Dokunsal Otomatik Pasif-Parmak Stimülatör (TAPS)

Merhaba, benim adım Dan Goldrich ve McMaster Üniversitesi'ndeki taktil araştırma laboratuvarındayız. Yanımda Ingrid Cans, Brian Peters ve Mike Wong var; bugün sizlere taktil otomatik pasif parmak stimülatörü veya TAPS hakkında bilgi vereceğiz. TAPS, parmak ucundaki pasif taktil uzamsal keskinliği ölçmek için kullanılan bir cihazdır; bu cihazı Pennsylvania, Pittsburgh'taki Duquesne Üniversitesi'nde Ingrid Cans ile birlikte geliştirdim ve daha sonra burada Hamilton, Ontario'daki McMaster Üniversitesi'nde Ryan ve Mike ile birlikte modifiye ettik.

Bu cihaz, kuvvet başlangıç hızı ve stimulus süresi kontrol edilerek parmak ucuna kontrollü taktil stimülasyonlar iletmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu video üç bölüme ayrılmıştır. İlk olarak, TAPS'in işleyişine genel bir bakış sunuyoruz.

Ardından, diğerlerinin cihazı yeniden üretebilmesi için taps'in çalışmasını gösteriyor ve bileşenlerini açıklıyoruz. Son olarak, taps'in gerçekleştirebileceği birçok test protokolünden biri olan, baying ile iki aralıklı kuvvet seçimi derecelendirme yönelim deneyini örneklendiriyoruz. Adaptif izleme taps, bir uyaran yüzeyini cilde bastırmak için yerçekimini kullanır.

Yerçekimi, bir çubuktan sarkan bir kütle üzerinde aşağı yönlü bir kuvvet uygular. Bu yan görünüm, cihazın işleyişini net bir şekilde göstermek için bazı yapıların çıkarıldığı muslukları göstermektedir; katılımcının kolu bir masa yüzeyi üzerinde pron pozisyonda rahatça durmaktadır. Parmak ucu, masadaki bir tünelin üzerinde yer alır.

Tünel bu şemada gösterilmemiştir; katılımcının görüş alanının dışında kalan alt bir tablada, bir step motor 40 adede kadar uyaran parçasını tutan bir diski döndürerek parçalardan birini parmağın altına konumlandırır. Burada kırmızıyla gösterilen bir çapraz çubuk, lineer aktüatörün hareketli arabasından uzanarak çubuğun pivot hareketini engeller. Aktüatör ileriye doğru hareket ettikçe, çubuk yerçekiminin etkisiyle pivot yaparak bir uyaran parçasını tünel boyunca yukarıya, cilde doğru bastırır.

Basit fizik kuralları, aktüatör hızını stimulus yüzeyinin ciltle temas etmek için yükselme hızıyla, asılı kütlenin ağırlığını ise taktil stimulusun statik kuvvetiyle ilişkilendirir. Aktüatör, çubuğu başlangıç konumuna döndürmek için yönünü değiştirdiğinde, stimulus parçası düşer; ardından disk step motoru, parmağın altına başka bir parça yerleştirmek için döner ve tüm süreç tekrarlanır. Parmağın çıkarıldığı bu üst görünüm, başka bir stimulus döngüsünü göstermektedir.

Aktüatör ileri hareket ettiğinde uyarı parçasının yükseldiğini ve aktüatör geri döndüğünde ise düştüğünü gözlemleyin. Uyarı parçalarını yapmak için, bir shoreline mini freze makinesinde yarım inç çapında ve üç inç uzunluğundaki delrin çubuklarla başladık. Çubun uzunluğunu 2,75 inçe indirmek için her iki ucu düzlemek amacıyla bir alın frezesi kullandık.

İki inç uzunluğunda, 8,7 milimetre kare şeklinde dikdörtgen miller oluşturmak için fly cutter kullandık. Daha büyük kanallar açmak amacıyla, kanal ve sırt genişlikleri eşit olan kare dalga derecelendirmeleri oluşturmak için yuvarlak yüzeye paralel kanallar açtık. Daha küçük kanallar için ise uç freze kullandık.

Yarma sosu kullandık. Parçaların titreşimini azaltmak için şaftın etrafına silikon O-ringler yerleştirdik. Disk dönerken, muslukların mekanik bileşenleri burada gösterilmiştir. Lineer aktüatörün arabası ileri hareket ettiğinde, asılı kütlenin yerçekimi etkisiyle düşmesine izin verilir.

