이 섹션은 일련의 실험을 수행하여 두 polydactyly 과목,P1and P2,조사 neuromechanics 및 기능의 그들의 손에 있습니다. 일부 실험은 다섯 손가락 손을 가진 대조군 피험자 그룹을 추가로 포함했다. 이 연구는 프라이 부르크 대학교,임페리얼 칼리지 런던,EPFL 및 킹스 칼리지 런던의 기관 윤리위원회의 승인을 받았습니다., 각 피험자는 모든 실험을 시작하기 전에 정보에 입각 한 동의를했습니다.
MRI 분석의 손으로부
기초의 해부학의 손목 P1 가시화했을 사용하여 MRI 부서에서의 주생기 및 이미징 건강,킹스 컬리지 런던도 있습니다. T1 가중,반전 복구 및 양성자 밀도 이미지는 1.5Tesla Siemens Aera 시스템(Erlangen,DE)으로 획득되었습니다. 이미지는 금속 치과 임플란트로 인해 대상 P2 에서 획득 할 수 없습니다.
손 생체 역학
각 손가락의 등각 힘을 측정하는 전용 손 인터페이스(도 1 에 도시 됨)., 2a)개발에서 인간 로봇 공학 그룹,런던 임페리얼 칼리지,을 조사하는 힘이 기능의 왼쪽 또는 오른쪽 손가락에서 개인과 함께 중 다섯 손가락 또는 여섯 손가락의 손에 있습니다. 도 1 에 도시 된 바와 같이 손을 인터페이스 상에 수평으로 배치 하였다. 2a. 섯의 여덟 3D 인쇄를 지원합,각 부착하는 로드 셀(HTC),수 슬라이드 선형적으로 수용할 수 왼쪽 또는 오른쪽의 어떤 크기든지 하는 주제는 편안 하 게 수 있습을 발휘하는 수직력으로 각 손가락의 끝.
모든 손가락에 걸친 힘은 128Hz 에서 기록되었다., 실험 수행되었다 이 인터페이스에서 두 polydactyly 과목에서뿐만 아니라 인구의 13 제어 과목(여섯 여성)으로 다섯 손가락의 손 25~35 세입니다. 피험자들은 인터페이스가 그 위에 위치하여 팔뚝이 자연스러운 자세로 테이블 위에 쉬게되도록 테이블 앞에 앉았다.
처음에는 피험자가 한 손가락으로 가능한 최대한의 힘을 발휘하도록 요청 받았다. 이 최대 힘(MF)은 엄지 손가락으로 시작하여 새끼 손가락으로 끝나는 각 손가락에 대해 별도로 기록되었습니다., 그림 2b 는 5 손가락 및 6 손가락 피험자에 대한 MF 를 보여줍니다. 이 데이터를 사용하여 노예 eij 특성화,의존도 손가락 사이 나와 j,었으로 계산된
어디입니다 손가락을 생성하는 MF 동안 Fj(i)가 생성 된 힘에 의해 동시에 손가락 j 및 MFj 은 최대한 힘의 손가락 j. 노예에 대한 다섯 여섯 손가락의 주제 발표에서는 Fig. 2 차원.,
그런 다음 피험자는 15 초의 긴 시험 동안 MF 의 10%,20%또는 30%를 제어하도록 요청 받았다. 세 가지 시험에서 수행된 각력 레벨을,적산 3×3×5=45 3×3×6=54 당 시행 세션을 위한 다섯 여섯 손가락의 과목이 각각합니다. 다섯 손가락 피험자는 여섯 손가락 피험자가 두(피험자 P1)또는 세(피험자 P2)세션을 수행하는 동안 한 세션 만 수행했습니다. 이 실험의 데이터는 힘 변동성이 가해지는 힘의 양에 어떻게 의존 하는지를 조사하는 데 사용되었습니다., 에서 각각의 시험,강제로 변화되었으로 계산된 표준편차의 힘에 걸쳐 시간을 창/128s,선정되었다 그래서 주제를 제대로 발휘하고 필요한 힘을 이 기간 동안에 거의 모든 시험이다. 다섯 개의 시험(1 시험에서는 제어 주,2 개의 시험에서 주제 P1 2 험에서 주제 P2)분석에서 제외되었으로 그들이 보여주 특별한 높은 변화의 시간에 걸쳐 나타내는 작업이 수행되지 않았습에 성공적으로 이러한 시험 중이다., 그림 2c 는 5 손가락 및 6 손가락 피험자에 대한 힘의 크기의 함수로서 힘의 표준 편차를 보여줍니다.
