Summary
Hier wordt een protocol voorgesteld om een automatisch apparaat te bouwen dat een aap begeleidt om de flexibele REACH-to-grasp-taak uit te voeren. Het apparaat combineert een 3D translationeel apparaat en draaitafel om meerdere objecten in een willekeurige positie in de 3D-ruimte te presenteren.
Abstract
Bereiken en grijpen zijn sterk gekoppelde bewegingen en hun onderliggende neurale dynamiek is in de afgelopen tien jaar op grote schaal bestudeerd. Om het bereiken en grijpen van coderingen te onderscheiden, is het essentieel om verschillende object identiteiten te presenteren die onafhankelijk zijn van hun posities. Hier gepresenteerd is het ontwerp van een automatisch apparaat dat wordt geassembleerd met een draaitafel en driedimensionaal (3D) translationeel apparaat om dit doel te bereiken. De draaitafel schakelt verschillende objecten in die overeenkomen met verschillende soorten grip, terwijl het 3D translationeel apparaat de draaitafel in de 3D-ruimte transporteert. Beide worden onafhankelijk aangestuurd door motoren, zodat de doelpositie en het object willekeurig worden gecombineerd. Ondertussen worden het pols traject en de grip typen opgenomen via het motion capture-systeem en de aanraaksensoren. Bovendien, representatieve resultaten die aantonen succesvol getraind aap met behulp van dit systeem worden beschreven. Verwacht wordt dat dit apparaat onderzoekers zal helpen om kinematica, neurale principes en hersen-machine-interfaces met betrekking tot de bovenste ledematen functie te bestuderen.
Introduction
Verschillende toestellen zijn ontwikkeld om de neurale principes te bestuderen die de onderliggende beweging in niet-menselijke primaten bereiken en grijpen. Bij het bereiken van taken, touch screen1,2, schermcursor bestuurd door een joystick3,4,5,6,7, en Virtual Reality technologie8 , 9 , 10 zijn allemaal gebruikt om respectievelijk 2D-en 3D-doelen te presenteren. Om verschillende soorten grip te introduceren, werden anders gevormde objecten die in één positie zijn vastgezet of rond een as draaien, veel gebruikt in de grijp taken11,12,13. Een alternatief is om visuele aanwijzingen te gebruiken om onderwerpen te informeren om hetzelfde object te begrijpen met verschillende soorten grip14,15,16,17. Meer recentelijk zijn het bereiken en grijpen van bewegingen samen bestudeerd (d.w.z. onderwerpen bereiken meerdere posities en grijpen met verschillende soorten grip in een experimentele sessie)18,19,20, 21,22,23,24,25,26,27,28,29. Vroege experimenten hebben objecten handmatig gepresenteerd, wat onvermijdelijk leidt tot lage tijd en ruimtelijke precisie20,21. Om de experimentele precisie te verbeteren en mankracht te besparen, worden automatische presentatie apparaten die worden bestuurd door Programma's op grote schaal gebruikt. Om de doelpositie en het Grip type te variëren, hebben onderzoekers meerdere objecten tegelijk blootgelegd, maar de relatieve (of absolute) positie van doelen en de grip typen zijn aan elkaar gebonden, waardoor rigide vuur patronen door langdurige training worden veroorzaakt22 ,27,28. Objecten worden meestal gepresenteerd in een 2D-vlak, waardoor de diversiteit van het bereiken van beweging en neurale activiteit19,25,26wordt beperkt. Onlangs zijn Virtual Reality24 en robotarm23,29 geïntroduceerd om objecten in de 3D-ruimte te presenteren.
Hier zijn gedetailleerde protocollen voor het bouwen en gebruiken van een geautomatiseerd apparaat30 die elke combinatie van meerdere doel posities en grip typen in de 3D-ruimte kan bereiken. We ontwierpen een draaitafel om van objecten en 3D translationeel apparaat te wisselen om de draaitafel in de 3D-ruimte te vervoeren. Zowel de draaitafel als het translationeel apparaat worden aangestuurd door onafhankelijke motoren. Ondertussen wordt het 3D-traject van de pols-en neurale signalen van het onderwerp gelijktijdig tijdens het experiment geregistreerd. Het apparaat biedt een waardevol platform voor de studie van de bovenste ledematen functie in de rhesus Monkey.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Alle gedrags-en chirurgische procedures aan normen voldoende aan de gids voor de verzorging en het gebruik van proefdieren (Ministerie van volksgezondheid van China) en werden goedgekeurd door het Dierenzorg Comité van de Zhejiang University, China.
1. montage van de 3D translationele inrichting
- Bouw een frame van maat 920 mm x 690 mm x 530 mm met aluminium constructie rails (dwarsdoorsnede: 40 mm x 40 mm).
- Bevestig vier sokkels aan de twee uiteinden van de Y-rails met schroeven (M4) (Figuur 1b).
