Name: サポートベクターマシンを利用して2次元平面上の固有受容ドリフトのための可視化手法 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-10-27T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 5 s
Description: 学ぼう サポートベクターマシンを用いて2次元平面上の固有受容ドリフトを可視化する手法。心理物理学と機械学習を組み合わせ、身体所有感と自己感覚の理解を深め、リハビリテーションやエンジニアリングへの応用を示します。

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この研究は、JST科学技術振興機構のCenter of Innovation Programの支援を受けました。

実験のすべての側面は、東京工業大学の倫理委員会によって承認されました。 1.実験のセットアップ<ol><li>固有受容ドリフトを測定するための材料とセットアップ。 <ol><li>垂直方向に100×100センチのプレート（ 図1）を保持することができるスタンドを取得します。 </li><li>参加者が実験中に快適に座ることができた椅子を取得します。 </li><li> 100×100センチのアクリルミラーとマット黒板を取得します。 </li><li>参加者の右手の位置を追跡する位置追跡（例えば、SLC-C02、Cyverse）を取得します。空間分解能はサンプリング十分な数の機械学習のために使用することができるように約1.5mmであるべきです。 </li><li> （ステップ1.1.11と3.2.6を参照）は、それぞれ、スタンドと参加者の右手の位置を示すために使用される赤外線LEDや再帰反射マーカーを取得します。 </li><li>参加者の応答のためのフットペダルを取得します。 </李&gt; <li>記録し、同時に参加者の応答と右手の位置を表示し、フットペダルが押されたときに、参加者の応答のフィードバックとしてビープ音を再生することができますカスタムメイドのプログラムを作成します。これらの実験では、参加者の右の手の位置は、製造業者の指示に従ってモータキャプチャ装置と特注のプログラムを用いて収集しました。 注：前の紙16によると、プログラムは、ソフトウェア開発ツールキットで開発されました。ソフトウェア開発ツールキットによって開発されたカスタムメイドのプログラムは、モーションキャプチャ装置の他のブランドに適合させることができます。 </li><li>手の動きの訓練のためのタイミング信号を提供するためにメトロノームを使用し、それはミラー又は黒板の表面をタップ、です。正確な訓練の手順については、ステップ3.1.1を参照してください。 </li><li>参加者は手の位置のための音の合図を聞くことができる可能性を低減するノイズキャンセリングヘッドホンを使用してください。 </li><li>視覚フィードバック条件については、スタンドにミラーを取り付けます。視覚的なフィードバックのない状態の場合は、スタンドに黒板を取り付けます。 </li><li>ミラーや黒板の左上に赤外線LEDを配置します。 </li></ol></li><li>所有権と代理店のセンスを測定するための材料とセットアップ。 <ol><li> 1.1.11をステップステップ1.1.1からの手順を繰り返します。 </li><li>所有権および政府機関（ 例えば 、10,13,16）の感覚を評価するアンケートを作成または取得する。 表1は、以前の研究15で使用されるこのアンケートから例を示しています。 </li><li>参加者へのアンケートを表示するモニターやタブレットPCを使用してください。 </li></ol></li></ol> 2.参加者<ol><li>正常または訂正ツー正常な視力を持つ約10の右利きの参加者を募集。 注：参加者の数は、実験的な目標やparticipあたりの反復試行の数に応じて調整することができます蟻。 </li><li>実験開始前に参加するための書面によるインフォームドコンセントを取得します。 </li></ol> 3.実験手順<ol><li>手の運動のためのトレーニングフェーズ。 <ol><li>同期メトロノームを使用して一定のテンポでミラーや黒板に両手でタップして、参加者を訓練します。ミラーやボードに接触して手の付け根を保つことによってタッピング運動を実行するために、参加者に指示します。