触觉感知与动作的神经机制及计算模型研究：从皮肤受体到虚拟触觉的跨学科探索

这篇综述系统阐述了触觉感知（Haptic Perception）与动作的交互机制，涵盖外周神经通路（Aβ LTMRs）、计算模型（如DCML通路模拟）及生物工程应用（如神经假体）。重点解析了皮肤机械感受器（SA I/FA I）的信号传导、动作对感知的调控（如down-gating效应），以及虚拟触觉界面技术的挑战，为跨学科研究提供理论框架。

　　

触觉感知及其与动作的关系

触觉感知依赖触觉受体信号对外界物体的检测、定位与表征。其研究涉及行为科学、神经科学及计算模型，揭示了触觉与动作的双向交互机制。

外周神经通路与计算模型

皮肤作为触觉感知的起点，包含多层结构（表皮、真皮、皮下组织）和四类低阈值机械感受器（LTMRs）：慢适应型SA I（Merkel细胞）、SA II（Ruffini末梢），快适应型FA I（Meissner小体）和FA II（Pacinian小体）。SA I和FA I受体因小感受野（5-10个乳头脊）支持高空间分辨率，而FA II受体通过大感受野编码高频振动（20-1,000 Hz）。

计算模型如Saal等开发的"压力波传播模型"结合皮肤力学与漏积分-放电模型，预测了手掌区域机械感受器的毫秒级响应。有限元分析（如Wang等）进一步模拟指尖接触弹性球体时的14,000个皮肤单元形变，揭示被动触觉中软硬度错觉的机制——小半径高弹性球与大半径刚性球可能引发等效皮肤应力。

动作对触觉的调控

动作通过三种途径影响感知：

1. 下行门控（Down-gating）：运动准备期（约100 ms前）即抑制无关触觉输入，如Chapman实验显示主动运动时电刺激检测阈值升高50%。

2. 预测性衰减：自触（如抓挠）时，前馈模型比对预期与实际反馈，使感知强度降低（Bays的虚拟自触实验证实）。

3. 探索动作增强：特定动作优化特征提取，如横向摩擦（Lateral motion）检测纹理粗糙度，按压（Pressure）评估柔软度。

触觉特征与动作的协同

• 纹理感知：双工理论指出，元素间距<0.2 mm的精细纹理依赖FA I振动编码，粗糙纹理则通过SA I空间编码。Callier发现评估光滑度时探索速度比粗糙度快30%，表明运动参数适配感知目标。

• 柔软度：Wu的贝叶斯模型显示，人对弹簧刚度（k=F/d）的估计通过递归更新先验概率实现，权重取决于历史数据可靠性。

• 曲率：指尖接触曲面时，局部皮肤拉伸（Cutaneous cue）主导判断，但主动探索可能因运动信号干扰降低灵敏度（Cheeseman实验）。

神经可塑性与感觉替代

截肢患者通过残肢肌肉-神经重路由（如Marasco实验）实现假体控制与触觉反馈。生物模拟电刺激（如George采用爆发式信号模式）使物体硬度判别时间缩短50%，并诱发幻肢归属感。

虚拟触觉的挑战

表面摩擦调制技术（如超声波降摩擦、静电增摩擦）可模拟纹理，但Grigorii实验显示，即使精确复现牛仔布摩擦力时序，识别准确率仅达随机水平（50%），反映整体振动无法替代真实空间模式。

未来需整合心理物理学、神经编码（如皮质SA/FA混合神经元表征）、计算建模（如有限元皮肤力学）及工程（如可穿戴触觉界面）推进触觉机制解析与应用创新。