触覚自動パッシブフィンガースティミュレーター（TAPS）

こんにちは、ダン・ゴールドリッチです。私たちはマクマスター大学の触覚研究ラボにいます。こちらはイングリッド・カンズ、ブライアン・ピーターズ、そしてマイク・ウォンです。本日は、触覚自動受動指刺激装置（tactile automated passive finger stimulator）、通称TAPSについてお話しします。TAPSは指先の受動的な触覚空間分解能を測定するための装置であり、ペンシルベニア州ピッツバーグのデュケイン大学にて、イングリッド・カンズと共に開発しました。その後、ここオンタリオ州ハミルトンのマクマスター大学で、ライアンとマイクと共に改良を加えました。

この装置は、力の立ち上がり速度と刺激時間を制御しながら、指先に制御された触覚刺激を与えるための手法です。このビデオは3つのセクションで構成されています。まず、TAPSの機能の概要について説明します。

次に、tapsの動作を示し、他の研究者が本デバイスを再現できるようにその構成要素について説明します。最後に、tapsを用いて実施可能な多くの試験プロトコルの1つである、ベイングを用いた2肢強制選択法による傾き判定実験について解説します。Adaptive tracking tapsは、重力を利用して刺激表面を皮膚に押し当てます。

重力は、ロッドから吊り下げられた質量に対して下向きの力を及ぼします。この側面図では、装置の機能を明確に示すためにいくつかの構造を取り除いたタップを示しています。参加者の腕は、テーブルトップの上に回内状態で快適に置かれています。指先はテーブル内のトンネルの上に位置しています。

この図ではトンネルは表示されていませんが、被験者の視界から隠された下段のテーブル上で、ステッピングモーターが最大40個の刺激片を保持するディスクを回転させ、刺激片の一つを指の下に配置します。赤色で示されているクロスバーは、リニアアクチュエータの可動キャリッジから伸びており、ロッドが回転するのを防いでいます。アクチュエータが前方に作動すると、重力の影響でロッドが回転し、刺激片をトンネルを通して上方へ押し上げ、皮膚に接触させます。

単純な物理法則により、アクチュエータの速度は刺激面が皮膚に接触するまで上昇する速度に関連し、吊り下げられた質量の重量は触覚刺激の静的な力に関連しています。アクチュエータが方向を反転させてロッドを開始位置に戻すと、刺激部品が落下し、その後ディスクステッパモーターが回転して別の部品を指の下に配置し、全工程が繰り返されます。指を取り除いたこの上面図は、もう一つの刺激サイクルを示しています。

アクチュエータが前進すると刺激部位が上昇し、アクチュエータが後退すると下降することに注目してください。刺激部位の作製には、直径0.5インチ、長さ3インチのデルリン棒を、Shoreline社製小型フライス盤で加工しました。フライカッターを用いて両端を面削し、棒の長さを2.75インチまで短縮しました。

フライカッターを使用して、長さ2インチ、幅8.7 mmの正方形断面を持つ長方形のシャフトを成形します。円形の面に平行な溝を切り、溝と山の幅が等しい正方波状のグレーディングを作成して、より大きな溝を切り出します。より小さな溝の切削にはエンドミルを使用しました。

スリッティングソースを使用しました。部品の振動を低減させるため、シャフトの周囲にシリコンOリングを配置しました。ディスクの回転に伴い、ここではタップの機械的構成要素が示されています。リニアアクチュエータのキャリッジが前方に移動すると、吊り下げられた質量が重力の影響で落下します。

この分銅の重量と、回転ロッド上の支点からの距離によって、刺激片が被験者の皮膚に接触する際の上方への力が決定されます。コンピュータ制御のステッピングモーターが刺激トレイを回転させ、特定の刺激片を上部テーブルのトンネルの直下に配置します。被験者が応答ボタンを押すと、コンピュータがステッピングモーターに指示を出して刺激トレイを回転させ、別の刺激片をトンネルの直下に配置します。

上部のテーブルにおいて、タップの動作コンポーネントは複数のセンサーによって監視されています。レトロリフレクティブセンサーが、持ち上がった刺激片の存在を検知します。

緑色のライトが点滅していることに注意してください。このセンサーは、実験の初期化中に、回転ロッドを刺激片の下の指定された距離に正しく配置するためにタップによって使用されます。さらに、センサーが作動するとステッピングモーターが停止し、そのままでは発生する可能性のある装置の損傷を防ぎます。

刺激片が誤ってトンネル内で詰まった場合に備え、U字型の光電センサが刺激トレイのホームポジションを決定します。回転トレイの縁に接着された硬い紙片が赤外線センサの光線遮断した際に、このセンサが作動します。