- Bevestig twee Y-rails op het bovenoppervlak van het frame parallel door de vier sokkels aan de vier hoeken van het bovenoppervlak te bevestigen met schroeven (M6) (Figuur 1b).
- Verbind twee Y-rails met een verbindingsas en twee membraan koppelingen. Draai de borgschroeven van de koppelingen aan om de assen van twee rails te synchroniseren (Figuur 1b).
- Zet zes moeren (M4) in de achterste groeven van de Z-Rail. Bevestig één zijde van het rechterdriehoekframe aan de achterzijde van de Z-Rail met schroeven.
- Trek het driehoekige frame naar het uiteinde dat is distale naar de schacht en draai de schroeven. Bevestig het andere rechtse driehoekige frame op dezelfde manier aan de andere Z-Rail (figuur 1c).
- Bevestig de andere rechthoekige zijkanten van twee driehoek frames aan de schuifregelaars van twee Y-rails met schroeven (M6) (figuur 1c).
- Verbind twee Z-rails met een verbindingsas en membraan koppelingen en draai de bevestigingsschroeven van de koppeling aan (figuur 1c).
- Bevestig de twee T-vormige verbindings borden aan de achterzijde van de X-Rail met moeren en schroeven (M4). Trek vervolgens de twee T-vormige planken aan de twee uiteinden van de X-Rail en draai de schroeven aan (figuur 1d).
- Bevestig de twee T-vormige verbindings borden op de schuifregelaars van twee Z-rails met schroeven (M6), respectievelijk (figuur 1d).
- Steek de stap motor in het Asgat van de tandwiel Reducer en schroef de flenzen samen (Figuur 1e).
- Bevestig de verbindingsring aan het asuiteinde van de actieve X-Rail met schroeven (M4).
- Steek de as van de X-Rail in de koppeling en bevestig de Tandwielreductor aan de verbindingsring met schroeven (M4). Draai de borgschroeven van de koppeling (Figuur 1e) vast.
- Bevestig de andere twee stappenmotoren en tandwiel reductoren aan de actieve Y-Rail en Z-Rail met behulp van de methoden beschreven in de stappen 1.11 – 1.12.
- Steek de stroom-en besturingskabels van de drie stappenmotoren in de stroom-en controle poorten van hun bestuurders en bevestig de kabels met schroeven aan de bestuurderszijde.
2. montage van de draaitafel
- Download de. DWG ontwerp bestanden uit de aanvullende bestanden van dit papier. Bereid de voorwerpen, mentale schacht, lokaliseren Bar, rotator en geval door 3D-printen of mechanische verwerking.
- Plaats de aanraaksensoren in de groef van het object lichaam en plak ze op de vooraf gedefinieerde aanraakgebieden met dubbelzijdige tape (Figuur 2b).
Opmerking: elk object bestaat uit vier subonderdelen: een achterplaat, object body met groef binnen, afdekplaat en aanraaksensoren. - Laat de draden door het gat van het object achterbord en bevestig het afdek bord op het object lichaam met schroeven (Figuur 2b).
- Geef de draden van de aanraaksensoren door de gaten aan de zijkanten van Rotator en bevestig de objecten op de Rotator met schroeven. (Figuur 2c).
- Soldeer de draad uiteinden van de aanraaksensoren aan de roterende draad uiteinden van de elektrische slip ring en wikkel de gewrichten met elektrische tape (figuur 2D).
- Bevestig de behuizing aan de Slider van de X-Rail met schroeven. Plaats het lager in het onderste gat van de doos en bevestig de Lokatiebalk aan het bovenste oppervlak van het etui met schroeven (figuur 2e).
- Plaats de Rotator in de behuizing van de zijkant, die samenvalt met de assen van Rotator, lager en doos. Doorloop de draden van de elektrische slip ring door het bovenste gat van de behuizing (figuur 2F).
- Steek de metalen schacht in de lager van het bovenste gat van de behuizing en plaats de as-toets op de spiebaan van de Rotator (figuur 2g).
- Zet de elektrische slip ring rond de metalen schacht. Plaats het uiteinde van de Lokatiebalk in de inkeping van de elektrische slip ring om te voorkomen dat de buitenste ring draait (figuur 2g).
- Steek de schacht van de Stepping motor in het gat van de metalen schacht en bevestig de motor op de bovenkant van de doos met schroeven. (Figuur 2H).
- Steek de stroom-en besturingskabels van de motor in de stroom-en controle poorten van de bestuurder en bevestig ze met schroeven.
- Plak een Tricolor LED (RGB) op de voorkant van de behuizing met tape en bevestig het rechter zijbord op de behuizing.