Bu kütlenin ağırlığı ve döner çubuk boyunca pivot noktasından olan uzaklığı, uyaran parçasının deneğin cildiyle temas ettiği yukarı yönlü kuvveti birlikte belirler. Belirli bir parça, uyaran tepsisini döndüren bilgisayar kontrollü bir step motor aracılığıyla üst tablodaki bir tünelin hemen altına konumlandırılır. Denek bir yanıt düğmesine bastıktan sonra, bilgisayar step motora uyaran tepsisini döndürme komutu vererek başka bir uyaran parçasını doğrudan tünelin altına yerleştirir.

Üst tabloda, muslukların hareket bileşenleri birkaç sensör tarafından izlenir. Retroreflektif bir sensör, yükseltilmiş bir uyarıcı parçanın varlığını tespit eder.

Yeşil ışığın yanıp söndüğüne dikkat edin. Bu sensör, deneyin başlatılması sırasında döner çubuğun uyaran parçalarının altında belirlenen bir mesafeye doğru şekilde yerleştirilmesi için musluklar tarafından kullanılır. Ayrıca, sensörün aktivasyonu, aksi takdirde meydana gelebilecek ekipman hasarını önlemek için step motoru devre dışı bırakır.

Bir uyaran parçasının tünelde yanlışlıkla sıkışması durumunda, U şeklinde bir fotoelektrik sensör uyaran tepsisinin başlangıç konumunu belirler. Bu sensör, dönen tepsinin kenarına yapıştırılmış sert bir kağıt parçasının kızılötesi sensör ışınını kesmesiyle aktive edilir.

Uyaran tepsisinin tüm hareketleri daha sonra bu başlangıç konumuna göre hesaplanır. Bir HU efekt sensörü, lineer aktüatörün başlangıç konumunu belirler. Burada aktüatör arabasının ileriye doğru hareket ettiğini ve araba başlangıç konumuna geldiğinde döner tablanın hareket edeceğini görebiliriz.

Sensör aktifleştiğinde, bir güvenlik özelliği olarak kırmızı ışığın yanıp söndüğüne dikkat edin. İki benzer sensör bulunmaktadır. Burada gösterilenlerden biri, aktüatörün arızalanması gibi düşük ihtimalli durumlarda taşıyıcının ileri ve geri hareket sınırlarını belirler.

Bu limit sensörleri, aktüatörü devre dışı bırakarak taşıyıcının kontrolsüz hareket etmesini önler. Pivot tablo yerleşimi ile aktüatör taşıyıcısından uzanan ve dikkatle hizalanmış olan çapraz bar, pivot noktasındaki dönen çubuktan aşağı doğru uzanan dikey bir bara temas eder. Neredeyse sürtünmesiz bir metal rulman pivot noktası görevi görür ve barın serbestçe dönmesine olanak tanır.

Aktüatör arabası ileri hareket ettiğinde, kütleler dönen çubuktan sarkan bir cırt cırtlı sepete yerleştirilir. Denek kolu masa üstündeki konumda pronasyona getirildiğinde, test edilecek parmağın distal pedi, uyaran yüzeylerinin yukarı çıkacağı masa üzerindeki bir tünelin üzerine yerleştirilir. Cilde temas ederek parmağın yanlara doğru hareketini önlemek için, alt kısımları çift taraflı köpük bantla kaplanmış iki bariyer nazikçe parmağın yanlarına yerleştirilir.

Bir döner konumlandırma düzeneği yardımıyla, kuvvet sensörünü tırnak düzlemine 90 derece olacak şekilde kütikül yakınındaki tırnağa nazikçe bastırın ve sensörün 50 ile 80 gram arasında bir kuvvet uyguladığından emin olun. Bu kuvvet denek için konforludur ve sensöre parmak hareketlerine karşı mükemmel bir hassasiyet sağlar. Döner muslukların sabitlenmesi, yarım inç çapındaki çubukların yüzeylerine kesilmiş herhangi bir stimülasyon yüzeyini uygulamak için kullanılabilecek çok yönlü bir sistemdir.

Gösterim amacıyla, iki aralıklı zorunlu seçimli derecelendirme yönlendirme görevinin nasıl uygulandığını göstereceğiz. Laboratuvarımızdaki derecelendirme yönlendirme görevi, GR genişlikleri 0.25 milimetre kadar küçükten 3.1 milimetre kadar büyüğe kadar değişen 20 uyaran yüzeyi kullanmaktadır. Her deneme, aynı oluk genişliğine sahip ancak yönelim açısından 90 derece farklılık gösteren, birbirini izleyen iki uyaran sunumundan oluşur. Bunlar parmağın distal pedine uygulanır.

