Untersuchung Motorfaehigkeiten Lernprozesse mit einem Robotic Manipulandum
Summary
Ein Paradigma ist für die Ausbildung und Analyse eines automatisierten Fach Erreichen Aufgabe in Ratten dargestellt. Die Analyse der Ziehversuche zeigt verschiedene Teilprozesse des motorischen Lernens.
Abstract
Qualifizierte Erreichen Aufgaben werden in den Studien der Motorik Lernen und motorische Funktion unter gesunden und pathologischen Zuständen häufig verwendet, kann aber zeitintensiv und zweideutig über einfache Erfolgsraten zu quantifizieren. Hier beschreiben wir die Trainingsprozedur für Reichweite und Pull-Aufgaben mit der ETH Pattus, einem Roboter-Plattform für die automatisierte forelimb erreichen Training, dass Aufzeichnungen ziehen und Handdrehbewegungen bei Ratten. Kinematischen Quantifizierung der durchgeführten Ziehversuche zeigt das Vorhandensein von unterschiedlichen zeitlichen Verläufe der Bewegungsparameter wie Zuggeschwindigkeit, räumliche Variabilität der Zieh Trajektorie, Abweichung von der Mittellinie, sowie Ziehen Erfolg. Wir zeigen, wie kleinere Anpassungen im Trainings Paradigma zu Veränderungen in diesen Parametern führen und enthüllt ihre Beziehung Schwierigkeiten zu Aufgabe, allgemeine Motorik oder qualifizierte Aufgabenausführung. In Kombination mit elektrophysiologischen, pharmakologischen und optogenetischen Techniken kann dieses Paradigma verwendet werdendie zugrunde liegenden Mechanismen des motorischen Lernens und der Gedächtnisbildung sowie Verlust und Wiederherstellung der Funktion (zB nach Schlaganfall) zu erkunden.
Introduction
Motor Aufgaben sind weit verbreitet zu beurteilen, Verhaltens- und neuronale Veränderungen in Bezug auf das motorische Lernen oder Änderungen der motorischen Funktion bei neurologischen oder pharmakologischen Tiermodellen. Feinmotorik kann schwierig sein, bei Nagetieren zu quantifizieren, aber. Aufgaben , die manuelle Geschicklichkeit, wie Manipulation von Getreide 1, Pasta 2 oder Sonnenblumenkerne 3 sind empfindlich und nicht eine umfassende Ausbildung des Tieres erforderlich. Ihr Hauptnachteil ist, dass diese Aufgaben ergeben meist qualitative Ergebnisse und kann schwierig sein, eindeutig zu punkten.
Qualifizierte Erreichen Aufgaben, wie Variationen der einzelnen Pellet Aufgabe zu erreichen sind einfacher 4 zu quantifizieren, 5. Jedoch kinematischen Faktoren, die die erfolgreiche Ausführung dieser Aufgaben zugrunde liegen, können nur in begrenztem Umfang und erfordern arbeitsintensive Vollbild-für-Vollbild-Video a abgeleitet werdennalyse.
Roboter-Geräte haben an Popularität gewonnen als Mittel der Aspekte der forelimb Funktion und Motorik zu quantifizieren. Mehrere automatisierte Erreichen Aufgaben zur Verfügung stehen. Die meisten konzentrieren sich auf einen einzigen Aspekt eines forelimb Bewegung, wie zum Beispiel entlang einer Linearführung 6, 7, einfache distalen Bewegungen der Gliedmaßen 8 oder Pronation und Supination der Pfote 9 eines Griff ziehen. Während diese Geräte in Versprechen für die Analyse der motorischen Funktion zeigen, spiegeln sie nur die komplexen motorischen Aktionen während der Einzelpellet ausgeführt auf eine begrenzte Erreichen verlängern.
Hier zeigen wir die Verwendung eines Drei-Grad-of-freedom Robotervorrichtung, ETH Pattus, entwickelt für die Ausbildung und die Bewertung der verschiedenen motorischen Aufgaben in Ratten 10, 11. Es zeichnet eben und Drehbewegung von Ratten forelimb Bewegungen in Reichweite, zu erfassen, undZiehen in der horizontalen Ebene Aufgaben durchgeführt. Ratten interagieren mit dem Roboter über eine 6 mm Durchmesser kugelförmigen Griff, der durch ein Fenster in der Testkäfig (Breite: 15 cm, Länge: 40 cm, Höhe: 45 cm) erreicht und bewegt werden kann in der horizontalen Ebene (Schieben und Ziehen Bewegungen) und gedreht (Pronation und Supination Bewegungen). Somit ermöglicht es die Ratte Bewegungen auszuführen, die den Hingerichteten bei der konventionellen Einzelpellet Erreichen Aufgaben nähern. Das Fenster ist 10 mm breit und 50 mm über dem Käfigboden gelegen. Der Handgriff befindet sich 55 mm über dem Boden. Eine Schiebetür blockiert den Zugriff auf den Griff zwischen Versuche erreicht und öffnet, wenn der Roboter seine Startposition erreicht hat und schließt nach einem Prozess abgeschlossen ist. Nach einer Bewegung korrekt ausgeführt, erhalten Ratten eine Futterbelohnung auf der gegenüberliegenden Seite des Testkäfigs.
