Destek Vektör Makinesi Kullanarak 2B Düzlemde proprioseptif Drift için görselleştirme yöntemi

Özet

Bu makalede, ayna yanılsama kullanarak ve makine öğrenimini kullanarak bir analizi ile bir psiko-fiziksel prosedür birleştirerek bir 2B düzlemde proprioseptif sürüklenme tahmin etmek için yeni bir yöntem açıklanır.

Özet

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 behavioral correlate for the sense of ownership. Previously, the estimation of proprioceptive drift was limited to one spatial dimension, such as height, width, or depth. As the hand can move freely in 3D, measuring proprioceptive drift in only one dimension is not sufficient for the estimation of the drift in real life situations. In this article, we provide a novel method to estimate proprioceptive drift on a 2D plane using the mirror illusion by combining an objective behavioral measurement (hand position tracking) and subjective, phenomenological assessment (subjective assessment of hand position and questionnaire) with a sophisticated machine learning approach. This technique permits not only an investigation of the underlying mechanisms of the sense of ownership and agency but also assists in the rehabilitation of a missing or paralyzed limb and in the design rules of real-time control systems with a self-body-like usability, in which the operator controls the system as if it were part of his/her own body.

Giriş

Son yıllarda, bir anlamda ya da kişinin kendi vücut kendi kendine vücut deneyimi hakkında araştırma, düzenlemenin kapsamında artmıştır. Düzenleme fikri ya da kavrama, uzanma, dokunma gibi, çevre ile etkileşim bir fiziksel ya da sanal vücuda sahip kavramına karşılık gelir. Örneğin, insanlar bu durumda kendi kol ve el kendi bedenini, hareket çevreye yerleştirilmiş bir nesne ya da başka bir insanı dokunabilirsiniz. Günümüzde, bu etkileşim ve iletişim kişinin kendi doğal bedenini kullanarak sınırlı değildir. buluş ve sanal dünyada insan benzeri robotlar ya avatar geliştirilmesi nedeniyle, doğal insan vücudu gibi sanal gerçeklik bir humanoid, uzaktan kumanda robot, elektrikli protez, veya bilgisayar grafik avatarı olarak, yapay bir beden ile ikame edilebilir. Örneğin, araştırmacılar dahi robo eğer, kimin operatör "kavramak" bir nesne mekanik vücudun sayesinde robot önüne yerleştirilen bir robot geliştirdit operatörün vücut pozisyonu ^1,2 dan uzak yerleştirilir. Bir insan yapay bir beden yoluyla bir eylemi gerçekleştirmek eğer bu örneğe benzer, hangi vücut operatörün kendine vücudun atıf tutacaktı?

Biz kolayca bir yapay olmayan etten kemik vücuda kendi doğal vücut "öz" atıf ya da projeksiyon bu tartışma ile ilgili konuları bulabilirsiniz. Bunun bir örneği, tıp alanında bulunabilir; Örneğin, tıbbi rehabilitasyon alanında, hastanın kendine cisim hissi aynalar kullanılarak "hile" tedaviler ağrıyı azaltmada ve eksik ya da felçli ekstremitenin motor fonksiyonu geliştirmek için araştırdı ayna tedavisi ^3-6 denir ediliyor. Bu tedavide, etkilenmemiş vücut kısmı veya uzvun yansıtılmış görüntü eksik veya felçli ekstremite aynaya görüntülenen birine tekabül inanan içine hastanın beyin yanıltmak ve o hala o duygu yols eski durum (yani, kazadan önce). Bu yanılsama vücut temsil ilişkin beynin esnekliğini nasıl etkilediği tartışma devam etmektedir. doğal vücut üzerinde tartışma bu tip ek olarak, biz mühendisliği alanında özellikle insan-sistem etkileşimi tasarımı konularında düzenlemesinde benzer tartışmalar bulabilirsiniz. Yapay veya sanal vücut için kendini duygusu iyice TelePresence, beyin-makine arayüzü ve beyin-bilgisayar arayüzü ^1,2,7-9 kapsamında incelenmiştir. Bazı araştırmacılar robot konumlandırılmış olduğu operatörün elinde olan robot elden dokunma hissi aktarabilirsiniz bir insana benzer robot, robot operatör kendini vücudun duygusunu yanı sıra yerde olma duygusu yakalayabilir bildirdi yerine operatör gerçekte var nerede daha tele-varlığı ¹ çağırdı. Diğer araştırmacılar sanal avatar güçlü operatörün vücut hareketlerini yansıtan bildirdily sanal vücuda ⁹ operatörün kendi vücudundan kendini vücudun operatörün duygusunu aktarır. Bu bulgular, kullanıcıların yapay vücut doğrudan bağlı olmasa bile, bu tür sanal gerçeklik bir insansı, uzaktan kumanda robot, elektrikli protez veya bilgisayar grafik avatar olarak, yapay bir vücuda kendini vücudun duygularını proje nasıl göstermek onların beyin ve vücut.

