Name: 自动化被动手指触觉刺激器（TAPS） (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2009-06-03T00:00:00.000+00:00
Duration: 19 min 44 s
Description: 了解自动化被动手指触觉刺激器（TAPS）在神经科学中的应用，该设备通过步进电机和线性执行器精确控制触觉刺激的力度、速度和持续时间，用于测量指尖被动触觉空间敏锐度。

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本研究得到了美国国立眼科研究所资助项目 1 R15 EY13649-01 以及加拿大自然科学与工程研究理事会（NSERC）个人探索基金的资助。特别感谢 Deda Gillespie 在金属加工以及装置设计与构建方面的咨询与支持。

引言
触觉自动被动式手指刺激器（TAPS）是一种由计算机控制的系统，可将具有特定结构的表面按压在皮肤上，以评估个体的触觉空间敏锐度。该设备最初由杜肯大学设计并建造，随后在麦克马斯特大学改进为当前的形式。本文将首先概述 TAPS 的功能，然后详细介绍设备的各个组成部分，以便其他研究人员能够复现该装置。最后，我们将展示如何使用 TAPS 进行心理物理学实验。
1. 设备概述
TAPS 利用重力将刺激表面压在皮肤上（图 1）。受试者的手臂以俯卧位舒适地放置在桌面上。指尖（或待测试的其他皮肤区域）位于桌面的一个孔洞上方。桌面下方，一个步进电机旋转一个圆盘，圆盘上最多可安装 40 个刺激件，并将其中一个刺激件移至孔洞正下方。一个可旋转杆的一端悬挂着一个质量块，重力对该质量块施加向下的力。线性驱动器滑块上伸出的一根横杆阻止该杆移动。当驱动器向前推进时，杆在重力作用下发生转动，从而将刺激件向上推过孔洞并接触皮肤。通过简单的物理原理，驱动器的速度与刺激表面接触皮肤的上升速度相关联，悬挂质量块的重量则与触觉刺激的静态力相关。当驱动器反向运动以将杆恢复至起始位置时，刺激件下落。因此，该装置能够以可控的力度、速度、接触持续时间和刺激间间隔施加触觉刺激。受试者使用未测试的手按压按钮以做出反应。TAPS 检测到反应后，继续施加下一个刺激。
<img alt="滑轮系统示意图；静力平衡分析，力，力矩，ΣFx=0，机械装置。" src="/files/ftp_upload/1374/Fig1.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图1">
图1. TAPS 的物理原理。TAPS 可同时控制刺激的起始速度和稳态力。
启动速度：当线性驱动器的横杆（红色）以速度 V1 向右移动时，旋转杆的左端在重力作用下下落；因此，杆的右端以速度 V2 = V1 (L2 / L3) 将刺激部件向上压向手指。由于 V1 可由计算机控制，研究者可将 V2 设定为任意所需数值。
力：重力施加一个向下的力，F1 = Mg，其中 g = 9.8 m/s²，作用在质量 M 上2）。这会导致刺激装置以向上的力 F 压在手指上2对于无质量杆，F2 = F1 ( L1 / L2）。由于该杆实际上并非无质量，F2 通过力传感器测量来经验性确定。为对 F 进行精细调节2，研究者可以改变 M 在杆上的位置。F2 当 M 向左移动（L 增大）时，略有增加1），当M向右移动时（L减小），其值略有下降1）。如需对 F 进行更大调整2，可以改变质量。
2. 装置功能的组件与细节
i. 运动部件
TAPS 使用两个步进电机，一个用于驱动线性执行器的滑块，另一个用于旋转装有刺激物的圆盘。这两个电机控制 TAPS 的所有运动部件。这些部件位于下层平台之上，而下层平台在机械上与上层平台分离，受试者的前臂则放置在上层平台上。由于两个平台相互解耦，电机产生的振动不会传递到皮肤。两个平台经过精确对齐，使得上层平台上的通道正好位于旋转杆接触的刺激物上方。
我们在旋转圆盘的圆周上加工了40个方形槽，用于安装刺激件。刺激件由圆形塑料棒制成，将塑料棒加工成具有方形轴，以适配圆盘上的槽。这样可确保当圆盘旋转时，刺激件在其槽内不会发生转动。刺激表面被加工在刺激件的圆形端面上。
当驱动器滑块电机向前运动时，旋转杆远离悬挂质量的一端会上升并与所选刺激件的底部接触。由于旋转杆在向上摆动时呈弧形运动，因此在杆端安装了一个轻质塑料轴承轮，以消除与刺激件底部之间的摩擦。当塑料轮推动刺激件向上运动时会轻微旋转；若无此塑料轮，杆的末端会在上升过程中对刺激件底部产生轻微的侧向拉力（如图1中向左的方向），导致刺激件在穿过上部桌板的通道时发生卡滞。为了进一步确保刺激件上升轨迹的顺畅，通道内安装了一个带有斜面的塑料环套，当刺激件上升时，该环套可将其导向通道中央。
