Un tactile automatisé Passif doigts stimulateur (TAPS)

Bonjour, je m'appelle Dan Goldrich et nous sommes ici dans le laboratoire de recherche tactile de votre université. Voici Ingrid Cans, Brian Peters et Mike Wong, et nous allons vous parler aujourd'hui du stimulateur tactile passif automatisé, ou TAPS. TAPS est un dispositif permettant de mesurer l'acuité tactile passive spatiale au niveau du bout des doigts, que j'ai mis au point à l'Université Duquesne à Pittsburgh, en Pennsylvanie, avec Ingrid Cans, et que nous avons depuis modifié à l'Université McMaster ici à Hamilton, en Ontario, avec Ryan et Mike.

Cet appareil constitue une méthode permettant de délivrer des stimuli tactiles contrôlés au niveau du bout du doigt, en contrôlant la vitesse de début de force et la durée du stimulus. Cette vidéo est divisée en trois sections. Premièrement, nous présentons un aperçu du fonctionnement des tapotements.

Ensuite, nous montrons les taps en action et décrivons leurs composants afin que d'autres puissent reproduire l'appareil. Enfin, nous illustrons l'un des nombreux protocoles de test que les taps peuvent réaliser : une expérience de discrimination de l'orientation par choix forcé à deux intervalles avec bayésien. Les taps à suivi adaptatif utilisent la gravité pour appuyer une surface de stimulation contre la peau.

La gravité exerce une force descendante sur une masse suspendue à une tige. Cette vue latérale montre les branchements avec plusieurs structures retirées afin d'illustrer clairement le fonctionnement du dispositif ; le bras du participant repose confortablement en position pronée sur une surface plane. L'extrémité du doigt se trouve au-dessus d'un tunnel dans la table.

Le tunnel n'est pas représenté sur ce schéma. Sur une table inférieure, cachée de la vue du participant, un moteur pas à pas fait tourner un disque qui peut contenir jusqu'à 40 éléments de stimulus, en positionnant un de ces éléments sous le doigt. Une barre transversale, indiquée ici en rouge, s'étend depuis le chariot mobile d'un actionneur linéaire, empêchant ainsi la tige de pivoter. Lorsque l'actionneur avance, la tige pivote sous l'effet de la gravité, ce qui pousse un élément de stimulus vers le haut à travers le tunnel et contre la peau.

La physique simple relie la vitesse de l'actionneur à la vitesse à laquelle la surface du stimulus monte en contact avec la peau, et la masse suspendue à la force statique du stimulus tactile. Lorsque l'actionneur inverse son mouvement pour ramener la tige à sa position initiale, le morceau de stimulus fait tomber le disque, puis le moteur pas à pas tourne pour positionner un autre morceau sous le doigt, et tout le processus se répète. Cette vue de dessus, avec le doigt retiré, montre un autre cycle de stimulus.

Observez la pièce de stimulus qui s'élève lorsque l'actionneur avance et qui descend lorsque l'actionneur recule. Pour fabriquer les pièces de stimulus, nous avons commencé avec des tiges en delrin de demi-pouce de diamètre et de trois pouces de longueur, à l'aide d'une fraiseuse miniaturisée Shoreline. Nous avons utilisé un outil de fraisage copiant pour aplanir les deux extrémités, réduisant ainsi la longueur de la tige à 2,75 pouces.

Nous utilisons une fraiseuse à profil pour façonner des tiges rectangulaires de deux pouces de long et de 8,7 millimètres de côté. Nous réalisons des rainures parallèles sur la face ronde afin de créer des graduations en onde carrée avec des largeurs de rainure et de crête égales, destinées à usiner des rainures plus larges. Nous avons utilisé une fraise en bout pour les rainures plus petites.

Nous avons utilisé une sauce de fente. Nous avons placé des joints toriques en silicone autour de l'arbre afin de réduire les vibrations des pièces. Lorsque le disque tourne, les composants mécaniques des robinets sont montrés ici. Lorsque le chariot de l'actionneur linéaire avance, la masse suspendue peut tomber sous l'effet de la gravité.

