Summary
그것은 복부 영상 스트림에서 하향식 (top-down) 신호가 운동에 어떻게 영향을 미치는지 명확하지 않다. 우리는 3D 깊이 반전 환상을 대상으로 모터의 동작을 테스트 할 수있는 패러다임을 개발했다. 큰 차이는 환상과 진실 된보기 상태에서 의도적으로, 목표 지향적 움직임과 자동 작업 모두에서보고됩니다.
Abstract
운동 감각적 인식이 성공적으로 환경을 탐색하는 것이 중요합니다. 우리가 우리의 일상 주변 환경과 상호 작용을 할 때 다른 사람들이 자발적으로 의식 의식 아래에 발생하는 반면, 운동의 일부 측면은 의도적으로 계획되어 있습니다. 자연 구성 요소를 탐구 밑에 크게 남아있는 동안이 이분법의 의도적 인 구성 요소는 여러 상황에서 광범위하게 연구되고있다. 또한, 어떻게 지각 과정이 운동 클래스를 조절하는 것은 아직 불분명하다. 특히, 현재 논의 문제는 시각 운동 시스템은 카메라에 의해 생성 된 환상 공간 지각하거나이 환상의 영향을받지 않으므로 진실성 지각 의해 대신 의거 여부 의거 여부이다. 이러한 3D 깊이 반전 환상 (DIIs)와 같은 쌍 안정 지각 표상은 손 - 투 - 이해 움직임과 함께 사용 특히, 이러한 상호 작용과 균형을 연구 할 수있는 훌륭한 컨텍스트를 제공합니다. 이 연구에서 방법론은 CLAR에 DII를 사용하는 개발특히 고의로 자발적인 운동 영역에서 영향을받는 DII의 목표를 향해 도달하는 방법을 탐구, 모터 행동에 하향식 프로세스의 역할을 쓸어.
Introduction
비전에 대한 지각 대 비전을위한 액션
성공적 환경을 탐색하기 위해, 시각 시스템에서 정보는 인간의 움직임을 조정하는 데 도움이 이용된다. 시각 정보가 선택 및 모터 동작에 영향을 우선 순위 화하는 방법을 불분명하게 남아있다. 두 가지 주요 해부학 적 예측은 ( "무엇을", 또는 "인식을위한 비전") 경로, 시간 영역으로 확장하고, 지느러미 ( "", 또는 "비전 행동") 경로 복부를 형성하는 일차 시각 피질에서 발생 , 두정엽 1-2. 등의 스트림이 독점적으로 행동 지침과 공간 인식을위한 신호를 처리하는 것으로 생각되는 반면 복부 스트림은 같은 물체 인식 및 식별과 같은 지각 프로세스에 대한 시각적 인 정보를 이용에 연루되어있다. 묻는 질문 복부 스트림으로부터 하향식 프로세스의 움직임이 실행되는 방식을 형성하는지 여부이다.
F1992 년 구들과 밀너에 의해 평가 환자 DF의 amous 사례 연구는, 강한 증거와 복부와 지느러미 스트림 프로세스가 인식과 행동 3 분리 할 것을 주장하는 시각 개의 스트림 가설에 대한 지원을 제공했다. 이론적으로, 운동 시차와 양안 시차의 상향식 (bottom-up) 신호는 모터 계획은 복부 스트림 제어에 통하지 것을 건의하는 등 정확하게 우리의 행동을 안내하기 위해 사전 지식과 친숙 같은 하향식 지각 정보를 재정의 할 수 있습니다. 양측 복부 후두 병변에 의한 시각적 양식인지 불능으로 고통 DF는 시각적 개의 스트림 가설 3-4의 전제를 지원하는, 그녀는 어려움을 인식했다 물체를 향해 정확한 장악 능력을 유지. 때문에 DF 같은 사례 연구, 그것은 기능 복부 등쪽 스트림 이분법은 또한 건강, nonpathological 개인에 존재하는 것으로 가정 하였다. 그러나 여부 이러한 연구 결과는되는 공기의 증거를 제공인식과 Neurotypical (뇌 기능 정상) 인구의 행동에 대한 노동의 류트 부문은 뜨겁게 지난 20 년 ~ 10에 걸쳐 논의하고있다.