ii. 传感器
TAPS 利用六个传感器来确保正常运行：两个原点传感器、三个限位传感器和一个力传感器。
致动器和磁盘归位传感器会向计算机发出信号，表明在实验开始时，致动器滑架和磁盘已处于预期的初始位置。致动器归位传感器为霍尔效应传感器；磁盘归位传感器为U形光电传感器，当粘在磁盘边缘的一小片硬纸板切断红外传感器光束时，传感器被触发。当磁盘处于归位位置时，某一特定槽口恰好与上方平台的通孔垂直对齐。所有后续的磁盘运动计算均以此已知的起始位置为参考基准。
三个限位传感器作为故障情况下的安全保护装置。为防止在控制故障这种极小概率事件发生时执行器滑块失控移动，执行器配备了前进和反向限位传感器（霍尔效应传感器）。一旦触发，这些传感器将切断执行器的电源。为防止刺激物卡在通道中导致圆盘移动，一个红外反射式传感器安装在上层平台的底面。当某个物体被抬升至足够高度并进入通道时，会阻断该传感器发出的红外光束，从而阻止控制电压传递至圆盘步进电机。
第六个也是最后一个传感器是一个轻触受试者指甲的力传感器（图2）。该传感器可检测向下的（进入隧道方向）、向后或向前的手指运动。程序会舍弃发生运动的试验数据。由于传感器连接在一个刚性臂上，因此还能额外防止手指在接触上升物体时被动向上移动。由于我们使用TAPS测试被动（手指静止）触觉空间敏锐度，力传感器是一个关键组成部分。作为防止手指移动的最后预防措施，我们轻轻将塑料挡板置于手指两侧，以防止侧向移动。
<img alt="生物力学示意图，用于力测量分析的静态平衡装置，包含铰接手臂结构。" src="/files/ftp_upload/1374/fig2a.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 2a"> 
<img alt="力-时间曲线；静态平衡分析；力学实验数据。" src="/files/ftp_upload/1374/fig2b.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 2b"><img alt="力-时间曲线显示在0.5秒时出现力的下降，表明瞬态力学响应分析。" src="/files/ftp_upload/1374/fig2c.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 2c">
图2. 用于检测手指运动的力传感器。A. 力传感器以90度角垂直按压指甲表面靠近甲基部位，施加的力介于50至80克之间。B. 力传感器信号示例，显示刺激物接触手指前1秒的情况，随后为手指保持静止状态下持续接触1秒的情况。注意，在接触瞬间（时间=0），来自下方的刺激物会将手指更牢固地向上推压至传感器，导致力信号曲线上升（力信号的上升斜率）。C. 若受试者试图向下移动手指以更清楚地感知刺激表面，则指甲与传感器之间的压力会减小（箭头所示）。当受试者前后移动手指时，传感器也会记录到力的波动。TAPS系统被编程为自动舍弃所有在皮肤与刺激表面接触期间，传感器与指甲间作用力波动超过预设阈值（例如20克）的试验数据。TAPS还可选择性地通过计算机生成语音提示受试者检测到手指运动。
iii. 振动与声学阻尼
TAPS 的步进电机会产生振动，进而引发声音。振动和声音都是不希望出现的现象。如果振动传递到皮肤，可能会干扰受试者执行触觉任务的能力。长期来看，振动还可能导致 TAPS 各组件的机械不稳定。声音则可能分散受试者的注意力。因此，我们已采取措施以减少振动和声音，并防止任何振动传递至受试者。
最重要的是，下层和上层台面彼此不接触。它们仅通过共同与地面接触而产生关联。因此，安装在下层台面上的电机所产生的振动不会传递到放置在上层台面上的受试者手臂。此外，振动和噪声通过以下方式得以降低：包围下层台面的玻璃纤维帘可减弱设备发出的声音；位于驱动装置与其底座之间的聚氯乙烯/纤维增强型减振垫可吸收部分驱动装置产生的振动；驱动装置底座放置在四个橡胶圆柱形夹层支撑座上，进一步起到减振作用；圆盘步进电机底座也安装在橡胶支撑座（注射器推杆用橡胶）上；同时，刺激部件的转轴周围装有硅胶O型圈，可在圆盘转动时减少碰撞噪声。
iv. 刺激材料
TAPS 使用经过改造的直径为半英寸的圆柱杆，将具有空间结构的表面压在皮肤上（图 3）。这些圆柱杆被加工成具有方形轴。圆柱杆的圆形端面包含刺激表面；其方形轴部分可插入旋转圆盘周边的 40 个方形槽中，确保在圆盘旋转时，刺激表面保持正确的方向。