トレーニングの開始時に、毎分60拍のテンポでメトロノームを起動し、メトロノームの音に合わせ同期両手を移動するために、参加者に指示します。 </li><li>参加者の手の動きのタイミングがタッピングの開始後メトロノーム数分の音にそれを比較することにより、毎秒1サイクル（約1ヘルツ）の近くにあることを確認してください。 </li></ol></li><li>参加者の正中矢状面における固有受容ドリフトの推定。 <ol><li&gt;参加者全体の条件のカウンターバランス順序を使用してください。 </li><li>条件に基づいて、スタンドにミラーや黒板をマウントします。視覚的なフィードバックで、ミラーを取り付けます。視覚フィードバックなしで、黒板をマウントします。 </li><li>その参加者は、参加者の正中矢状面（ 図1）に沿って配置されているミラーや黒板、に非常に近い座っていることを確認します。 </li><li>参加者は左手の鏡像を見ることができるが、実際の右手を見ることができないことを確認してください。 </li><li>実験中に鏡で左の画像に注意を払うように参加者に指示します。 </li><li>参加者の右のインデックス指先と手首に再帰反射マーカーを置きます。 <ol><li>マーカーは唯一の参加者の右手に置かれているので、原因添付マーカーに対する参加者の右手の触覚感覚を照会することにより、左手に比べて実質的に変化していないことを確認します経口参加。 </li></ol></li><li>参加者の耳の上のノイズキャンセリングヘッドホンを置きます。 </li><li>ミラーの右下隅から水平方向左側に縦に30cm程度、30センチ移動し、実験中、この左の手の位置を維持するために、参加者に指示します。この位置は、2次元平面の面の原点として設定されます。 </li><li>ミラーや黒板の反対側に自由に右手を配置すると、試験終了までその位置を維持するために、参加者に指示します。 </li><li>次のようにタスクの参加者を指示します。 <ol><li>各試験の開始時に、フットペダルの中央ボタンを押して、参加者に指示します。この時点で、システムはペダルプレスのフィードバックとしてヘッドフォンを介してビープ音が鳴ります。 </li><li>ビープ音を聞いた後、ミラーであるボード上の1ヘルツ、で同期両手で叩く開始するよう参加者に指示します視覚フィードバックまたは視覚フィードバックのない状態で黒板と条件。 </li><li>以上の6手の動きの後、好ましい時間で移動を停止し、フットペダルの右または左ボタンを押して、右の手の位置についての質問に答えるために、参加者に指示します。右のボタンはyesで、左はnoです。質問は、「あなたは、左右の手が同じ位置にあることを感じますか？」でありますこの時点で、参加者は再びペダルプレス用のフィードバックとしてビープ音が聞こえます。 注：参加者はの意味について尋ねる場合は「同じ位置」、「同じ位置が「右手の主観的な高さと深さは左手のものと同等であることを意味していることを伝えます。 </li><li>自分の好きな別の位置に自分の右手を移動するために、参加者に指示します。その後、再び裁判を開始します。このサイクルは、条件ごとに最大200試験のために継続されます。 </li></ol></li><li&gt;参加者がタスクを理解し、タスクを再起動するよう参加者に依頼することができていることを確認してください。 </li><li>タスク中、参加者のタッピングのタイミングがメトロノームに比べて動きを見ることによって、およそ1 Hzでとどまることを確認してください。 注：メトロノームの音は実験者によって聞くことができます。 </li><li>約100の試験を終えた後、参加者は休憩を取るましょう。 </li><li>別々の日に（または視覚フィードバックなし）その他の条件について実験を行います。 </li></ol></li><li>ミラー条件での所有権と代理店のセンスの推定。 <ol><li>所有権と代理店の感覚に関するアンケートに参加者の回答を収集するための右の手の位置を定義します。例えば、以前の出版物16で、13は右位置が前に置かれました。原点から21センチメートル最大±これらの点は、すべての7センチメートルを配置しました。 </li><li> ABと同じ手順を実行します3.2.7ステップにステップ3.2.2から記載されているオベ推定。 </li><li> 1裁判を終えまでその位置を実験者ガイド以下の右手を置き、維持するために、参加者に指示します。 </li><li>次のようにタスクの参加者を指示します。 <ol><li>裁判の開始時に、フットペダルの中央ボタンを押してください。このとき、参加者がペダルプレスのフィードバックとしてビープ音が聞こえます。 </li><li>その後、1 Hzで同期して左右の手をタップし始めます。 </li><li>実験者が示したときタッピングの6倍以上の後、タッピングを停止します。その後、所有権と代理店の意味についての質問に答えでもない契約や不一致を示す0から-3（「完全に同意しない」）3までの評価で7点リッカート尺度を用いて、モニタ（「まったく同意」）上に表示（「不確定」）。 </li><li>実験者が示す位置に右手を動かします。その後、トライアルを開始再び。このサイクルは、実験者が定義する右側の位置の数まで継続します。 </li></ol></li><li>参加者がタスクを理解し、タスクを開始するために参加者に依頼することができていることを確認してください。 </li></ol></li></ol> 4.データ解析<ol><li>参加者の正中矢状面における固有受容ドリフトの分析。 <ol><li>機械学習アプリケーションが含まれている統計ツールを入手し、特にサポートベクターマシン（ 例えば 、R、MATLAB）。参加者の応答の境界を抽出するための分類器としてサポートベクターマシン（SVM）を使用します。以前の出版物は20（第7章を参照してください）分類器のアルゴリズムの説明を提供します。この記事では、R（バージョン3.1.2）を使用する方法を説明します。 </li><li> RアプリケーションでSVMを用いた分析が含まれている「kernlab」21という名前のパッケージをインストールします。 </li><li>マークproprioceptiを示しエリア（ 図2は、データ解析の流れの概略を説明）以下のように手のドリフトまし。このデータ分析のさらなる説明のための補足ソフトウェアコードとデータのサンプルを参照してください。 <ol><li>原点からの相対的な右の手の位置を計算します。分析からのエラー（ 例えば 、欠落位置データや参加者の回答）とのデータを破棄します。 </li><li> SVMを使用して、2次元空間における参加者の「はい」の回答の確率モデルを作成します。モデルの象徴的な説明として応答からのデータを使用してください。モデルのパラメータとして、右の手の位置のデータを使用してください。 SVMのカーネルとして一般的に使用される放射基底関数カーネルを使用します。任意の解析を回避するために、自動シグマ推定によってシグマ（各データ点の重みを変更するために使用される、すなわち 、パラメータ）を算出します。 </li><li>その目をチェックして、モデルが正しく取り付けられていることを確認してくださいモデルの電子訓練誤差は0.2の下にあります。確率モデルを使用して、参加者の「はい」の応答のp値が0.5以上であることと推定された領域を画定します。 </li></ol></li><li>固有受容ドリフトを示している領域を作るために、各参加者のデータを平均化。 注：これは2次元空間における応答のp値により推定「はい」と「いいえ」の応答領域の境界を平均化することが困難であるように、平均の2種類が推奨されます。一つの方法は、従来の境界線を推定するために使用される方法であり、2次元空間内の参加者の応答のためのp値を平均化することです。他の方法は、境界線を推定した後に使用されている領域のサイズを、平均化することです。 </li></ol></li><li>アンケートデータとエリアサイズの分析。 <ol><li>位置やアンケート（ 例えば 、SPSSまたはR）のカテゴリーの有意性を評価するための統計ツールを入手します。 </li><li>通常のdistributioを評価します対応するデータセットの一つ以上の正規分布（ 例えば 、ウィルコクソンの符号順位検定、フリードマンテスト）のための基準を満たすことができなかった場合シャピロ-ウィルク検定を使用して、すべてのデータのN、及び、適切なノンパラメトリック検定を適用します。 注意：実験に合ったノンパラメトリック法が不足している場合は、パラメトリック法を使用して推論を説明します。この分析にはノンパラメトリックな代替品がなかったとして以前の研究16では、双方向の反復測定ANOVAは、アンケートデータを分析しました。 </li></ol></li></ol>