3. installatie van het besturingssysteem
- Plaats de draden van de vier motorrijders richting en pulsbesturing in de digitale I/O-poorten (pinnen 81, 83, 85, 87) en digitale contra poorten (pinnen 89, 91, 93, 95) van de Data Acquisition (DAQ) Board, respectievelijk. Bevestig de draden met schroeven.
- Plaats de Stuur draden van LED (groene kleur gebruikt voor de "Go" Cue, blauwe kleur gebruikt voor de "Error" Cue, en rode kleur die inactief is) in de digitale I/O-poorten (PIN 65 en 66) van de DAQ-kaart en beveilig ze met schroeven.
- Steek de uitgangsdraden van de aanraaksensoren en de switch-knop in de digitale I/O-poorten (PIN 67 – 77) van het DAQ-bord en bevestig de draden met schroeven.
- Steek de start-stop en richtings bedrading van de peristaltische pomp in de digitale I/O-pinnen 1 en 80, respectievelijk. Steek de stroom snelheidsregeling in de analoge I/O-poort AO2. Bevestig de draden met schroeven.
- Stel een motion capture-systeem in zoals beschreven door de fabrikant om het hand traject in de 3D-ruimte vast te leggen.
Opmerking: er is een commercieel motion capture-systeem (Zie tabel met materialen) gebruikt, dat bestaat uit acht camera's, een Power hub, een Ethernet-switch en een ondersteunende software (bijv. cortex). Raadpleeg de handleiding voor meer informatie over het instellen van het systeem. - Instellen van een neurale signaal acquisitie systeem zoals beschreven door de fabrikant voor het opnemen van elektrofysiologie signaal van onderwerp.
Opmerking: een commercieel data-acquisitie systeem (tabel met materialen) werd gebruikt, dat bestaat uit een Neural signal processor (NSP), front-end versterker (Fea), versterker voeding (ASP), hoofd stadia en de ondersteunende software (bijv. Centraal). Raadpleeg de handleiding voor meer informatie over de installatie van het systeem.
4. voorbereiding van de experimentele sessie
- Initialiseer het 3D translationeel apparaat en de draaitafel. Trek met name de schuifregelaars van alle lineaire schuifrails naar het startpunt (linkerbenedenhoek) en draai het eerste object (d.w.z. de verticaal geplaatste handgreep) van draaitafel om de voorzijde van de draaitafel te zien.
- Macht op de experimentele apparaten, met inbegrip van motion capture systeem, neurale signaal verwerving, DAQ Board, peristaltische pomp, en vier motoren.
- Stel de paradigma software in (Figuur 3a).
- Dubbelklik op Paradigm. exe om de Paradigm-software te openen (beschikbaar op aanvraag).
- Definieer het nummer van de bereik posities en hun 3D-coördinaten (x, y en z, in millimeters) ten opzichte van de beginposities (stap 4,2).
- Schrijf coördinaten van alle posities in de vorm van matrix in een. txt-document. Zorg ervoor dat elke rij de x-, y-en z-coördinaten van één positie bevat, gescheiden door een spatie. Sla het txt-document op.
- Klik op bestand openen in het deelvenster pool van Paradigm-software en selecteer het. txt-document dat u eerder hebt opgeslagen om de presentatie posities in de paradigma software te laden.
Opmerking: in deze studie werden acht doel posities ingesteld volgens het bereik van het dier, die zich bevinden op hoekpunten van een cuboid-werkruimte9,10 (90 mm x 60 mm x 90 mm). - Controleer de objecten die moeten worden weergegeven in het experiment in de object pool van Paradigm-software.
- Pas de experimentele parameters aan in het deelvenster tijdparameters van de paradigma software. Stel basislijn = 400 MS, motor Run = 2.000 MS, planning = 1.000 MS, Max reactietijd = 500 MS, Max bereik tijd = 1.000 MS, min Houdtijd = 500 MS, beloning = 60 MS, en error Cue = 1.000 MS.
- Plaats de rhesus Monkey (met een micro-elektrode-array geïmplanteerd in de motor cortex) op de Monkey Chair door de halsband in de groef van de stoel te plaatsen en zijn hoofd te bevestigen.
- Bevestig de Monkey Chair aan het aluminium constructie frame. Houd het hoofd 250 mm verwijderd van de voorzijde van de cuboid en houd de ogen 50 mm boven de bovenzijde van de cuboid-werkruimte (horizontale visuele hoek: 20 °; verticale beeldhoek: 18 °).
- Maak een trackingtemplate van Motion Capture System.
- Bevestig drie reflecterende markeringen aan het uiteinde van de arm (dicht bij de pols) met dubbelzijdige tape. Zorg ervoor dat de drie markeringen een scalene driehoek vormen.
- Klik op de knop uitvoeren van de Paradigm-software om de taak te starten.
- Klik op de opname knop op het motion capture panel van cortex-software om trajecten van drie markeringen voor 60 s op te nemen wanneer de aap de taak uitvoert. Klik op de knop stoppen om het experiment op te schorten.