可对圆柱杆的端面进行机械加工以形成各种刺激表面。我们主要使用TAPS来施加方波光栅（即平行的脊和沟）。为此，我们首先采用直径为0.5英寸、长度为3英寸的Delrin塑料圆柱杆，利用Sherline铣床将其加工至2.75英寸长，并在其中段加工出2英寸长的正方形截面轴（8.7 × 8.7 mm），以及一段0.75英寸长、直径为12.74 mm的圆形圆柱头。随后，我们在圆柱头的端面上铣削出沟槽，以形成刺激表面。每个刺激表面的脊宽与沟宽相等。我们制作了沟宽从0.25 mm到3.10 mm、以0.15 mm为增量的共20种不同规格的样品，每种沟宽制作两个完全相同的刺激件，共计40个。然后将这些刺激件插入圆盘上的方形槽中，使得每种沟宽均在垂直方向（与手指长轴平行）和水平方向（与手指长轴垂直）上各有一个代表。
<img alt="静力平衡示意图；圆柱形结构、受力分析、稳定性分析、工程概念。" src="/files/ftp_upload/1374/Fig3.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图3">
图3. 刺激件。每个刺激表面均加工在直径为0.5英寸的Delrin棒材端面。棒材底部被切割成方形横截面，以便插入旋转圆盘中的方形凹槽内。图中所示部件的表面为方波光栅，具有等宽的平行沟槽与脊线。
v. 计算机控制
TAPS 是一个完全自动化的计算机控制系统。多种计算机硬件和软件配置均可用于控制该设备。目前我们使用运行 LabVIEW 6.1（National Instruments）的 Macintosh G3 计算机。计算机通过电机控制器板与步进电机驱动器通信，以控制执行器和转盘电机，并读取原点传感器和限位开关信号。PCI 数据采集板用于读取力传感器和受试者反应按钮的信号。
vi. 力与时间限制
力的范围：我们已使用TAPS传递力值在10至50克之间的刺激。我们推测，组件中的摩擦会阻碍施加约5克以下的刺激力，而力值超过约100克时可能会产生一定的机械不稳定性。
刺激间间隔（ISI）：刺激表面与手指之间的距离，以及线性驱动器和圆盘步进电机的稳定速度共同决定了该设备可实现的ISI下限。我们估计该下限约为1.5秒。因此，该设备不适用于需要亚秒级ISI的实验，例如掩蔽实验。
3. 进行实验
本文介绍了一种可使用 TAPS 的实验方案：采用贝叶斯自适应追踪的双区间强迫选择（2-IFC）光栅朝向辨别任务（GOT）。TAPS 也可编程实现多种其他心理物理学实验方案。我们此前已使用该系统开展过采用阶梯法追踪1,2以及恒定刺激法的 2-IFC 实验。当然，它同样能够执行是/否判断程序以及 2-IFC 实验。
对于2-IFC GOT任务，我们使用方波光栅，以4 cm/sec的起始速度接触手指远端指垫，接触力为50 gm，接触持续时间为1秒。每次试验包含两次顺序呈现的刺激（刺激间间隔：2秒），光栅的沟槽宽度相同，但方向相差90度。其中一次呈现时，沟槽沿手指长轴垂直排列（平行），另一次则水平排列（横向）。刺激呈现顺序由计算机程序随机选择。受试者通过非测试手按压两个按钮之一，报告水平方向的刺激出现在第一次还是第二次间隔中。采用贝叶斯自适应方法在每次试验中调整沟槽宽度。
我们使用一种改进的 psi (Ψ) 方法对 TAPS 进行编程，这是一种贝叶斯自适应算法3。与传统的自适应方法（例如阶梯法）相比，该方法具有多个优势。首先，psi 方法不仅估计心理测量函数上的单个点（例如，2 下 1 上阶梯法估计的 71% 阈值），而是估计整个心理测量函数。其次，该方法为心理测量函数的参数提供贝叶斯后验概率分布（从而得到置信区间）。最后，该方法效率较高。它在内存中保存了成千上万种可能的心理测量函数形态，并在每次响应后更新每种函数的后验概率。然后，它采用期望熵最小化程序来选择下一个刺激；即，在每次试验中选择预期能最大化信息增益的刺激。
根据 Kontsevich 和 Tyler3 的方法，我们将d-prime建模为刺激强度的幂函数，并将每位受试者的心理测量函数——即Pc(x)，表示正确反应概率随刺激强度x变化的函数——建模为累积正态（probit）函数与失误率项的混合形式： 
<img alt="幂定律方程 d'=(x/a)^b，物理学或工程学研究中的数学公式。" src="/files/ftp_upload/1374/eq1.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程 1"> 