Olmayan ten ve-kan kendinden cisim hissi bu tür temel bilimsel araştırma, yapay vücut gibi nesneler lastik el yanılsama (RHI) ^10-13 ve ayna kullanarak kendi kendine vücudun deneyimi için altta yatan beyin mekanizmaları incelenmiş yanılsama (MI) tıp ve mühendislik alanlarında yanı sıra psikofizik ve nöropsikoloji ^14-16. RHI bir lastik el kişinin kendi vücuduna ait ve aynı anda görünür bir lastik el ve katılımcının gizlenmiş el okşayarak tarafından uyarılmış olduğu duygusudur. MI, bir el ima içindemidsagital eksende yerleştirilmiş bir ayna ge görsel görünmeyen karşı elin katılımcının algılanan pozisyon yakalar. yansıyan eli görüntü görünmeyen karşısında eli sanki Ayrıca, yansıyan ve görünmeyen elin senkron hareketleri güçlü hissi uyandırır. Bu hayalleri üzerinde yapılan araştırmaya göre, çok modlu bilgi ve tahmin ve vücut hareketleri ile ilgili duyusal geribildirim arasındaki tutarlılık kendini vücut atıf yargı için önemli bir rol oynadığı görülmektedir. Bilim adamları kandırdın bizim hissi yatan ya da bazı yapay nesne veya görüntü sübjektif kendi vücut parçası olmak ve kendi kendine cisim hissi yaptığı inancıyla beyin mekanizmalarını araştırmak için Böylece, bu iki yanılsamalar basit ama güçlü kanıt ve araçlar olabilir doğal fiziksel bedene bağlı olmak zorunda değildir.

Yukarıda listelenen tüm bu çalışmalarda, tartışma "öz" consisti kavramına dayalı olmuştursahiplik duygusu ve ajans duygusu: Filozof Gallagher ¹⁷ tarafından önerilen duyum iki tip ng. sahiplik duygusu gözlenen vücut parçası kişinin kendi olan duyum ifade eder. ajans duygusu vücut hareket kendini neden olan duyum karşılık gelir. Bu iki duyumları, kendini ¹⁶ acil duygusu az öz olarak tanımlanır. mülkiyet ve ajans duygusu: Bu kavrama göre, hasarlı, doğal sanal ve mekanik organlar için "öz" ilişkilendirme aynı indeksler tarafından değerlendirilebilir. bilimsel değerlendirme için bu hissi kullanmak için, soru sağlam mülkiyet ve ajans duygusunu ölçmek için nasıl doğar. Şu anda, mülkiyet ve ajans duygusu tahmini esas aslen Botvinick ⁹ tarafından önerilen anket, dayanmaktadır. anketlere ek olarak, sayısal yollarla onları ölçmek için deneyebilirsiniz. Örneğin, cilt conductance yanıt (SCR) lastik el aniden bıçakla ¹⁸ tarafından kesilmiştir durumlarda mülkiyet fizyolojik indeksi olarak kullanılmaya başlanmıştır. SCR derinin elektriksel özelliklerini ölçerek hesaplanır ve uyarılma ¹⁹ için hassas ve geçerli göstergesidir edilir. Bu yöntem genellikle katılımcı başına tek denemeleri için uygulanan bu yana, ölçme SCR katılımcılar içinde tekrarlayan ölçümler gerektiren psikofizik deneyler sırasında fiziksel bir indeks olarak uygun değildir. Sahiplik duygusu en başarılı davranış endeksten biri proprioseptif sürüklenme olduğunu. Propriyoseptif sürüklenme kauçuk yapımı protez ya da bir el gibi görünen bir nesnenin konumuna doğru görünmeyen gerçek elin algılanan pozisyonunda değişiklik bilgisayar grafikleri ^10-13. Bu değişiklik görünmeyen gerçek el ve elin görsel imaj, proprioseptif sürüklenme i arasındaki mesafeyi ölçerek hkr ve sağlam tahmin edilebilir beripsikofiziksel ölçümler için sa bir uygun fiziksel göstergesi. Ancak, bu kullanım son tartışmalar proprioseptif sürüklenme her zaman sahip olma ¹² bir davranış indeksi olarak kullanılabilir olup olmadığını sorguladı çünkü, dikkatli değerlendirilmesi gerekir.

