ve arkadan yansıtmalı işaretlerini elde (adımlarını 1.1.11 ve 3.2.6 bakınız).
- katılımcının yanıtı için ayak pedalına edinin. kaydetmek ve aynı anda katılımcının tepkisi ve sağ konumunu görüntülemek ve ayak pedalı basıldığında katılımcının yanıtı geribildirim olarak bir bip sesi çalabilir ısmarlama bir program oluşturun. Bu deneylerde, katılımcının sağ konumu, motor yakalama aygıtı ve üretici talimatlarına uygun olarak ısmarlama programı kullanılarak toplanmıştır.
NOT: Bir önceki yazıda 16 göre, program yazılım geliştirme araç seti ile geliştirilmiştir. yazılım geliştirme araç seti tarafından geliştirilen ısmarlama bir program hareket yakalama cihazları diğer markalar için adapte edilebilir. - ayna veya tahtaya yüzeyini hafifçe vurarak, yani el hareketi eğitimi için zamanlama sinyalleri sağlamak için bir metronom kullanın. Kesin eğitim talimatları için adım 3.1.1 bakın.
- katılımcı el konumu için ses ipuçlarını duyabiliyorum olasılığını azaltmak için gürültü önleyici kulaklıklar kullanın.
- görsel geribildirim koşulu için, stand ayna ekleyin. görsel geribildirim olmadan durum için, stand tahtayı ekleyin.
- ayna veya tahtaya üst solunda LED kızılötesi yerleştirin.
- Gereç ve Mülkiyet ve Kurumun Sense Ölçme Kur.
- 1.1.11 adım adım 1.1.1 prosedürü tekrarlayın.
- Oluşturma veya mülkiyet ve ajans duygusunu değerlendiren anket elde (örneğin, 10,13,16). Tablo 1 önceki çalışmada 15 kullanılan bu anket örnekleri göstermektedir.
- katılımcıya anket görüntülemek için bir monitör veya tablet PC kullanın.
2. Katılımcılar
- normal veya düzeltilmiş-to-normal görme yeteneğine sahip yaklaşık 10 sağ elini katılımcılar askere.
Not: katılımcı sayısı deneysel hedefleri ve particip başına tekrarlanan çalışmaların sayısına göre ayarlanabilirkarınca. - Deneyin başlamasından önce katılım için yazılı onam edinin.
3. Deney Prosedürü
- El Hareketi için eğitim Faz.
- eşzamanlı metronom kullanarak belli bir tempoda ayna ya da tahtaya iki elinizle dokunun katılımcıların eğitin. ayna veya yönetim kurulu ile temas halinde elin topuk tutarak dokunarak hareket gerçekleştirmek için katılımcıların söyleyin. Eğitimin başında, dakika başına 60 vuru bir tempoda metronom başlamak ve daha sonra metronom sesi göre eşzamanlı iki elinizi hareket katılımcıyı talimat.
- katılımcının el hareketi zamanlaması dokunarak başlamasının ardından metronom birkaç dakika ses karşılaştırarak sn (yaklaşık 1 Hz) başına bir döngü yakın olduğundan emin olun.
- Katılımcının Hastanın midsagital Düzlemde Proprioseptif Drift tahmini.
- koşullara göre stand üzerine ayna veya tahtayı bağlayın: görsel geribildirim, ayna monte; görsel geri bildirim olmadan, tahta monte edin.
- Emin olun katılımcı katılımcının midsagital düzlemi boyunca konumlandırılmış ayna veya tahtaya, (Şekil 1) çok yakın oturuyor.
- katılımcı sol elin ayna görüntüsünü görebilirsiniz ama gerçek sağ elini göremiyorum emin olun.
- deney sırasında aynada sol elin görüntüye dikkat katılımcı bilgilendirin.
- katılımcının sağ işaret parmak ve bilek üzerinde retroreflective işaretçileri koyun.
- belirteçler sadece katılımcının sağ taraftan koymak olduğundan, sorgulayarak nedeniyle ekli belirteçler katılımcının sağ elin dokunsal hissi ölçüde sol el ile karşılaştırıldığında değiştirilmiş olmadığından emin olunoral katılımcı.
- katılımcının kulaklarının üzerinde gürültü önleyici kulaklıklar koyun.