기능적 MRI
P1 과 다섯 손가락 손을 가진 9 명의 대조군 참가자 그룹이 fMRI 실험에 참여했습니다. P2 는 금속 치과 임플란트로 인해 제외되었습니다. 블록 설계에서 참가자들은 한 손가락(블록 당 20 탭,초당 1 탭)으로 20 초 동안 테이핑 운동을 수행 한 다음 10 초의 휴식을 취했습니다. 의사 무작위 순서로 각 손가락에 대해 4 개의 블록을 수행했습니다(p1 에 대한 24 시험 및 대조군에 대한 20 시험)., P1 은 각 손마다 하나씩 두 개의 세션을 수행했습니다. 컨트롤은 오른손으로 한 세션 만 수행했습니다. 모든 참가자는 fMRI 스캐너에 들어가기 전에 움직임에 대해 교육을 받았습니다.
이미지는 32 채널 Tx/Rx rf 코일(Nova Medical,Germany)이 장착 된 짧은 보어 헤드 전용 7T 스캐너(Siemens Medical,Germany)에서 획득되었습니다. 기능성 이미지는 사인 곡선 판독 에피 서열 23 을 사용하여 획득되었으며 28 개의 축 슬라이스로 구성되었습니다. 1 차 운동 피질(복셀 분해능 1)을 덮기 위해 중앙 설측(중앙 설측과 대략 직교)위에 슬라이스를 배치 하였다.,3×1.3×1.3mm3;TR=2s,FOV=210mm,TE=27ms,플립 각도=75°,GRAPPA=2). 해부학적 이미지를 취득한 사용 MP2RAGE sequence24 에서 허용하기 위하여 정확한 현지화의 precentral 고랑을(아래 참고)그리고 표시할 목적으로(TE=2.63ms,TR=7.2ms,TI1=0.9s,TI2=3.2s,TRmprage=5s). 도움 coregistration 간의 기능과 해부학적 이미지를 전체 뇌 EPI 볼륨 또한 취득한 동일한 성향에 사용되는 실행되는 기능(81 조각,복셀 해상도 1.3×1.3×1.3mm3,FOV=210mm,테=27ms,플립 각도=75°,GRAPPA=2)., 피험자는 앙와위 자세로 스캔되었다.
모든 이미지는 SPM8 소프트웨어(Wellcome Center for Human Neuroimaging,London,UK)를 사용하여 분석되었습니다. FMRI 데이터의 전처리에는 슬라이스 타이밍 보정,공간 재정렬,평활화(fwhm=2mm)및 해부학 적 이미지가있는 coregistration 이 포함되었습니다. 캐럿 5(반 에센 연구소,워싱턴 대학 의과 대학)는 표면 시각화에 사용되었습니다. 활성화 패턴의 분석에 포함 된 복셀을 국소화하기 위해(보충 그림 2)., 3),손가락 당 하나의 회귀기(p1 의 경우 6 개 및 컨트롤의 경우 5 개)와 6 개의 강체 운동 회귀기를 포함하는 첫 번째 GLM 분석이 계산되었습니다. 기능적인 마스크에 대한 손가락을 움직였으로 정의 활성 복셀에서 F-대조와 관련된 어떤 형식의 손가락을 움직(p<0.05 다.). 또한,감각 운동 피질에 상응하는 해부학 적 마스크는 출판 된 확률 적 cytoarchitectonic maps25,26,27 을 사용하여 설계되었다., 해부학 적 마스크는 일차 운동 피질 M1(Brodmann 영역 4a 및 4p)과 일차 체성 감각 피질 S1(Brodmann 영역 3a,3b,1 및 2)을 포함했다. 해부학 적 마스크는 각 참가자의 기본 공간에 다시 투영되었습니다. 이 2190 복셀에서 좌반구의 P1 오른쪽 손가락을 움직,2037 복셀에서 오른쪽반구의 P1 왼쪽 손가락을 움직 및 343.8±417.1(평균±표준)복셀에서 좌반구의 오른쪽 손가락을 움직이(보충 Fig. 3).,