<img alt="静态平衡方程；概率分布公式；积分；教学示意图。" src="/files/ftp_upload/1374/eq2.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程 2"> 
其中，a 表示阈值（对应76%正确反应概率的刺激强度，即d-prime = 1），b 表示受试者心理测量函数的斜率。
我们通过将失误率（delta）视为一个未知参数，并在每次试验后计算“猜测贝叶斯因子”，对 Ψ 算法进行了改进： 
<img alt="模型比较的贝叶斯比率方程；科学研究中的数学公式。" src="/files/ftp_upload/1374/eq3.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程 3"> 
 
该贝叶斯因子是一种似然比，用于比较在假设1（受试者在随机猜测）下获得观测数据的概率与在假设2（受试者具有心理测量函数）下获得数据的概率。分子表示受试者数据 D（在各个沟槽宽度下的正确与错误反应）在受试者仅进行随机猜测（正确率为50%）的前提下，从第一次试验到当前试验为止的总体概率；分母表示在算法对受试者心理测量函数的最佳估计下出现该数据的概率。根据我们的经验，对于大多数年轻受试者，随着测试区块的推进，贝叶斯因子迅速趋近于零，表明其表现符合心理测量函数。而对于部分年长受试者，贝叶斯因子会升至1以上，表明其无法完成该任务。若在指定次数的试验后，猜测贝叶斯因子超过预设阈值，TAPS 可被编程为自动终止当前测试区块。
4. 结果
图4显示了一个包含40次试验的实验区组，数据来自一项2-IFC GOT实验。该40次试验的区组共包含80个刺激，均施加于受试者右手的中指，每次接触持续1秒，单次试验内两次接触之间的刺激间隔（ISI）为2秒。根据阈值参数后验概率密度函数（PDF）的众数（图C），该受试者的正确率为76%，对应的感知阈值为1.7 mm。该受试者阈值参数的95%置信区间由后验PDF的宽度表示，范围为1.3 – 1.9 mm。
<img alt="沟槽宽度与试验次数关系图，显示测量趋势分析。" src="/files/ftp_upload/1374/fig4a.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 4a"><img alt="概率与沟槽宽度关系图，S形曲线，数据分析，决策准确性研究。" src="/files/ftp_upload/1374/fig4b.png" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 4b"> 
<img alt="概率密度图；沟槽宽度与密度关系，数据在2mm处出现峰值。" src="/files/ftp_upload/1374/fig4c.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 4c">
图4. 两间隔强制选择光栅朝向任务的结果。A. 一个实验区组，包含40次试验，本例中施加于右手的中指。在不同沟槽宽度下的正确反应（加号符号）和错误反应（空心圆圈）随试验序号绘制。贝叶斯自适应方法（见正文）根据受试者的表现确定所施加沟槽宽度的序列。B. 该受试者的最佳拟合心理计量函数。C. 该受试者达到76%正确率的沟槽宽度的后验概率密度函数（心理计量函数a参数，对应d-prime = 1）。

<ol><li>Goldreich, D. &amp, Kanics, I. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tactile+acuity+is+enhanced+in+blindness%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Tactile acuity is enhanced in blindness.</a> J. Neurosci. 23, 3439-3445 (2003).</li>
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</ol>

与视觉或听觉刺激的呈现不同，空间结构化机械刺激的精确传递面临诸多挑战，因为后者无法使用现成的商业设备（如计算机屏幕、音频扬声器）来实现。因此，许多触觉心理物理学实验目前仍采用手动方式进行刺激传递。
手动传递触觉刺激耗时较长，且要求研究人员投入极大的耐心和注意力。例如，Bleyenheuft 等人4报告称：“采用手动施加约 1–2 mm 的皮肤垂直形变……检查者需特别注意避免皮肤与光栅之间产生剪切应力，否则可能影响测量结果的准确性……” 也许由于手动刺激传递相对缓慢且需要高度集中注意力，许多采用该方法的研究均使用是/否判断（即每次试验仅呈现一次刺激），而非双时段强迫选择范式。