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著者らは、競合する金銭的利益はないと宣言する。

私たちは、SVMを使用してミラー錯覚の間に2次元平面内で固有受容ドリフトを推定すると、所有権と代理店の感覚のためのアンケートの回答と結果を比較する方法を示しています。この新規な方法は、固有受容性ドリフトが約10cmであり、これは密接にオフセット所有権や代理店の感覚を維持するために必要なオフセットと重なっていることを維持するために、視覚と固有受容フィードバックとの間のオフセットを必要とすることを明らかにしました。 彼らの注意について参加者に指示、この方法の最も重要なステップは、3.2.5で説明されていることに注意してください。参加者が主観的に、彼らは自分の体にもっと注意を払っていることを報告したときに、以前のパイロット研究16では、ミラーリングされた手の画像による視覚捕獲の効果はほとんど認められませんでした。注意がこの現象に寄与するかどうかはまだ不明です。注意と当事者意識と代理店との関係はめったにありません制御したり、参加者の関心を測定するための難しさに起因して議論されて。我々の知る限りでは、直接所有権の感覚に注意の効果を調べた唯一の研究で22</su...

近年、自己身体の感覚や経験についての研究、つまり、自分の体は、実施形態の文脈で増加しています。実施形態は、このような、到達把握、および触れるとして、環境と相互作用することができる物理または仮想ボディを持つのアイデアや概念を指します。例えば、人間がオブジェクトまたはこの場合、自分の腕と手で、自分自身の体を動かすことにより、環境に位置し、別の人間に触れることができます。今日では、この相互作用または通信は、自分の自然な体の使用に限定されるものではありません。本発明と仮想世界におけるヒト様ロボットやアバターの開発のために、自然の人間の体は、そのような仮想現実でヒューマノイド、遠隔制御ロボット、電動プロテーゼ、またはコンピュータグラフィックスアバターとして、人工体によって置換することができます。例えば、研究者があっても、ロボをそのオペレータの機械本体を介してロボットの前方に配置されたオブジェクトを「掴む」ことができるロボットを開発しましたトンは、作業者の身体の位置1,2から遠く離れて配置されています。人間は体が事業者の自己身体の帰属を開催する人工体を介してアクションを実行することができれば、この例と同様に？ 私たちは簡単に人工的な、非肉と骨本体に私たち自身の自然な身体からの「自己」の帰属や投影上のこの議論に関連するトピックを見つけることができます。一例としては、医療分野で見つけることができます。例えば、医学的リハビリテーションの分野では、治療は、ミラーを使用して「トリック」は、患者の自己身体感覚は、ミラー療法3-6と呼ばれる、痛みを軽減し、欠落または麻痺肢の運動機能を改善するために探求されていること。この療法では、影響を受けない身体部分や手足のミラーイメージが欠落しているか、麻痺肢がミラーに表示されて1に対応していることを信じるように、患者の脳に誤解を与えることができますし、それはそれにまだあるという感じにつながります元の状態（ すなわち 、事故の前に）。それは、この錯覚は、身体表現に関連する脳の回復力をどのように影響するかまだ検討中です。私たちの自然な身体上の議論のこのタイプに加えて、我々は、特に工学の分野における人間系の相互作用の設計問題の実施形態に同様の議論を、見つけることができます。人工または仮想ボディのために自己の感覚がよく、テレプレゼンス、ブレイン・マシン・インターフェース、およびブレイン・マシン・インタフェース1,2,7-9の文脈で検討されています。一部の研究者は、作業者の手にそのロボットハンドから触感を転送することができます人間のようなロボットは、ロボットだけでなく、ロボットが配置されている場所であるという意味に自己身体の操作者の感覚をキャプチャすることができますことを報告しましたむしろオペレータが実際に存在する場合よりも、テレ存在1と呼ばれます。他の研究者は、仮想アバターが強いオペレータの身体の動きを反映していることを報告しましたlyが仮想ボディ9にオペレータ自身の体から自己の体の操作者の感覚を転送します。これらの知見は、ユーザが、人工本体が直接に接続されていない場合でも、そのような仮想現実でヒューマノイド、遠隔制御ロボット、電動プロテーゼ、またはコンピュータグラフィックスアバターとして、人工的な体内への自己身体の感覚を投影することができる方法を示し、その脳と体。 非生身のための自己身体感覚のこのタイプの基本的な科学的研究は、人工的な身体のようなオブジェクトは、ゴムの手の錯覚（RHI）10-13とミラーを用いた自己身体の経験のために、基礎となる脳のメカニズムを調べました錯覚（MI）医療と工学の分野でだけでなく、心理物理学と神経心理学で14-16。 RHIはゴム手が自分の体に属し、同時に見えるゴム手と参加者の隠れた手を撫でによって誘発される感覚です。 MI、手IMAで正中矢状軸に沿って配置された鏡の中のGEは、視覚的に目に見えない反対側の手の参加者の知覚位置を捕捉します。反射された手の画像が見えない反対側の手であるかのようにまた、反射して目に見えない手の同期動きが強い感覚を呼び起こします。これらの幻想の研究によると、マルチモーダル情報や予測と身体の動きに関する感覚フィードバックの間の一貫性は、自己の身体帰属の判断に重要な役割を果たしているようです。