Mechanotactile Sensory Feedback Improves Embodiment of a Prosthetic Hand During Active Use
Notice bibliographique
Résumé
There have been several advancements in the field of myoelectric prostheses to improve dexterity and restore hand grasp patterns for persons with upper limb loss, including robust control strategies, novel sensory feedback, and multifunction prosthetic terminal devices. Although these advancements have shown to improve prosthesis performance, a key element that may further improve acceptance is often overlooked. Embodiment, which encompasses the feeling of owning, controlling and locating the device without the need to constantly look at it, has been shown to be affected by sensory feedback. However, the specific aspects of embodiment that are influenced are not clearly understood, particularly when a prosthesis is actively controlled. In this work, we used a sensorized simulated prosthesis in able-bodied participants to investigate the contribution of sensory feedback, active motor control, and the combination of both to the components of embodiment; using a common methodology in the literature, namely the rubber hand illusion (RHI). Our results indicate that (1) the sensorized simulated prosthesis may be embodied by able-bodied users in a similar fashion as prosthetic devices embodied by persons with upper limb amputation, and (2) mechanotactile sensory feedback might not only be useful for improving certain aspects of embodiment, i.e., ownership and location, but also may have a modulating effect on other aspects, namely sense of agency, when provided asynchronously during active motor control tasks. This work may allow us to further investigate and manipulate factors contributing to the complex phenomenon of embodiment in relation to active motor control of a device, enabling future study of more precise quantitative measures of embodiment that do not rely as much on subjective perception.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».