- Bouw een trackingtemplate van drie markers op de cortex-software met behulp van de opgenomen trajecten en sla de sjabloon op.
Opmerking: Raadpleeg de handleiding van cortex voor meer informatie over hoe u een model bouwen.
- Verbind de GND poorten van FEA en micro-elektrode array geïmplanteerd in de aap motorische cortex met een draad en knijpen hanen. Plaats vervolgens de hoofd stadia in de connector van de micro-elektrode-array31.
- Open de centrale software van neurale signaal acquisitie systeem en stel opname parameters met inbegrip van opslagpad, lijnruis onderdrukking, Spike filter, Spike drempel, etc.
Opmerking: Raadpleeg de handleiding van het neurale signaal acquisitie systeem voor meer details van de software-instelling. - Open de synchronisatiesoftware (afbeelding 3B, beschikbaar op aanvraag). Klik op de drie verbindings knoppen in de deelvensters Cerebus, motion capture en Paradigm om de synchronisatiesoftware te verbinden met het systeem voor het verkrijgen van neurale signalen, het motion capture-systeem en de Paradigm-software.
- Klik op de knop uitvoeren van de Paradigm-software om door te gaan met het experiment.
- Klik op de knop opnemen in het deelvenster bestandsopslag van de centrale software om te beginnen met het opnemen van de neurale signalen.
- Controleer de opgeslagen trackingtemplate en klik op de opnameknop op het motion capture panel van cortex software om het traject van de pols van de aap te starten.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
De grootte van de volledige werkruimte van het apparaat is respectievelijk 600 mm, 300 mm en 500 mm in x-, y-en z-assen. De maximale belasting van de 3D translationele inrichting is 25 kg, terwijl de draaitafel (inclusief de opstap motor) is gewogen 15 kg en kan worden vervoerd met een snelheid van maximaal 500 mm/s. De kinematische precisie van de 3D translationele inrichting is minder dan 0,1 mm en het lawaai van het apparaat is minder dan 60 dB.
Om het nut van het systeem aan te tonen, wordt de aap getraind (eerder getraind in het bereiken van een taak) om een vertraagde REACH-to-grasp taak uit te voeren met het systeem30. Met behulp van de hierboven gepresenteerde procedure presenteert de Paradigm-software automatisch de proefversie van het Behavioral experiment door middel van een proefperiode (~ 500-tests per sessie). Concreet moet de aap een proef starten (Figuur 4) door op de knop te drukken en deze voor de "Go"-Cue te houden. Als een eerste stap ("motor run" fase), de 3D translationele apparaat vervoert de draaitafel naar een pseudo willekeurig gekozen positie, en tegelijkertijd, de draaitafel zal ook draaien om een pseudo willekeurig gekozen object te presenteren. Deze Motorrun fase duurt 2 sec. en alle vier de motoren (drie in de 3D translationele inrichting en één in de draaitafel) starten en stoppen op hetzelfde moment. De Motorrun fase wordt gevolgd door een "planningsfase" (1 seconde), waarbij de aap de volgende beweging plant. Zodra de groene LED ("Go" Cue) aan gaat, moet de aap de knop loslaten, in de draaitafel reiken en het object zo snel mogelijk met het corresponderende type grip grijpen (maximale reactietijd = 0,5 s; maximale bewegingstijd = 1 s). De aap krijgt een water beloning na een minimale Hold tijd van 0,5 s. Een proefperiode wordt afgebroken en de blauwe LED wordt ingeschakeld als de aap de knop vóór de "Go"-Cue vrijgeeft of de knop niet binnen de maximale reactietijd na de hint loslaat.
De synchronisatiesoftware ontvangt gebeurtenislabels (bijv. knop, go Cue, knop uit, etc., Figuur 4) van Paradigm-software en een "Start-record"-label van motion capture-systeem, stuurt deze in realtime naar het acquisitie systeem van het neurale signaal tijdens het experiment. Alle labels worden opgeslagen met neurale signalen, maar de traject van de pols wordt opgeslagen in een apart bestand. Om de neurale signalen en het traject op tijd uit te lijnen, werd de tijdstempel van het label "Start record" genomen als die van de eerste steekproef van het traject, waarna er incrementele tijdstempels werden toegewezen voor de andere monsters volgens de framesnelheid van het motion capture-systeem. In Figuur 3 worden de tijdgebonden gebeurtenislabels, de traject van de pols en de neuronale activiteit van het voorbeeld weergegeven.