인식과 행동을 분리하는 환상의 사용
Neurotypical (뇌 기능 정상)을 대상으로 시각적 두 스트림의 가설을 테스트하기 위해, 연구진은 환경의 왜곡 된 지각 적 판단이 우리의 모터 행동에 미치는 영향을 조사하기 위해 시각적 인 환상을 사용합니다. 에빙 / Titchener 환상는, 예를 들어, 큰 원으로 둘러싸인 동일한 크기의 다른 디스크보다 크게 나타나는 작은 디스크으로 둘러싸인 디스크 타겟을 사용하고; 이 크기 대비 효과 (11) 때문이다. 참가자가 두 스트림 가설이 성립하는 경우, 디스크 대상 잡기 도달 할 때, 디스크 대상에서 잡는 손의 그립 구경은 참가자가 디스크 대상의 실 형상에 작용하는 원인 환상에 의해 영향을받지 않을 것이라고 잘못된 지각 크기 estim에 의존하기보다는ATES. Aglioti 등. 사실 보고서에서이 문제 별도의 시각적 인 프로세스가 숙련 된 행동과 의식이 인식 (11)를 제어하는 것으로 추론. 반대로, 다른 그룹은 신중 오히려 분리 (12)보다 시각적 스트림 정보의 통합을 제안하고, 지각과 파지 태스크의 매칭을 제어 할 때 지각과 프로세스 작업 사이의 해리를 발견하지 이러한 결과를 경쟁했다. 에빙 하우스의 환영을 사용하여 시각적 두 스트림의 가설을 확인하거나 반박하기 위해 실시 여러 후속 연구에도 불구하고, 인수 (13)의 양쪽을 지원하는 증거의 경쟁 조각이있다.
추가 작업 프로세스에 대한 시각적 인식의 영향을 탐구하는, 3D 깊이 반전 환상 (DII)도 이용되어왔다. DIIs 물리적으로 오목 각도가 볼록으로 인식하고 그 반대의 경우도 마찬가지 14되는 환상의 움직임과 장면 인식 깊이 반전을 생산하고 있습니다. 빈얼굴의 환영은 자극이 환상의 지각 15-16을 유도하는 등의 사전 지식과 볼록 바이어스와 같은 하향식 영향의 역할을 고발하는, 물리적으로 오목 있지만 일반, 볼록면의 인식을 생성하는 DII의 예입니다. 빈 얼굴의 환상에 목표를 향해 도달 모터의 동작을 특성화하기위한 노력에도 불구하고, 증거가 확실치 유지 : 또 다른 18를하지 않는 동안 한 연구는 모터 출력 17에 영향을보고합니다. 이러한 연구는 빈 얼굴의 환상에있는 대상에 손을 상대의 거리 계산을 엔드 포인트 지각 깊이 추정을 비교에 의존하고 있습니다. 자극이 유형에서 수행 된 작업에 대한 상반되는 결과는 연구자에 의해 사용되는 방법의 변화의 결과 일 수있다. 복부와 등쪽 스트림 정보가 이용되는 방법이 논의 여전히 최대이므로,이 논쟁은 모터 behavio입니다 밖의 고급 조치보다 강력한 자극에 대한 필요성을 불꽃R.
기술은 일반적으로 DIIs (14)의 또 다른 클래스를 형성 "reverspectives"이라 역 관점 자극을 사용하여 개발 된 정밀 이유입니다. 구분 적 차원 평면의 표면에 그려진 선형 관점의 단서는 자극의 물리적 형상과 실제 그린 장면 사이의 경쟁을 생산하고 있습니다. 관점 체험 친숙 깊이 반전 지각 (그림 1)을 선호하는 반면 같은 양안 시차 및 운동 시차 등 데이터 기반 감각 신호는, 실제 형상의 진실성 지각을 선호. reverspective의 장점은 그 환상에서 공간 방향을 지각의 물리적 방향에서 거의 90도 차이가 자극 표면에 대상의 배치 수 있다는 것입니다 (그림 1E 및 1F). 이 엄청난 차이가 크게 범위를 위해 장악 움직임 또는 infl 아닌지 테스트를 용이하게환상에 의해 uenced. 이 개념은 reverspective에서 수행 모터 동작이 복부 스트림에서 하향식 (top-down)의 영향에 의해 영향을 받는지 여부를 탐색하는 데 매우 중요한 역할을합니다.