을 분석 활성화 내에서 패턴을 선택한 복와 관련된 각 시험의 손가락을 움직이는 두 번째 GLM 분석 계산을 포함하는 하나의 회귀 변수에 대한 각각의 손가락을 눌러 시험(24P1 20 컨트롤)과 육 엄격한 움직임은 회귀 변수. 별도 각 참가자,베타 견적에 대한 각각의 도청 시험 압축 해제된 내에 선택한 복셀(결과에서 시험×복 매트릭스)., 이들은 높은 차원의 패턴을 투영 된 두 개의 차원으로 고전적인 다차원척도법(MDS)을 발견한 저차원 전망을 보존하는 약의 페어 사이의 거리를 높은 차원의 활성화 patterns14. MDS 에 대한 거리 메트릭으로 교차 검증 된 Mahalanobis distance14 를 사용했습니다. 다섯 손가락 대조군의 경우,각 피험자에 대해 개별적으로 MDS 를 수행 하였다. MDS 투영이 임의의 회전을 유도함에 따라 우리는 Procrustes alignment14 를 사용하여 개별 피험자의 투영을 정렬했습니다. 도 1 에 도시 된 표준 오차 타원., 2e 는 피험자 전체의 공분산으로부터 계산되었다. 로 Procrustes 정렬할 수 있도의 일부를 제거하는 진정한 간체 variability14,우리가 사용 Monte-Carlo 절차를 추정하는 정정하고 조정한 표준 오류가 타원 accordingly14. Polydactly 주제 P1 의 경우,우리는 시험을 부트 스트랩하여 공분산을 계산했습니다. 각 부트 스트랩 샘플에 대해 MDS 프로젝션을 계산했습니다. 부트 스트랩 된 MDS 돌기는 Procrustes 정렬을 사용하여 정렬되었습니다. 표준 오차 타원(그림 1). 2e,보충도., 4)는 몬테-카를로 절차 14 에 의해 추정 된 보정 인자에 의해 조정 된 부트 스트랩 된 MDS 예측에 걸친 공분산으로부터 계산되었다.
손가락의 현지화 작업
손가락이 현지화 task20 실시되었을 조사하는 인식의 손 모양의 P1,P2,그리고 그룹의 아홉을 제어합니다. 참가자들은 눈을 가리고 손을 2 차원 격자로 얹은 구조 아래에 놓았습니다. 그들은 시험 된 손의 큐에 드 위치를 향한 자유 손의 검지로 그리드를 가리켜 야했습니다., 그들이 필요한 식별하는 세 곳에서 각각의 손가락 첫 마디,두 번째는 너클와 팁(총 18 당 위치에 대한 손 P1,P2,15 에 대한 위치 제어). 각 위치는 p1 및 P2 에 대해 6 회,대조군에 대해 4 회 테스트되었다. 이 작업은 p1 과 P2 의 양손에 대해 수행되었으며 컨트롤의 오른손에 대해서만 수행되었습니다. 작업이 한 번 실시 촉감 큐잉,즉,목표 위치를 감동이 있었으로 플라스틱 필라멘트를,한 번 언어 큐잉,즉 대상 위치를 구두로 지정됩니다., 현지화에 오류가 측정된 각각의 테스트에 대해 위치로 2D-유클리드 사이의 거리를 보고 위치에서의 격자와 실제 위치에의 테스트에 위치 그리드(그림. 2 층). 촉각 및 구강 큐잉으로 유사한 결과가 얻어졌다;우리는 촉각 큐잉으로 인한 결과 만보고합니다.
