Name: Método de visualização para Deriva Proprioceptive em um plano 2D usa a máquina Support Vector (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-10-27T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 5 s
Description: Aprenda a estimar e visualizar a deriva proprioceptiva em 2D usando ilusão do espelho e aprendizado de máquina. Este método avança a pesquisa em psicofísica, engenharia e reabilitação corporal.

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Esta pesquisa foi apoiada pelo Programa do Centro de Inovação da Agência de Ciência e Tecnologia do Japão, JST.

Todos os aspectos do experimento foram aprovados pelo Comitê de Ética do Instituto de Tecnologia de Tóquio. 1. Configuração Experimental <ol><li> Material e Configuração para Medição de Deriva proprioceptiva. <ol><li> Obter uma posição que pode segurar uma placa cm 100 x 100 verticalmente (Figura 1). </li><li> Obter uma cadeira na qual o participante pode sentar-se confortavelmente durante o experimento. </li><li> Obter um espelho acrílico 100 x 100 cm e quadro-negro mate. </li><li> Obter o rastreador de posição (por exemplo, SLC-C02, Cyverse) para rastrear a posição da mão direita do participante. A resolução espacial deve ser cerca de 1,5 mm para permitir que o número suficiente de amostras para ser utilizado para a aprendizagem de máquina. </li><li> Obter um infravermelhos marcadores LED e retro-reflectores que serão utilizados para indicar a posição do stand e mão direita do participante, respectivamente (ver passos 1.1.11 e 3.2.6). </li><li> Obter o pedal para a resposta do participante. </li&gt; <li> Criar o programa feito à medida, que pode gravar e exibir simultaneamente a posição de resposta e mão direita do participante e jogar um sinal sonoro como feedback de resposta do participante quando o pedal é pressionado. Nesses experimentos, a posição da mão direita do participante foram obtidos utilizando o dispositivo de captura de motor e seu programa personalizado de acordo com as instruções do fabricante. NOTA: De acordo com um estudo anterior 16, o programa foi desenvolvido com um kit de ferramentas de desenvolvimento de software. O programa personalizado desenvolvido pelo kit de ferramentas de desenvolvimento de software pode ser adaptado para outras marcas de dispositivos de captura de movimento. </li><li> Use um metrônomo para fornecer sinais de temporização para a formação do movimento da mão, isto é, tocando a superfície do espelho ou negro. Veja o passo 3.1.1 para instruções de formação precisos. </li><li> Use fones de ouvido com cancelamento de ruído para reduzir a possibilidade de que o participante pode ouvir sinais sonoros para a posição da mão. </li><li> Para a condição de feedback visual, coloque o espelho ao suporte. Para a condição de sem feedback visual, anexar o quadro negro para depor. </li><li> Coloque o LED infravermelho na parte superior esquerda do espelho ou negro. </li></ol></li><li> Material e configuração para medição senso de propriedade e Agência. <ol><li> Repita o procedimento a partir do passo 1.1.1 para o passo 1.1.11. </li><li> Criar ou obter o questionário avaliando senso de propriedade e agência (por exemplo, 10,13,16). A Tabela 1 mostra exemplos deste questionário utilizado no estudo anterior 15. </li><li> Use um monitor ou tablet PC para exibir o questionário para o participante. </li></ol></li></ol> 2. Os participantes <ol><li> Recrutar cerca de 10 participantes destros com visão normal ou corrigida-a-normal. Nota: O número de participantes pode ser ajustado de acordo com os objetivos experimentais e o número de tentativas repetidas por participformiga. </li><li> Obter o consentimento informado escrito para participar antes do início da experiência. </li></ol> 3. Experiência Procedimento <ol><li> Fase de treinamento para o movimento da mão. <ol><li> Treinar os participantes para tocar em sincronismo com as duas mãos no espelho ou negro em um determinado ritmo usando o metrônomo. Instrua os participantes a realizar o movimento tocando, mantendo o calcanhar da mão em contato com o espelho ou pensão. No início do treinamento, iniciar o metrônomo a um ritmo de 60 batimentos por minuto e, em seguida, instruir o participante a mover ambas as mãos de forma sincronizada de acordo com o som do metrônomo. </li><li> Certifique-se que o tempo de movimento da mão do participante está perto de um