Tipik olarak, proprioseptif sürüklenme gibi yükseklik, genişlik, derinlik veya üç yönden, sadece birinde ölçülür. Propriyoseptif sürüklenme nedeniyle nadiren tahmin ve çok boyutlu veri görselleştirme zorluk birden fazla yönde ölçülmüştür. Bu metrolojik sınırlama Deney koşulları kolaylıkla tasarlanabilir ve ölçülen boyutları sınırlamak üzere kontrol edilebilir, çünkü çoklu duyumsal bilgi işlem mekanizmalarını temel araştırma için kritik öneme sahip değildir. Ancak, günlük yaşamda, bizim eller niyetlerimizi takip etmek 3D serbestçe hareket. Bu durumda, anket, ciddi sınırlar hareket ve pos ile bir katılımcının davranışlarını ölçmek zordur ve yetersizEllerin itions. Böylece, mühendislik ve rehabilitasyon mülkiyet ve ajans birden fazla yön içerir ve serbest el hareketi, günlük yaşam durumlarında görsel ve proprioseptif geri bildirim arasındaki uzaysal ilişkiyi değerlendirmek için gerekli olan izin veren bir ölçüm duygusu potansiyel uygulamalarını dikkate. Böyle ölçüm mümkün olsaydı, gerçek ve gözlenen el arasında ölçülen mesafe kendini vücudun duygusu için bir kılavuz olarak yararlanılabilir. Bu, yalnızca rehabilitasyon ilerleme değil, aynı zamanda ekranda manipüle hedef ve çalışma el arasındaki ofset mekansal bir kriter için bir gösterge haline olamazdı. soru bu ölçüm, güvenilir ve etkin bir şekilde uygulanabilir olarak nasıl kalır.

Bu soruyu çözmek için, biz bir görünür el gibi o ki katılımcının görünmeyen gerçek elinin konumundan kayması karşılık proprioseptif sürüklenme, tahmin etmek için yeni bir yöntem tanıtmakbject, bir psikofiziksel prosedür ve makine öğrenimi kullanarak bir analiz birleştirerek ayna yanılsama kullanarak 2D düzlemde. Bir lastik el ile karşılaştırıldığında, bir ayna el görüntü kuvvetle görünmeyen gerçek el katılımcının algılanan pozisyon yakalar. Ayrıca, bir aynalı görüntü hemen elle yerleştirilmesi için gönüllü el hareketleri yansıtır. Böylece, bir ayna görüntüsü katılımcının elinde görsel geribildirim olarak seçildi. Buna ek olarak, günlük yaşam durumlarına benzer proprioseptif sürüklenme ölçmek için, katılımcıların kendi iradesiyle kendi gizli eli deneme-by-deneme konumlandırılmış ve çalışmaların sayısı arttı. yönleri herhangi bir kombinasyonu kullanılmış olabilir, ancak yükseklik ve derinlik kombinasyonu nedeniyle dikey ayna yerleştirme kolaylığı için seçildi. Bizim yöntem ve önceki araştırmalar ¹³ arasında tutarlılığı kontrol etmek için, iki görsel koşullar uygulanmıştır: ve görsel geribildirim olmadan. görsel geribildirim, ayna w ile durumumidsagital düzlem boyunca yerleştirilmiş gibi sağ el olarak görüldü, sanki sol elinde bir yansıyan görüntü oluşturmak için. görsel geribildirim olmadan durumda, mat tahta katılımcının gerçek sağ elini gizlemek amacıyla kullanılmıştır. Biz mülkiyet ve ajans duygusu bir anket ile elde edilen sonuçları karşılaştırarak bu yeni yöntemin etkinliğini değerlendirdi.