개체 조작하고 공동 작업
실험 설정:주제는 앉아있는 책상 앞에서 중에 두 개의 작업을 아래에서 설명합니다., 전자기는 모션 캡쳐 시스템(Polhemus 자유 240/16-16)을 사용하였을 기록하는 손과 손가락을 움직이는 동안 개체 조작하고 공동 작업(보 보조 Fig. 5A). 손 보관에서 0.6 미터 거리에서 메인 Polhemus 시스템을 유지하는 녹화하는 소음은 아래 0.005mm 입니다. 총 12 각각 14 센서를 첨부하여 손과 손가락이 다섯 개의 또는 여섯 손가락의 주제를 사용하여 의료 테이프입니다. 모든 센서는 위치에 대한 세 개의 데카르트 좌표와 주 스테이션에 상대적인 방향에 대한 세 개의 각도를 측정했습니다., 각 센서는 플라스틱 절연 알루미늄 와이어로 Polhemus 시스템에 연결되었습니다. 두 개의 대형 센서(최대 위치에서 9×11×6mm3,9.1g)를 중간 및 엄지 중수골 뼈 상단의 피부에 배치했습니다. 다른 작은 센서(구형,17.3mm 길이 1.8mm 외부 직경이<1g)에 배치되었다는 말초과 근 phalanges 의됩니다. 측정은 120Hz 에서 기록되었습니다.
개체 조작 작업:두 polydactyly 과목 13 제어 과목을 가진 다섯 손가락의 손(여섯 여성,평균 연령 24.,표준 편차가 2.0 인 8)객체 조작 작업에 참여했습니다. 객체 조작 작업에 대한 실험 절차는 ref 에서 조정되었습니다. 21. 우리는 모양,크기,질감 및 재질이 다른 50 개의 물체를 선택했습니다(보충 그림 참조). 5B). 이 물체들은 자기장을 기반으로 한 폴헤머스 측정을 방해하지 않도록 금속이나 상자성 물질이 없었습니다. 피험자는 눈을 가리고 대상물을 하나씩 받았다. 그들은 한 손으로 물체를 탐험하고 그것이 무엇인지 추측해야했습니다(보충 영화 4 참조). 각 객체는 30 초 동안 탐색되었습니다., 물체가 30 초보다 일찍 인식되었을 때,피험자는 팁,가장자리 등과 같은이 물체의 특수 기능을 탐색하도록 요청 받았다.
일반적인 움직임 작업을 두 polydactyly 과목 및 8 개의 13 개 과목을 가진 다섯 손가락의 손가 수행하는 객체 조작 작업(다섯 여성,평균 연령 24.3 표준 편차 2.0)도 수행하는 일반적인 움직임 작업(또한 보충 영화 5). 신발 끈 묶기:두 개의 신발 끈의 끝이 테이블에 고정되었고 피험자는 두 손으로 끈을 묶어야했습니다., 책 페이지 뒤집기:피험자는 책을 받았고 한 손만 사용하여 페이지를 뒤집어야했습니다. 냅킨을 접히는:과목을 받았는 냅킨 종이를 접어 특정 모양(에서 사용되는 레스토랑)와 특정 순서를 사용하여 모두 손에 있습니다. 수건 구르기:피험자는 수건을 주어 양손을 사용하여 실린더로 굴려달라고 요청했습니다. 피실험자가 원하는만큼 자주 작업을 반복하도록 요청받은 동안 작업 당 5 분의 움직임이 기록되었습니다.,
데이터 분석:위의 모든 작은 센서 상대적인 큰 센서의 중간에 장골 뼈 사용에 대한 정보를 제공합니다. 원시 위치 측정은 Savitzky-Golay 필터(3 차,341.67ms 에 해당하는 길이 41 샘플 포인트)로 부드럽게되었습니다. 이동 속도 계산서 위치 측정과 함께 첫 번째 파생 Savitzky-Golay 필터링(세 번째 순서 길이 41 샘플 점에 해당 341.67ms).,
의 분석은 손가락(in)의존도:를 평가(in)의존성의 손가락을 움직 우리가 예상 간의 상호 정보의 움직임을 다른 손가락이다. 상호 정보를 사이에 두 개의 연속적인 확률 신호 X 및 Y 은 다음과 같이 정의됩니다.