ciclo por segundo (cerca de 1 Hz) comparando-o com o som do metrónomo vários minutos após o início do vazamento. </li></ol></li><li> Estimativa de Proprioceptive desvio na do Participante sagital médio Plane. <ol><li&gt; Use uma ordem contrabalançada de condições entre os participantes. </li><li> Monte o espelho ou quadro negro sobre o suporte com base nas condições: com feedback visual, montar o espelho; sem feedback visual, montar o quadro negro. </li><li> Certifique-se que participante está sentado muito perto do espelho ou negro, que é posicionado ao longo do plano sagital mediano do participante (Figura 1). </li><li> Certifique-se de que o participante pode ver a imagem de espelho do lado esquerdo, mas não pode ver a mão direita real. </li><li> Instrua participante para prestar atenção à imagem da mão esquerda no espelho durante o experimento. </li><li> Coloque os marcadores retro-reflectores na ponta do dedo indicador direito do participante e pulso. <ol><li> Uma vez que os marcadores são apenas colocar no lado direito do participante, certifique-se que a sensação tátil da mão direita do participante, devido aos marcadores anexados não é substancialmente alterada em comparação com a mão esquerda, consultando oparticipante por via oral. </li></ol></li><li> Coloque os fones de ouvido com cancelamento de ruído sobre as orelhas dos participantes. </li><li> Instruir o participante a mover a mão esquerda aproximadamente 30 cm na vertical e 30 cm na horizontal a partir do canto inferior direito do espelho e para manter esta posição da mão esquerda durante o experimento. Esta posição é definida como a origem da superfície do plano 2D. </li><li> Instruir o participante para colocar a mão direita à vontade sobre o outro lado do espelho ou negro, e para manter a sua posição até o final do ensaio. </li><li> Instruir o participante sobre a tarefa da seguinte forma: <ol><li> No início de cada ensaio, instruir o participante para empurrar o botão do meio do pedal de pé. Neste momento, o sistema soará um sinal sonoro através do fone de ouvido como feedback de imprensa pedal. </li><li> Depois de ouvir o sinal sonoro, instruir o participante para começar a tocar com as duas mãos de forma síncrona a 1 Hz na placa, que é o espelhoa condição com feedback visual ou o quadro-negro na condição sem feedback visual. </li><li> Depois de mais de seis movimentos da mão, instruir o participante para parar o movimento no momento preferido e responder à pergunta sobre a posição da mão direita pressionando o botão direito ou esquerdo no pedal. O botão direito é um sim e à esquerda é um não. A pergunta é: &quot;Você sente que a mão direita e esquerda estão na mesma posição?&quot; Neste momento, o participante ouvirá um sinal sonoro como feedback para a imprensa pedal novamente. NOTA: Se os participantes perguntar sobre o significado da &quot;mesma posição,&quot; dizer-lhes que &quot;mesma posição&quot; significa que a altura subjetiva e profundidade da mão direita são equivalentes à da mão esquerda. </li><li> Instruir o participante a mover sua mão direita para outra posição de sua escolha. Em seguida, iniciar o julgamento novamente. Este ciclo vai continuar por até 200 testes por condição. </li></ol></li><li&gt; Assegure-se que o participante pode compreender a tarefa e pedir ao participante para reiniciar a tarefa. </li><li> Durante a tarefa, verifique se o momento da batida do participante fica em cerca de 1 Hz, visualizando o movimento em comparação com o metrônomo. Nota: O som do metrônomo pode ser ouvido apenas pelo experimentador. </li><li> Depois de terminar a cerca de 100 ensaios, que o participante faça uma pausa. </li><li> Realizar o experimento para as outras condições (com ou sem feedback visual) em dias separados. </li></ol></li><li> Estimativa de senso de propriedade e Agência no Estado Mirror. <ol><li> Definir posições da mão direita para a recolha de respostas dos participantes no questionário sobre o senso de propriedade e agência. Por exemplo, em uma publicação anterior 16, havia 13 prefixado posições da mão direita. Estes pontos foram arranjados cada 7 cm até ± 21 cm a partir da origem. </li><li> Realizar o mesmo procedimento para a abestimativa ove conforme listado a partir do passo 3.2.2 para o passo 3.2.7. </li><li> Instruir o participante para colocar a mão direita, seguindo o guia do experimentador e manter