- ayna sağ alt köşesinden yatay sol eli dikey olarak yaklaşık 30 cm ve 30 cm taşımak ve deney sırasında bu sol konumunu korumak için katılımcı bilgilendirin. Bu pozisyon 2D düzlemde yüzeyinin kökeni olarak ayarlanır.
- ayna veya tahtaya diğer tarafındaki isteğiyle sağ elini yerleştirmek için ve yargılama sonuna kadar konumunu korumak için katılımcı bilgilendirin.
- aşağıdaki gibi görevle ilgili katılımcı bilgilendirin:
- Her denemenin başında, ayak pedalı orta düğmeye basmak için katılımcı talimat. Şu anda, sistem pedal basın geribildirim olarak kulaklık aracılığıyla bir bip sesi duyulur.
- bip sesi duyduktan sonra, ayna olan gemide 1 Hz'de eş zamanlı olarak iki eliyle dokunarak başlayın katılımcı talimatgörsel geribildirim veya görsel geribildirim olmadan durumda tahtaya ile durum.
- Altıdan fazla el hareketleri sonrasında, tercih edilen zamanda hareketini durdurmak ve ayak pedalı sağ veya sol tuşuna basarak sağ konumu hakkında soruyu cevaplamak için katılımcıyı talimat. Sağ düğme evet sol bir hayır. sorusuna "sağ ve sol el aynı konumda olduğunu hissediyor musunuz?" dır Bu noktada, katılımcı tekrar pedal basın için geri bildirim olarak bir bip sesi duyacaksınız.
NOT: Katılımcılar anlamı hakkında sorarsanız "aynı pozisyonda," "Aynı pozisyon" sağ elin öznel yükseklik ve derinlik sol elin eşdeğer olduğu anlamına gelir onlara. - kendi seçtikleri bir başka konuma sağ ellerini hareket ettirmek için katılımcı bilgilendirin. Sonra, yeniden deneme başlatın. Bu döngü koşulu başına kadar 200 denemeleri için devam edecektir.
- görev sırasında, katılımcının vurma zamanlaması metronom göre hareket görüntüleyerek yaklaşık 1 Hz kalır emin olun.
Not: metronom sesi sadece deneyci tarafından duyulabilir. - yaklaşık 100 denemeler bitirdikten sonra, katılımcı bir mola verelim.
- ayrı günlerde (ya da görsel geribildirim olmadan) diğer durumlar için deney yapın.
- Ayna Durumu Olma ve Kurum Sense tahmini.
- mülkiyet ve ajans duygusu ile ilgili ankete katılımcıların yanıtları toplamak için sağ elin pozisyonları tanımlayın. Örneğin, bir önceki yayın 16, 13 sağ pozisyonları var öneki bulundu. kökenli 21 cm ± kadar bu noktaları her 7 cm düzenlenmiştir.
- ab için aynı prosedürü yürütmek3.2.7 adım adım 3.2.2 den listelendiği gibi ove tahmin.
- bir deneme bitirme kadar konumunu deneycinin rehberi aşağıdaki sağ elini yerleştirmek ve korumak için katılımcı bilgilendirin.
- aşağıdaki gibi görevle ilgili katılımcı bilgilendirin:
- Duruşmanın başlangıcında, ayak pedalı orta düğmeye basın. Şu anda, katılımcı pedal basın geribildirim olarak bip sesi duyacaksınız.
- Sonra, 1 Hz eşzamanlı sağ ve sol elleri dokunun başlar.
- vurma altı kattan fazla sonra, deneyci gösterdiğinde dokunarak durdurun. Ardından, mülkiyet ve ajans duygusu ile ilgili sorulara cevap ne anlaşma ne de anlaşmazlık belirten 0 ile -3 ( "tamamen katılmıyorum") +3 arasında değişen puan alan 7 Likert ölçeği kullanılarak monitörün ( "tamamen katılıyorum") görüntülenen ( "belirsiz").
- deneyci gösterir konuma sağ elini hareket ettirin. Ardından, deneme başlatmaktekrar. Bu döngü deneyci tanımlar sağ pozisyonların sayısına kadar devam edecektir.
- katılımcı görevi anlamak ve görevi başlatmak için katılımcıdan emin olunuz.