したがって、これらの二つの幻想はだまされているか、いくつかの人工的なオブジェクトや画像を主観的に私たち自身の体の一部とすることができると信じて私たちの感覚の根底にある脳のメカニズムを研究する科学者のためのシンプルでありながら強力な証拠とツールすることができ、私たちの自己身体感覚がないこと私たちの自然な肉体に縛られる必要はありませ。 上記のすべてのこれらの研究では、議論は「自己」consistiの概念に基づいています当事者意識と代理店の意味：哲学者ギャラガー17によって提案された感覚の2種類のngの。当事者意識が観測された身体の部分は自分で感覚を指します。機関の感覚は、身体の動きが自己引き起こされる感覚に相当します。これら二つの感覚は、自己16の即時感ある最小限の自己、として定義されています。所有権と代理店の意味：この概念によれば、損傷した、自然な仮想、および機械的なボディのための「自己」の属性は、同じインデックスによって評価することができます。科学的評価のためのこの感覚を使用するためには、質問が強固に所有権と代理店の感覚を測定する方法で発生します。現在、所有権と代理店の感覚の推定は、主に、もともとBotvinick 9によって提案された質問票に依存しています。アンケートに加えて、定量的な方法でそれらを測定するように試みることができます。例えば、皮膚のコンコンダクタンス反応（SCR）は、ゴム手が突然ナイフ18により切断された場合には、所有権の生理指標として用いられてきました。 SCRは、皮膚の電気的特性を測定することによって計算され、覚醒19のための高感度かつ有効な指標です。この方法は、通常、参加者ごとに単一の試験のために印加されているので、測定SCRは、参加者の中繰り返し測定を必要とする心理物理学実験中の物理的な指標としては適していません。当事者意識のための最も成功した行動指標の一つは、 固有受容ドリフトである。固有受容ドリフトは、ゴム製の補綴物として、または、手のように見える物体の位置に向かって目に見えない本物の手の知覚位置の変化でありますコンピュータグラフィックス10-13。この変更は、自己受容ドリフト私、目に見えない本物の手と手の視覚画像との間の距離を測定することにより、繰り返しとロバストに推定することができるので、精神物理学的測定のためのsa適した物理インデックス。しかし、この使用は、最近の議論は自己受容ドリフトが常に所有12の行動の指標として用いることができるかどうかを疑問視しているので、慎重に評価される必要があります。 典型的に、固有受容ドリフトは、高さ、幅、または深さの3方向の一方のみで測定されます。固有受容ドリフトはほとんど多次元データを推定し、視覚化の難しさのために、複数の方向で測定されていません。この計量制限は、実験条件を容易に設計し、測定された寸法を制限するように制御することができるので、多感覚情報を処理するメカニズムを探索する基礎研究のために重要ではありません。しかし、日常生活の中で、私たちの手は、私たちの意思に従うことを3Dで自由に移動します。この状況では、アンケート、厳しく制限動きとPOSとの参加者の行動を測定することは困難かつ不十分です手のitions。したがって、エンジニアリングおよびリハビリテーションにおける所有権や代理店、複数の方向が含まれており、自由な手の動きは、日常生活の状況における視覚と固有受容フィードバックとの間の空間的関係を評価するために必要とされることができ、測定の感覚のための潜在的な用途を考慮。このような測定が可能であった場合は、実数と観測された手の間の測定距離は、自己の体の感覚のためのガイドラインとして利用することができます。これは、だけでなく、リハビリの進行の指標だけでなく、表示および操作手で操作対象との間の空間オフセットの基準になる可能性があります。問題は、この測定を確実かつ効果的に実施することができる方法として残ります。 この問題に対処するために、我々は目に見える手のようなOのそれに参加者の目に見えない本物の手の位置からのシフトに対応する固有受容ドリフトを推定する新規な方法を紹介しますbject、心理物理手順と機械学習を用いた解析を組み合わせることにより、ミラーの錯覚を使用して、2次元平面上に。ゴム手と比較すると、鏡の中の手のイメージが強く、目に見えない本物の手の参加者の知覚位置を捕捉します。また、ミラーリングされた画像はすぐに手の配置のための自主的な手の動きを反映しています。これにより、鏡像が参加者の手の視覚的なフィードバックとして選択しました。また、日常生活の状況に似た固有受容ドリフトを測定するために、参加者は自分の意志で自分の隠された手のトライアル・バイ・トライアルに位置し、試行回数が増加しました。方向の任意の組み合わせが使用されている可能性があるが、高さと深さとの組み合わせが原因垂直ミラーを配置を容易に選択しました。本手法と以前の研究13との間の整合性をチェックするために、2つの視覚的な条件が実装されました：とし、視覚的なフィードバックなし。視覚フィードバック、ミラーワットとの条件で正中矢状面に沿って配置されたとして、それは右手のように見られたかのように、左手の反射像を作成することができます。視覚的なフィードバックのない状態では、マットの黒板は、参加者の実際の右手を隠すために使用されました。私たちは、所有権と代理店の感覚に関するアンケートで得られたものと結果を比較することによって、この新規な方法の有効性を評価しました。