지각 - 행동 모델에서 운동 클래스
reverspective 자극에 대한 타겟으로 잡는 경우 다른 모터 전략이 환상과 진실 된 지각 표상에서 사용하는 경우, 그것은 쉽게 손의 접근 방식의 곡률을 공부하여 추적 할 수 있습니다. 또한, 다시 휴식 상태로 손의 자연, 자동 후퇴에 목표 지향적 운동의 개시에서 전체 전개 운동의 분석은 사실 바이 패스 모터 출력에 대한 지각에 영향을 테스트 과거의 방법에 어떤 단점을 발견 할 수 있습니다. 최근의 연구는 이러한 두 움직임 클래스 간의 밸런스뿐만 아니라 예측하고 예측 가능한 관제사 대한 신경 시스템에 의한 자발 세그먼트의 사용을 연구의 중요성을 강조L 19-21,23-24. 자연 자동 운동의 새로 통계적으로 정의 된 클래스는 새로운 메트릭 및 목표 지향적 사람은 감각 - 운동의 변화를 추적하고 자연 행동의 미묘한 측면을 정량화 지금까지왔다만큼 중요한 것으로 판명 기능을 제공합니다.
우리의 상식으로, 시각적 개의 스트림 가설에 대한 기존의 연구는 이에 따라 시각 운동 동작 루프를 완료하는 데 중요한 구성 요소입니다 자동 전환 움직임에 어떤 영향을 무시하고 목표 지향적 행위에 초점을 맞추고 있습니다. 강조 따라서 완전히 시각적인지 - 행동 모델에 관한 문제를 명확히하기 위해 본 패러다임 모터 동작의 두 가지 모드를 캡처하기 위해 자동으로 운동의 중요성에 배치해야합니다. 여기 방법은 자연, 운송과 관련하여 의도적, 목표 지향적 활동의 영역에서 모터 동작을 변조에 시각적 복부 스트림의 하향식 (top-down) 신호의 역할을 조사하기 위해 개발강력한 DII 역 관점 자극을 사용하는 ional 움직임.
이론적 해석
그것은 위에서 아래로 시각적 인 프로세스가 환상의 지각 아래의 3D 역 관점 장면에 감각 모터 시스템, 임베디드 목표를 향해 전체 이동 궤적에 영향을 미치는 경우에하는 것은 진실 된 지각 (그림 1E에 의해 유발 대상 접근 방식에서 다를 수 있다는 가설 및 1 층). reverspective 자극의 환상의 지각은 ( "강제") 적절한 시각 자극에 의해 얻어진 매우 유사하기 때문에 또한, reverspective에 포함 된 대상으로 수행 도달 따라서의 영향을 받아 실시에 도달하는 특성이 유사해야합니다 reverspective 자극 (그림 1C 및 1 층)에 대한 환상.
하향식 시각적 영향이 운동 궤적에 영향을주지 않는 경우에,이를 제 운트 도달하는 가설어 환상의 지각은 reverspective 자극 (그림 1E)의 진실 된 지각의 밑에 도달과 같은 특성을 나타낼 것입니다. 즉, 환상 및 진실성있는 두 지각 도달 모두 순방향 궤도 경로 자극의 실 형상에 작용 것이다되도록 본질적으로 유사 할 것이다. 전방에서 관찰 효과는 손의 자동 번역 후퇴에 도달하는 방법을 알 수 없습니다. 전체 모터 분석을 사용함으로써, 우리는 행동과 인식에 대한 우리의 이해가 손에서 기존의 문제를 명확히하기 위해 루프를 진행하는 것을 목표로하고 있습니다.
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Protocol
1. 자극 장치 구축
- 슬라이딩 트랙에 이동 가능한 플랫폼을 구축합니다. 각각의 자극을 요구 시험의 종류에 따라 움직일 수있는 플랫폼에 배치됩니다.
- 자극 플랫폼은 테이블 앞에 앉아하는 참가자와 눈높이에 있어야 할 수있는 적절한 높이에서 테이블에 트랙을 고정합니다.
- 자극 플랫폼에 철회 스프링 장치를 연결합니다. 회로 기판에 스프링 장치에 입력을 연결합니다.
- 자극 플랫폼을 직면하고, 참가자의 좌석 뒤에 램프 세트를 놓습니다. 불균일 한 조명이 환상의 지각을 방해 그림자를 할 수 있기 때문에 균등하게 자극 플랫폼을 분명히하는 것이 중요합니다. 회로 기판에 연결하는 컨버터 램프의 세트를 연결합니다.