Protokol

Deneyin tüm yönleri Tokyo Teknoloji Enstitüsü Etik Komitesi tarafından onaylandı.

1. Deney Düzeneği

1. Materyal ve Propriyoseptif Drift Ölçme Kur.
   1. Dikey 100 x 100 cm plaka tutabilir bir stand (Şekil 1) edinin.
   2. katılımcı deney sırasında rahatça oturabilir hangi bir sandalye alın.
   3. 100 x 100 cm akrilik ayna ve mat tahtayı alın.
   4. katılımcının sağ konumunu izlemek için pozisyon izci (örneğin, SLC-C02, Cyverse) edinin. Uzamsal çözünme örnekleme yeterli sayıda otomatik öğrenme için kullanılmak üzere izin vermek için yaklaşık 1.5 mm olmalıdır.
   5. sırasıyla standı ve katılımcının sağ elin, konumunu belirtmek için kullanılacak bir kızılötesi LED ve arkadan yansıtmalı işaretlerini elde (adımlarını 1.1.11 ve 3.2.6 bakınız).
   6. katılımcının yanıtı için ayak pedalına edinin.
   7. kaydetmek ve aynı anda katılımcının tepkisi ve sağ konumunu görüntülemek ve ayak pedalı basıldığında katılımcının yanıtı geribildirim olarak bir bip sesi çalabilir ısmarlama bir program oluşturun. Bu deneylerde, katılımcının sağ konumu, motor yakalama aygıtı ve üretici talimatlarına uygun olarak ısmarlama programı kullanılarak toplanmıştır.
      NOT: Bir önceki yazıda ¹⁶ göre, program yazılım geliştirme araç seti ile geliştirilmiştir. yazılım geliştirme araç seti tarafından geliştirilen ısmarlama bir program hareket yakalama cihazları diğer markalar için adapte edilebilir.
   8. ayna veya tahtaya yüzeyini hafifçe vurarak, yani el hareketi eğitimi için zamanlama sinyalleri sağlamak için bir metronom kullanın. Kesin eğitim talimatları için adım 3.1.1 bakın.
   9. katılımcı el konumu için ses ipuçlarını duyabiliyorum olasılığını azaltmak için gürültü önleyici kulaklıklar kullanın.
   10. görsel geribildirim koşulu için, stand ayna ekleyin. görsel geribildirim olmadan durum için, stand tahtayı ekleyin.
   11. ayna veya tahtaya üst solunda LED kızılötesi yerleştirin.
2. Gereç ve Mülkiyet ve Kurumun Sense Ölçme Kur.
   1. 1.1.11 adım adım 1.1.1 prosedürü tekrarlayın.
   2. Oluşturma veya mülkiyet ve ajans duygusunu değerlendiren anket elde (örneğin, ^10,13,16). Tablo 1 önceki çalışmada ¹⁵ kullanılan bu anket örnekleri göstermektedir.
   3. katılımcıya anket görüntülemek için bir monitör veya tablet PC kullanın.

2. Katılımcılar

1. normal veya düzeltilmiş-to-normal görme yeteneğine sahip yaklaşık 10 sağ elini katılımcılar askere.
   Not: katılımcı sayısı deneysel hedefleri ve particip başına tekrarlanan çalışmaların sayısına göre ayarlanabilirkarınca.
2. Deneyin başlamasından önce katılım için yazılı onam edinin.