<table><tbody><tr><td>アクリックミラー</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>マット黒板</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>オーダーメイドスタンド</td><td></td><td></td><td><i<>/i> ウッドポールまたはPVC(ポリ塩化ビニル)パイプ&nbsp;</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td>チェア</tr><tr><td>フットペダル</td><td>P.I.エンジニアリング</td><td>クラシックXキーUSB、PS/2フットペダル</td><td>その他のレスポンスデバイスもご用意しています。</td></tr><tr><td>ポジションセンサー</td><td>CyVerse</td><td>SLC-C02</td><td>その他のポジションセンサーもご用意しております。</td></tr><tr><td>カスタムメイドの再帰反射マーカー</td><td></td><td>モーションキャプチャベンダーが提供するマーカーが利用可能です。</td><td></td></tr><tr><td>ノイズキャンセリングヘッドフォン</td><td>Bose</td><td>静かな快適3</td><td>他のヘッドフォンが利用可能です。</td></tr><tr><td>PC</td><td>マウスコンピュータ</td><td>NG-N-i300GA</td><td>その他のPCも使用可能です。</td></tr></tbody></table>

サポートベクターマシンを利用して2次元平面上の固有受容ドリフトのための可視化手法

Visualization Method for Proprioceptive Drift on a 2D Plane Using Support Vector Machine

固有受容ドリフトは、目に見えない現実の身体から目に見える身体のようなイメージへの身体部分の位置の知覚的な変化であり、所有権の感覚に対する行動相関として測定されています。以前は、固有受容性ドリフトの推定は、高さ、幅、深さなどの 1 つの空間次元に限定されていました。手は3Dで自由に動くことができるため、固有受容性ドリフトを1次元で測定するだけでは、実際の状況でのドリフトを推定するには不十分です。本稿では、客観的な行動測定(手の位置追跡)と主観的現象学的評価(手の位置とアンケートの主観的評価)を高度な機械学習アプローチと組み合わせることで、鏡像錯視を用いて2次元平面上の固有受容ドリフトを推定する新しい方法を提供します。この技術は、所有感や主体性の根底にあるメカニズムの調査を可能にするだけでなく、欠損した手足や麻痺した手足のリハビリテーションや、操作者がシステムを自分の体の一部であるかのように制御する自己身体的なユーザビリティを備えたリアルタイム制御システムの設計ルールにも役立ちます。

以前の研究からの代表的な結果を方法16を例示するために提示される。 図3（a）は、視覚的な参加者が左右の手の位置との間の空間オフセットを検出することができなかった領域の形状は（ミラー）との条件間で異なっていることを示しており、（黒板）なしフィードバック図3Bは、視覚的なフィードバックとの条件で、その領域のサイズは視覚的なフィードバック（ウィルコクソンの符号順位検定：Z = -2.803、P = 0.005）なし条件よりも有意に大きい示しています。これらの結果は、必要な自己受容ドリフトが方向によって約10cmと、この値の変化（ 図3と図 4）で維持するために、視覚と固有受容フィードバックの間のオフセットことを示唆しています。垂直水平オフセットよりも大きく見えたオフセット。 図5は 、質問票スコアFの垂直方向と水平方向の空間的な分布または身体の所有権と代...

この記事では、ミラーの錯覚を使用して機械学習を用いた分析と心理物理手順を組み合わせた2次元平面上に固有受容ドリフトを推定する新規な方法を説明します。

Proprioceptive drift, which is a perceptual shift in body-part position from the unseen real body to a visible body-like image, has been measured as the ...