- 참가자가 장착 될 위치에 가장 가까운 테이블의 가장자리에 스위치 상자를 연결합니다. 참가자는 스위치 상자에 손을 배치각 시험의 시작을 T와 곧 그들은 범위 운동을 실행하기 위해 손을 들어 올리 스위치를 활성화합니다. 회로 기판에 스위치 박스 입력을 연결한다.
- 스프링기구와 스위치 박스가 트리거되면 불빛 떨어져 선회 통해 이동 플랫폼의 후퇴의 동시 활성화를 제어하는 마이크로 컨트롤러 핀에 회로 기판의 각 출력 핀을 연결한다. 자극은 철회해야하며, 조명이 발생하는 모든 온라인 영상 수정 및 햅틱 피드백을 방지하기 위해 각 시험의 범위 운동의 개시 후 해제해야합니다. 자극 후퇴과 어둠의 발병이 즉시까지 작업하고, 단지 운동이 시작 이후에 수행되도록 스위치 상자가 사용된다.
- 마이크로 컨트롤러 신호를 제어하는 MATLAB 프로그램을 작성합니다. 시험의 순서를 저장하고 각 시험에 사용하는 것을 자극하고보기 조건 실험을 지시하는 MATLAB 코드를 사용합니다.
- ConstrucT 교육 자극, 역 원근법 자극하고 적절한-관점 자극 (그림 1과 2). 교육 자극은 역 원근법 자극하고 적절한-관점 자극에 포함 된 중앙 건물의 격리 우측면 벽을 나타내는 두 개의 사각형 패널로 구성되어 있습니다. 트레이닝 자극의 목적은 실험 과정에서 설명 될 것이다. 자극의 정중선의 오른쪽에 붉은 평면 디스크 대상 접사.
2. 참가자
- IRB의 확보 서면 동의서는 실험 세션을 시작하기 전에 헬싱키 선언을 준수 프로토콜을 승인했다.
- 시각 (Randot 입체 음향 테스트를 사용하여) 각각의 눈, 입체시의 시력, 눈의 지배에 대한 참가자를 테스트합니다.
- 셋업 모션 캡쳐 시스템. 240 Hz에서 모션 추적 소프트웨어에 열네 전자기 센서를 사용합니다. 고해상도 기록 시스템 AL과거 연구가 부족하다는 동시에 열네 센서의 세 가지 차원에서 운동의 전개의 심층 분석을위한 최저.
- 몸의 움직임을 방해 최적화하도록 설계된 스포츠 밴드를 사용하여 다음과 같은 몸 세그먼트에 열네 센서의 열두 배치 : 머리, 몸통, 좌우 어깨, 왼쪽 팔 위쪽, 왼쪽 팔, 왼쪽 손목, 오른쪽 팔 위쪽, 오른쪽 팔뚝을 마우스 오른쪽 손목, 오른쪽 집게 손가락과 오른쪽 엄지 손가락.
- 교육 및 실험 블록 동안 참가자에게 3 차원 공간의 상대적인 대상의 정확한 위치를 달성하기 위해 직접 대상 위치 뒤에 자극의 뒷면에 남아있는 두 개의 센서를 배치합니다.
3. 실험 절차
- 이 시간에 참가자의보기에서 모든 자극을 놓습니다. 자극 플랫폼을 조명하는 데 사용되는 램프를 제외한 모든 조명을 끄십시오. exper를 실행하기 위해 사용중인 모든 컴퓨터 화면을 어둡게iment 그들의 조명 장치 상에 투영 심지어 조명을 방해하지 않도록.
- 어떤 시험을 시작하기 전에 실험 흐름의 참가자를 알려줍니다. 자극 후진들에게 알려 그들이 스위치 박스 떨어져 손을 들어 올려 운동을 시작하면 조명의 전원 차단. 후진 플랫폼을 수행하려고하지 않는 그들을 생각 나게 만에 대상이 본 마지막 위치에서 잡아. 그들이 마지막으로 인식 표면에 수직으로 접근하여 대상을 본 기억이 곳을 잡아하는 방법을 보여줍니다.
- 연습 시험을 시작합니다. 참가자 설정에 익숙해하는이 시험은 할 수 있습니다. 자극을 연결할 때 사용하는 센터 폴 돌기 만 블랙 보드 - 플랫폼에는 테스트 자극이 없습니다. 센터 폴에 도달하기 위하여 참가자를 지시하고 그 / 그녀의 자신의 속도, 범위를 완료에 따라 등받이에 손을 가져다; 세 가지 시험을 반복합니다. 참고 : retrac하는 방법에 대한 지침을 제공하지 않는 것이 중요합니다손을 t; 이 구성 요소는 자동적이고 의식적인 통제 아래에 있어야한다.