sua posição até terminar um ensaio. </li><li> Instruir o participante sobre a tarefa da seguinte forma: <ol><li> No início do julgamento, empurrar o botão do meio do pedal. Neste momento, o participante irá ouvir o sinal sonoro como feedback de imprensa pedal. </li><li> Então, comece a bater as mãos direita e esquerda de forma síncrona a 1 Hz. </li><li> Depois de mais de seis vezes de tocar, parar de bater quando o experimentador indica. Em seguida, responda às perguntas sobre senso de propriedade e agência exibido no monitor utilizando uma escala de Likert de 7 pontos com classificações que variam de -3 ( &quot;discordo totalmente&quot;) a +3 ( &quot;concordo totalmente&quot;), com 0 indicando acordo nem desacordo (&quot;incerto&quot;). </li><li> Mova a mão direita para a posição de que o experimentador indica. Em seguida, iniciar o julgamentomais uma vez. Este ciclo continuará até o número de posições da mão direita que o pesquisador define. </li></ol></li><li> Certifique-se que o participante pode compreender a tarefa e pedir ao participante para iniciar a tarefa. </li></ol></li></ol> Análise 4. Dados <ol><li> Análise de Proprioceptive desvio na do Participante sagital médio Plane. <ol><li> Obter a ferramenta estatística que contém o aplicativo de aprendizagem de máquina, especialmente apoiar máquina de vetor (por exemplo, R, MATLAB). Use máquina de vetor de suporte (SVM) como classificador para extrair as fronteiras de respostas dos participantes. Uma publicação anterior fornece uma explicação para os algoritmos do classificador (ver Capítulo 7) 20. Neste artigo, vamos explicar o método usando R (versão 3.1.2). </li><li> Instalar o pacote chamado &quot;kernlab&quot; 21, que contém a análise usando SVM no pedido R. </li><li> Mark na área que mostra proprioceptive deriva da mão como se segue (Figura 2 descreve a representação esquemática do fluxo de análise de dados). Ver código de software suplementar e amostra de dados para mais explicações sobre esta análise de dados. <ol><li> Calcule as posições das mãos direita em relação a partir da origem. Descartar dados com erros (por exemplo, dados de posição em falta ou respostas dos participantes a partir da análise). </li><li> Faça um modelo probabilístico de &quot;sim&quot; respostas do participante no espaço 2D usando o SVM. Use os dados das respostas como uma descrição simbólica do modelo. Usar os dados da posição da mão direita como os parâmetros do modelo. Use a base radial do kernel função comumente usada como o kernel do SVM. A fim de evitar a análise arbitrária, calcular Sigma (isto é, o parâmetro utilizado para alterar o peso de cada ponto de dados) por estimativa Sigma automática. </li><li> Certifique-se de que o modelo está correctamente instalado, verificando se therros de formação e do modelo são abaixo de 0,2. Usando o modelo probabilístico, definir a área em que o valor p de respostas &quot;sim&quot; do participante foi estimado em mais de 0,5. </li></ol></li><li> Média dos dados de cada participante para fazer uma área que mostra a deriva proprioceptivo. NOTA: Como é difícil calcular a média da fronteira do &quot;sim&quot; e &quot;não&quot; área de resposta estimado pelos valores de p das respostas no espaço 2D, dois tipos de média são recomendados. Um método consiste em calcular a média dos valores de p para as respostas do participante no espaço 2D, que é o método utilizado para estimar antes da fronteira. O outro método é a média do tamanho de área, que é utilizado depois de estimar a fronteira. </li></ol></li><li> A análise dos dados do questionário e tamanho de área. <ol><li> Obter a ferramenta estatística para avaliar a importância da posição e as categorias do questionário (por exemplo, SPSS ou R). </li><li> Avaliar DISTRIBUTIO normaisn de todos os dados utilizando o teste de Shapiro-Wilk, e aplicar o teste não-paramétrico apropriado quando um ou mais dos conjuntos de dados correspondentes não conseguiu cumprir os critérios para a distribuição normal (por exemplo, teste de Wilcoxon assinado-rank, teste de Friedman). Nota: Se um método não-paramétrico que combina com o experimento está faltando, use um método paramétrico e explicar o raciocínio. Em um estudo anterior 16, uma de duas vias com medidas repetidas ANOVA analisados os dados do questionário, como não havia nenhum substituto não-paramétrico para esta análise. </li></ol></li></ol>