Traject van de pols tijdens de bereiken fase in alle succesvolle proeven werd geëxtraheerd en verdeeld in acht groepen op basis van de doel posities (Figuur 5). Voor elke groep trajecten werden gemiddelde waarden en 95% betrouwbaarheidsintervallen op elk tijdpunt berekend. Het traject plot in Figuur 5 toont aan dat de uiteinden van acht groepen van trajecten een cuboid vormen, die dezelfde grootte heeft als de vooraf gedefinieerde cuboid-werkruimte (stap 4.3.4). De peristimulus tijd histogram (PSTH) voor één neuron werd getekend met betrekking tot het bereiken van positie en object, respectievelijk. De Spike treinen in succesvolle proeven werden binned met een glijdende venster van 50 MS en gladgestreed met een Gaussiaanse kernel (σ = 100 MS). De gemiddelde waarden en 95% betrouwbaarheidsinterval voor elke groep zijn berekend met de bootstrap-methode (n = 2.000). Figuur 6 toont de psths van twee voorbeeld neuronen afstemmen van zowel positie en objecten. Het neuron in Figuur 6a vertoont een significante selectiviteit tijdens het bereiken en vasthouden van fasen, terwijl het neuron in Figuur 6b begint met het afstemmen van posities en objecten vanaf het midden van de "Motorrun"-fase.
Figuur 1: stap-voor-stap instructies voor de 3D translationele apparaatassemblage.
I-I X-Rail, I-III Y-Rail, I-II Z-Rail, II verbindings assen, III stappenmotoren, IV planetaire tandwiel reductoren, V-verbindings ringen, VI-membraan koppelingen, VII-sokkels, VIII T-vormige verbindings borden, IX rechte driehoekskaders. A) de materialen voor de translationele apparaatassemblage. B) bouw het frame en installeer de Y-rails (stappen 1.1 – 1.4). C) twee Z-rails op de Y-rails bevestigen (stappen 1.5 – 1.7). D) bevestiging van X-Rail op Z-rails (stappen 1,8 en 1,9). E) het installeren van een opstap motor en versnellings recuder (stappen 1,10 en 1,11). F) volledig geassembleerd 3D translationeel apparaat (stappen 1,12 en 1,3). Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 2: stap-voor-stap instructies voor de draaitafel assemblage.
A) materialen voor draaitafel montage. B) het monteren van voorwerpen en het installeren van aanraaksensoren (stap 2,2). C) het vastzetten van voorwerpen op de Rotator (stap 2,3). D) aansluitdraden van sensoren op elektrische slip ring (stap 2,4). E) installatie van de basis op 3D translationeel apparaat en het plaatsen van de Lokatiebalk en lager (stap 2,5). F) zet de Rotator in de behuizing (stap 2,6). G) Installeer de as en de elektrische slip ring (stappen 2,7 en 2,8). H) installatie van de opstap motor (stap 2,9). Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Afbeelding 3: de grafische gebruikersinterface van de paradigma-en synchronisatiesoftware.
(A) een op maat gemaakt Labview-programma om de gedrags taak te controleren. (B) een op maat gemaakt C++-programma om te communiceren met de paradigma software, het acquisitie systeem voor neurale signalen en het motion capture-systeem. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 4: tijdgebonden gegevens in een geslaagde proefperiode.
Alle gebeurtenis timings, pols trajecten (X, Y en Z) en neuronale activiteit (voorbeeld eenheid 1 – 3) werden gelijktijdig geregistreerd. De korte zwarte lijnen in de bovenste rij zijn de gebeurtenislabels. "Knop aan" geeft de tijd aan waarop de aap op de knop heeft gedrukt; "Positie-index" is een getal van 1 – 8 dat aangeeft welke positie wordt bereikt; "Object index" is een getal van 1 – 6 dat aangeeft welk object wordt gepresenteerd; "Motor on" geeft de starttijd van vier motoren aan. "Motor off" geeft de stoptijd aan; "Go cue" geeft het moment aan waarop de groene LED stemt; "Knop uit" geeft het moment aan waarop de aap de knop loslaat; "Touch on" geeft het moment aan waarop de aanraaksensoren in het object de hand detecteren; "Reward on" geeft het moment aan waarop de pomp de water beloning begint te leveren en het einde van een proefperiode vertegenwoordigt. De labels "button on", "positie index" en "object index" worden achtereenvolgens in zeer korte tijd aan het begin van een proefperiode opgeslagen. Rijen 2 – 4 (gelabeld met X, Y en Z) plot het traject van de pols in 3D opgenomen door motion capture systeem. Rijen 5 – 7 (gelabeld met eenheid 1, 2 en 3) tonen de Spike treinen van drie voorbeeld neuronen opgenomen door neurale signaal acquisitie systeem. De onderste rij toont de tijdlijn voor een volledige proef die is onderverdeeld in zes fasen op basis van gebeurtenislabels. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 5: trajecten van pols opgenomen door motion capture systeem.