- 교육 실험을 시작합니다. 실험의 나머지 부분에 대한 각 시험 후 그 / 그녀의 눈을 닫습니다 참가자를 부탁드립니다. 참가자의 눈이 닫혀있는 동안, 중앙 극 MATLAB 프로그램에 대한 호출 트레이닝 자극 접사; 훈련 자극 프레 젠 테이션의 순서는 여덟 시험, 각각의 자극에 대한 총 4의 MATLAB 프로그램에 의해 무작위된다. 교육 자극은 실험 자극에 사용되는 대상의 물리적 표면 담당자에 표적을 잡아 물었을 때 손의 굴곡을 보여 도움이됩니다.
- 실험 시험을 시작합니다. 실험 시험을위한 세 가지 자극 조건이있다 : (1) 그림 1 층 (REV-ILLU)에서, (2) 진실 된 지각에서 reverspective로 그림 1E에서와 같이 (REV-VER), 환상의 지각에서 reverspective, 그리고 (3) 적절한-관점 (PRO), 그림 1C에서와 같이. 그 조건을 리콜tions (1) 및 (2) 동일한 물리적 reverspective 자극을 이용한다.
- 먼저 reverspective 자극을 제시한다. 그 / 그녀가 중간에 건물이 그를 / 그녀를 향해 "터지는"의 환상의 지각을 안정시킬 수있는 경우에 참가자를 부탁드립니다. 참가자가 문제가 환상 지각을 안정되어있는 경우, 타겟 (18)에 도달 거리 유지하면서 환상의 지각을 보존하기 위해 입체 약화 잘 쓰지 눈에 드 초점 렌즈를 배치합니다. 참가자가 탈 초점 렌즈를 필요로하는 경우, 각 REV-ILLU 시험 전에 그들을 넣어 그를 / 그녀를 지시해야합니다.
- 첫 번째 REV-ILLU 시험 후, MATLAB 프로그램은 시험의 순서를 무작위 것입니다. 각 시험의 경우, 자극의 상태에 따라 다음과 같은 지침을 제공 :
REV-ILLU : "당신을 향해 터지는로 중간 건물을 볼 수 있습니다."
REV-VER : "당신을 멀리 동굴 탐험으로 중간 건물을 볼 수 있습니다."
PRO : "Y 향해 터지는으로 중앙 건물보기오우. "
참가자가 안정된 지각을 확인하면, 대상에 잡아달라고. 36 실험 시험의 총 각 조건 12 가지 실험을 수행합니다.
4. 데이터 분석
- 목표 지향적까지 자동 철회 측면에서의 움직임을 분석하기 위해, 우선 움직임의 속도는, 그 개시 후, 순시 속도 0에 가까워되는 시점을 검출함으로써,이 움직임 클래스로 데이터를 분해.
- 각 자극의 상태에 손 경로 궤도의 곡률의 차이를 보이는 궤도 동안 각 시점에서 3 차원 데이터 세트에 빌크의 람다 검정 통계량을 수행 할 수 있습니다. 빌크의 람다 시험은 우리가 REV-ILLU의 평균 궤적 벡터 REV-VER 또는 PRO 22과 유사 여부를 추론하는 데 도움이 결정의 방법으로 스칼라 값으로 가능성을 시험 통계의 Λ을 줄일 수 있습니다.
- 오리엔을 연구하는목표 지향적 손 끝에 타깃쪽으로 손 테이션, 표면에 수직 인 대상의 단위 벡터에 대하여 엄지, 인덱스 및 손목 센서의 위치에 의해 생성 부 접근 벡터 (도 5A의 사이에 형성된 각도와 비교 및 (b)).