Le poids de cette masse et sa distance par rapport au point d'appui le long de la tige rotative déterminent conjointement la force ascendante avec laquelle la pièce de stimulus entre en contact avec la peau du sujet. Une pièce spécifique est positionnée directement sous un tunnel dans la table supérieure par un moteur pas à pas commandé par ordinateur, qui fait tourner le plateau de stimulus. Après que le sujet ait appuyé sur un bouton de réponse, l'ordinateur commande au moteur pas à pas de faire tourner le plateau de stimulus, plaçant ainsi une autre pièce de stimulus directement sous le tunnel.

Dans le tableau supérieur. Les composants du mouvement des poussoirs sont surveillés par plusieurs capteurs. Un capteur rétro-réfléchissant détecte la présence d'un élément de stimulus surélevé.

Remarquez le voyant vert qui s'allume et s'éteint. Ce capteur est utilisé par les robinets lors de l'initialisation de l'expérience afin de positionner correctement la tige rotative à une distance définie sous les éléments de stimulus. En outre, l'activation du capteur désactive le moteur pas à pas, empêchant ainsi d'endommager l'équipement.

Si un élément de stimulus se coince accidentellement dans le tunnel. Un capteur photoélectrique en forme de U détermine la position initiale du plateau de stimulus. Ce capteur est activé lorsqu'un morceau de papier rigide collé sur la jante du plateau tournant interrompt le faisceau infrarouge du capteur.

Tous les mouvements du plateau de stimulus sont ensuite calculés par rapport à cette position initiale. Un capteur de l'effet HU définit la position initiale de l'actionneur linéaire. Ici, on peut voir le chariot de l'actionneur avancer, entraînant le mouvement de la table pivotante lorsque le chariot atteint la position initiale.

Le capteur s'active, notez le voyant rouge qui s'allume et s'éteint en tant que fonction de sécurité. Deux capteurs similaires. L'un d'eux, montré ici, fixe les limites des mouvements vers l'avant et vers l'arrière du chariot en cas improbable de dysfonctionnement de l'actionneur.

Ces capteurs de fin de course désactivent l'actionneur, empêchant tout déplacement incontrôlé du chariot. Grâce à l'imposition de la table pivotante et à l'alignement précis de la traverse qui s'étend depuis le chariot de l'actionneur, celle-ci entre en contact avec une barre verticale descendant de la tige tournante au point de pivot. Un roulement métallique quasi sans friction sert de point de pivot et permet à la barre de tourner librement.

Lorsque le chariot de l'actionneur avance, les masses sont insérées dans un panier en velcro suspendu à la tige rotative. Une fois que le bras du sujet est placé en position pronaire sur la surface de la table, positionnez l'extrémité distale du doigt à tester au-dessus d'un tunnel dans la table, par lequel les surfaces de stimulation vont s'élever. Pour maintenir la peau en contact et empêcher tout mouvement latéral du doigt, placez délicatement deux barrières recouvertes sur la face inférieure d'un ruban adhésif mousse double face contre les côtés du doigt.

À l'aide d'une position pivot, appuyez délicatement le capteur de force contre l'ongle près de la cuticule, à 90 degrés par rapport au plan de l'ongle, en veillant à ce que le capteur exerce une force comprise entre 50 et 80 grammes. Cette force est confortable pour le sujet et confère au capteur une excellente sensibilité aux mouvements du doigt. Les raccords pivotants constituent un système polyvalent pouvant être utilisé pour appliquer tout stimulus sur des surfaces découpées dans les faces de tiges de demi-pouce de diamètre.

Pour des raisons de démonstration, nous allons vous montrer comment une tâche de discrimination d'orientation à choix forcé en deux intervalles est administrée. Dans notre laboratoire, la tâche de discrimination d'orientation utilise 20 surfaces stimulantes dont les largeurs de rainures (GR) varient de 0,25 millimètre à 3,1 millimètres. Chaque essai consiste en deux présentations séquentielles de stimuli ayant une même largeur de rainure, mais différant de 90 degrés en orientation. Ces stimuli sont appliqués sur l'extrémité du doigt.