Alle geslaagde proeven zijn onderverdeeld in acht groepen op basis van de doel posities (gelabeld met letter A tot H). Elke ononderbroken lijn is een gemiddeld traject van één groep en de schaduw vertegenwoordigt de varianties van trajecten. Dit cijfer is gewijzigd van een eerdere studie30. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 6: PSTHs van twee voorbeeld neuronen (A en B).
De verticale onderbroken lijnen van rechts naar links in volgorde is motor aan, motor uit, ga Cue aan, knop uit en raak aan. Elke ononderbroken lijn (in verschillende kleuren) in PSTH vertegenwoordigt een gemiddelde snelheid van het vuur van de proeven in de richting van één doelpositie en de schaduw vertegenwoordigt 95% betrouwbaarheidsintervallen (bootstrap; 2.000 keer). Voor zowel A en B, de bovenste en onderste panelen tonen de psth met betrekking tot de verschillende posities en objecten, respectievelijk. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Aanvullende bestanden. Klik hier om de bestanden te downloaden.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
De gedrags apparatuur die hier wordt beschreven, maakt een proefsgewijze combinatie mogelijk van verschillende bereiken en grijp bewegingen (d.w.z. dat de aap verschillend gevormde objecten kan grijpen in willekeurige 3D-locaties in elke proefperiode). Dit wordt bereikt door de combinatie van een aangepaste draaitabel die verschillende objecten en een lineair translationeel apparaat wisselt dat de draaitabel naar meerdere posities in de 3D-ruimte transporteert. Bovendien, de neurale signalen van de aap, traject van pols, en hand vormen konden worden opgenomen en gesynchroniseerd voor neurofysiologisch onderzoek.
Het apparaat, dat afzonderlijk aangedreven 3D translationeel apparaat en draaitafel omvat, presenteert meerdere doel posities en objecten onafhankelijk van elkaar. Dat is, alle vooraf gedefinieerde posities en objecten werden willekeurig gecombineerd, wat belangrijk is bij het bestuderen van multivariabele codering14,25,28. Integendeel, als het te grijpen object is gekoppeld aan de positie (bijvoorbeeld, het object is vastgesteld op een paneel), is het moeilijk om te bepalen of een enkel neuron een object of positie stemt18,27,32. Bovendien presenteert het apparaat objecten in de 3D-ruimte in plaats van op een 2D-vlak19,27, dat meer neuronen activeert met ruimtelijke modulatie.
De boutverbinding wordt veel gebruikt tussen subonderdelen van het apparaat, wat resulteert in een hoge uitbreidbaarheid en flexibiliteit. Door het ontwerpen van de vorm van objecten en de plaatsing van aanraaksensoren, werd een groot aantal grip types precies geïnduceerd en geïdentificeerd. Het 3D translationeel apparaat kan elk subonderdeel van minder dan 25 kg in de 3D-ruimte verplaatsen en is bevoegd voor de meeste taken waarbij ruimtelijke verplaatsing wordt uitgevoerd. Bovendien, hoewel het apparaat is ontworpen om te trainen rhesus Monkey (Macaca mulatta), als gevolg van het instelbare bereik van de 3D translationele inrichting, het is ook bekwaam voor andere primaten met vergelijkbare of grotere lichaamsmaten of zelfs mensen.
Een belangrijke zorg van de gedrags taak combineren bereiken en grijpen beweging is of de hand houding verschilt over verschillende bereiken posities, zelfs als de aap grijpt object met dezelfde Grip type. Hoewel het bereiken en grijpen over het algemeen wordt beschouwd als twee verschillende bewegingen, zijn hun Effectors (arm en hand) verbonden. Het is dus onvermijdelijk dat de bereikte beweging samenwerkt met grijpen. Volgens de observaties in dit experiment veranderde de pols hoek van de aap lichtjes bij het grijpen van hetzelfde object in verschillende posities, maar werden er geen significante verschillen in de hand houding waargenomen.
Een mogelijke beperking van het apparaat is dat de experimentele ruimte niet helemaal donker is vanwege infraroodlicht uit het motion capture-systeem. De aap kan het doelobject zien gedurende het hele parcours, wat leidt tot de ongewenste tuning vóór de planningsperiode. Om de visuele toegang tot een object te regelen, kan een schakelbaar glas dat door de paradigma software wordt bestuurd, tussen het hoofd en het apparaat worden geplaatst. Het schakelbare glas is ondoorzichtig tijdens de baseline-en plannings fases en verandert transparant na de "Go"-hint. Op deze manier wordt de visuele informatie nauwkeurig geregeld. Op dezelfde manier kan witte ruis worden gebruikt om de motor draaiende geluid te maskeren, wat verhindert dat de aap de locatie van het object identificeert door het geluid van de motor. Een andere beperking van het apparaat is dat de beweging van de vingers niet kan worden gevolgd. Dit is omdat de aap de hand in de draaitafel moet bereiken om het object te begrijpen, waardoor de camera's van het vastleggen van markeringen op de hand worden geblokkeerd.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
De auteurs hebben niets te onthullen.