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Representative Results
1. 손 경로 궤적
결과는 대표적인 제목 VT에 표시됩니다. Wilk의 최대 람다 테스트 통계는 결정의 사용에 의한 스칼라 값으로 우리의 3 차원 공간 데이터의 감소를 허용한다. Wilk의 최대 람다 통계는 우도 비율 테스트를 사용 
,하는 사각형 및 제품의 '내'합 행렬 E, 사각형 및 제품의 '총'합 형태의 매트릭스 (E + H)를 형성한다. 이 규칙은 상태 그 때 
귀무 가설이 거부됩니다. 에 
, 
신뢰도 레벨은,oad/51422/51422eq5.jpg는 "폭 ="15 "/> 변수 또는 치수의 수이며, 
과 
자유도는 각각 가설 착오 위해되는 
조건의 수와는 
시험 번호이다. 우리의 경우, 
과 
. 따라서, 우리는 얻을 
다변량위한 Rencher의 방법에서 발견 룩업 테이블(분석) 22.
빌크의 람다 테스트로, REV-ILLU과 앞으로 목표 지향적 운동 (그림 3a)에서 REV-VER 조건 사이에 통계적으로 유의 한 차이를 공개하여 손 경로 궤적 분석 
전체 경로의 진행 (그림 3D)에 걸쳐. 이 문제는 또한 그래프 (그림 4a 및 4D)에서 볼 수있는 것처럼 noninstructed 후퇴에 보존됩니다. 예상했던대로, REV-VER 및 PRO 조건 사이의 비교는 모두 순방향 및 retractory 움직임에서 크게 다르다 (그림 3B, 3E, (b), 그리고 4E). 운동의 전개 방법이 차이를 결정하는데 중요하기 때문에, 빌크의 람다 값은 완전한 (도 3D-3F 손 경로 궤도의 비율에 근거 플로팅 아르 
앞으로 모두에서 전체 경로의 비율과 후퇴의 경우에 따라 모든 람다 값 (그림 3C, 3 층, 4 C, 그리고 4 층).
2. 손 방향
그것은 각 조건에서 한 타겟에 접근함에 따라, 손의 방향을 조사하면REV-VER의 경우 D-접근 벡터는 REV-ILLU 및 PRO의 경우 (그림 5C)에서 다릅니다. REV-ILLU에 대한 인식 대상과 적절한 조건에 대한 물리적 대상으로 향하게 할 때 REV-ILLU 및 PRO 조건이 비슷한 손 자세를 생산하고 있습니다. REV-ILLU 시험용 평균 부 접근법 벡터 및 대상 표면의 법선 단위 벡터 사이에 형성된 각도는 97.5197 ° ± 3.2228 차이 (도 5D)를 생성한다. 역 관점 자극이 환상과 진실 된 상태 사이 거의 90도 최대한의 차이가 발생하는 것을 기억합니다. 이 때문에 대표 제목 VT는 환상의 지각 아래의 인식 대상이 아닌 대상의 물리적 위치를 향해 그녀의 손을 지향하는 것이 좋습니다.
그림 1. 적절한 및 Reverse - 원근법 자극. (AC) 적절한 또는 "강제"관점. 그린 자극 (A) 전면보기입니다. (b)는 직교 뷰. (C)의 상위 뷰 : 대상에 대한 일반적인 범위의 궤적을 나타내는 화살표와 함께 오목 장면의 진실성 지각. (a, DF) 역방향 관점 파트 (e)에 도시이 지각 표상, 상승을 제공하고 (f). 그린 자극 (A) 전면보기입니다. (D) 직교 뷰. (E)의 상위 뷰 : 일반적인 범위의 궤적을 나타내는 화살표와 함께 볼록 장면의 진실성 지각. (F)의 상위 뷰 : 오목 장면의 환상 지각 - 점선으로 표시 - 일반적인 범위의 궤적을 나타내는 화살표와 함께. 점선 숫자 만 인식 환상의 3D 형상을 보여줍니다. 개체의 위치의 정도로 없습니다테; 사실, 사람을 현혹하는 개체가 의도적으로 도달 궤도를 명확히하기 위해 관찰자으로 상쇄되었다. 모든 궤도의 곡률은 지각에 따라 발생할 수있는 차이를 설명하기 위해 과장되어있다. (F)의 지각은 도달하는 궤도가 환상 ((F의 궤적)) 또는 물리적 표면 ((E)의 궤적)이 적용되어 있는지 여부를 조사하기위한 훌륭한 테스트를 제공합니다. 적절한 및 역 관점이 같은 정면을 공유합니다 (). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2. 교육 자극. (
그림3. 앞으로 손 경로 탄도 분석. (AC) 평균 궤적이 역 관점 진실성 (녹색 REV-VER), 역 원근법을 현혹 (REV-ILLU에게의 궤적의 각 포인트에 대한 신뢰 구간 (컬러 튜브) 흰색에 그려진 ) 파랑, 적절한-관점에서 (목표 지향적 의도 전진 빨간색) 조건에서 적정. (DF) 조건의 쌍 비교를 위해 람다 값은 전체 경로의 비율에 따라. 빌크의 람다 테스트를 사용하는 경우 
귀무 가설이 거부됩니다. 