3. Deney Prosedürü

1. El Hareketi için eğitim Faz.
   1. eşzamanlı metronom kullanarak belli bir tempoda ayna ya da tahtaya iki elinizle dokunun katılımcıların eğitin. ayna veya yönetim kurulu ile temas halinde elin topuk tutarak dokunarak hareket gerçekleştirmek için katılımcıların söyleyin. Eğitimin başında, dakika başına 60 vuru bir tempoda metronom başlamak ve daha sonra metronom sesi göre eşzamanlı iki elinizi hareket katılımcıyı talimat.
   2. katılımcının el hareketi zamanlaması dokunarak başlamasının ardından metronom birkaç dakika ses karşılaştırarak sn (yaklaşık 1 Hz) başına bir döngü yakın olduğundan emin olun.
2. Katılımcının Hastanın midsagital Düzlemde Proprioseptif Drift tahmini.
   1. Katılımcılar arasında koşullarının bir karşı dengeli sırasını kullanır.
   2. koşullara göre stand üzerine ayna veya tahtayı bağlayın: görsel geribildirim, ayna monte; görsel geri bildirim olmadan, tahta monte edin.
   3. Emin olun katılımcı katılımcının midsagital düzlemi boyunca konumlandırılmış ayna veya tahtaya, (Şekil 1) çok yakın oturuyor.
   4. katılımcı sol elin ayna görüntüsünü görebilirsiniz ama gerçek sağ elini göremiyorum emin olun.
   5. deney sırasında aynada sol elin görüntüye dikkat katılımcı bilgilendirin.
   6. katılımcının sağ işaret parmak ve bilek üzerinde retroreflective işaretçileri koyun.
      1. belirteçler sadece katılımcının sağ taraftan koymak olduğundan, sorgulayarak nedeniyle ekli belirteçler katılımcının sağ elin dokunsal hissi ölçüde sol el ile karşılaştırıldığında değiştirilmiş olmadığından emin olunoral katılımcı.
   7. katılımcının kulaklarının üzerinde gürültü önleyici kulaklıklar koyun.
   8. ayna sağ alt köşesinden yatay sol eli dikey olarak yaklaşık 30 cm ve 30 cm taşımak ve deney sırasında bu sol konumunu korumak için katılımcı bilgilendirin. Bu pozisyon 2D düzlemde yüzeyinin kökeni olarak ayarlanır.
   9. ayna veya tahtaya diğer tarafındaki isteğiyle sağ elini yerleştirmek için ve yargılama sonuna kadar konumunu korumak için katılımcı bilgilendirin.
   10. aşağıdaki gibi görevle ilgili katılımcı bilgilendirin:
       1. Her denemenin başında, ayak pedalı orta düğmeye basmak için katılımcı talimat. Şu anda, sistem pedal basın geribildirim olarak kulaklık aracılığıyla bir bip sesi duyulur.
       2. bip sesi duyduktan sonra, ayna olan gemide 1 Hz'de eş zamanlı olarak iki eliyle dokunarak başlayın katılımcı talimatgörsel geribildirim veya görsel geribildirim olmadan durumda tahtaya ile durum.