4. Veri Analizi
- Katılımcının Hastanın midsagital Düzlemde Proprioseptif Drift Analizi.
- Özellikle vektör makinesi destekleyen, makine öğrenmesi uygulamasını içeren istatistik aracı elde (örneğin, R, MATLAB). katılımcının yanıtların sınırlarını ayıklamak için sınıflandırıcı olarak destek vektör makinesi (SVM) kullanın. Bir önceki yayın sınıflandırıcı algoritmaları için bir açıklama sağlar 20 (Bölüm 7). Bu yazıda, R (sürüm 3.1.2) kullanılarak yöntemini açıklar.
- R uygulamasında SVM kullanılarak analizler içeriyor "kernlab" 21 adlı paketi yükleyin.
- Mark propriocepti gösterir alanı(Şekil 2 veri analizi akışının şematik açıklamaktadır) aşağıdaki gibi elin sürüklenme ettik. Bu veri analizi daha fazla açıklama için ek yazılım kodu ve veri örneğe bakın.
- kökenli göreceli sağ pozisyonları hesaplayın. Analizinden elde hatalar (örneğin, eksik konum verileri veya katılımcının yanıtları) ile veri atın.
- SVM kullanarak 2D uzayda katılımcının "evet" yanıtları olasılıklı bir model olun. Modelin sembolik açıklaması olarak yanıtlardan verileri kullanın. Modelin parametreleri olarak sağ pozisyonu verileri kullanın. SVM için kernel gibi yaygın olarak kullanılan radyal tabanlı bir fonksiyonu çekirdek kullanın. Sigma, keyfi analiz önlemek hesaplamak için otomatik sigma tahmini ile (yani, parametre her veri noktası ağırlığını değiştirmek için kullanılır).
- Bu th kontrol ederek modeli doğru takılmış olduğundan emin olunModelin e eğitim hataları 0.2 altındadır. olasılıklı modeli kullanarak, katılımcının "evet" yanıtlarının p-değeri 0,5 olarak tahmin edildiği alanı tanımlamak.
- proprioseptif sürüklenme gösteren bir alanı yapmak için her katılımcının verilerini ortalama.
NOT: 2D uzayda tepkilerin p-değerleri ile tahmin "evet" ve "hayır" yanıtı alan sınırı ortalama zor olduğundan, ortalama iki tür tavsiye edilir. Bir yöntem sınırı tahmin öncesinde kullanılan bir yöntemdir 2D uzayda katılımcının yanıtlar için p-değerlerinin ortalamasını etmektir. Diğer yöntem sınırı tahmin sonra kullanılan alan büyüklüğü, ortalama etmektir.
- Anket Veri ve Alan Boyutu analizi.
- Pozisyonun önemi ve anket kategorilerini (örneğin, SPSS veya R) değerlendirmek için istatistik aracı edinin.
- Normal distributio değerlendirmekİlgili veri setlerinin bir veya daha fazla normal dağılım (örneğin, Wilcoxon İşaretli Sıra Testi, Friedman testi) kriterlerine uygun başarısız olunca Shapiro-Wilk testi kullanılarak tüm verilerin n ve uygun parametrik olmayan bir test uygulayın.