Bir sunumda oluklar dikey olarak veya parmağın uzun eksenine paralel olarak hizalanırken, diğerinde oluklar yatay olarak veya parmağın uzun eksenine dik olarak hizalanır. Sunum sırası rastgele seçilir. Denek, test edilmeyen eliyle iki düğmeden birine basarak yatay yönelimin birinci mi yoksa ikinci aralıkta mı gerçekleştiğini belirtir; yatay olanın önce sunulduğunu belirtmek için denek soldaki düğmeye basar ve yatay olanın sunulduğunu belirtmek için...

İkinci olarak, denek sağdaki düğmeye basacaktır. Şimdi, tipik bir deneğin bir test oturumunda neler deneyimleyebileceğine bir göz atalım. Dikkatinizi bu denemede sol üstte gösterilen iki derecelendirmeye çekmek istiyorum.

Denek önce çizgiler yatay olarak hizalanmışken, ardından ise çizgiler dikey olarak hizalanmışken parmağına dokunuldu. Bu durumda doğru yanıt, soldaki düğmeye basmaktır. Bu örnekte denek, yanlış bir yanıt olan sağdaki düğmeye basmaktadır.

Bu durum, sağ üst köşedeki performans grafiğinde kırmızı bir X ile gösterilmiştir. Sunulacak bir sonraki kanal genişliği, videonun bir sonraki bölümünde daha ayrıntılı olarak ele alacağımız Bayesyen adaptif algoritma tarafından seçilir. Algoritma tarafından seçilen kanal genişliği, önceki denemenin kanal genişliğinden daha büyük olduğu için bu denemeyi gerçekleştirmenin denek için daha kolay olması gerekir.

Deneklere yeniden iki derecelendirme sunulur. Bu durumda, birinci derecelendirme dikey, ikincisi ise yatay olarak hizalanmıştır. Bu sefer denek, sağdaki düğmeye basarak doğru bir yanıt verir; bu durum performans grafiğinde Mavi Çarpı ile belirtilmiştir.

Üçüncü denemede, grup genişliği hafifçe azalmış ve bu durum görevi daha zor hale getirmiştir. Denek, yine doğru bir yanıt verir. Bu olaylar dizisi, belirlenen deneme sayısı sunulana kadar devam eder.

Her bir katılımcının psikometrik fonksiyonunu tahmin etmek için genellikle 40 denemelik bloklar uygularız. Cevi ve Tyler'ın Bayesyen adaptif SI yönteminin modifiye edilmiş bir versiyonunu kullanıyoruz. Psikofizikte psikometrik fonksiyon, fiziksel bir uyaran parametresini (bizim durumumuzda oluk genişliğini), doğru yanıt verme olasılığı ile ilişkilendirir.

Conserv ve Tyler'ı takip ederek, D prime'ı kanal genişliğinin kuvvet yasası fonksiyonu olarak modelledik. Bu durum; a, B ve delta A olmak üzere üç parametre ile tanımlanan kümülatif normal psikometrik fonksiyona veya deneklerin %76 oranında doğru ayırt edebildiği, bu görevde bir DPR değerine karşılık gelen eşik parametresi olan kanal yönelimine yol açtı.

Burada, eşik değerini artırdığımda eğrinin sağa kaydığını görebilirsiniz. Eşiği düşürdüğümde ise eğri sola kayar. Görevde daha başarılı olan denekler, daha ince kanalların yönelimini ayırt edebilmektedir, bu nedenle eğriler sola kaymıştır.

Eşik değeri değiştiği için eğrinin X boyutu boyunca kaydığına dikkat edin, ancak eğrinin eğimi aynı kalır. Eğrinin eğimi B parametresi tarafından belirlenir. Bu parametre bize eğrinin ne kadar hızlı yükseldiğini söyler.

Eğri, düşük eğim değerlerinde sığdır, ancak eğim değerini artırdıkça eğrinin dikleştiğini görebilirsiniz. Ayrıca, büyük oluk genişliklerinde eğrinin bire veya %100'e yaklaştığını fark etmiş olabilirsiniz. Bu, yeterince büyük oluk genişliklerinde deneğin her zaman doğru cevap vereceği varsayımına dayanmaktadır.

Ancak gerçekte, denekler bazen konsantrasyonlarını kaybedebilir veya yanlış yanıt düğmesine yanlışlıkla basabilirler. Bu nedenle, geniş bir oluk genişliği sunulduğunda bile her zaman doğru cevap vermeyebilirler. Diğer bir ifadeyle, psikometrik fonksiyonun yüksekliğinin bir üst sınırı vardır ve bu sınır, delta veya hata oranı parametresi tarafından belirlenir.

