A Tátil Estimulador passiva-Dedo automatizada (TAPS)

Olá, meu nome é Dan Goldrich e estamos aqui no laboratório de pesquisa tátil da sua universidade master. Esta é Ingrid Cans, Brian Peters e Mike Wong, e vamos conversar com vocês hoje sobre o estimulador tátil passivo automatizado, ou TAPS. O TAPS é um dispositivo para medir a acuidade tátil espacial passiva na ponta do dedo, e eu o desenvolvi na Universidade Duquesne em Pittsburgh, Pensilvânia, com Ingrid Cans, e desde então o modificamos na Universidade McMaster aqui em Hamilton, Ontário, com Ryan e Mike.

E este dispositivo é um método para entregar estímulos táteis controlados à ponta do dedo, controlando a velocidade do início da força e a duração do estímulo. Este vídeo está organizado em três seções. Primeiro, fornecemos uma visão geral do funcionamento dos toques.

Em seguida, demonstramos o funcionamento do taps e descrevemos seus componentes para que outros possam replicar o dispositivo. Por fim, ilustramos um dos muitos protocolos de teste que o taps pode realizar: um experimento de discriminação de orientação por escolha forçada em dois intervalos com bayesiano. O taps com rastreamento adaptativo utiliza a gravidade para pressionar uma superfície de estímulo contra a pele.

A gravidade exerce uma força descendente sobre uma massa pendurada em uma haste. Esta vista lateral mostra o dispositivo com várias estruturas removidas para ilustrar claramente o seu funcionamento, enquanto o braço do participante repousa confortavelmente em posição prona sobre uma mesa. A ponta do dedo fica sobre um túnel na mesa.

O túnel não é mostrado neste diagrama; em uma mesa inferior oculta da vista do participante, um motor de passo gira um disco que comporta até 40 peças de estímulo, posicionando uma delas sob o dedo. Uma barra transversal mostrada aqui em vermelho se estende a partir do carro móvel de um atuador linear, impedindo que a haste gire. À medida que o atuador avança, a haste gira sob a influência da gravidade, pressionando uma peça de estímulo para cima através do túnel e contra a pele.

A física simples relaciona a velocidade do atuador à velocidade com que a superfície do estímulo sobe para entrar em contato com a pele e o peso da massa suspensa à força estática do estímulo tátil. Quando o atuador inverte o sentido para retornar a haste à posição inicial, a peça do estímulo solta o disco, o motor de passo gira para posicionar outra peça sob o dedo e todo o processo se repete. Esta vista superior, com o dedo removido, mostra outro ciclo de estímulo.

Observe a peça de estímulo subindo quando o atuador avança e descendo quando o atuador reverte. Para fabricar as peças de estímulo, partimos de hastes de delrin com diâmetro de meio polegada e comprimento de três polegadas, utilizando uma fresadora mini shoreline. Utilizamos uma fresa de faceamento para nivelar ambas as extremidades, reduzindo o comprimento da haste para 2,75 polegadas.

Utilizamos a serra copiadora para moldar hastes retangulares de dois polegadas de comprimento e 8,7 milímetros quadrados. Cortamos ranhuras paralelas na face redonda para criar graduações em onda quadrada com larguras iguais de ranhuras e cristas, a fim de cortar ranhuras maiores. Utilizamos uma fresa de topo para ranhuras menores.

Utilizamos molho cortante. Colocamos anéis de vedação de silicone ao redor do eixo para reduzir a vibração das peças. À medida que o disco gira, os componentes mecânicos das torneiras são mostrados aqui. Quando o carro do atuador linear se move para frente, a massa suspensa é liberada para cair sob a influência da gravidade.