Not: Deneme eksik uygun bir parametrik olmayan yöntem, bir parametrik yöntemi kullanmak ve muhakeme açıklamak durumunda. Bu analiz için non-parametrik yedek varmış gibi önceki bir çalışmada 16, iki yönlü tekrarlayan ölçümler ANOVA, anket verileri analiz.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Bir önceki çalışmadan Temsilcisi sonuçları yöntemi 16 göstermek için sunulmuştur. Şekil 3A katılımcı sol ve sağ konumu arasında ofset mekansal tespit edilememiştir alan şekiller (ayna) ve (tahtaya) Görsel olmadan koşullar arasında farklılık gösteriyor . geribesleme Şekil 3B görsel geribildirim ile durumu o bölgede boyutlarını gösterir görsel geribildirim olmadan durumda önemli ölçüde daha büyüktür (Wilcoxon signed-rank testi: Z = -2,803, p = 0.005). Bu sonuçlar proprioseptif sürüklenme yönüne göre yaklaşık 10 cm ve bu değer değişiklikleri olduğunu korumak için görsel ve proprioseptif geri bildirim arasındaki ofset gerekli olduğunu göstermektedir (Şekil 3 ve 4). Dikey yatay ofset daha büyük göründü ofset. Şekil 5, anket puanı f dikey ve yatay uzamsal dağılımındaveya vücut mülkiyeti ve ajans unimodal dağılım gösterdi. Onların doruklarına katılımcının sağ aynalı taraftaki resmin aynı pozisyonda neredeyse oldu kökenli idi. Buna karşılık, kontrol deyimleri skoru için mekansal dağılımı neredeyse düz ve -1 altındaydı. Pozisyon F (3,27) = 11.12, p <0.001: F (6,54) Kategori: İki yönlü tekrarlayan ölçümler ANOVA katılımcılar (anketlerde Yatay belirtilen kategoriler ve pozisyonlar için temel etkileri ortaya = 10.27, p <0.001; Dikey: Kategori: F (3,27) = 24.21, p <0.001, Pozisyon: F (6,54) = 7,298, p <0.001). kategori ve pozisyon arasındaki etkileşimler de vardı önemli (Yatay: F (18162) = 9.42, p <0.001; Dikey: F (18162) = 8.00, p <0.001). Bu sonuçlar katılımcının gerçek arasında ofset uzaysal sağ elini gizlenmiş ve aynalı elle görüntü arttığı mülkiyet ve ajans duygusu azaldığını göstermektedir. Fişekil 6, mülkiyet ve ajans duygusu proprioseptif sürüklenme ve anket sonuçlarının görüntülenmesi arasında karşılaştırma ofset alanlar bu olayların konsantrik ve neredeyse örtüşme vardır korumak için olduğunu göstermektedir.
Şekil 1:. Kur Genel Bakış deney düzeneği katılımcının el konumu için ya ayna veya tahta bir sandalye, bir yanıt cihazı (ayak pedalı), ve kayıt cihazlarını tutan bir tavır içerir. Üst figür katılımcı onun / onu sol elinin ayna görüntüsünü görebilirsiniz yönden kurulum şematik olarak göstermektedir. Alt şekil aynanın arka görünümü göstermektedir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
Şekil 2:. Veri Analizi Akışı (A) katılımcının yanıtı ve sağ el pozisyonları bir örnek. (B) SVM tarafından tahmin "evet" yanıtı modelinin şematik gösterimi. Sınır analizi (C) için sonuçlar. (D) katılımcılar arasında ortalama alanlar. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
Şekil 3: ve Görsel geri bildirim olmadan Koşullar arasında Alan şekil ve boyutlarda karşılaştırılması Alan şekilleri (A) Karşılaştırma.. grafiğin kökeni sol elin pozisyonu, mi konumudurgörsel geribildirim durumda rrored eli görüntü. Dikey ve yatay eksenli elin proprioseptif geri bildirim olarak katılımcının sağ konumunu gösterir. Konum boyutları (B) karşılaştırması. Dikey eksen katılımcılar sol ve sağ konumu arasında ofset mekansal tespit edilememiştir alan boyutlarını gösterir. Yatay eksen veya aynalı elle görüntü olmadan durumunu gösterir görsel geribildirim olarak (sağ: görsel geribildirim, sol: görsel geribildirim olmadan). Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
Şekil 4:. Bireysel veriler çoğu katılımcılar için, ayna durumda sınırın şekli karatahta durumda daha büyüktü. Bu görselleştirme yöntemi kullanılarak düşündürmektedirSVM aynaya beden imajının görsel yakalama etkisini gösteren başardı. Buna karşılık, katılımcıların D, H, J için, koşullar karşısında çok az fark görsel yakalama etkisi bireysel farklılıklar olabileceğini belirten vardı. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
Şekil 5: Anket Sonuçları dikey eksen boyunca anket puanı (A) Mekansal dağılımı.. (B) yatay eksen boyunca anket puanı Mekansal dağılımı. Mülkiyet ve ajans puanları dikey ve yatay pozisyonlara kökenli göreceli en yüksek idi. Please bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için burayı tıklayın.