Dans une présentation, les sillons sont alignés verticalement ou parallèlement à l'axe long du doigt, et dans l'autre, les sillons sont alignés horizontalement ou perpendiculairement à l'axe long du doigt. L'ordre de présentation est choisi aléatoirement. Le sujet indique si l'orientation horizontale est apparue au premier ou au second intervalle en appuyant sur l'un des deux boutons avec la main non testée : pour indiquer que l'horizontale a été présentée en premier, le sujet appuie sur le bouton de gauche, et pour indiquer que l'horizontale a été présentée.

Deuxièmement, le sujet appuierait sur le bouton de droite. Examinons maintenant ce qu’un sujet typique pourrait ressentir lors d’une séance de test. Je souhaite attirer votre attention sur les deux échelles présentées en haut à gauche dans cet essai.

Le sujet a été touché au doigt d'abord avec les graduations alignées horizontalement, puis avec les graduations alignées verticalement. Dans ce cas, la réponse correcte consiste à appuyer sur le bouton de gauche. Dans cet exemple, le sujet appuie sur le bouton de droite, ce qui constitue une réponse incorrecte.

Cela est illustré dans le graphique de performance en haut à droite par une croix rouge. La prochaine largeur de rainure à présenter est sélectionnée par un algorithme adaptatif bayésien, que nous aborderons plus en détail dans le prochain segment de la vidéo. Cet essai devrait être plus facile à réaliser pour le sujet, puisque la largeur de rainure choisie par l'algorithme est supérieure à celle de l'essai précédent.

Le sujet se voit à nouveau présenter deux graduations. Dans ce cas, la première graduation est alignée verticalement et la seconde horizontalement. Cette fois, le sujet fournit une réponse correcte en appuyant sur le bouton de droite, ce qui est indiqué par une croix bleue sur le graphique de performance.

Lors du troisième essai, la largeur du groupe a légèrement diminué, rendant la tâche plus difficile. Là encore, le sujet fournit une réponse correcte. Cette séquence d'événements se poursuit jusqu'à ce que le nombre désigné d'essais ait été présenté.

Nous effectuons généralement des séries de 40 essais pour estimer la fonction psychométrique de chaque participant. Nous utilisons une version modifiée de la méthode séquentielle adaptative bayésienne de Cevi et Tyler. En psychophysique, une fonction psychométrique relie un paramètre physique du stimulus, la largeur de la rainure dans notre cas, à la probabilité de réponse correcte.

Suivant Conserv et Tyler, nous modélisons D prime comme une fonction de puissance de la largeur de la rainure. Cela conduit à une fonction psychométrique normale cumulative définie par trois paramètres, a, B et delta A, où le paramètre seuil est la largeur de rainure dont l'orientation peut être correctement discriminée par le sujet 76 % du temps, ce qui correspond à un DPR de un. Dans cette tâche.

Ici, vous pouvez observer que lorsque j'augmente la valeur du seuil, la courbe se déplace vers la droite. Lorsque je diminue le seuil, la courbe se déplace vers la gauche. Les sujets qui sont meilleurs dans la tâche peuvent discriminer l'orientation de rainures plus fines, de sorte que leurs courbes sont décalées vers la gauche.

Remarquez que, bien que la courbe se déplace selon la dimension X, puisque la valeur du seuil a changé, la pente de la courbe reste identique. La pente de la courbe est déterminée par le paramètre B. Elle indique à quelle vitesse la courbe augmente.

La courbe est peu prononcée pour les faibles valeurs de pente, mais vous pouvez observer qu'elle devient plus abrupte lorsque j'augmente la valeur de la pente. Vous avez peut-être également remarqué que la courbe tend vers un ou 100 % pour de grandes largeurs de rainure. Cela suppose que pour des largeurs de rainure suffisamment grandes, le sujet répondra toujours correctement.

En réalité, cependant, les sujets perdent parfois leur concentration ou peuvent accidentellement appuyer sur le mauvais bouton de réponse. Par conséquent, ils ne répondront pas toujours correctement, même lorsqu'une grande largeur de rainure leur est présentée. Autrement dit, il existe une limite supérieure à la hauteur de la fonction psychométrique, et celle-ci est déterminée par le paramètre delta, ou taux d'erreur.