遗憾的是，即使非常小心地操作，手动刺激传递仍会导致许多刺激参数无法控制。这些参数包括刺激力度、起始速度、持续时间以及刺激表面与皮肤接触的稳定性。在这些参数中，关于其对感知性能影响研究最为充分的可能是刺激力度。人类指尖对光栅朝向的辨别能力随着压入深度从500微米增加到1200微米而逐步提高5；在10克力下的表现优于50克力1，但在50克力至200克力之间则未观察到进一步的改善6。对于其他任务，例如光栅检测（区分光滑表面与有沟槽的表面），在10至200克力范围内，随着力度增加，感知性能显著提升2,6。
为克服与手动测试相关的这些挑战，我们开发了自动化系统 TAPS。构建 TAPS 的目标是创建一种简单、安全、通用、高效且经济的设备，用于可控的触觉刺激施加。利用重力进行控制是一种简单且安全的施加触觉刺激的方法。由于作用于皮肤的力不会超过重力所产生的力，因此可确保安全性。强大的线性执行器仅用于将重力传递到皮肤表面，随后撤回接触。该设备具有良好的通用性，可适配任何加工在（或附着于）直径为半英寸的杆端部的刺激表面，并可编程运行多种心理物理学实验方案。TAPS 具备高效性，能够快速施加刺激，并可运行节省时间的自适应算法。最后，TAPS 的组件成本较低，适合经费有限的小型资助项目。电机成本约为 1,500 美元；电子元件（不含计算机，但包括 PCI 板卡和步进电机驱动器）成本约为 6,000 美元。微型铣床及配件的购买价格约为 1,000 美元，或者也可聘请专业机械师来加工刺激部件及其他小型零件。
我们希望这一系统能够被他人复制，并推动触觉测试向受控方向发展，近年来，该领域已取得令人瞩目的进展5,7,8,9。

<table><tbody><tr><td>Delrin 塑料棒 0.5&amp;#8221; 直径 3&amp;#8221; 长 </td><td>小型部件</td><td>ZRD-08</td><td>用于制作刺激件的棒材</td></tr><tr><td>铬钢轴承，0.5&quot; 内径</td><td>小型部件</td><td>BR-08-01</td><td>旋转杆的支点</td></tr><tr><td>塑料轴承，0.5&amp;#8221; 孔径，1.125&amp;#8221; 外径，0.25&amp;#8221; 厚</td><td>小型部件</td><td>BRP-08-01</td><td>旋转杆末端的轮子</td></tr><tr><td>玻璃纤维窗帘，0.75&amp;#8221; 厚</td><td>McMaster-Carr</td><td>9781T83</td><td>下部工作台周围的吸音帘</td></tr><tr><td>硅胶O型圈 5/16&quot; 内径</td><td>McMaster-Carr</td><td>AS568A-011</td><td>减少刺激装置部件的振动</td></tr><tr><td>防振垫 2&quot;× 2&quot;，最大压力93 PSI </td><td>McMaster-Carr</td><td>60105K61</td><td>置于线性执行器下方</td></tr><tr><td>橡胶夹层支架 1/2&quot; H × 3/8&quot; W </td><td>McMaster-Carr</td><td>9378K11</td><td>置于线性执行器底座下方</td></tr><tr><td>Nema 23 三叠式步进电机 </td><td>工业设备</td><td>S23</td><td>用于旋转刺激盘</td></tr><tr><td>线性无杆执行器</td><td>工业设备</td><td>R2S23N-105A-18-l-M35M</td><td>控制旋转杆的运动</td></tr><tr><td>1 霍尔效应开关 &amp;#8220;常开&amp;#8221; 配置 </td><td>工业设备</td><td>RP1</td><td>执行器原点传感器</td></tr><tr><td>2 个霍尔效应开关 &amp;#8220;常闭&amp;#8221; 配置 </td><td>工业设备</td><td>RP2</td><td>执行器限位传感器</td></tr><tr><td>微动开关</td><td>霍尼韦尔</td><td>FSG15N1A</td><td>手指力传感器</td></tr><tr><td>反射式传感器</td><td>霍尼韦尔</td><td>FE7B-RB6VG-M</td><td>位置传感器</td></tr><tr><td>电机控制器板，闭环控制</td><td>国家仪器公司</td><td>PCI-step-4CX</td><td>在计算机与 Nudrive 之间实现通信</td></tr><tr><td>Nudrive 步进电机驱动器</td><td>国家仪器公司</td><td>Nudrive 4SX-211</td><td>向线性执行器和磁盘步进电机发送控制电压指令</td></tr><tr><td>数据采集板</td><td>国家仪器公司</td><td>PCI-MIO-16E-1</td><td>读取手指力传感器数据</td></tr><tr><td>LabVIEW</td><td>National Instruments</td><td></td><td>编程语言</td></tr><tr><td>Valuemotion 文库</td><td>National Instruments</td><td></td><td>运动控制程序</td></tr><tr><td>光&amp;#8211;电传感器</td><td>Panasonic</td><td>PM-K53-C1</td><td>磁盘原点传感器</td></tr><tr><td>微型铣床</td><td>谢琳</td><td>2010-DRO</td><td>用于加工刺激表面</td></tr><tr><td>Ohaus 精密质量标准组</td><td>Edmund Scientific</td><td></td><td>旋转杆上的质量</td></tr><tr><td>Parrish Magic Line 铝制蛋糕模具底部，9&amp;#8221; 直径</td><td>Sur La Table</td><td></td><td>带有方形切口以固定刺激材料的旋转圆盘</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

一种触觉自动化被动式手指刺激器（taps）

A Tactile Automated Passive-Finger Stimulator (TAPS)

尽管触觉空间分辨力测试在神经科学研究和临床评估中均有应用，但目前可用于向皮肤传递受控空间结构刺激的自动化设备却很少。因此，研究者通常需要手动施加触觉刺激。手动施加刺激耗时较长，要求研究者付出大量注意力和专注力，且许多刺激参数难以控制。本文介绍一种由计算机控制的触觉刺激系统——触觉自动被动式手指刺激器（Tactile Automated Passive-finger Stimulator, TAPS），该系统可向皮肤施加空间结构化的刺激，并能控制刺激起始速度、接触力和接触时间。TAPS 是一种多功能、可编程的系统，能够高效地执行多种心理物理学实验程序。本文将描述 TAPS 的各个组成部分，并展示如何使用 TAPS 实施双间隔强迫选择触觉光栅方向辨别测试。
通讯作者：Daniel Goldreich

我们介绍一种用于研究触觉的计算机控制设备：触觉自动被动式手指刺激器（Tactile Automated Passive-finger Stimulator，TAPS）。我们将描述TAPS的各个组成部分，并展示如何使用TAPS实施两间隔强迫选择触觉光栅方向辨别测试。

一种触觉自动化被动式手指刺激器（TAPS）

尽管触觉空间敏锐度测试在神经科学研究和临床评估中均有应用，但目前可用于递送……的自动化设备却很少

大家好，我叫Dan Goldrich，我们现在位于麦克马斯特大学的触觉研究实验室。这位是Ingrid Cans、Brian Peters和Mike Wong。今天我们将向大家介绍触觉自动被动手指刺激器（tactile automated passive finger stimulator），简称TAPS。TAPS是一种用于测量指尖被动触觉空间分辨能力的设备，最初由我在宾夕法尼亚州匹兹堡的杜肯大学与Ingrid Cans共同开发，随后在安大略省哈密尔顿的麦克马斯特大学与Ryan和Mike一起对其进行了改进。该设备是一种用于向指尖传递受控触觉刺激的方法，可控制刺激的施力起始速度和刺激持续时间。本视频分为三个部分。首先，我们介绍轻敲操作的基本原理。接下来，我们展示 TAPS 的实际应用，并描述其组成部分，以便他人能够复制该设备。最后，我们演示 TAPS 可执行的多种测试协议之一：利用贝叶斯方法进行双区间力辨别取向实验。自适应追踪 TAPS 利用重力将刺激表面压在皮肤上。