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</ol>

Os autores declaram que não têm interesse financeiro conflitante.

Nós demonstramos um método para estimar a deriva proprioceptivo em um plano 2D durante a ilusão de espelhos usando SVM e comparar o resultado com respostas ao questionário de senso de propriedade e agência. Este novo método revelou que o exigido deslocamento entre feedback visual e proprioceptivo para manter a tração proprioceptivo é de aproximadamente 10 cm, e que a imputação de perto sobrepõe-se com a compensação necessária para manter o sentimento de propriedade e agência. Note-se que o p...

Nos últimos anos, a investigação sobre o sentido ou a experiência de auto-corpo, isto é, do próprio corpo, tem aumentado no contexto da forma de realização. Personificação refere-se à ideia ou conceito de ter um corpo físico ou virtual que possa interagir com o ambiente, tais como alcançar, agarrar e tocar. Por exemplo, os seres humanos podem tocar um objeto ou outro ser humano posicionado no ambiente movendo seu próprio corpo, neste caso o seu próprio braço e mão. Hoje em dia, essa interação ou comunicação não esteja limitado a usar o próprio corpo natural. Devido às invenções e desenvolvimento de robôs humanóides ou avatares no mundo virtual, o corpo humano natural pode ser substituído por um corpo artificial, como um humanóide, robô de controle remoto, prótese elétrica, ou computação gráfica avatar na realidade virtual. Por exemplo, os investigadores desenvolveram um robô cujo operador pode &quot;agarrar&quot; um objecto colocado em frente do robô através do seu corpo mecânica, mesmo se o robot é colocado longe da posição do corpo do operador 1,2. Semelhante a este exemplo, se um ser humano poderia realizar uma ação através de um organismo artificial, que o corpo iria realizar a atribuição de auto-corpo do operador? Podemos facilmente encontrar tópicos relacionados com esta discussão sobre a atribuição ou a projeção do &quot;eu&quot; do nosso próprio corpo natural para um corpo artificial, não de carne e osso. Um exemplo pode ser encontrado no campo da medicina; por exemplo, no campo da medicina de reabilitação, tratamentos que &quot;enganar&quot; sensação auto-corpo do paciente utilizando espelhos estão a ser exploradas para reduzir a dor e melhorando a função motora de um membro amputado ou paralisado, chamada terapia espelho 3-6. Nesta terapia, a imagem espelhada da parte do corpo afetada ou de ferimentos graves podem enganar o cérebro do paciente a acreditar que o membro em falta ou paralisado corresponde à exibida no espelho e levar à sensação de que ele ainda está neles condição anterior (ou seja, antes do acidente). Ele ainda está em discussão como essa ilusão afeta a resistência do cérebro relacionada com a representação do corpo. Além deste tipo de discussão sobre o nosso corpo natural, podemos encontrar discussões semelhantes sobre a incorporação, especialmente de questões de design de interação humano-sistema no campo da engenharia. O senso de auto de um órgão artificial ou virtual tem sido bem investigado no contexto de telepresença, interface cérebro-máquina, e uma interface cérebro-computador 1,2,7-9. Alguns investigadores relataram que um robô semelhante à humana, que pode transferir a sensação táctil da sua mão do autómato para a mão do operador, pode capturar sentido do operador de auto-corpo para o robot, bem como a sensação de estar num local onde o robô está posicionado ao invés de onde o operador realmente existe, chamado de tele-existência 1. Outros pesquisadores relataram que um avatar virtual refletindo os movimentos do corpo do operador fortely transfere sentido do operador de auto-corpo do próprio corpo do operador para o corpo virtual 9. Estes resultados indicam como os usuários podem projetar o seu sentido de auto-corpo em um corpo artificial, como um humanóide, robô de controle remoto, prótese elétrica, ou computação gráfica avatar na realidade virtual, mesmo se o corpo artificial não está directamente ligado ao seu cérebro e corpo. A pesquisa científica básica sobre este tipo de sensação de auto-corpo para a não-carne e osso, objetos corpo-like artificiais examinou os mecanismos cerebrais subjacentes para a experiência de auto-corpo usando a ilusão da mão de borracha (RHI) 10-13 e espelho ilusão (MI) 14-16 nos campos da medicina e engenharia, bem como na psicofísica e neuropsicologia. A RHI é a sensação de que uma mão de borracha pertence ao próprio corpo e é evocada pelo toque, simultaneamente, uma mão de borracha visível e mão obscura do participante. No MI, uma mão image em um espelho posicionado ao longo do eixo sagital médio captura visualmente posição percebida do participante da mão oposta invisível. Além disso, os movimentos síncronos da mão refletida e invisível evocar a forte sensação como se a imagem mão refletida foram a mão oposta invisível. De acordo com a pesquisa sobre essas ilusões, a coerência entre a informação multimodal ea previsão e feedback sensorial sobre os movimentos do corpo parece desempenhar um papel importante para o julgamento de atribuição de auto-corpo. Assim, essas duas ilusões podem ser evidências e ferramentas simples, mas poderosa para os cientistas a investigar os mecanismos cerebrais subjacentes a sensação de ser enganado ou acreditar que algum objeto artificial ou a imagem podem subjectivamente ser a nossa própria parte do corpo, e que a nossa sensação de auto-corpo faz não tem que ser amarrado ao nosso corpo físico natural. Em