Psikometrik bir fonksiyonun parametrelerini tartıştıktan sonra, Bayesian adaptif prosedürün bu parametrelerin tahminine nasıl ulaştığına bir göz atalım. Buradaki bir test oturumu sırasında, eşiği 1,75 mm, eğimi beş ve kaçırma oranı %4 olan model bir denek simülasyonu yürütüyorum. Deneğin psikometrik fonksiyonu, sol üstteki grafikte mor eğri ile temsil edilmektedir.

Tahmin etmeye çalıştığımız eğri budur. Sağ üst köşedeki grafik, deneğin bir deneme bloğu boyunca sergilediği performansın kaydını göstermektedir. Daha önce gösterildiği gibi, kırmızı bir X yanlış cevabı ve mavi bir artı doğru cevabı belirtir.

Deneyin başlangıcında, deneğin psikometrik fonksiyonunun şekli hakkında kesin bir bilgiye sahip değiliz. Bu belirsizliği, bir dizi olası A, B ve delta değerini dikkate alarak ifade ederiz.

Her bir a b delta üçlüsüne eşit ön olasılık atıyoruz. Diğer bir ifadeyle, birkaç bin olası psikometrik fonksiyon üzerinden tekdüze bir ön olasılık dağılımı tanımlıyoruz. Deney ilerledikçe, denek yanıtlarından yola çıkarak bu fonksiyonların bazılarının diğerlerine göre daha olası olduğunu öğreniyoruz.

Olasılık dağılımının belirsizliği veya entropisi, bir sonraki aşamada hangi uyaran parçasının sunulacağını belirlemek için azalır; algoritma, tamamlanan her denemeden sonra kanal genişliklerinin her biri için beklenen entropiyi hesaplar. Bu durum sol alttaki grafikte gösterilmiştir. En düşük beklenen entropiye sahip kanal genişliği denekle paylaşılacaktır.

Bu kanal genişliği, sol üstteki grafikte beyaz bir çarpı ile belirtilmiştir. Bu adım, bayesyen adaptif prosedürün verimliliği açısından kritik öneme sahiptir; çünkü elde edilen bilgi miktarını maksimize edecek kanal genişliğini tahmin edip sunarak, bir deneğin psikometrik fonksiyonuna ilişkin belirsizliği sürekli olarak azaltmaya çalışıyoruz. Sağ alttaki grafik, eğim ve eşik parametrelerinin ortak sonsal olasılık dağılım fonksiyonunu veya PDF'ini göstermektedir.

Bu grafikte beyaz yüksek olasılığı, siyah ise düşük olasılığı temsil etmektedir. Bu grafiği oluşturmak için, lapsed rate (atlama oranı) parametresi üzerinden toplama işlemi yaptık veya marjinalleştirdik. Her denemeden sonra, deneğin eşik ve eğim değerine ilişkin bir tahmine ulaşırız.

Kırmızı Haç ile belirtilen bu grafiğin modu, eşik ve eğimin mevcut en iyi tahminidir. Bu değerleri kullanarak, deneğin psikometrik fonksiyonunun bir tahminini çizebiliriz. Bu durum, sol üstteki grafikteki yeşil eğri ile gösterilmiştir.

Daha fazla veri topladıkça, tahminimiz daha hassas hale gelir. Ortak posterior PDF'in daralması, tahmin edilen parametre değerlerine ilişkin belirsizliğimizin azaldığını gösterir. Ayrıca, daha fazla veriyle birlikte, tahmin edilen eğrinin gerçek eğrinin şekline yaklaştığını da görebilirsiniz.

Veri toplama işlemini tamamladığımıza göre, parametrelerimiz hakkında daha iyi bir tahmin yürütebiliriz. Bağımlı ölçümümüz bir eşik değer olduğu için, eşik parametresinin en doğru tahminini elde etmek amacıyla eğim parametresi üzerinden marjinalleştirme yapabiliriz; burada gösterilen, eşik parametresinin posterior PDF'sidir. Bu PDF'nin modu, deneğin eşik değerine ilişkin en iyi tahminimizdir, ancak bu tahmin hakkında bir belirsizlik söz konusudur.

Bu belirsizlik, eğrinin genişliği ile temsil edilir. Eğri ne kadar genişse, deneğin eşik değeri tahminimiz hakkında o kadar az güven sağlarız ve tersine, eğri ne kadar darsa, deneğin eşik değeri tahminimiz hakkında o kadar daha güvenli oluruz. Bu, taktil otomatik pasif parmak stimülatörü olan taps'in açıklamasını tamamlamaktadır.

Taps yönteminin diğer araştırmacılar tarafından tekrarlanacağını ve son yıllarda gelecek vaat eden ilerlemelerin kaydedildiği kontrollü taktil testlere geçişi teşvik edeceğini umuyoruz. Herhangi bir sorunuz olursa lütfen bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.