       3. Altıdan fazla el hareketleri sonrasında, tercih edilen zamanda hareketini durdurmak ve ayak pedalı sağ veya sol tuşuna basarak sağ konumu hakkında soruyu cevaplamak için katılımcıyı talimat. Sağ düğme evet sol bir hayır. sorusuna "sağ ve sol el aynı konumda olduğunu hissediyor musunuz?" dır Bu noktada, katılımcı tekrar pedal basın için geri bildirim olarak bir bip sesi duyacaksınız.
          NOT: Katılımcılar anlamı hakkında sorarsanız "aynı pozisyonda," "Aynı pozisyon" sağ elin öznel yükseklik ve derinlik sol elin eşdeğer olduğu anlamına gelir onlara.
       4. kendi seçtikleri bir başka konuma sağ ellerini hareket ettirmek için katılımcı bilgilendirin. Sonra, yeniden deneme başlatın. Bu döngü koşulu başına kadar 200 denemeleri için devam edecektir.
   11. Katılımcı görevi anlamak ve görevi yeniden başlatmak için katılımcıdan emin olunuz.
   12. görev sırasında, katılımcının vurma zamanlaması metronom göre hareket görüntüleyerek yaklaşık 1 Hz kalır emin olun.
       Not: metronom sesi sadece deneyci tarafından duyulabilir.
   13. yaklaşık 100 denemeler bitirdikten sonra, katılımcı bir mola verelim.
   14. ayrı günlerde (ya da görsel geribildirim olmadan) diğer durumlar için deney yapın.
3. Ayna Durumu Olma ve Kurum Sense tahmini.
   1. mülkiyet ve ajans duygusu ile ilgili ankete katılımcıların yanıtları toplamak için sağ elin pozisyonları tanımlayın. Örneğin, bir önceki yayın ^16, 13 sağ pozisyonları var öneki bulundu. kökenli 21 cm ± kadar bu noktaları her 7 cm düzenlenmiştir.
   2. ab için aynı prosedürü yürütmek3.2.7 adım adım 3.2.2 den listelendiği gibi ove tahmin.
   3. bir deneme bitirme kadar konumunu deneycinin rehberi aşağıdaki sağ elini yerleştirmek ve korumak için katılımcı bilgilendirin.
   4. aşağıdaki gibi görevle ilgili katılımcı bilgilendirin:
      1. Duruşmanın başlangıcında, ayak pedalı orta düğmeye basın. Şu anda, katılımcı pedal basın geribildirim olarak bip sesi duyacaksınız.
      2. Sonra, 1 Hz eşzamanlı sağ ve sol elleri dokunun başlar.
      3. vurma altı kattan fazla sonra, deneyci gösterdiğinde dokunarak durdurun. Ardından, mülkiyet ve ajans duygusu ile ilgili sorulara cevap ne anlaşma ne de anlaşmazlık belirten 0 ile -3 ( "tamamen katılmıyorum") +3 arasında değişen puan alan 7 Likert ölçeği kullanılarak monitörün ( "tamamen katılıyorum") görüntülenen ( "belirsiz").
      4. deneyci gösterir konuma sağ elini hareket ettirin. Ardından, deneme başlatmaktekrar. Bu döngü deneyci tanımlar sağ pozisyonların sayısına kadar devam edecektir.
   5. katılımcı görevi anlamak ve görevi başlatmak için katılımcıdan emin olunuz.