重力对悬挂在杆上的质量块施加一个向下的力。该侧视图移除了多个结构，以清晰地展示装置的工作原理，受试者的手臂舒适地以俯卧位 resting 在桌面上。指尖位于桌面的一个孔洞上方。本示意图中未显示的下方桌面上，有一个步进电机旋转圆盘，该圆盘可承载最多40个刺激物小片，并将其中一片定位至手指下方。图中以红色显示的横杆从线性驱动器的可移动滑架延伸，防止连杆发生转动。当驱动器向前推进时，连杆在重力作用下转动，将刺激物小片向上推过通道并压在皮肤上。简单的物理原理将驱动器的速度与刺激面接触皮肤时的上升速度相关联，同时将悬挂质量的重量与触觉刺激的静态力相关联。当驱动器反向运动以使推杆回到起始位置时，刺激部件会释放圆盘，随后步进电机旋转，将另一个刺激部件移至手指下方，整个过程随之重复。此俯视图移除了手指，展示了另一次刺激循环。注意刺激件在执行器向前移动时上升，在执行器反向时下降。为了制作刺激件，我们使用直径为半英寸、长三英寸的Delrin棒材，并在Shoreline迷你铣床上进行加工。我们使用飞刀对两端进行铣平，将棒材长度减至2.75英寸。我们使用飞刀加工出长约两英寸、横截面为8.7毫米见方的矩形杆。在圆形端面上切出平行凹槽，形成等宽的沟槽与脊线，以加工出较大的方波形刻槽；对于较小的凹槽，则使用端铣刀进行加工。我们使用了开缝润滑剂。在轴上放置硅胶O形圈以减少部件振动。当圆盘旋转时，此处展示了攻丝机的机械部件。当线性执行器的滑架向前移动时，悬挂的质量块在重力作用下得以下落。该质量块的重量及其沿旋转杆到支点的距离共同决定了刺激部件接触受试者皮肤时向上的作用力。计算机控制的步进电机通过旋转刺激盘，将特定部件精确置于上方平板中隧道的正下方。在受试者按下反应按钮后，计算机指令步进电机旋转刺激盘，使另一个刺激部件准确地位于隧道正下方。在上方的表格中。通过多个传感器监测滴定管的运动部件。反射式传感器用于检测升高的刺激件是否存在。注意绿灯的亮起与熄灭。在实验初始化过程中，水龙头使用该传感器来精确定位旋转杆，使其位于刺激组件下方的指定距离处。此外，传感器激活后会禁用步进电机，以防止可能发生的设备损坏。如果刺激物卡在通道中，可通过U形光电传感器确定刺激物托盘的初始位置。当粘在旋转托盘边缘的一小片硬纸板阻断红外传感器的光束时，该传感器即被激活。刺激托盘的所有运动随后均相对于此原点位置进行计算。一个霍尔效应传感器用于设定直线执行器的原点位置。在此我们可以看到，当滑块移动至原点位置时，执行器的滑架将向前移动，同时带动转台运动。传感器启动时，注意红灯会作为安全功能闪烁。两个类似的传感器，其中一个如图所示，用于在执行器发生故障的极小概率情况下，限制载物台的前后移动范围。这些限位传感器可关闭执行器，防止滑座失控移动。通过设置枢轴表并仔细对齐，从执行器滑座延伸出的横杆与从枢轴点处旋转杆向下延伸的竖杆相接触。一个几乎无摩擦的金属轴承作为枢轴点，使竖杆能够自由旋转。当驱动器的滑架向前移动时，质量块会插入一个维可牢（Velcro）篮子中，该篮子悬挂在旋转杆下方。当受试者的手臂平放在桌面上呈俯卧位时，将待测手指的远端指垫置于桌面的一个孔洞上方，刺激表面将从该孔洞中升起。为防止手指侧向移动并确保与皮肤接触，轻轻将两个底部涂有双面泡沫胶带的挡板放置在手指两侧。借助旋转装置，将力传感器以垂直于指甲平面的角度轻压在靠近甲根部的指甲上，确保传感器施加的力在50至80克之间。该力度对受试者而言舒适，并使传感器对手指运动具有良好的灵敏度。旋转接头是一种多功能系统，可用于将各种刺激表面固定在直径为半英寸的圆柱体端面上，以施加刺激。为了演示目的，我们将向您展示在本实验室中如何实施两区间强迫选择的触觉分辨方向辨别任务。在我们的方向辨别任务中，使用20种刺激表面，其刻槽宽度范围从最小0.25毫米到最大3.1毫米不等。每次试验包含两个按顺序呈现的刺激，其刻槽宽度相同，但方向相差90度。这些刺激均施加于手指的远端指垫。在一种呈现方式中，沟槽沿手指长轴垂直或平行排列，而在另一种呈现方式中，沟槽沿手指长轴水平或垂直排列。呈现顺序是随机选择的。受试者通过非测试手按两个按钮中的一个来指示水平方向出现在第一个还是第二个时间间隔：若水平方向在第一次呈现，受试者按左侧按钮；若水平方向在第二次呈现，则按相应按钮。其次，受试者将按下右侧的按钮。现在让我们来看一下受试者在一次测试过程中可能经历的情况。请注意本试验左上方显示的两个评分等级。首先以刻度水平对齐的方式轻敲受试者的手指，其次以刻度垂直对齐的方式轻敲。在此情况下，正确的反应是按下左侧按钮。在本示例中，受试者按下了右侧按钮，属于错误反应。这在右上角的性能图中通过一个红色的 X 表示。