刺激トレイのすべての動作は、その後このホームポジションを基準として算出されます。HUエフェクトセンサがリニアアクチュエータのホームポジションを設定します。ここでは、アクチュエータのキャリッジが前方に移動し、キャリッジがホームポジションに移動するとピボットテーブルが動作する様子を確認できます。

センサーが作動します。安全機能として赤色のライトが点滅することを確認してください。同様のセンサーが2つあります。ここに示されている一方のセンサーは、万が一アクチュエータに不具合が生じた場合に、キャリッジの前進および後退動作に制限を設ける役割を果たします。

これらのリミットセンサーはアクチュエータを停止させ、キャリッジの暴走を防ぎます。ピボットテーブルを設置し、慎重に調整することで、アクチュエータのキャリッジから伸びるクロスバーが、ピボットポイントの回転ロッドから下方に伸びる垂直バーに接触します。ほぼ摩擦のない金属製ベアリングがピボットポイントとして機能し、バーが自由に回転できるようになっています。

アクチュエータのキャリッジが前方に移動すると、回転ロッドから吊り下げられたベルクロバスケットに分銅が挿入されます。被験者の腕をテーブルトップの上に伏せ気味に置いたら、テストする指の末節腹側を、刺激面が上昇してくるテーブル上のトンネルの上に配置します。皮膚に接触させて指の横方向への動きを防ぐため、底面に両面フォームテープを貼った2つのバリアを指の両側にそっと配置してください。

スイベルポジションを用いて、力センサーを爪の平面に対して90度の角度で、キューティクル付近の爪にそっと押し当て、センサーが50～80 gの力をかけるようにします。この荷重は被験者にとって快適であり、指の動きに対してセンサーに優れた感度をもたらします。スイベルタップを固定します。これは、直径1/2インチのロッドの面に切り出された任意の刺激表面を適用できる多用途なシステムです。

デモンストレーションとして、2肢強制選択法（2AFC）による溝の傾斜方向識別タスクの実施方法を説明します。当研究室の傾斜方向識別タスクでは、溝の幅（GR width）が0.25 mmから3.1 mmまで変化する20種類の刺激表面を使用します。各試行は、溝の幅は同一で傾斜方向が90度異なる2つの刺激を連続的に提示することで構成されます。これらの刺激は、指の末節指腹に適用されます。

一方の提示では、溝は垂直方向、すなわち指の長軸に平行に配置され、もう一方では溝は水平方向、すなわち指の長軸に垂直に配置されます。提示順序はランダムに決定されます。被験者は、テストされていない方の手で2つのボタンのいずれかを押すことにより、水平方向の提示が1回目と2回目のどちらの間隔で起こったかを示します。水平方向が最初に提示されたことを示すには左側のボタンを押し、水平方向が提示されたことを示すには［後者の］ボタンを押します。

次に、被験者は右側のボタンを押します。それでは、テストセッションにおいて一般的な被験者がどのような体験をするか見てみましょう。この試行の左上に表示されている2つのグレーディングに注目してください。

被験者の指を、まず目盛を水平にして叩き、次に目盛を垂直にして叩きました。この場合、正しい反応は左側のボタンを押すことです。この例では、被験者は右側のボタンを押しており、これは誤った反応です。

これは右上のパフォーマンスプロットに赤いXで示されています。次に提示される溝幅はベイズ適応アルゴリズムによって選択され、これについてはビデオの次のセグメントで詳しく説明します。アルゴリズムによって選択された溝幅は前の試行の溝幅よりも広いため、被験者にとってこの試行はより容易になるはずです。

被験者に再び2つのグレーティングが提示されます。この場合、最初のグレーティングは垂直方向に、2番目のグレーティングは水平方向に配置されています。今回、被験者は右側のボタンを押して正解し、これはパフォーマンスプロット上の青い十字で示されます。

3回目の試行では、グループの幅がわずかに狭くなっており、タスクの難易度が増しています。ここでも、被験者は正解を回答しています。この一連の流れは、規定の試行回数が完了するまで繰り返されます。

通常、各参加者の心理物理関数を推定するために、40試行ずつのブロックを実施します。ここでは、CeviおよびTylerのベイジアン適応的階段法（Bayesian adaptive SI method）の修正版を使用しています。心理物理学において、心理物理関数とは、物理的な刺激パラメータ（本研究の場合は溝の幅）と正答率との関係を示すものです。