Der Roboter wird durch Software gesteuert und erfasst Ausgang von 3 Drehgeber bei 1000 Hz, wodurch Informationen über die Position of den Griff in der horizontalen Ebene, sowie dessen Drehwinkel (Einzelheiten siehe 11 Referenz). Die Bedingungen für eine erfolgreiche Aufgabenausführung erforderlich sind , in der Software vor jeder Trainingseinheit definiert (beispielsweise minimal erforderliche Abstand und die maximale Abweichung von der Mittellinie in einer Reichweite-and-Pull – Aufgabe ziehen). Eine anfängliche standardisierten Referenzposition des Handgriffs wird zu Beginn jeder Trainingssitzung mit einem festen Halter aufgezeichnet. Diese Referenz wird für alle Versuche in einer Sitzung verwendet wird, für jeden Versuch eine konstante Startposition des Handgriffs gewährleistet. Konstante Positionierung des Handgriffs relativ zu dem Käfigfenster wird durch Ausrichtung von Markierungen auf dem Käfig und Roboter (1) gewährleistet.
Videoaufnahmen der Greifbewegungen werden aufgezeichnet eine kleine High-Speed-Kamera (120 Bilder / s, 640 x 480 Auflösung). Eine kleine Anzeige in die Ansicht der Kamera zeigt die Identifikationsnummer der Ratte, Session Training,Probenummer und Versuchsergebnis (erfolgreich oder nicht). Diese Videos werden verwendet, um aufgezeichnete Ergebnisse verifizieren und die Wirkungen des Erreichens Bewegungen abzuschätzen, die den rührenden voran, Ziehen oder Drehen des Griffes.
Hier zeigen wir die Verwendung dieser Roboterplattform in Variationen einer Reichweite-and-Pull-Aufgabe. Diese Aufgabe kann innerhalb einer Frist von Zeit ausgebildet werden, die auf andere qualifizierte Erreichen Paradigmen vergleichbar ist und liefert reproduzierbare Ergebnisse. Wir beschreiben ein typisches Trainingsprotokoll, sowie einige der wichtigsten Ausgangsparameter. Darüber hinaus zeigen wir, wie kleine Änderungen in der verwendeten Trainingsprotokoll in veränderter Zeitverläufe der Verhaltensergebnisse zur Folge haben kann, dass unabhängige Teilprozesse innerhalb der Motorik Lernprozess darstellen kann.
Protocol
Representative Results
Discussion
Qualifizierte Erreichen Aufgaben werden üblicherweise 6 zu studieren Motorik Erwerb sowie Beeinträchtigung der motorischen Funktion unter pathologischen Bedingungen. Zuverlässige und eindeutige Analyse Verhalten zu erreichen ist von wesentlicher Bedeutung für die Untersuchung von zellulären Mechanismen Motorik Erwerb zugrunde liegen, sowie neurophysiologischen Verlust und die anschließende Wiederherstellung der Funktion beteiligten Prozesse in Tiermodellen für neurologische Erkrankungen. D…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Forschung wurde von der Schweizerischen National Science Foundation, dem Betty und David Koetser-Stiftung für Hirnforschung und der ETH Foundation unterstützt.
Materials
| ETH Pattus | ETH Pattus was made by the Rehabilitation Engineering Laboratory of Prof. Gassert at ETH Zurich. | ||
| Training cage | The plexiglass training cage was made in-house. | ||
| Pellet dispenser | Campden Instruments | 80209 | |
| 45-mg dustless precision pellets | Bio-Serv | F0021-J | |
| GoPro Hero 3+ Silver Edition | digitec.ch | 284528 | Small highspeed camera |
| Small display | Adafruit Industries | #50, #661 | 128×32 SPI Oled display controlled via an Arduino Uno microcontroller and Labview software |
| Labview 2012 | National Instruments | 776678-3513 | ETH Pattus is compatible with more recent Labview versions. |
| Matlab 2014b | The Mathworks | MLALL |
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