어디 σX 름은 공분산 행렬의 한계 밀도 X,Y 및 σXY 은 공분산 행렬의 공동밀도입니다. 상호 정보에 대한보다 직관적 인 이해는 eq 에 대한 단 변량 정상 신호 X 및 Y 에 대해 얻을 수 있습니다., (3)을 더욱 간소화합니다.
r(X,Y)는 피어슨 상관계수 사 X Y. 를 추정하에 상호 정보를 사이에 두 개의 손가락,우리는 여섯 차원의 위치 측정에서 두 개의 센서에서 각각의 손가락,예상 공분산 행렬에서 시계열의 운동에 위치 적용 Eq. (3).,
예측의 개인 손가락을 움직이면 움직임에서의 다른 손가락 이동:각 개인의 손가락에서 예측의 움직임을 다른 손가락이다. 에 대한 여섯 손가락의 주제는 예측을 통해 프로젝트가 수행되었던없이 정원 외의 손가락,후자의 비교를 용이하게하기 위해 결과로서 다섯 손가락의 주제입니다. 각 손가락에서 두 센서의 x/y/z-위치는 각 손가락의 6 차원 이동 벡터를 구성했습니다., 이 6 개의 구성 요소는 나머지 4 개 또는 5 개의 손가락의 24 차원 또는 30 차원 이동 벡터로부터 개별적으로 예측되었습니다. 예측은 선형 최소 제곱 및 비선형 지원 벡터 회귀를 사용하여 수행되었습니다. 우리는 오버 피팅을 피하기 위해 데이터의 연대순 분할과 함께 두 가지 교차 유효성 검사를 사용했습니다. 의 품질은 예측 정량화하는 컴퓨팅의 계수 결정(R2)사이의 예측과 실제적인 움직임의 각 구성 요소에 대한 여섯 차원 운동 벡터와 다음의 평균 R2 값에서 여섯 차원입니다., 우리가 사용 support vector regression 과 가우스 커널 및 hyperparameters(예:커널뿐만 아니라 폭 정규화를 매개 변수)이었다 최적화된 교육에 데이터를 설정합니다. 우리는 지원 벡터 회귀와 하이퍼 파라미터의 최적화를 위해 Matlab 구현(“fitrsvm”)을 사용했습니다. 계산 시간을 줄이기 위해 데이터는 120/20=6hz 로 다운 샘플링되었습니다.
PCA(Principal component analysis)도 freedom21,28,29 장 PCA 었에서 수행되는 감지기 x/y/z-위치 측정 센서에서 손가락을 동안 개체 조작하고 공동 작업입니다., 증가하는 수의 주성분에 의해 포착 된 분산의 누적 된 양은도 1 에 플롯되어있다. 3b 및 보충도. 6B. 을 계산하는 효과적인 수 dof 우리가 적용되는 두 개의 알고리즘 십자가 유효성 검사 PCA 로를 변경했에서 권장하는 방법을 ref. 30 및 ref 에서 제안 된대로 누락 된 값에 대한 기대 최대화를 사용하는 교차 검증 PCA 방법. 31., 모두 방법을 사용하여 십자가 유효성 검사 절차 PCA 처음에서 계산 훈련 데이터를 적용한 예측하의 샘플을 테스트하는 동안 데이터를 훈련 및 테스트 데이터 설정은 상호 exclusive30,31. 우리 사례에서 사용되는 배로 크로 유효하고 시간적으로 분할 움직임 데이터를 별도로 각 작업에 대한 개 부분에서 사용하는 각 접 아홉 사람의 부품에서 훈련하고 하나는 부분 테스트 데이터에., 첫 번째와 마지막 10 개의 테스트 데이터 세트를 제외한 각 작업을 피하기 위해 영향력의 교육에서 테스트 데이터를 때문에 자동 상관 관계를 유지합니다. 예측과 실제 데이터 사이의 평균 제곱 오차는 주 구성 요소 수의 함수로 계산되었습니다. 가장 작은 오차를 산출 한 주성분의 수는 dof 의 유효 수에 대한 추정치로 사용되었으며 각 피험자에 대해 개별적으로 계산되었습니다., 각 주제에 대한 우리는 평균을 결정된 숫자의 주요 구성 요소를 모두 methods30,31 과 이의 추정 번호의 자유도(Fig. 3c,보충도. 6 기음).