下一个待呈现的沟槽宽度由贝叶斯自适应算法选择，我们将在视频的下一部分更详细地讨论该算法。此试验对受试者而言应更容易完成，因为算法所选择的沟槽宽度大于前一次试验的沟槽宽度。受试者再次呈现两个等级评分。此时，第一个等级评分呈垂直排列，第二个等级评分呈水平排列。这一次，受试者通过按下右侧按钮作出正确反应，该反应在表现图中以蓝色十字表示。在第三次试验中，组间距略有减小，使任务难度增加。受试者再次做出了正确反应。此过程持续进行，直至完成预设的试验次数。我们通常运行40次试验的区块，以估计每位参与者的心理物理函数。我们采用Cevi和Tyler的贝叶斯自适应SI方法的一种改进版本。在心理物理学中，心理物理函数描述了物理刺激参数（在本例中为沟槽宽度）与正确反应概率之间的关系。根据Conserv和Tyler的方法，我们将D'建模为沟槽宽度的幂律函数。这得到一个由三个参数定义的累积正态心理计量函数，即a、B和delta A，其中阈值参数是被试能够以76%的正确率辨别其方向的沟槽宽度，这对应于DPR为1的情况。在此任务中。在这里可以看到，当我增加阈值时，曲线向右移动；当我降低阈值时，曲线向左移动。在该任务中表现更好的受试者能够分辨更细小沟槽的方向，因此他们的曲线向左偏移。请注意，尽管曲线随着阈值的变化沿 X 轴方向发生平移，但曲线的斜率保持不变。曲线的斜率由 B 参数决定，它反映了曲线上升的速度。在斜率值较小时，曲线较为平缓，但可以看到随着斜率值的增大，曲线逐渐变陡。您可能还注意到，当沟槽宽度较大时，曲线趋近于1或100%。这表明当沟槽宽度足够大时，受试者将始终能够正确回答。然而在实际情况下，受试者有时会注意力不集中，或可能意外按错反应按钮。因此，即使面对较大的沟槽宽度，他们也并非总能正确回答。换句话说，心理测量函数存在一个上限，该上限由 delta 参数（即失误率参数）决定。现在我们已经讨论了心理测量函数的参数，接下来让我们看看贝叶斯自适应方法是如何估计这些参数的。在此测试过程中，我正在运行一个模拟被试的仿真程序，该被试的感知阈值为 1.75 毫米，斜率为 5，遗漏率为 4%。该被试的心理测量函数由左上图中的紫色曲线表示。这条曲线就是我们试图估计的结果。右上角的图表显示了受试者在一组试验中的表现记录。如前所述，红色 X 表示错误的反应，蓝色十字表示正确的反应。实验开始时，我们尚不清楚受试者心理测量函数的具体形态。为了体现这种不确定性，我们考虑了一系列可能的 A、B 和 delta 取值。我们为每个 a、b、delta 三元组分配相等的先验概率。换句话说，我们在数千种可能的心理测量函数上赋予均匀的先验概率分布。随着实验的进行，我们根据受试者的回答了解到，其中某些函数比其他函数更有可能。概率分布的不确定性或熵逐渐降低，以确定接下来应呈现哪个刺激片段。算法在每次试验完成后，计算各个沟槽宽度的预期熵值。这显示在左下角的图表中。预期熵值最低的沟槽宽度将被呈现给受试者。该槽口宽度由左上方图表中的白色十字标记指示。此步骤对于吠叫自适应程序的效率至关重要，因为我们不断尝试通过估计并呈现能够最大化所获信息量的槽口宽度，来降低被试心理测量函数的不确定性。右下方的图表显示了斜率和阈值参数的联合后验概率分布函数（PDF）。在此图中，白色代表高概率，黑色代表低概率。绘制此图时，我们对遗漏率参数进行了求和或边缘化处理。每次试验后，我们都会估算出受试者的阈值和斜率值。图中红十字标记的模式表示当前对阈值和斜率的最佳估计。利用这些数值，我们可以绘制出受试者心理测量函数的估计曲线。该曲线由左上图中的绿色曲线表示。随着我们收集的数据越来越多，估算结果会变得更加精确。联合后验概率密度函数（PDF）的范围变窄，表明我们对参数估计值的不确定性在减小。你还可以观察到，随着数据量的增加，估计出的曲线逐渐接近真实曲线的形状。现在我们已经完成了数据收集，可以对参数进行更精确的估计。由于我们的因变量是一个阈值，我们可以通过对斜率参数进行边缘化，从而得到最准确的阈值参数估计。此处展示的是阈值参数的后验概率密度函数（PDF）。该PDF的众数即为被试阈值的最佳估计值，但该估计仍存在一定的不确定性。这种不确定性由曲线的宽度表示。曲线越宽，我们对受试者阈值估计的置信度越低；反之，曲线越窄，我们对受试者阈值估计的置信度越高。至此，我们完成了对 taps（触觉自动被动手指刺激器）的描述。我们希望该轻敲刺激方法能够被其他研究者复制，并推动触觉测试向标准化方向发展，近年来该领域已取得令人鼓舞的进展。如果您有任何进一步的问题，请随时与我们联系。

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