todos estes estudos referidos acima, a discussão tem-se baseado no conceito de &quot;auto&quot; consisting de dois tipos de sensação propostos pelo filósofo Gallagher 17: o sentido de propriedade e do sentido da agência. O senso de propriedade refere-se a sensação de que uma parte do corpo observado é a própria. A sensação de agência corresponde à sensação de que o movimento do corpo é auto-causado. Essas duas sensações são definidas como a auto mínima, isto é, uma sensação imediata de si 16. De acordo com este conceito, a atribuição do &quot;eu&quot; para os corpos naturais, danificado, virtuais e mecânicas podem ser avaliados pelos mesmos índices: o sentido de propriedade e agência. Para utilizar essa sensação para a avaliação científica, surge a questão de como medir o senso de propriedade e agência de robusta. Atualmente, a estimativa do senso de propriedade e agência baseia-se principalmente em questionários, originalmente propostos pela Botvinick 9. Além de questionários, podemos tentar medir-los de maneiras quantitativos. Por exemplo, o con peleresposta condutância (SCR) tem sido utilizada como um índice fisiológico da propriedade nos casos em que a mão de borracha é subitamente cortada por uma faca 18. O SCR é calculado através da medição das características eléctricas da pele e é um indicador sensível e válido para a excitação 19. Uma vez que este método é tipicamente aplicado para ensaios individuais por participante, medindo SCR não é adequado como um índice física durante psychophysics experiências que requerem medidas repetidas dentro de participantes. Um dos índices comportamentais de maior sucesso para o sentido de propriedade é deriva proprioceptivo. Deriva proprioceptiva é a mudança na posição percebida da mão real invisível para a posição de um objeto que se parece com uma mão, como a prótese feita de borracha ou computação gráfica 10-13. Uma vez que essa alteração pode ser calculada de maneira repetitiva e robusta através da medição da distância entre a mão real e invisível a imagem visual do lado, deriva proprioceptiva isa índice físico adequado para medições psicofísicos. No entanto, esse uso deve ser avaliado com cuidado, porque as discussões recentes têm questionado se deriva proprioceptiva sempre pode ser usado como um índice de comportamento de propriedade 12. Tipicamente, a deriva proprioceptivo é medido em apenas uma das três direcções, tais como a altura, largura ou profundidade. deriva proprioceptiva raramente tem sido medido em múltiplas direcções, devido à dificuldade de estimar e visualização de dados multi-dimensional. Esta limitação metrológico não é crítica para a investigação básica explorar os mecanismos que processam a informação multisensorial, porque as condições experimentais pode ser facilmente concebido e controlado para limitar as dimensões medidas. No entanto, na vida diária, nossas mãos mover-se livremente em 3D para seguir as nossas intenções. Nesta situação, é difícil e inadequado para medir o comportamento de um participante com questionários, que severamente movimento limites e positions das mãos. Assim, considerando as potenciais aplicações para o senso de propriedade e agência em engenharia e reabilitação, uma medida que inclui múltiplas direções e permite o movimento da mão livre é necessário para avaliar a relação espacial entre feedback visual e proprioceptivo em situações da vida diária. Se tal medição fosse possível, a distância medida entre as mãos reais e observadas poderia ser utilizado como um guia para o sentido de auto-corpo. Isso não só poderia se tornar um indicador para o progresso da reabilitação, mas também um critério para o deslocamento espacial entre a meta manipulado no visor eo lado operacional. A questão permanece quanto à forma como esta medida pode ser implementada de forma fiável e eficaz. Para resolver esta questão, apresentamos um novo método para estimar a deriva proprioceptiva, que corresponde à mudança da posição da mão real invisível do participante para que de uma mão-como o visívelbject, em um plano 2D utilizando a ilusão espelho através da combinação de um procedimento psicofísico e uma análise utilizando aprendizado de máquina. Em comparação com uma mão de borracha, a imagem mão em um espelho capta fortemente posição percebida do participante da mão real invisível. Além disso, uma imagem espelhada reflete imediatamente os movimentos das mãos voluntárias para colocação de mão. Assim, uma imagem de espelho foi seleccionado como o feedback visual do lado do participante. Além disso, para medir a deriva proprioceptiva semelhante a situações da vida diária, os participantes posicionados seu julgamento-a-julgamento mão escondida na sua vontade, e o número de tentativas foi aumentada. Embora qualquer combinação de instruções poderiam ter sido utilizados, a combinação de altura e profundidade foi escolhido devido à facilidade de colocação do espelho vertical. Para verificar a coerência entre o nosso método e pesquisa anterior 13, foram implementadas duas condições visuais: com e sem feedback visual. Na condição com feedback visual, o espelho wcomo posicionados ao longo do plano sagital médio para criar uma imagem refletida da mão esquerda, como se fosse visto como a mão direita. Na condição sem feedback visual, um quadro-negro mate foi utilizada a fim de esconder lado direito real do participante. Foram avaliadas a eficácia deste novo método, comparando os resultados com os obtidos com um questionário sobre o sentido de propriedade e agência.

