3B çalışma alanında graspable nesneleri sunmak için bir cihazın tasarımı ve kullanımı
Summary
Burada sunulan bir protokol esnek Reach-to-kavramak görev gerçekleştirmek için bir maymun kılavuzluk otomatik bir cihaz oluşturmak için. Cihaz, 3D uzayda rasgele bir konumda birden fazla nesne sunmak için bir 3B translasyonel cihazı ve tornalama tablosunu birleştirir.
Abstract
Ulaşılması ve kavrama yüksek birleştiğinde hareketler, ve temel nöral dinamikleri son on yılda yaygın olarak incelenmiştir. Ulaşmak ve açgözlü kodlamaları ayırt etmek için farklı nesne kimlikleri konumlarını bağımsız sunmak için gereklidir. Burada sunulan bir tornalama masası ve bu hedefe ulaşmak için üç boyutlu (3D) translasyonel cihaz ile monte edilmiş bir otomatik aparatın tasarımdır. Tornalama tablosu, 3B translasyonel aygıt tornalama tablosunu 3B alanda taşımadan farklı kavrama türlerine karşılık gelen farklı nesneleri değiştirir. Her ikisi de motor tarafından bağımsız olarak tahrik edilir, böylece hedef konum ve nesne rasgele birleştirilir. Bu arada, bilek yörüngesi ve kavrama tipleri sırasıyla hareket yakalama sistemi ve dokunmatik sensörler aracılığıyla kaydedilir. Ayrıca, bu sistemi kullanarak başarıyla eğitimli maymun gösteren temsili sonuçlar açıklanmıştır. Bu cihazın, üst ekstremite fonksiyonuyla ilgili kinematik, nöral ilkeler ve beyin makinesi arayüzlerini incelemek için araştırmacıların kolaylaştırılması bekleniyor.
Introduction
İnsan dışı primat içinde ulaşan ve açgözlü hareket temel nöral ilkelerini incelemek için çeşitli aygıtlar geliştirilmiştir. Görevlere ulaşma, dokunmatik ekran1,2, ekran imleç bir joystick tarafından kontrol3,4,5,6,7, ve sanal gerçeklik teknolojisi8 , 9 , 10 tüm 2D ve 3D hedefleri, sırasıyla sunmak için istihdam edilmiştir. Farklı kavrama türlerini tanıtmak için, tek bir pozisyonda sabit veya bir eksen etrafında dönen farklı şekilli nesneler,11,12,13kavramalı görevlerde yaygın olarak kullanılmıştır. Alternatif olarak, farklı kavrama türleri14,15,16,17ile aynı nesneyi kavramak için konuları bilgilendirmek için görsel ipuçlarını kullanmaktır. Daha yakın zamanda, ulaşma ve kavrama hareketleri birlikte incelenmiştir (yani, konular birden çok pozisyona ulaşır ve deneysel bir oturumda farklı kavrama türleri ile kavramak)18,19,20, 21,22,23,24,25,26,27,28,29. Erken deneyler, kaçınılmaz olarak düşük zaman ve uzamsal hassasiyete neden olan nesneleri elle sundu20,21. Deneysel hassasiyeti iyileştirmek ve insan gücünden tasarruf etmek için programlar tarafından denetlenen otomatik sunum cihazları yaygın olarak kullanılmıştır. Hedef pozisyon ve kavrama türünü değiştirmek için deneyler aynı anda birden çok nesne maruz, ancak göreli (veya mutlak) hedefleri ve kavrama türleri birbirine bağlı, uzun vadeli eğitim aracılığıyla sert ateşleme desenleri neden olan22 ,27,28. Nesneleri genellikle bir 2D düzlemde sunulur, hangi hareket ve sinir aktivitesi ulaşma çeşitliliği sınırlar19,25,26. Son zamanlarda, sanal gerçeklik24 ve robot kol23,29 3D uzayda nesneleri sunmak için tanıtıldı.
Burada sunulan ayrıntılı protokoller bina ve 3D alanda birden fazla hedef pozisyonları ve kavrama türleri herhangi bir kombinasyonu elde edebilirsiniz otomatik bir cihaz30 kullanarak. Tornalama tablosunu 3B alanda taşımak için nesneleri ve 3B translasyonel cihazı değiştirmek için bir tornalama tablosu tasarladık. Hem tornalama masası hem de translasyonel cihaz bağımsız motorlar tarafından tahrik edilir. Bu arada, konunun bilek ve nöral sinyallerinin 3D yörünge deney boyunca aynı anda kaydedilir. Cihaz Rhesus maymun üst ekstremite fonksiyon çalışması için değerli bir platform sağlar.
Protocol
Representative Results
Discussion
Davranışsal cihaz burada açıklanan farklı ulaşan ve açgözlü hareketlerin deneme akıllıca bir kombinasyonu sağlar (yani, maymun her deneme herhangi bir rastgele 3D konumlarda farklı şekilli nesneleri kavramak olabilir). Bu, farklı nesnelerle geçiş yapan özel bir tornalama tablosunun ve tornalama tablosunu 3B alanda birden çok konuma aktaren doğrusal translasyonel aygıtın birleşimi aracılığıyla gerçekleştirilir. Buna ek olarak, maymun nöral sinyalleri, bilek yörüngesi, ve el şekilleri, nör…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Biz cihaz tasarımı ve Bayan guihua Wang onun tavsiye için onun yardım için hayvan bakımı ve eğitim ile Bay Shijiang Shen teşekkür ederiz. Bu çalışma Çin Ulusal temel araştırma ve geliştirme programı (2017YFC1308501), Çin Ulusal Doğal Bilim Vakfı (31627802), Zhejiang Eyaleti (2016C33059) kamu projeleri ve temel araştırma fonları tarafından desteklenmektedir Merkezi üniversiteler.
Materials
| 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. Neurosciences. 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).