この手順の全体的な目的は、参加者が手の位置を自由に選択できる条件下で、2次元的な固有感覚ドリフトを推定および視覚化することです。この手法は、自己身体感覚を操作する手法を探索することにより、精神物理学、工学、およびリハビリテーション医療における重要な疑問への回答に寄与します。本手法の主な利点は、参加者が自ら手の位置を選択できる状況において、2次元的な固有感覚ドリフトを推定し、視覚化できる点にあります。自己感（Sense of self）は、元々は身体リハビリテーションの研究分野で議論されてきました。しかし現在では、バーチャルアバターや人工身体などの身体化（embodiment）という文脈において、工学分野へと広がっています。まず、参加者に手のひらの付け根を鏡に接触させたまま、タッピング動作を行うよう指示します。次に、メトロノームを60 beats per minuteのテンポで開始します。参加者に対し、メトロノームの音に合わせて両手を同期して動かすよう指示してください。タッピング開始から数分後、メトロノームの音と比較することで、参加者の手の動きのタイミングが1秒につきほぼ1サイクルの間隔になっていることを確認してください。まず、条件に応じて、スタンドに鏡または黒板を取り付けます。視覚フィードバックありの条件では鏡を、視覚フィードバックなしのカウンターバランス条件では黒板を使用します。参加者を、正中面に沿って配置された鏡の近くに座らせます。参加者が左手の鏡像のみを確認でき、実際の手（右手）が見えない状態であることを確認します。次に、実験中は鏡に映った左手の像に注意を向けるよう参加者に指示します。参加者の右人差し指の指先と手首に再帰反射マーカーを貼付します。参加者に対し、マーカーによって右手の触覚が左手と比べて大幅に変化していないことを確認します。次に、メトロノームの音が聞こえないように、参加者の耳にノイズキャンセリングヘッドホンを装着させます。参加者に対し、鏡の右下隅から垂直方向に30 centimeters、水平方向に30 centimetersの位置まで左手を移動させ、実験中はそのままの状態を維持するように指示します。この位置を2D平面の表面の原点として設定します。最後に、参加者に鏡の反対側の任意の場所に右手を置き、試行が終わるまでその位置を保持するように指示します。試行の開始時に、参加者にフットペダルの中央ボタンを押すよう指示します。これにより、ペダルが押されたことのフィードバックとして、ヘッドホンからビープ音が鳴ります。ビープ音の後、参加者に鏡の上で両手を1 Hzで同期させてタッピングするように指示します。参加者が6回のハンドムーブメントを完了した後、停止し、右手と左手が同じ位置にあると感じるかどうかという質問に答えるよう指示します。「はい」の場合は右足ペダルを、「いいえ」の場合は左足ペダルを使用します。次に、参加者に右手を選択した別の位置に移動させるよう指示します。その後、練習した通りに再度トライアルを開始します。参加者がタスクを理解したことを確認し、実験を開始します。実験全体を通して、メトロノームと比較して参加者のタッピングのタイミングがおよそ1 Hzに維持されているかを確認してください。100回の試行後に休憩を挟み、もう一方の条件に関する実験は別の日に実施してください。まず、所有感と主体感に関するアンケートで回答を収集するための、右手の位置を13箇所定義することから始めてください。参加者に、前回と同様の手順を行うことを伝えます。右手と左手で同期的に6回タッピングした後、所有感と主体感に関する質問に、7段階のリッカート尺度を用いて口頭で回答するように指示します。参加者の回答に基づいて、アンケートのスコアを記入してください。マイナス3（完全に同意しない）からプラス3（完全に同意する）までの評価尺度を提示し、0は同意も不同意もしていない、あるいは不明であることを示します。参加者がタスクを理解していることを確認してください。最後に、参加者の右手を次の位置に移動させ、再度試行を行わせます。参加者が左右の手の位置の空間的オフセットを検出できなかった領域の形状は、条件によって異なります。さらに、領域のサイズは視覚フィードバックがある条件の方がない条件よりも有意に大きく、固有感覚ドリフトを維持するために必要な視覚フィードバックと固有感覚フィードバックの間のオフセットは約10センチメートルであることが示唆されます。ここでは、固有感覚ドリフトの可視化と、所有感および主体感に関するアンケート結果との比較により、これらの現象を維持するためのオフセット領域が同心円状であり、ほぼ重複していることが示されています。この手法は、適切に行えば1時間で完了させることができます。この手順を実施する際は、参加者がタスクを正しく遂行したかを確認することが重要です。本手法の開発により、精神物理学、工学、およびリハビリテーション分野の研究者が、多次元における所有感とエージェンシーを探索するためのこの次元手法を活用する道が開かれました。このビデオを視聴することで、参加者の右手の動きに関するこの実験におけるヒトの行動の推定方法について、十分に理解できるはずです。

visualization-method-for-proprioceptive-drift-on-2d-plane-using

Research

JoVE Journal

Behavior

行動

人間は三次元で自分自身を移動する方法への洞察を得るための効率的な方法が記載されている。方法は、従来のシミュレータによって実現不可能な方法でオブザーバーを移動させることができるモーションシミュレータを利用しています。結果は、垂直方向の動きが過大評価されている間、水平面での動きが、過小評価されていることを確認します。...