O peso dessa massa e sua distância em relação ao ponto de pivô ao longo da haste rotativa determinam conjuntamente a força ascendente com que a peça de estímulo entra em contato com a pele do sujeito. Uma peça específica é posicionada diretamente sob um túnel na mesa superior por um motor de passo controlado por computador que gira a bandeja de estímulo. Após o sujeito pressionar um botão de resposta, o computador comanda o motor de passo a girar a bandeja de estímulo, posicionando outra peça de estímulo diretamente sob o túnel.

No quadro superior. Os componentes do movimento das torneiras são monitorados por vários sensores. Um sensor retrorefletivo detecta a presença de uma peça estimuladora elevada.

Observe a luz verde acendendo e apagando. Esse sensor é utilizado por torneiras durante a inicialização do experimento para posicionar corretamente a haste rotativa a uma distância especificada abaixo das peças do estímulo. Além disso, a ativação do sensor desativa o motor de passo, evitando danos ao equipamento que ocorreriam caso contrário.

Se um estímulo ficar acidentalmente preso no túnel, um sensor fotoelétrico em forma de U estabelece a posição inicial da bandeja de estímulo. Esse sensor é ativado quando um pedaço de papel cartão colado à borda da bandeja rotativa interrompe o feixe infravermelho do sensor.

Todos os movimentos da bandeja de estímulo são subsequentemente calculados em relação a esta posição inicial. Um sensor de efeito HU define a posição inicial do atuador linear. Aqui podemos ver o carro do atuador movendo-se para frente, com a mesa de articulação se movendo quando o carro entra na posição inicial.

O sensor é ativado, observe a luz vermelha acendendo e apagando como um recurso de segurança. Dois sensores semelhantes. Um deles mostrado aqui, define limites para o movimento para frente e para trás do carroceiro no improvável caso de mau funcionamento do atuador.

Esses sensores de limite desativam o atuador, impedindo o movimento descontrolado da carroça. Com a imposição da mesa giratória e a barra transversal cuidadosamente alinhada, o prolongamento da carroça do atuador entra em contato com uma barra vertical que se estende para baixo a partir da haste giratória no ponto de pivô. Um rolamento metálico quase sem atrito atua como ponto de pivô e permite que a barra gire livremente.

Quando o carro do atuador se move para frente, as massas são inseridas em um suporte de velcro que pende da haste giratória. Uma vez que o braço do sujeito esteja em posição prona sobre a superfície da mesa, posicione a almofada distal do dedo a ser testado sobre um orifício na mesa, através do qual as superfícies de estímulo irão emergir. Para evitar movimentos laterais do dedo, posicione suavemente duas barreiras revestidas na parte inferior com fita de espuma adesiva dupla face contra os lados do dedo.

Com a ajuda de uma posição giratória, posicione o sensor de força suavemente contra a unha perto da cutícula, em 90 graus em relação ao plano da unha, garantindo que o sensor exerça uma força entre 50 e 80 gramas. Essa força é confortável para o sujeito e fornece ao sensor excelente sensibilidade aos movimentos do dedo. Os conectores giratórios são um sistema versátil que pode ser usado para aplicar qualquer superfície de estímulo cortada nas faces de hastes com diâmetro de meio polegada.

Para fins de demonstração, mostraremos como uma tarefa de discriminação auditiva de dois intervalos é administrada em nosso laboratório. Nossa tarefa de discriminação auditiva utiliza 20 superfícies estímulo com larguras de ranhura que variam de apenas 0,25 milímetros a até 3,1 milímetros. Cada ensaio consiste em duas apresentações sequenciais de estímulos com ranhuras de mesma largura, mas com orientações diferindo em 90 graus. Esses estímulos são aplicados na polpa distal do dedo.

Em uma apresentação, os sulcos estão alinhados verticalmente ou paralelamente ao eixo longo do dedo, e na outra, os sulcos estão alinhados horizontalmente ou perpendicularmente ao eixo longo do dedo. A ordem de apresentação é escolhida aleatoriamente. O participante indica se a orientação horizontal ocorreu no primeiro ou no segundo intervalo, pressionando um dos dois botões com a mão não testada: para indicar que a orientação horizontal foi apresentada primeiro, o participante pressiona o botão à esquerda e, para indicar que a orientação horizontal foi apresentada no segundo intervalo, pressiona o botão à direita.