4. Veri Analizi

1. Katılımcının Hastanın midsagital Düzlemde Proprioseptif Drift Analizi.
   1. Özellikle vektör makinesi destekleyen, makine öğrenmesi uygulamasını içeren istatistik aracı elde (örneğin, R, MATLAB). katılımcının yanıtların sınırlarını ayıklamak için sınıflandırıcı olarak destek vektör makinesi (SVM) kullanın. Bir önceki yayın sınıflandırıcı algoritmaları için bir açıklama sağlar ²⁰ (Bölüm 7). Bu yazıda, R (sürüm 3.1.2) kullanılarak yöntemini açıklar.
   2. R uygulamasında SVM kullanılarak analizler içeriyor "kernlab" ²¹ adlı paketi yükleyin.
   3. Mark propriocepti gösterir alanı(Şekil 2 veri analizi akışının şematik açıklamaktadır) aşağıdaki gibi elin sürüklenme ettik. Bu veri analizi daha fazla açıklama için ek yazılım kodu ve veri örneğe bakın.
      1. kökenli göreceli sağ pozisyonları hesaplayın. Analizinden elde hatalar (örneğin, eksik konum verileri veya katılımcının yanıtları) ile veri atın.
      2. SVM kullanarak 2D uzayda katılımcının "evet" yanıtları olasılıklı bir model olun. Modelin sembolik açıklaması olarak yanıtlardan verileri kullanın. Modelin parametreleri olarak sağ pozisyonu verileri kullanın. SVM için kernel gibi yaygın olarak kullanılan radyal tabanlı bir fonksiyonu çekirdek kullanın. Sigma, keyfi analiz önlemek hesaplamak için otomatik sigma tahmini ile (yani, parametre her veri noktası ağırlığını değiştirmek için kullanılır).
      3. Bu th kontrol ederek modeli doğru takılmış olduğundan emin olunModelin e eğitim hataları 0.2 altındadır. olasılıklı modeli kullanarak, katılımcının "evet" yanıtlarının p-değeri 0,5 olarak tahmin edildiği alanı tanımlamak.
   4. proprioseptif sürüklenme gösteren bir alanı yapmak için her katılımcının verilerini ortalama.
      NOT: 2D uzayda tepkilerin p-değerleri ile tahmin "evet" ve "hayır" yanıtı alan sınırı ortalama zor olduğundan, ortalama iki tür tavsiye edilir. Bir yöntem sınırı tahmin öncesinde kullanılan bir yöntemdir 2D uzayda katılımcının yanıtlar için p-değerlerinin ortalamasını etmektir. Diğer yöntem sınırı tahmin sonra kullanılan alan büyüklüğü, ortalama etmektir.
2. Anket Veri ve Alan Boyutu analizi.
   1. Pozisyonun önemi ve anket kategorilerini (örneğin, SPSS veya R) değerlendirmek için istatistik aracı edinin.
   2. Normal distributio değerlendirmekİlgili veri setlerinin bir veya daha fazla normal dağılım (örneğin, Wilcoxon İşaretli Sıra Testi, Friedman testi) kriterlerine uygun başarısız olunca Shapiro-Wilk testi kullanılarak tüm verilerin n ve uygun parametrik olmayan bir test uygulayın.
      Not: Deneme eksik uygun bir parametrik olmayan yöntem, bir parametrik yöntemi kullanmak ve muhakeme açıklamak durumunda. Bu analiz için non-parametrik yedek varmış gibi önceki bir çalışmada ^16, iki yönlü tekrarlayan ölçümler ANOVA, anket verileri analiz.

Sonuçlar

Bir önceki çalışmadan Temsilcisi sonuçları yöntemi ¹⁶ göstermek için sunulmuştur. Şekil 3A katılımcı sol ve sağ konumu arasında ofset mekansal tespit edilememiştir alan şekiller (ayna) ve (tahtaya) Görsel olmadan koşullar arasında farklılık gösteriyor . geribesleme Şekil 3B görsel geribildirim ile durumu o bölgede boyutlarını gösterir görsel geribildirim olmadan durumda önemli ölçüde daha büyüktür (Wilcoxo...

Tartışmalar

Biz bir yöntem SVM kullanarak ayna yanılsama sırasında 2D düzlemde proprioseptif sürüklenme tahmin etmek ve mülkiyet ve kurumu duygusu anket yanıtları ile karşılaştırmak göstermek. Bu yeni yöntem, proprioseptif sürüklenme yaklaşık 10 cm ve bu yakından ofset mülkiyet ve ajans duygusunu korumak için gerekli ofset ile örtüşmektedir iddia görsel ve proprioseptif geri bildirim arasındaki ofset gerekli olduğunu ortaya koydu.

Bu yöntemin en önemli adım dikkatlerini h...

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
Acric mirror
Matte blackboard
custom-made stand			e.g. wood pole or PVC(poly vinyl chloride) pipe
Chair
Foot pedal	P.I. Engineering	Classic X-keys USB, and PS/2 Foot Pedals	Other response device can be avaliable.
Position sensor	CyVerse	SLC-C02	Other position sensor can be avaliable.
Custom-made retroreflectivemarker		The marker provided by the motion capture vendor can be available.
Noise canselling head phone	bose	Quiet Comfort 3	Other head phone can be avaliable.
PC	Mouse computer	NG-N-i300GA	Other PC can be available.