<table><tbody><tr><td>Espelho</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td> Acric Suporte feito<td>sob medida</td> para quadro-negro <td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>fosco</td></tr>e.g. poste de madeira ou tubo de PVC(poli cloreto de vinila)&nbsp;<tr><td>Pedal de pé de cadeira</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>PI Engineering</td><td>Classic X-keys USB e PS/2 Pedais</td><td>Outros dispositivos de resposta podem estar disponíveis.</td></tr><tr><td>Sensor de posição</td><td>CyVerse</td><td>SLC-C02</td><td>Outro sensor de posição pode estar disponível.</td></tr><tr>Marcador <td></td><td>retrorrefletivo feito sob medida</td><td>O marcador fornecido pelo fornecedor de captura de movimento pode estar disponível.</td><td></td></tr><tr><td>Ruído podevendendo fone de ouvido</td><td>bose</td><td>Quiet Comfort 3</td><td>Outro fone de ouvido pode estar disponível.</td></tr><tr><td>PC</td><td>Computador com rato</td><td>NG-N-i300GA</td><td>Pode estar disponível outro PC.</td></tr></tbody></table>

método de visualização para deriva proprioceptive em um plano 2d usa a máquina support vector

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

A deriva proprioceptiva, que é uma mudança perceptiva na posição da parte do corpo do corpo real invisível para uma imagem visível semelhante a um corpo, foi medida como o correlato comportamental para o senso de propriedade. Anteriormente, a estimativa da deriva proprioceptiva era limitada a uma dimensão espacial, como altura, largura ou profundidade. Como a mão pode se mover livremente em 3D, medir o desvio proprioceptivo em apenas uma dimensão não é suficiente para estimar o desvio em situações da vida real. Neste artigo, fornecemos um novo método para estimar a deriva proprioceptiva em um plano 2D usando a ilusão do espelho, combinando uma medição comportamental objetiva (rastreamento da posição da mão) e avaliação fenomenológica subjetiva (avaliação subjetiva da posição da mão e questionário) com uma abordagem sofisticada de aprendizado de máquina. Essa técnica permite não apenas uma investigação dos mecanismos subjacentes ao senso de propriedade e agência, mas também auxilia na reabilitação de um membro ausente ou paralisado e nas regras de projeto de sistemas de controle em tempo real com uma usabilidade semelhante a um corpo próprio, em que o operador controla o sistema como se fosse parte de seu próprio corpo.