자유도의 정보 이론 분석:이전 섹션에서 설명한 PCA 분석 외에도 정보 엔트로피를 사용하여 자유도를 분석했습니다. PCA 와 달리 정보 엔트로피 분석은 손가락 움직임 사이의 잠재적 인 비선형 관계를 고려합니다., 반면에 정보 엔트로피는 손가락 움직임의 관절 확률 분포의 추정을 필요로합니다. 계산이 공동 확률 분포,우리는 분할된 손가락을 움직임을 분류하여 이동 상태의 각 손가락으로 하나의 세 가지 조건 설정에서 MS={나머지,굴곡,확장},기반의 움직임에 원심 근 위 골 합니다. 근위 센서에 상대적인 원위 센서의 구형 좌표(거리,극 및 방위각)가 계산되었습니다., Pca 는 극각 및 방위각에서 수행되었으며 첫 번째 주성분을 따른 움직임은 각 손가락의 움직임을 나타내는 데 사용되었습니다. 각 손가락,파 v 의 첫 번째 컴퓨터가 계산 사이의 차이로 두 개의 연속 시간통 및 파생하는 데 사용되는 현재의 이동 상태를 기반으로 임계값을 μ=0.3SD(v):굴곡 v<−μ,확장 v>μ,나머지지 않습니다. 다른 문턱 값(μ=0.4SD(v)또는 μ=0.,1SD(v)),뿐만 아니라 다른 집국(두국:굴곡 v<0 확장 v>0),을 변경하지 않은 우리의 일반적인 결론에 관한 비교의 정보는 엔트로피를 사이에 다섯 여섯 손가락의 주제입니다. 우리는 모든 손가락(p)의 움직임 상태의 관절 확률 분포의 정보 또는 섀넌 엔트로피(H)를 계산했다:
여기서 si∈MS 는 손가락 i 의 상태이다., N 손가락의 수는 다른 운동국은 3n 최대 엔트로피를 따라서 log2(3)n 얻을 수있을 때 가능한 모든 움직국은 동등한 확률이다.
관절의 운동 엄지손가락의 지수와 정원 외의 손가락을 위해 각 시점에 우리가 계산 이동 속도를 위해 각각의 손가락으로 크기의 입체 속도 벡터에 손가락에 있습니다., 우리는 다음을 분류하는 운동이 국가의 각각의 손가락에서 각각의 시점을 중 하나로”나”또는”이동”에 의해 비교 속도 임계값을 선택했고 10,30or50%의 속도 분포 모든 시간에 걸쳐 포인트 및 모든 손가락이다. 에서 이러한 데이터는 우리가 예상 조건부 확률는 엄지와 손가락 또는 엄지 손가락은 혼자 또는 인덱스에 손가락 하나 움직이고 있었다 주어진 정원 외의 손가락을 움직이고 있었다. 이러한 조건부 확률 추정에 대해 세 가지 속도 임계 값(Fig. 3e,보충도. 6E).,
비디오 게임 여섯 손가락
Polydactyly 과목 앞에 앉아서 컴퓨터 모니터링(DELL U2713HM)약 0.6 화면에서는 여섯 대상자들은 하단에 표시되는 센터의합니다. 실험 도중 진동 커서가 대상 상자를 통과했습니다(그림 1). 3g 및 보충 영화 6). 이러한 진동 제곱 각각은 미리 정의 된 범위 내에서 다른 주파수를 가졌습니다. 개별 대상 상자는 표준 컴퓨터 키보드의 해당 키를 눌러”터치”할 수 있습니다., 키는 키를 누르는 것이 편안하도록 개별 피사체의 손 기하학과 일치하도록 선택되었습니다. 피험자는 진동 커서를 추적하고 커서가 관련 대상 상자 내에 있으면 해당 버튼을 누르도록 지시 받았다. 이 시간 창 내에서 버튼을 누르면 올바른 프레스로 계산되었으며,바깥 쪽을 누르면 잘못된 프레스로 계산되었습니다. 정확하고 틀린 누름의 수는 모든 손가락에 합산되어 재판의 시간 동안 누적되었습니다.,
피험자의 성능은 정확도(올바른 프레스/목표 수)및 오류율(거짓 프레스/모든 프레스)에 따라 평가되었습니다. 목표는 오류율을 줄이면서 정확도를 높이는 것이 었습니다. 의 시작 부분에서 각 시험 대상의 정확성과 오류를 평가 임계값 설정된 수준에 따라(보조 표 1);각 수준에 의해 정의 이동 속도의 진동 커서와 임계값 정확성에 오류가율입니다., 한 번은 주제를 넘어 모두의 임계값,참가자였을 유지할 것으로 예상된 성능은 위의 정확도 그리고 아래는 오류 한계값,2 분 동안에는 지점 재판이 끝날 것이고 레벨이 증가될 것입니다. 각 후속 레벨에 대해 정확도 임계 값은 10%높게 설정되었고 오류율은 10%낮게 설정되었습니다. 피사체가 정확도에 대해 70%임계 값을 초과하고 오류율에 대해 30%임계 값 아래로 갈 수 있었다면 발진 주파수 범위가 0.05Hz 로 증가했습니다., 발진 주파수를 증가시킨 후 정확도 임계 값과 오류율을 원래 값인 50%로 다시 설정했습니다. 다른 레벨과 관련된 매개 변수 값을 강조하는 보충 표 1 을 참조하십시오. 면 주제에 도달하지 못했 내에서 다음 수준으로 7 분 거리,시험 중단되었고 후 짧은 휴식의 대상이었다를 반복하도록 요청하고 동일한 수준에 있습니다.