ConservおよびTylerに従い、Dプライムを溝幅のべき関数としてモデル化します。これにより、3つのパラメータ（a、B、およびdelta A）によって定義される累積正規心理物理関数が導かれます。あるいは、閾値パラメータは、被験者が76%の確率で正しく識別できる溝の方向であり、これはDPRが1であることに相当します。このタスクにおいて。

ここでは、閾値の値を上げると曲線が右に移動し、閾値を下げると曲線が左に移動することがわかります。タスクの習熟度が高い被験者は、より細い溝の方向を判別できるため、曲線が左にシフトします。

閾値が変化したため、曲線はX軸方向にシフトしていますが、曲線の傾きは変わっていないことに注目してください。曲線の傾きはBパラメータによって決定されます。これは、曲線がどれだけ速く上昇するかを示しています。

勾配の値が小さいときは曲線は緩やかですが、勾配の値を大きくするにつれて曲線が急になっていることがわかります。また、溝幅が大きくなると、曲線が1または100%に近づくことにもお気づきかと思います。これは、溝幅が十分に大きければ、被験者が常に正解することを前提としています。

しかし実際には、被験者が集中力を欠いたり、誤って別の応答ボタンを押したりすることがあります。そのため、溝幅が十分に大きく提示された場合であっても、常に正解するとは限りません。言い換えれば、心理物理関数には高さの上限が存在し、これはデルタ（lapse rate）パラメータによって設定されます。

サイコメトリック関数のパラメータについて説明しましたので、次にベイズ適応的手順がどのようにしてこれらのパラメータの推定値を得るのかを見ていきましょう。ここでのテストセッションでは、閾値が 1.75 millimeters、傾きが 5、脱落率（elapse rate）が 4% であるモデル被験者のシミュレーションを実行しています。被験者のサイコメトリック関数は、左上のプロットにある紫色の曲線で示されています。

この曲線が、私たちが推定しようとしているものです。右上のプロットは、一連の試行ブロックにおける被験者のパフォーマンスの記録を表示しています。前述の通り、赤いXは誤答を、青い十字は正答を示しています。

実験の開始時点では、被験者のサイコメトリック関数の形状は不確定です。この不確実性を表現するため、想定されるA、B、およびdelta値の範囲を検討します。

各a、b、deltaのトリプレット（3つ組）に対して等しい事前確率を割り当てます。言い換えれば、数千通りに及ぶ可能なサイコメトリック関数に対して、一様事前確率分布を割り当てることになります。実験が進むにつれて、被験者の回答から、これらの関数の中には他よりも可能性が高いものがあることを学習していきます。

確率分布の不確実性またはエントロピーを減少させ、次に提示する刺激片を決定します。アルゴリズムは、各試行の完了後に、各溝幅における期待エントロピーを算出します。これは左下のプロットに示されています。期待エントロピーが最も低い溝幅が、被験者に提示されます。

この溝幅は、左上のプロットにおいて白い十字で示されています。このステップは、得られる情報量を最大化させる溝幅を推定し提示することで、被験者のサイコメトリック関数に関する不確実性を絶えず減少させようとするため、ベイジアン適応手順の効率にとって極めて重要です。右下のプロットは、傾きと閾値パラメータの結合事後確率密度関数（PDF）を表示しています。

このプロットでは、白が高確率を、黒が低確率を表しています。このプロットを作成するために、脱落率パラメータについて合計または周辺化を行いました。各試行の後、被験者の閾値と傾きの推定値が得られます。

赤十字で示されたこのプロットの最頻値は、閾値と傾きの現在の最良推定値です。これらの値を用いることで、被験者の心理物理関数の推定値をプロットできます。これは左上のプロットの緑色の曲線で示されています。

データを収集するにつれて、推定精度が向上します。結合事後PDFが狭くなることは、推定されたパラメータ値の不確実性が減少していることを示しています。また、データ量が増えるに従い、推定曲線が実際の曲線の形状に近づいていくことがわかります。

データの収集が完了しましたので、パラメータをより正確に推定することができます。従属変数がしきい値であるため、傾きパラメータについて周辺化を行うことで、しきい値パラメータの最も正確な推定値を求めることができます。ここに示されているのは、しきい値パラメータの後験確率密度関数（PDF）です。このPDFの最頻値が被験者のしきい値の最良の推定値となりますが、この推定値には不確実性が伴います。

この不確実性は曲線の幅で表されます。曲線が広ければ広いほど、被験者の閾値の推定に対する信頼性は低くなり、逆に曲線が狭ければ狭いほど、被験者の閾値の推定に対する信頼性は高くなります。以上で、触覚自動受動指刺激装置であるtapsの説明を終わります。

本手法が他の研究者に再現され、近年有望な進展が見られるコントロール触覚検査への移行を促進することを願っております。ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。