Şekil 6: Sınıflandırılması ve Ölçeği karşılaştırılması yatay eksen boyunca mülkiyet ve ajans için anket puanları (A) Mekansal dağılımı.. (B) dikey eksen boyunca mülkiyet ve ajans için anket puanlarının dağılımı ile. (C) Tahmini katılımcılar yansıtılmış elle görüntü ve gizlenmiş gerçek sağ eli arasında ofset tespit edemedi alan. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
| Kategori | |
| mülkiyet | Ben looki sanki 1. hissettimKendi sağında ng. |
| 2. Aynaya eli vücudumun bir parçası sanki hissetti. | |
| Aynaya elle hareket ettiği yerde benim sağ el hareketlerini algılama sanki 3. görünüyordu. | |
| 4. Aynaya eli elimi sanki hissetti. | |
| mülkiyet kontrol | 5. Benim gerçek sağ aynada eline dönüyordu sanki hissetti. |
| Birden fazla sağ elini vardı sanki 6. görünüyordu. | |
| aynada eli benim gerçek el doğru sürüklenen sanki 7. ortaya çıktı. | |
| Benim sağ kaybolmuştu sanki ben, artık bir sağ el varmış gibi 8. hissettim. | |
| Ajans | 9. aynada eli benim irade itaat sanki ben, benim sağ elimi istediği gibi hareket ediyordu. |
| Sağ elimle o kontrol edecek gibi aynaya el hareketini kontrol sanki 10. hissettim. | |
| Ben sağ eli olarak gördüğü eliyle oluşturulan hareketin neden oldu sanki 11. hissettim. | |
| Ben sağ elimi taşındı 12. bulduğumda aynı şekilde hareket etmek aynaya elini bekleniyor. | |
| Ajans kontrol | Aynaya elim iradesini kontrol sanki 13. hissettim. |
| Aynaya elim hareketlerini kontrol sanki 14. hissettim. | |
| 15. Bir yerde benim gerçek sağ el ve aynaya elden arasından hareketi hissedebiliyordu. | |
| aynada eli kendine ait bir irade varmış gibi 16. görünüyordu. |
Yan Dosyaları. Örnek kod ve SVM ile Analiz Metodu için Veri Seti. Bu kod R (sürüm 3.1.2) kullanılarak ve mevcut kağıt aynı analiz yapmak yapılabilir. Bu dosyayı indirmek için tıklayınız.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Biz bir yöntem SVM kullanarak ayna yanılsama sırasında 2D düzlemde proprioseptif sürüklenme tahmin etmek ve mülkiyet ve kurumu duygusu anket yanıtları ile karşılaştırmak göstermek. Bu yeni yöntem, proprioseptif sürüklenme yaklaşık 10 cm ve bu yakından ofset mülkiyet ve ajans duygusunu korumak için gerekli ofset ile örtüşmektedir iddia görsel ve proprioseptif geri bildirim arasındaki ofset gerekli olduğunu ortaya koydu.
Bu yöntemin en önemli adım dikkatlerini hakkında katılımcılara, 3.2.5 altında bir talimat tarif unutmayın. Katılımcılar subjektif onların vücuduna fazla dikkat bildirdi zaman önceki pilot çalışmada 16, aynalı bir taraftaki resmin görsel yakalama etkisi nadiren gözlenmiştir. Dikkat bu fenomenin katkıda bulunup hala belirsizdir. dikkat ve sahiplenme duygusu ve ajans arasındaki ilişki nadiren vardırkontrol etmek veya katılımcıların dikkatini ölçmek için zorluk nedeniyle tartışıldı. Bildiğimiz kadarıyla, doğrudan mülkiyet duygusu dikkat etkisi araştırılmıştır tek bir çalışma 22 var. dikkat kontrolü ve nasıl ölçüleceği konusunda karmaşık tartışmaları önlemek için, katılımcıların dikkatini konusunda dikkatli talimat gereklidir.