Os resultados representativos de um estudo anterior são apresentados para ilustrar o método 16. A Figura 3A mostra que as formas de área onde o participante não conseguiu detectar o desvio entre a posição da mão esquerda e direita espacial diferiu entre as condições com (espelho) e sem (negro) Visual . gabarito Figura 3B mostra que o tamanho da área do estado, com feedback visual são significativamente maiores do que na condição sem feedback v...

Este artigo descreve um novo método para estimar a deriva proprioceptivo em um plano 2D utilizando a ilusão espelho e combinando um procedimento psicofísica com uma análise utilizando aprendizado de máquina.

Método de visualização para Deriva Proprioceptive em um plano 2D usa a máquina Support Vector

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 ...

O objetivo geral deste procedimento é estimar e visualizar a deriva proprioceptiva em 2D com seleção livre da posição da mão do participante. Este método pode ajudar a responder questões fundamentais em psicofísica, engenharia e saúde em reabilitação, ao explorar o método para operar o senso do próprio corpo. A principal vantagem desta técnica é a possibilidade de estimar e visualizar a deriva proprioceptiva em 2D em situações nas quais o participante pode selecionar suas posições manuais.O senso de si é originalmente discutido no campo de pesquisa da reabilitação corporal. Mas agora foi expandido para a engenharia no contexto da encarnação, como em avatares virtuais e corpos artificiais. Comece instruindo o participante a realizar um movimento de batida mantendo o calcanhar da mão em contato com o espelho.Em seguida, inicie o metrônomo em um andamento de 60 batidas por minuto. Instrua o participante a mover ambas as mãos sincronizadamente de acordo com o som do metrônomo. Certifique-se de que o ritmo dos movimentos das mãos do participante esteja próximo a um ciclo por segundo, comparando-o ao som do metrônomo vários minutos após o início da percussão.Inicie montando um espelho ou

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Research

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

Uma maneira eficiente para obter insights sobre como os seres humanos se navegar em três dimensões é descrito. O método tira proveito de um simulador de movimento capaz de mover os observadores de formas inatingíveis por simuladores tradicionais. Os resultados confirmam que o movimento no plano horizontal é subestimado, enquanto o movimento vertical é superestimado.

MPI Simulator CyberMotion: Implementação de um simulador de movimento Novela Caminho para Investigar Integração multisensorial em Três Dimensões

Um método é descrito para medir tridimensionais reflexos oculares vestíbulo (3D VOR) em seres humanos, utilizando um prazo de seis graus de liberdade (6DF) simulador de movimento. O ganho e o desalinhamento da VOR angular 3D fornecer uma medida directa da qualidade da função vestibular. Os dados representativos em indivíduos saudáveis ​​são...

Tridimensional Vestibular Ocular Teste Reflex Usando um Six Degrees of Platform Movimento Liberdade

Não está claro como os sinais de cima para baixo a partir do corrente visual ventral afetar o movimento. Nós desenvolvemos um paradigma para testar o comportamento do motor para um alvo em uma ilusão inversão profundidade 3D. As diferenças significativas são relatadas em ambos, movimentos deliberados dirigidas a objetivos e ações automáticas sob condições de visualização ilusórias e verídicas.

Métodos para pesquisar a influência de cima para baixo processos visuais em Comportamento Motor

A percepção da gravidade é comumente determinada pelo visual subjetivo vertical na posição vertical da cabeça vertical. A avaliação adicional nas inclinações da cabeça de ± 15° e ± 30° no plano de rolo garante maior teor de informação para a detecção de percepção graviceptiva prejudicada.

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A Dimensão Social do Stress: Manipulações experimentais de apoio social e de identidade social no Trier Social Stress Teste

Aprenda a estimar e visualizar a deriva proprioceptiva em 2D usando ilusão do espelho e aprendizado de máquina. Este método avança a pesquisa em psicofísica, engenharia e reabilitação corporal.

Método de visualização para Deriva Proprioceptive em um plano 2D usa a máquina Support Vector

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