각 시험 동안,다음의 추가적인 시각적 피드백이 피험자에게 제시되었다. 키를 누르지 않으면 대상 상자가 흰색으로 표시되었습니다., 해당 상자에 커서가없는 동안 키를 누르면,즉 허위로 누르면 대상 상자가 빨간색으로 바뀝니다. 커서가 해당 상자에있는 동안 키를 누르면,즉 올바르게 누르면 대상 상자가 파란색으로 바뀝니다. 대상 상자 아래에 두 개의 막대가 피사체의 전반적인 성능에 대한 시각적 피드백을 제공했습니다. 상단 막대는 정확도를 반영하고 하단 막대는 오류율을 반영했습니다. 피사체의 정확도가 증가하면 정확도 막대가 채워지고 그 반대도 마찬가지입니다., 에서 동일한 시간,줄이는 오류 결과를 채우기에서의 오류 바,이 같은 오류율이 0 이 결과는 완전히 채워진 바,즉의 값 1-오류가율이 발표되었다. 피사체가 해당 막대의 설정된 임계 값을 넘을 때까지 각 막대는 빨간색이었고,이 시점에서 녹색으로 변했습니다. 문턱 값은 막대에 회색 마커로 표시되었습니다. 두 막대가 모두 녹색으로 바뀌 자마자 120s 의 빨간색 카운트 다운이 화면 하단 중앙에 나타났습니다., 시간이 만료되기 전에 한 막대가 다시 빨간색으로 바뀌면 카운트 다운이 120 초로 재설정되고 두 막대가 다시 녹색이 될 때까지 사라졌습니다. 또한,각각의 커서를 개별적으로 등장에 빨간으면(아래)또는 녹색(위의 경우)에 대한 성능 임계값과 관련하여 개인의 성능 해당하는 손가락,그래서 과목의 표시는 손가락에 필요한 개선합니다.
성능의 진화는 도 1 에 도시되어있다. 3h.피험자는 10 일 후뿐만 아니라 5 일 연속으로 시험되었다. 피험자는 하루에 1 시간 동안 작업을 수행했습니다., 이 과목을 사용하여 두 가지 다른 손가락을 조합하여 키를 누르십시오,중 여섯 손가락에서 오른쪽이나 오른쪽 그러나 교체 SF 과 함께 손가락의 왼손(Fig. 3 시간).
통계분석
비교하기 위한 두 개의 독립적인 샘플을 우리가 사용한 비모수,양면 Wilcoxon ranksum 테스트 및 계산 95%의 신뢰 구간에 효과 크기(즉,차이는 인구의 의미)를 사용하여 두 개의 샘플을 풀 t 간격입니다., 비교를 위한 두 쌍의 샘플을 우리가 사용한 비모수,양면 Wilcoxon 서명 순위 테스트 및 계산 95%의 신뢰 구간에 효과 크기를 사용하여 페어 간격입니다. 모든 보고한 자신감을 간격으로 반영하는 것을 의미한 다섯 손가락의 과목에서 차감에 대한 의미 여섯 손가락의 주제,즉 긍정적인 값을 나타내는 더 큰 값에 대한 여섯 손가락의 주제입니다.
두 변수 간의 상관 관계를 평가하기 위해 피어슨 상관 계수를 계산했습니다., 우리는 상관 관계가 계산 된 샘플이 독립적이지 않았기 때문에 피어슨 상관 계수의 통계적 유의성을 평가하지 않았다.
보고 요약
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