점선으로 주어진다. 의 (D) REV-ILLU 대 REV-VER 및 (e) REV-VER 대 올바른 비교, 
(F) REV-ILLU 대 올바른 .5 비교를 위해, 
따라서 조건 사이에 손 경로 궤적이 크게 다르지 않다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4. 후퇴 손 경로 탄도 분석. (AC) 역 관점 진실성 (녹색 REV-VER)에 대한 궤도의 각 포인트에 대한 신뢰 구간 (컬러 튜브) 흰색에 그려진 평균 궤도, 역 원근법을 현혹 (REV- 파란색 ILLU), 및손의 자연, 자동 후퇴 적절한 관심 사항 (빨간색 적정) 조건. (DF) 조건의 쌍 비교를 위해 람다 값은 전체 경로의 비율에 따라. 빌크의 람다 테스트를 사용하는 경우 
귀무 가설이 거부됩니다. 
점선으로 주어진다. 의 (D) REV-ILLU 대 REV-VER 및 (e) REV-VER 대 올바른 비교, 
손 경로 궤적 간의 큰 차이를 나타낸다. (F) REV-ILLU 대 올바른 비교를 위해, 
, 디트 사이 따라서 손 경로 궤적이온은 크게 다르지 않다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5. 손 방향. (A) 손의 단위 진로가 엄지 손가락에 위치한 센서, 인덱스 및 손목의 위치에 의해 정의된다. (B) 단위 (점선)은 적절한 시각에서 (상단)의 대상 표면에 법선 벡터와 역 관점 (가운데 아래) 자극. 환상의 지각 (하단 패널, 점선)에서이 벡터는 물리적 단위 벡터 (중간)에 거의 수직으로 인식되고 있습니다. (C) 손 접근 벡터 (REV-VER (녹색), REV-ILLU (파란색), 적절한 (적색) 시험에 대한 플롯
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Discussion
우리의 방법은 실험적인 작업 관계로 움직임의 전개 전체를 분석하여 인식 액션 모델의 유효성을 테스트하기위한 플랫폼을 제공한다. 패러다임은이 분야의 연구를 확장하기 위하여 시각적 자극의 다른 타입을 테스트하기 위하여 변형 될 수있다. 예를 들어, 다른 3D DIIs는 하향식 (top-down) 및 상향식 (bottom-up) 프로세스 간의 상호 작용이 다양한 자극에 번역하는 방법을 확인하기 위해 장치에서 테스트 할 수 있습니다. 방법은 인식과 행동 과정에 교란이있을 수 있습니다 임상 인구를 테스트하기 위해 조정할 수 있습니다. 더욱이, 본 연구에서 이용 모션 캡쳐 시스템은 유용한 실험적 작업에 맞춰 녹화 장비의 다른 유형으로 대체 될 수있다. 다른 응용 프로그램에 대한 이러한 방법의 가능한 일반화 따라서 인간 행동 연구의 발전에 중요한 가치를 보유하고있다.
그러나 모든 기술과 마찬가지로, 현재의 패러다임은 한계가 있습니다. 때문에 HAP의 제거TIC 의견과 조명을 끄고 자극을 수축하여 온라인 영상 제어, 본 연구는 운동의 실행과 함께 눈 운동의 동시 녹음을 허용하지 않습니다. 눈 운동은 참가자가 하향식 또는 상향식 (bottom-up) 전략 (25)를 채용하는 기준 allocentric 또는 자기 중심적 프레임을 사용할지 여부를 식별 할 수 있습니다. 현재 디자인이 추가적인 측정을 구현하는 능력을 갖고 있지 않기 때문에, 오직 신체의 운동 학적 기능을 캡처에 구속된다. 햅틱 피드백 및 온라인 비주얼 컨트롤을 제거하는 대체 전략은 안구 운동 조치를 포착하기 위하여 추구 할 수있다.