Em segundo lugar, o participante pressionaria o botão à direita. Agora vamos analisar o que um participante típico poderia experimentar em uma sessão de teste. Quero chamar sua atenção para as duas graduações mostradas no canto superior esquerdo deste ensaio.

O sujeito foi tocado no dedo primeiro com as graduações alinhadas horizontalmente e depois com as graduações alinhadas verticalmente. Nesse caso, a resposta correta é pressionar o botão à esquerda. Neste exemplo, o sujeito pressiona o botão à direita, uma resposta incorreta.

Isso é mostrado no gráfico de desempenho no canto superior direito por um X vermelho. A próxima largura de ranhura a ser apresentada é selecionada por um algoritmo adaptativo bayesiano, que discutiremos com mais detalhes no próximo segmento do vídeo. Este ensaio deve ser mais fácil para o sujeito realizar, já que a largura de ranhura selecionada pelo algoritmo é maior do que a largura de ranhura do ensaio anterior.

O sujeito recebe novamente duas graduações. Neste caso, a primeira graduação é alinhada verticalmente e a segunda, horizontalmente. Desta vez, o sujeito emite uma resposta correta pressionando o botão à direita, o que é indicado pela cruz azul no gráfico de desempenho.

No terceiro ensaio, a largura do grupo diminuiu ligeiramente, tornando a tarefa mais difícil. Novamente, o sujeito emite uma resposta correta. Essa sequência de eventos continua até que o número designado de ensaios tenha sido apresentado.

Normalmente realizamos blocos de 40 ensaios para estimar a função psicométrica de cada participante. Utilizamos uma versão modificada do método adaptativo bayesiano SI de Cevi e Tyler. Em psicofísica, uma função psicométrica relaciona um parâmetro físico do estímulo — a largura da ranhura, no nosso caso — à probabilidade de resposta correta.

Seguindo Conserv e Tyler, modelamos o D primo como uma função de lei de potência da largura do sulco. Isso resulta em uma função psicométrica normal cumulativa definida por três parâmetros, a, B e delta A, sendo o parâmetro de limiar a largura do sulco cuja orientação o sujeito consegue discriminar corretamente 76% das vezes, o que corresponde a um DPR de um. Nesta tarefa.

Aqui você pode observar que, ao aumentar o valor do limiar, a curva se desloca para a direita. Ao diminuir o limiar, a curva se desloca para a esquerda. Os indivíduos que apresentam melhor desempenho na tarefa conseguem discriminar a orientação de ranhuras mais finas, de modo que as curvas são deslocadas para a esquerda.

Observe que, embora a curva se desloque ao longo da dimensão X, à medida que o valor do limiar muda, a inclinação da curva permanece a mesma. A inclinação da curva é definida pelo parâmetro B. Ele nos indica quão rapidamente a curva está ascendendo.

A curva é suave em valores baixos de inclinação, mas você pode observar que a curva se torna mais acentuada à medida que aumento o valor da inclinação. Você também pode ter notado que a curva se aproxima de um ou 100% em larguras grandes de sulco. Isso assume que em larguras de sulco suficientemente grandes, o sujeito sempre responderá corretamente.

Na realidade, no entanto, os sujeitos às vezes perdem a concentração ou podem acionar acidentalmente o botão de resposta errado. Portanto, eles nem sempre responderão corretamente, mesmo quando apresentados com uma largura de sulco grande. Em outras palavras, existe um limite superior para a altura da função psicométrica, e este é determinado pelo parâmetro delta ou taxa de lapsos.

