Makine sinirsel arayüzü ile çalışan protezleri eylemler üzerinde ajansı duygusu karakterizasyonu

Gerçek ekstremite replasmanı, benlik ve makine arasındaki bilişsel algısal çizgilerin bulanıklığını gerektirir. Ajans, yapay bir uzvun hareketlerini kendi kendine ve kasıtlı olarak algılamak için çok önemli bir köprüdür. Bu teknik, insan kullanıcı ve makine arasındaki bilişsel algısal iletişimin etkinliğini benzersiz anlayışlar sağlar.

Bu yöntem, miyoelektrik veya vücut destekli protezler, kortikal stimülasyon, inme ve hatta el nakli gibi geri bildirimin ajans üzerindeki etkilerinin incelenmesine kadar uzanabilir. Bu prosedürü gösteren Dylan Beckler ve Zachary Thumser, bizim laboratuvarda araştırma mühendisleri. Katılımcıya test odasına kadar eşlik edin ve monitörün önüne oturun.

Katılımcıların nöral makine arayüzü veya NMI aracılığıyla bir el kinestetik algı oluşturarak başlayın ve katılımcı onların bozulmamış el kullanarak ne hissettiğini göstermek zorunda algılanan hareketin kinematik yakalamak. Hareket algısının kinematiği üretmek için sanal bir el veya protez simülasyonu kullanın. Ardından, katılımcının NMI'sinden kasıtlı el hareketi kontrol sinyallerini yakalamak için donanım ayarlayın.

Bu kontrol sinyalini sanal protezin aktivitesiile eşle. Daha sonra, NMI kontrol sinyalinin, sanal protezin hareketini ve gerçek zamanlı olarak kinestetik NMI geri bildiriminin oluşturulmasını koordine eden bir ana kontrol programı oluşturun. Sanal protezi monitörde görüntüleyin ve boyutunu ve konumunu, eksik uzvlarının konumuna uygun şekilde konumlandırılabilmek için ayarlayın.

Daha sonra, sanal ortamda kayan toplar gibi nesneleri, elin yakın ve açık konumları için durak noktalarına hizmet vermek için işle. Son olarak, ana denetim programını, sanal basamaklar sanal dur noktalarıyla temas ettiğinde ayarlanabilir bir zaman gecikmesi sonrasında işitsel bir ton çalınır şekilde yapılandırın. Denemeyi başlatmadan önce, her deneme için ayarların yanı sıra denetim ve deneysel koşulları belirten ana denetim programı için bir giriş dosyası oluşturun.

Sanal protezin görüntülenen kinematiği ile motor kasıt, kinestetik his ve zamansal uyumsuzluk ajansına katkıları ayrıştırmak için tasarlanmış program ek koşulları. Örneğin, aşağıdaki beş koşulu, ters hareketi, çok hızlı, çok yavaş, başlangıçlı gecikmeyi ve geri bildirim almayı düşünün. Her denemeyi başlatmak için, sanal eli başlangıç konumuna taşıyan ana denetim programındaki başlat düğmesine basın ve denemenin başlangıcını işaret edin.

İlk alıştırma oturumunda, katılımcının eli hareket bitiş noktasına götürmesini ve sanal basamaklar 10 deneme için sanal durak noktasına ulaştıktan sonra işitsel sesi 1,000 milisaniye oynatmasını bekleyin. İkinci alıştırma oturumunda, yine katılımcının eli hareket bitiş noktasına sürmesini sağlar. İşitsel tonları 300, 500 ve 700 milisaniyelik gecikme aralıklarının her birine en az beş kez sunulması için rastgele belirleyin.

Katılımcıların zaman gecikmesi aralığının tahminini sözlü olarak rapor ettiğini kaydedin. Son olarak, her koşul için 15 denemeden oluşan deneysel setlerle devam edin. Koşulları rasgele sırayla sunun ve her koşulun sonunda bir soru formu uygulayın.

Burada, sonuçlar dört ajans sorusu için ortalama puanı, ayrıca her katılımcı için dört kontrol sorusu ve her geri bildirim koşuluna göre gösterir. Birden büyük ortalama derecelendirme, belirli bir ifadeyle yapılan bir anlaşmayı, sıfır ise anlaşmanın tarafsızlığını gösterir. Gerçek ve algılanan zaman aralıkları arasındaki farklar daha sonra üç katılımcı arasında ortalamalandı ve temel geri bildirim durumuna göre sunulur.

Daha büyük olumsuz farklılıklar, çok hızlı durumda olduğu gibi daha güçlü bir örtük ajans duygusunun göstergesidir. Ayrıca, bu sonuçlar açık ve örtülü ajans önlemlerinin karşılaştırılmasını göstermektedir. Çok hızlı durum, hem açık hem de örtülü olarak en güçlü teşkilat oluşumunu gösterdi.

Küçük değişiklikler, dokunma gibi ek sensör yöntemlerini ve bunların ajansı nasıl etkilediğini incelemek için tekniklerimizi genişletebilir. Ayrıca, ekstremite sahipliği ölçümleri ekleyerek bize ajans ve somutlaştırma arasındaki ilişkileri anlamamıza yardımcı olabilir. Bu teknik, beynin amaçlanan hareketler üzerinde yazarlık kurmak için kullandığı içsel mekanizma üzerinde bir sinir seli makine arayüzünde algısal hareket geribildirim rolünün araştırılmasını sağladı.