diğer kritik nokta katılımcıların proprioseptif sürüklenme ölçüm oturumda kendi isteğiyle sonraki deneme için elle konumunu seçebilirsiniz olmasıdır. Geleneksel psikofizik, katılımcıların davranış serbestlik derecesi sınırlıdır ve deney daha sağlam ve tekrarlanabilir hale getirmek için kontrol edilebilir eğilimindedir. Örneğin, lastik el yanılsama paradigma 10-13 kullanılarak proprioseptif kaymasını ve sahiplenme duygusu ve ajans ölçüm deneylerinde, katılımcıların el konumunun örnekleme noktaları üç yön biri boyunca önceden tanımlanmış olanBöyle yükseklik, genişlik veya derinliği ler, ölçme ve çok boyutlu veri görselleştirme zorlukları önlemek için. Anketler nedeniyle kategori sayısı (örneğin, mülkiyet, ajans ve kontrol deyimleri) Her numune alma noktası için zaman ayırın Özellikle bu yana, örnekleme noktalarının sayısı, insan davranışlarını kayıt yöntemlerine kıyasla daha sınırlıdır. Bu yöntemde, diğer çalışmalar ile tutarlılığın sağlanması amacıyla, bir anket kullanılarak mülkiyet ve ajans duygusu ölçümü sınırlı ve de önüne edildi. o tasarım ve deneysel koşullarda bu sınırlamaları dahil ederek tam ve tekrarlanabilir deneysel koşullar kontrol etmek mümkündür, çünkü katılımcıların davranışı ile ilgili Bu sınırlama, mülkiyet ve ajans duygusu beyin mekanizmasını keşfetmek temel araştırma için önemli değildir. Ancak, mühendislik ve rehabilitasyon mülkiyet duygusu ve ajans için potansiyel uygulamaları dikkate alınarak, bu sınırlamagünlük yaşam koşullarında 3D insan davranışını tahmin kritik öneme sahip olabilir. Katılımcılar kendi elini hareket ve daha özgürce konumunu seçebilirsiniz Bu koşullar altında, geleneksel psikofiziksel yöntemler kullanılarak proprioseptif sürüklenme tahmin etmek zordur. Bu sorunu aşmak için, bir SVM, makine öğrenmesi bir tür, proprioseptif sürüklenme tahmini ve görselleştirme için kabul edilmiştir. Bu teknik toplamak ve bu tür çok boyutlu veri serbest seçimi ile 2D katılımcıların yanıtları ve el pozisyonları içeren masif verileri analiz edebilirsiniz. Bu tekniği kullanarak, çeşitli el pozisyonlarında örneklenmiş katılımcıların cevapları sınıflandırıldı ve katılımcılar, sol elin ayna görüntüsü ve gizli gerçek sağ eli arasındaki mesafeyi fark etmedi nereye alan analiz.
Bu yöntem katılımcılar arasında proprioseptif sürüklenme gösteren ortalama alan şu anda indiv göstermek olmamasıdır kritik sınırlama vardıridual farklılıklar. görselleştirme yöntemi kısıtlama 2B yüzey üzerinde en fazla üç-boyutlu veri görüntülemek için bu kaynaklanmaktadır. proprioseptif sürüklenme gösteren ortalama alan için veri 2D konum verileri, katılımcının tepki olasılığını ve bireysel farklılık içerecektir. Bireysel farklılıkları, gerekli olacak dört boyutlu verileri gösterebilir görselleştirme yöntemi eklemek için.
Bu yöntemin gelecekteki yönünü 3D 2D boyutlarını genişletmek ve zamansal özellikleri eklemektir. hala daha üç boyutlu veri için görselleştirme yöntemi bazı zorluklar olmasına rağmen, ek boyutlara sahip bu açılımları beyin gibi vizyon ve propriosepsiyon gibi çoklu modaliteleri, gelen multisensory bilgileri işler nasıl anlamanıza yardımcı olacaktır. Bu genişleme gerçekleştirmek için, daha fazla araştırma gereklidir.