Agora que discutimos os parâmetros de uma função psicométrica, vamos analisar como o procedimento adaptativo bayesiano chega a uma estimativa desses parâmetros. Durante uma sessão de teste aqui, estou executando uma simulação de um modelo de sujeito que possui um limiar de 1,75 milímetros, uma inclinação de cinco e uma taxa de lapsos de 4%. A função psicométrica do sujeito é representada pela curva roxa no gráfico superior esquerdo.

Esta curva é o que estamos tentando estimar. O gráfico no canto superior direito exibe um registro do desempenho do sujeito ao longo de um bloco de tentativas. Conforme mostrado anteriormente, um X vermelho indica uma resposta incorreta e uma cruz azul indica uma resposta correta.

No início do experimento, temos incerteza quanto à forma da função psicométrica do sujeito. Expressamos essa incerteza considerando uma variedade de valores possíveis de A, B e delta.

Atribuímos probabilidade a priori igual a cada tríade a, b, delta. Em outras palavras, atribuímos uma distribuição de probabilidade a priori uniforme sobre várias milhares de funções psicométricas possíveis. À medida que o experimento progride, aprendemos com as respostas do sujeito que algumas dessas funções são mais prováveis do que outras.

A incerteza ou entropia da distribuição de probabilidade diminui para determinar qual estímulo apresentar a seguir. Em seguida, o algoritmo calcula a entropia esperada para cada largura de ranhura após cada tentativa concluída. Isso é mostrado no gráfico inferior esquerdo. A largura de ranhura com a menor entropia esperada será apresentada ao sujeito.

A largura desta ranhura é indicada por uma cruz branca no gráfico superior esquerdo. Esta etapa é crucial para a eficiência do procedimento adaptativo de bayesian, pois estamos constantemente tentando reduzir a incerteza sobre a função psicométrica de um sujeito ao estimar e apresentar a largura da ranhura que maximizará a quantidade de informação obtida. O gráfico no canto inferior direito exibe a função de distribuição de probabilidade conjunta a posteriori, ou PDF, dos parâmetros de inclinação e limiar.

Neste gráfico, a cor branca representa alta probabilidade e a cor preta representa baixa probabilidade. Para gerar este gráfico, somamos ou marginalizamos o parâmetro de taxa de lapsos. Após cada ensaio, chegamos a uma estimativa do valor limiar e da inclinação do sujeito.

O modo deste gráfico, indicado pela cruz vermelha, é a estimativa atual mais precisa do limiar e da inclinação. Usando esses valores, podemos traçar uma estimativa da função psicométrica do sujeito. Isso é mostrado pela curva verde no gráfico superior esquerdo.

À medida que coletamos mais dados, nossa estimativa se torna mais refinada. A PDF conjunta posterior torna-se mais estreita, indicando que nossa incerteza sobre os valores dos parâmetros estimados está diminuindo. Você também pode observar que, com mais dados, a curva estimada se aproxima da forma da curva real.

Agora que concluímos a coleta dos nossos dados, podemos obter uma estimativa mais precisa dos nossos parâmetros. Como nossa medida dependente é um limiar, podemos marginalizar o parâmetro de inclinação para fornecer a estimativa mais exata do parâmetro de limiar. Aqui é mostrada a PDF posterior do parâmetro de limiar. O modo dessa PDF é a nossa melhor estimativa do limiar do sujeito, mas existe incerteza quanto a essa estimativa.

Essa incerteza é representada pela largura da curva. Quanto mais larga for a curva, menos confiantes estamos em relação à nossa estimativa do limiar do sujeito e, inversamente, quanto mais estreita for a curva, mais confiantes estamos em relação à nossa estimativa do limiar do sujeito. Isso conclui a nossa descrição do taps, o estimulador tátil passivo automatizado para os dedos.

Esperamos que os toques sejam replicados por outros e sirvam para promover o avanço rumo ao controle dos testes táteis, que nos últimos anos tem apresentado progressos promissores. Não hesite em nos contatar caso tenha alguma dúvida adicional.