MPI Cyber​​Motionシミュレータ：三次元的に多感覚パスの統合を調査するための新しいモーションシミュレータの実装

方法は、6自由度（6DF）モーションシミュレータを用いて、ヒトにおける三次元前庭眼用反射を（3D VOR）を測定するために記載されている。...

フリーダムモーションプラットフォーム度6を使用した三次元前庭眼反射テスト

これは、腹側ビジュアルストリームからトップダウン信号が運動にどのように影響するかは不明である。我々は、3D奥行き反転錯覚に目標に向けた運動行動をテストするためのパラダイムを開発しました。有意差は幻想と真実を告げる観察条件の下で意図的な、目標指向の動きや自動アクションの両方で報告されている。...

運動行動上のトップダウン視覚プロセスの影響を探索する方法

重力の知覚は、一般に、頭の直立位置における主観的な視覚的垂直によって決定される。ロール面の±15°および±30°のヘッドの傾きで付加的な評価は障害された加量的な知覚の検出のための増加した情報内容を保障する。...

主観的視覚的垂直パラダイムを用いたロールプレーンにおける静的なグラビゼーション知覚の評価

この論文で説明するプロトコルは、方向性勾配ヒストグラム技術を利用して、さまざまな振動状態下での具体的な画像サンプルの特性を抽出します。機械学習にサポートベクターマシンを採用することで、学習サンプルを最小限にとどめ、コンピュータ性能の要求が低い画像認識手法を実現しました。...

サポートベクターマシンによるコンクリート振動状態の画像認識とパラメータ解析

私たちは、インタラクティブな空間タスクからの定量的なプロセスデータを記録し、これらの回転データを視線追跡データでマッピングするための、シンプルでカスタマイズ可能で効率的な方法を開発しました。...

視線追跡データによる対話型仮想オブジェクトの回転の3次元マッピング

この方法論では、視運動および全身回転中の視線安定化に対する視覚的および前庭の寄与を調査しました。刺激は、視覚、前庭、および視前庭の試験を通じて実施されました。ねじれ眼球運動の増加と眼振の頻度は、各試験の反射的脳幹反応に対する感覚特異的運動情報の皮質下リレーの指標として機能しました。...

アイトラッキングを使用して、ロール面での皮質下運動処理に対する視覚および前庭入力の相対的な重要性を評価する

この方法では、マウスは顕微鏡イメージングや動物の頭をしっかり固定を必要とする単一セルの電気生理学的記録、中に移動し、探索するための具体的な、使い慣れた環境を作成します。...

フラットの床の空輸プラットフォーム：げっ歯類の移動自由アウェイクに顕微鏡または電気生理学と行動を組み合わせるための新しい方法

ストレスの社会的側面に関する以前の研究では、社会的アイデンティティと社会的支援という2つの重要な変数に焦点を当ててきました。このプロトコルでは、これら 2 つの社会的変数の効果的な実験的操作を導入し、標準的なストレス誘発パラダイム (Trier Social Stress Test)...

トリーアの社会ストレステストにおけるソーシャルサポートと社会的アイデンティティの実験操作：ストレスの社会的側面

この記事は、IVメタンフェタミン依存症の治療のために、薬物使用環境から時間的および空間的に分離した頭蓋内電気刺激の送達について説明しています。...

静脈内メタンフェタミン自己管理に脳深部刺激効果を評価するための一般的な方法

学ぼう サポートベクターマシンを用いて2次元平面上の固有受容ドリフトを可視化する手法。心理物理学と機械学習を組み合わせ、身体所有感と自己感覚の理解を深め、リハビリテーションやエンジニアリングへの応用を示します。

サポートベクターマシンを利用して2次元平面上の固有受容ドリフトのための可視化手法

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