Acknowledgments
We danken de heer Shijiang Shen voor zijn advies over het ontwerp van apparaten en mevrouw Guihua Wang voor haar hulp bij dierenverzorging en-training. Dit werk werd gesteund door het National Key Research and Development Program van China (2017YFC1308501), de National Natural Science Foundation of China (31627802), de openbare projecten van de provincie Zhejiang (2016C33059), en de fundamentele onderzoeksfondsen voor de Centrale universiteiten.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Active X-rail | CCM Automation technology Inc., China | W50-25 | Effective travel, 600 mm; Load, 25 kg |
| Active Y-rail | CCM Automation technology Inc., China | W60-35 | Effective travel, 300 mm, Load 35 kg |
| Active Z-rail | CCM Automation technology Inc., China | W50-25 | Effective travel, 500 mm; Load 25 kg |
| Bearing | Taobao.com | 6004-2RSH | Acrylic |
| Case | Custom mechanical processing | TT-C | Acrylic |
| Connecting ring | CCM Automation technology Inc., China | 57/60-W50 | |
| Connecting shaft | CCM Automation technology Inc., China | D12-700 | Diam., 12 mm;Length, 700 mm |
| Diaphragm coupling | CCM Automation technology Inc., China | CCM 12-12 | Inner diam., 12-12mm |
| Diaphragm coupling | CCM Automation technology Inc., China | CCM 12-14 | Inner diam., 14-12mm |
| Electric slip ring | Semring Inc., China | SNH020a-12 | Acrylic |
| Locating bar | Custom mechanical processing | TT-L | Acrylic |
| Motion capture system | Motion Analysis Corp. US | Eagle-2.36 | |
| Neural signal acquisition system | Blackrock Microsystems Corp. US | Cerebus | |
| NI DAQ device | National Instruments, US | USB-6341 | |
| Object | Custom mechanical processing | TT-O | Acrylic |
| Passive Y-rail | CCM Automation technology Inc., China | W60-35 | Effective travel, 300 mm; Load 35 kg |
| Passive Z-rail | CCM Automation technology Inc., China | W50-25 | Effective travel, 500 mm; Load 25 kg |
| Pedestal | CCM Automation technology Inc., China | 80-W60 | |
| Peristaltic pump | Longer Inc., China | BT100-1L | |
| Planetary gearhead | CCM Automation technology Inc., China | PLF60-5 | Flange, 60×60 mm; Reduction ratio, 1:5 |
| Right triangle frame | CCM Automation technology Inc., China | 290-300 | |
| Rotator | Custom mechanical processing | TT-R | Acrylic |
| Servo motor | Yifeng Inc., China | 60ST-M01930 | Flange, 60×60 mm; Torque, 1.91 N·m; for Y- and Z-rail |
| Servo motor | Yifeng Inc., China | 60ST-M01330 | Flange, 60×60 mm; Torque, 1.27 N·m; for X-rail |
| Shaft | Custom mechanical processing | TT-S | Acrylic |
| Stepping motor | Taobao.com | 86HBS120 | Flange, 86×86 mm; Torque, 1.27 N·m; Driving turning table |
| Touch sensor | Taobao.com | CM-12X-5V | |
| Tricolor LED | Taobao.com | CK017, RGB | |
| T-shaped connecting board | CCM Automation technology Inc., China | 110-120 |
References
- Leone, F. T., Monaco, S., Henriques, D. Y., Toni, I., Medendorp, W. P. Flexible Reference Frames for Grasp Planning in Human Parietofrontal Cortex. eNeuro. 2 (3), (2015).
- Caminiti, R., et al. Early coding of reaching: frontal and parietal association connections of parieto-occipital cortex. European Journal of Neuroscience. 11 (9), 3339-3345 (1999).
- Georgopoulos, A. P., Schwartz, A. B., Kettner, R. E. Neuronal population coding of movement direction. Science. 233 (4771), 1416-1419 (1986).
- Fu, Q. G., Flament, D., Coltz, J. D., Ebner, T. J. Temporal encoding of movement kinematics in the discharge of primate primary motor and premotor neurons. Journal of Neurophysiology. 73 (2), 836-854 (1995).
- Moran, D. W., Schwartz, A. B. Motor cortical representation of speed and direction during reaching. Journal of Neurophysiology. 82 (5), 2676-2692 (1999).
- Carmena, J. M., et al. Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates. PLoS Biology. 1 (2), E42 (2003).
- Li, H., et al. Prior Knowledge of Target Direction and Intended Movement Selection Improves Indirect Reaching Movement Decoding. Behavioral Neurology. , 2182843 (2017).