Bir uygulama açısından bakıldığında, bu yöntem engi yardımcı olabilirdisi daha tasarım kullanılabilirlik ya da bu tür robotlar gibi gerçek zamanlı kontrol sistemleri, cerrahi robot sistemleri için kontrol hissi, ve sanal gerçeklik sistemlerini stratejik için. Bu sistemlerde, operasyon sırasında kullanıcının hissi sıklıkla anket ex post facto tarafından tahmin edilmektedir. Bu nedenle, sistem prototipi yaparken çalışma sırasında kullanıcının hissi uygulamak zordur. Biz mülkiyet ve ajans anlamda korumak için Multisensör geribildirim arasındaki uzaysal uyuşmazlık sınırlama ortaya koyabilir, bu operatörler kontrol ettiğiniz kendini vücut gibi kullanılabilirlik, korumak için makine sistemlerinden multisensory geribildirim ilgili kuralları sağlamak için yardımcı olur kendi vücudunu kontrol edecek gibi sistemler. Bu yöntem mülkiyet ve ajans duygusu korumak için görsel ve proprioseptif geri bildirim arasındaki ofset mekansal ortaya koymaktadır. Bu sonuca dayanarak, yansıtılmış taraftaki resmin doğru katılımcının duygular manipüle ederek kontrol edilebilirEl görüntü ve gizli gerçek el arasındaki mesafe. çeşitli eylemler multisensory geribildirim karşısında zamanmekansal ilişkiyi değiştirme stratejik çalışma sırasında kullanıcının duygu kontrol etmek ilk adım olacaktır.
Bu fikir, ürünler aynı zamanda rehabilitasyon için sadece kabul edilebilir. Çeşitli araştırma çabaları eksik veya felç uzuvları olan kişilerde, motor fonksiyonlarını ve ağrıyı geliştirmeyi hedefledik. Geleneksel rehabilitasyon ana teması günlük yaşamlarında işlevini yeniden kazanmak için hastalar için olduğundan, ancak, bu araştırmanın çok az bir eksik veya felçli bacakta hastanın duygularını geliştirmek için başarmıştır. hastaların yaşam kalitesi üzerindeki etkisi göz önüne alındığında, kendi duyumları iyileşme eksik veya felçli ekstremite ile yaşamak için çok önemlidir. Bu yöntem hastaların su arasındaki ofset ölçme yoluyla bir eksik veya felçli uzuv mülkiyet ve ajans duygusu hakkında nicel bir tahmin sağlayabilirbjective ekstremite pozisyonu ve gerçek ya da görünür uzvun konumu. Bu nicel onların bacaklarda hastaların duygu tahmin etmek fizyoterapist yardımcı olacaktır.
Sonuç olarak, bu kağıt midsagital düzlem boyunca proprioseptif sürüklenme korumak için görsel ve proprioseptif geri bildirim arasındaki ofset mekansal görselleştirmek için yeni bir yöntem sağlar. Bu yöntemi 15 kullanarak önceki araştırmalara dayanarak, mekansal katılımcıların yaklaşık 10 cm uzatılmış tespit edemeyeceği ofset. Dahası, bu değer katılımcılar aynada el görüntü için mülkiyet ve ajans duygusu hissediyorum aralığı eşleşir. Bu bulgular ayrıca duyusal bilgi multimodalite açısından mülkiyet ve ajans duygusu altında yatan mekanizmaları araştırmak için yardımcı olacaktır. Dahası, bu yöntem kantitatif indicato olarak, eksik veya felç uzuvların rehabilitasyonu için ve gerçek zamanlı kontrol sistemlerinin tasarımı için bir araç sağlayabilirr kendini vücut gibi rahatsızlıklar ya da kullanılabilirlik korumak için görsel ve proprioseptif geri bildirim arasındaki ofset mekansal gösterir. Bu sayede, örneğin makine öğrenme gibi hesaplama teknikleri, geliştirme, mümkün nedeniyle konvansiyonel istatistiksel kısıtlamalarından daha önce imkansız olan tahmin ve görselleştirme yöntemleri oluşturmak için yapar. Metroloji ilerleme Bu tip insan davranışlarını ve daha doğal bir ortamda kendini duygusunu üreten beyin mekanizmalarını ortaya koyabilir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Acric mirror | |||
| Matte blackboard | |||
| custom-made stand | e.g. wood pole or PVC(poly vinyl chloride) pipe | ||
| Chair | |||
| Foot pedal | P.I. Engineering | Classic X-keys USB, and PS/2 Foot Pedals | Other response device can be avaliable. |
| Position sensor | CyVerse | SLC-C02 | Other position sensor can be avaliable. |
| Custom-made retroreflectivemarker | The marker provided by the motion capture vendor can be available. | ||
| Noise canselling head phone | bose | Quiet Comfort 3 | Other head phone can be avaliable. |
| PC | Mouse computer | NG-N-i300GA | Other PC can be available. |
References
- Alimardani, M., Nishio, S., Ishiguro, H. Humanlike robot hands controlled by brain activity arouse illusion of ownership in operators. Sci. Rep. 3, 2396 (2013).
