Tactile Perception in Upper Limb Prostheses: Mechanical Characterization, Human Experiments, and Computational Findings

要約

私たちの研究では、異なる運動学と機械的特性を持つ 4 つの義手における振動触覚の知覚を調査しています。
私たちは、硬くて単純なソケットベースの補綴装置が触覚情報を伝達でき、驚くべきことにユーザーが刺激された指を高い信頼性で識別できるようにすることを発見しました。
この能力は、追加の関節やより柔らかい機構を備えたより高度な義手ほど低下します。
根底にあるメカニズムを理解するために実験を実施しました。
私たちは、4 つの義手を介して伝わる振動に基づいて、義手使用者の指の接触を識別する能力を評価しました。
また、義足に対して数値的および機械的振動テストを実行し、機械学習分類器を使用して接触した指を識別しました。
私たちの結果は、より単純で硬い義手は接触の識別を容易にすることを示しています（たとえば、純粋に装飾的な手のユーザーは、人差し指の接触を他の指から83％の精度で区別できます）が、柔らかい高度な義手を含むすべてのテストされた手は、
確率レベルを超えて実行されます。
先進的な手が振動伝達を軽減したにもかかわらず、機械学習アルゴリズムは指の接触を識別する点で依然として人間の能力を上回っていました。
これらの発見は、高度な義手における振動触覚フィードバックを強化する可能性を示唆しており、そのようなフィードバックを将来的に義手デバイスに統合するための基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Our research investigates vibrotactile perception in four prosthetic hands with distinct kinematics and mechanical characteristics. We found that rigid and simple socket-based prosthetic devices can transmit tactile information and surprisingly enable users to identify the stimulated finger with high reliability. This ability decreases with more advanced prosthetic hands with additional articulations and softer mechanics. We conducted experiments to understand the underlying mechanisms. We assessed a prosthetic user’s ability to discriminate finger contacts based on vibrations transmitted through the four prosthetic hands. We also performed numerical and mechanical vibration tests on the prostheses and used a machine learning classifier to identify the contacted finger. Our results show that simpler and rigid prosthetic hands facilitate contact discrimination (for instance, a user of a purely cosmetic hand can distinguish a contact on the index finger from other fingers with 83% accuracy), but all tested hands, including soft advanced ones, performed above chance level. Despite advanced hands reducing vibration transmission, a machine learning algorithm still exceeded human performance in discriminating finger contacts. These findings suggest the potential for enhancing vibrotactile feedback in advanced prosthetic hands and lay the groundwork for future integration of such feedback in prosthetic devices.

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