Maintenant que nous avons examiné les paramètres d'une fonction psychométrique, voyons comment la procédure adaptative bayésienne parvient à estimer ces paramètres. Pendant une session de test ici, je fais une simulation d’un sujet modèle ayant un seuil de 1,75 millimètres, une pente de cinq et un taux de lapsus de 4 %. La fonction psychométrique du sujet est représentée par la courbe violette dans le tracé en haut à gauche.

Cette courbe correspond à ce que nous essayons d'estimer. Le graphique situé dans le coin supérieur droit affiche un enregistrement des performances du sujet au cours d'un bloc d'essais. Comme indiqué précédemment, un X rouge indique une réponse incorrecte et une croix bleue indique une réponse correcte.

Au début de l'expérience, nous ignorons la forme de la fonction psychométrique du sujet. Nous exprimons cette incertitude en considérant une gamme de valeurs possibles pour A, B et delta.

Nous attribuons une probabilité a priori égale à chaque triplet a b delta. En d'autres termes, nous attribuons une distribution de probabilité a priori uniforme à plusieurs milliers de fonctions psychométriques possibles. Au fur et à mesure que l'expérience progresse, nous apprenons à partir des réponses du sujet que certaines de ces fonctions sont plus probables que d'autres.

L'incertitude ou l'entropie de la distribution de probabilité diminue afin de déterminer quel élément de stimulus présenter ensuite. L'algorithme calcule alors l'entropie attendue pour chacune des largeurs de rainure après chaque essai terminé. Ceci est illustré dans le graphique en bas à gauche. La largeur de rainure présentant l'entropie attendue la plus faible sera proposée au sujet.

La largeur de cette rainure est indiquée par une croix blanche sur le graphique en haut à gauche. Cette étape est cruciale pour l'efficacité de la procédure adaptative par aboiement, car nous cherchons constamment à réduire l'incertitude concernant la fonction psychométrique d'un sujet en estimant et en présentant la largeur de rainure qui maximisera la quantité d'information obtenue. Le graphique en bas à droite affiche la fonction de distribution de probabilité conjointe a posteriori, ou PDF, des paramètres de pente et de seuil.

Dans ce tracé, le blanc représente une forte probabilité et le noir représente une faible probabilité. Pour créer ce tracé, nous avons sommé ou marginalisé selon le paramètre de taux d'inattention. Après chaque essai, nous obtenons une estimation de la valeur de seuil et de pente du sujet.

Le mode de ce graphique, indiqué par la croix rouge, correspond à la meilleure estimation actuelle du seuil et de la pente. À l’aide de ces valeurs, nous pouvons tracer une estimation de la fonction psychométrique du sujet. Celle-ci est représentée par la courbe verte dans le graphique en haut à gauche.

À mesure que nous recueillons davantage de données, notre estimation devient plus précise. La fonction de densité de probabilité a posteriori conjointe devient plus étroite, indiquant que notre incertitude concernant les valeurs estimées des paramètres diminue. Vous pouvez également observer qu'avec davantage de données, la courbe estimée se rapproche de la forme de la courbe réelle.

À présent que nous avons terminé la collecte de nos données, nous pouvons obtenir une estimation plus précise de nos paramètres. Étant donné que notre mesure dépendante est un seuil, nous pouvons marginaliser selon le paramètre de pente afin d'obtenir l'estimation la plus exacte possible du paramètre de seuil. Ici est représentée la fonction de densité de probabilité a posteriori du paramètre de seuil. Le mode de cette fonction de densité correspond à notre meilleure estimation du seuil du sujet, mais cette estimation reste entachée d'une certaine incertitude.

Cette incertitude est représentée par la largeur de la courbe. Plus la courbe est large, moins nous sommes certains de notre estimation du seuil du sujet, et inversement, plus la courbe est étroite, plus nous sommes certains de notre estimation du seuil du sujet. Ceci termine notre description des taps, le stimulateur tactique passif automatisé des doigts.

Nous espérons que les tapotements seront reproduits par d'autres chercheurs et contribueront à promouvoir l'avancement vers des tests tactiles contrôlés, domaine dans lequel des progrès prometteurs ont été observés ces dernières années. N'hésitez pas à nous contacter si vous avez des questions supplémentaires.