이 차질 외에, 실험 설계는 기존의 방법에 비해 여러 가지 장점이 있습니다. 지난 연구 고의적, 목표 방향 동작 및 엔드 포인트 데이터에 집중하기 때문에, 연구자들은 비 지시, 자동 후퇴 어떤 효과를 간과하고있는 실제 unfoldi휴식을 개시에서 운동의 NG. 여기에 제시된 프로토콜은 서로 다른 지각 상태에서 감각 모터 동작의 이해를 구축 할 수 있도록 계정으로 이동 고의적 및 자동 형태를 모두 사용합니다. 다른 전략과는 달리,이 패러다임은 시각 운동 루프의 전체 이해를 얻기 위해 두 공간과 시간의 효과에 초점을 맞추고 있습니다. 참가자에 가까이 유지하면서 구성이 진실성과 환상 상태에서 인식 표면 방향으로 약 90 °의 차이가 발생하는 등 또한,이 실험에 사용 된 reverspective 자극의 강도는 과거 (예 : 빈 얼굴 환상)에 사용되는 다른 DIIs 소중 그 / 그녀는 그와 상호 작용하는 데 필요한 권한입니다. 이것은 최대 차이는 감각 모터 동작에 하향식 프로세스 역할 모호성 에이즈.
감각 - 운동 과정에서 하향식 영향의 연구는 규범 적 시스템에서, 또한 CLIN에서뿐만 아니라 중요하기 때문에iCal의 인구는,이 패러다임을 연구 할 수있는 유용한 도구가 될 증명할 수 있습니다. 이 프로토콜의 미래 응용 프로그램은 정신 분열증 (SZ) 등의 병리에 대한 연구를 조정 포함 할 수있다. 그것은 특정 SZ 전시 환자 하향식 (top-down) 기능의 감소의 모집단 및 지각 조직 26-28에서 문제를 알고있는 것으로 알려져있다. 따라서,이 모터 도메인으로 변환하는 방법을 이해하는 것은 SZ를위한 더 나은 진단 도구 및 치료를 개발하기 위해 우리의 지식을 진행 할 수 있습니다.
이 프로토콜은주의 깊게 참가자가 여러 지각 표상을 생산하는 자극에 목표에 도달하도록 요구 특히 때, 감각 - 운동 행위에 대한 하향식 프로세스의 역할을 조사하기 위해 설계되었습니다. 이 프로토콜 내에서 중요한 단계는 자극의 선택으로 다시 휴식 상태의 운동의 개시로부터 모션 캡쳐의 고해상도에있다. 또한, 강력한 통계 분석은 명료 도울 여부환상의 지각 모터 전략에 영향을 미친다. 이 실험 설계는 자연의 의도와 자연 모터 행동의 고해상도 기록이 가능하기 때문에, 개발 된 분석 플랫폼은 긴 논의 된 인식 - 행동 모델에서 기존의 문제를 명료하게하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대표 제목 VT에 대한 예비 결과는이 가능성을 보여줍니다.
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Disclosures
저자는 더 경쟁 재정적 이익을 선언하지 않습니다.
Acknowledgments
저자는 초기 설계 단계에서 도움이 연구에서 실행 참가자, 폴리나 Yanovich, 여호수아 Dobias, 로버트 W. Isenhower을 돕는 비전 연구 및 감각 모터 통합 연구소의 실험실의 구성원을 인정, 그리고 톰 것 자극을 구축 그의 도움 그레이스. 이 작품은 다음과 같은 소스에 의해 지원되었다 : NSF 대학원 연구 활동 프로그램 : 상 # DGE-0937373, NSF CyberEnabled 발견과 혁신 유형 I (아이디어) : # 094158을 부여하고, 럿 거스 - UMDNJ NIH 생명 공학 교육 프로그램 : 부여 # 5T32GM008339-22.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Laboratory bench | |||
| Slidable Track with Retractable Spring | built in-house | ||
| Retractable Spring | |||
| Adjustable Lamps | |||
| Switch Box | |||
| Circuit Board | |||
| Arduino | Smart Projects, Italy | ||
| MATLAB | The MathWorks Inc., Natick, MA, USA | ||
| Randot-dot Stereo Test | |||
| Reverse-Perspective Stimulus | built in-house | ||
| Proper-Perspective Stimulus | built in-house | ||
| Training Stimuli | built in-house | ||
| Polhemus Motion Capture System | Liberty, Colchester, VT, USA | ||
| The Motion Monitor Motion-Tracking Software | Innovative Sports Training, Inc., Chicago, IL | ||
| Sport Sweatbands | |||
| De-Focusing Lens |
References
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