- Fernando, C. L., et al. Design of TELESAR V for transferring bodily consciousness in telexistence. Intelligent Robots and Systems (IROS), 2012 IEEE/RSJ International Conference, Vilamoura, , 5112-5118 (2012).
- Ramachandran, V. S., Rogers-Ramachandran, D. C. Synaesthesia in phantom limbs induced with mirrors. Proc. Biol. Sci. 263, 377-386 (1996).
- Chan, B. L., et al. Mirror therapy for phantom limb pain. N.Engl.J.Med. 357 (21), 2206-2207 (2007).
- Michielsen, M. E., et al. Motor recovery and cortical reorganization after mirror therapy in chronic stroke patients: a phase II randomized controlled trial. Neurorehabil. Neural Repair. 25 (3), 223-233 (2010).
- Lamont, K., Chin, M., Kogan, M. Mirror box therapy: seeing is believing. Explore (NY). 7 (6), 369-372 (2011).
- Becker-Asano, C., Gustorff, S., Arras, K. O., Nebel, B. On the effect of operator modality on social and spatial presence during teleoperation of a human-like robot. Third Intl. Symposium on New Frontiers in Human-Robot Interaction at AISB50, , (2014).
- Rosén, B., et al. Referral of sensation to an advanced humanoid robotic hand prosthesis. Scand. J. Plast. Reconstr. Surg. Hand Surg. 43 (5), 260-266 (2009).
- Limerick, H., Coyle, D., Moore, J. W. The experience of agency in human-computer interactions: a review. Frontiers Hum. Neurosci. 8, 643 (2014).
- Botvinick, M., Cohen, J. Rubber hands 'feel' touch that eyes see. Nature. 391 (6669), 756-756 (1998).
- Tsakiris, M., Haggard, P. The rubber hand illusion revisited: visuotactile integration and self-attribution. J. Exp. Psychol. Hum. Percept. Perform. 31 (1), 80-91 (2005).
- Rohde, M., Di Luca, M., Ernst, M. O. The rubber hand illusion: feeling of ownership and proprioceptive drift do not go hand in hand. PloS One. 6 (6), e21659 (2011).
- Kalckert, A., Ehrsson, H. H. Moving a rubber hand that feels like your own: a dissociation of ownership and agency. Frontiers Hum. Neurosci. 6, 40 (2012).
- Holmes, N. P., Crozier, G., Spence, C. When mirrors lie: 'visual capture' of arm position impairs reaching performance. Cog. Affect. Behav. Neurosci. 4 (2), 193-200 (2004).
- Snijders, H. J., Holmes, N. P., Spence, C. Direction-dependent integration of vision and proprioception in reaching under the influence of the mirror illusion. Neuropsychologia. 45 (3), 496-505 (2007).
- Tajima, D., Mizuno, T., Kume, Y., Yoshida, T. The mirror illusion: does proprioceptive drift go hand in hand with sense of agency. Front. Psychol. 6, 200 (2015).
- Gallagher, S. Philosophical conceptions of the self: implications for cognitive science. Trends Cog. Sci. 4 (1), 14-21 (2000).
- Farmer, H., Tajadura-Jiménez, A., Tsakiris, M. Beyond the colour of my skin: how skin colour affects the sense of body-ownership. Conscious. Cogn. 21 (3), 1242-1256 (2012).
- Boucsein, W. Electrodermal Activity. , Springer. New York. (2012).
- Bishop, C. M. Pattern recognition and machine learning. , Springer. New York. (2006).
- Karatzoglou, A., Smola, A., Hornik, K., Zeileis, A. kernlab - An S4 Package for Kernel Methods in R. J. Stat. Software. 11 (9), 1-2 (2004).
- Jenkinson, P. M., Haggard, P., Ferreira, N. C., Fotopoulou, A. Body ownership and attention in the mirror: insights from somatoparaphrenia and the rubber hand illusion. Neuropsychologia. 51 (8), 1453-1462 (2013).