- Reina, G. A., Moran, D. W., Schwartz, A. B. On the relationship between joint angular velocity and motor cortical discharge during reaching. Journal of Neurophysiology. 85 (6), 2576-2589 (2001).
- Taylor, D. M., Tillery, S. I., Schwartz, A. B. Direct cortical control of 3D neuroprosthetic devices. Science. 296 (5574), 1829-1832 (2002).
- Wang, W., Chan, S. S., Heldman, D. A., Moran, D. W. Motor cortical representation of hand translation and rotation during reaching. Journal of Neuroscience. 30 (3), 958-962 (2010).
- Murata, A., Gallese, V., Luppino, G., Kaseda, M., Sakata, H. Selectivity for the shape, size, and orientation of objects for grasping in neurons of monkey parietal area AIP. Journal of Neurophysiology. 83 (5), 2580-2601 (2000).
- Raos, V., Umiltá, M. A., Murata, A., Fogassi, L., Gallese, V. Functional Properties of Grasping-Related Neurons in the Ventral Premotor Area F5 of the Macaque Monkey. Journal of Neurophysiology. 95 (2), 709 (2006).
- Schaffelhofer, S., Scherberger, H. Object vision to hand action in macaque parietal, premotor, and motor cortices. eLife. 5, (2016).
- Baumann, M. A., Fluet, M. C., Scherberger, H. Context-specific grasp movement representation in the macaque anterior intraparietal area. Journal of Neuroscience. 29 (20), 6436-6448 (2009).
- Riehle, A., Wirtssohn, S., Grun, S., Brochier, T. Mapping the spatio-temporal structure of motor cortical LFP and spiking activities during reach-to-grasp movements. Frontiers in Neural Circuits. 7, 48 (2013).
- Michaels, J. A., Scherberger, H. Population coding of grasp and laterality-related information in the macaque fronto-parietal network. Scientific Reports. 8 (1), 1710 (2018).
- Fattori, P., et al. Hand orientation during reach-to-grasp movements modulates neuronal activity in the medial posterior parietal area V6A. Journal of Neuroscience. 29 (6), 1928-1936 (2009).
- Asher, I., Stark, E., Abeles, M., Prut, Y. Comparison of direction and object selectivity of local field potentials and single units in macaque posterior parietal cortex during prehension. Journal of Neurophysiology. 97 (5), 3684-3695 (2007).
- Stark, E., Asher, I., Abeles, M. Encoding of reach and grasp by single neurons in premotor cortex is independent of recording site. Journal of Neurophysiology. 97 (5), 3351-3364 (2007).
- Velliste, M., Perel, S., Spalding, M. C., Whitford, A. S., Schwartz, A. B. Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding. Nature. 453 (7198), 1098-1101 (2008).
- Vargas-Irwin, C. E., et al. Decoding complete reach and grasp actions from local primary motor cortex populations. Journal of Neuroscience. 30 (29), 9659-9669 (2010).
- Mollazadeh, M., et al. Spatiotemporal variation of multiple neurophysiological signals in the primary motor cortex during dexterous reach-to-grasp movements. Journal of Neuroscience. 31 (43), 15531-15543 (2011).
- Saleh, M., Takahashi, K., Hatsopoulos, N. G. Encoding of coordinated reach and grasp trajectories in primary motor cortex. Journal of Neuroscience. 32 (4), 1220-1232 (2012).
- Collinger, J. L., et al. High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia. The Lancet. 381 (9866), 557-564 (2013).
- Lehmann, S. J., Scherberger, H. Reach and gaze representations in macaque parietal and premotor grasp areas. Journal of Neuroscience. 33 (16), 7038-7049 (2013).
- Rouse, A. G., Schieber, M. H. Spatiotemporal distribution of location and object effects in reach-to-grasp kinematics. Journal of Neuroscience. 114 (6), 3268-3282 (2015).
- Rouse, A. G., Schieber, M. H. Spatiotemporal Distribution of Location and Object effects in Primary Motor Cortex Neurons during Reach-to-Grasp. Journal of Neuroscience. 36 (41), 10640-10653 (2016).
- Hao, Y., et al. Neural synergies for controlling reach and grasp movement in macaques. Neuroscience. 357, 372-383 (2017).
- Takahashi, K., et al. Encoding of Both Reaching and Grasping Kinematics in Dorsal and Ventral Premotor Cortices. Journal of Neuroscience. 37 (7), 1733-1746 (2017).
- Chen, J., et al. An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space. Journal of Neuroscience Methods. 312, 139-147 (2019).
- Zhang, Q., et al. Development of an invasive brain-machine interface with a monkey model. Chinese Science Bulletin. 57 (16), 2036 (2012).
- Hao, Y., et al. Distinct neural patterns enable grasp types decoding in monkey dorsal premotor cortex. Journal of Neural Engineering. 11 (6), 066011 (2014).
