3T fMRI Haptik Robot Adaptasyon
Summary
3T fMRI haptik robot adaptasyonu ve kullanımı açıklanmıştır.
Abstract
Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), non-iyonize radyasyon, anatomik ve fonksiyonel veri milimetre mekansal doğruluğu 2 ve neredeyse gerçek zamanlı analiz 3 gibi avantajları ile BOLD sinyali 1 ile mükemmel fonksiyonel beyin görüntüleme sağlar . Haptik robotlar, hassas ölçüm ve makul bir kapalı alan bir imleç konumu ve kuvvet kontrol sağlar. Burada hassas deneyler içeren haptik / dokunsal ulaşan veya kavrama gibi çevre etkileşimi ile motor kontrol sağlamak için bu iki teknolojiyi birleştirir. Temel fikir, robotun 4 konu robotu kullanmak için izin merkezinde desteklenen 8 ayak sonunda effecter eklemek, ama koruyucu ve fMRI makine (Şekil 1 manyetik alanın en uç kısmının uzak tutmak .)
The Phantom Premium 3.0, 6DOF, yüksek kuvvet robot (SensAble Technologies, Inc.) Sanal gerçeklik deneyler, 5, 6 kuvvet geribildirim sağlamak için mükemmel bir seçimdir, ama bu doğal olmayan MR güvenli, hassas önemli gürültü tanıttı fMRI ekipman ve elektrik motorları, güçlü bir manyetik alan değişen fMRI tarafından etkilenebilir. Biz robot güvenle fMRI çevreye tanıtılacaktır sağlar ve gürültülü elektrikli motorlar fMRI sinyal bozulması ve elektrikli motor performansının bozulması kuvvetle değişen manyetik alan tarafından sınırlayan bir tablo ve perdeleme sistemi inşa ettik fMRI. Kalkan, sinyal gürültü oranı (SNR sinyal / gürültü standart sapma) fMRI ~ 380 ~ 330 temel gider ve koruyucu olmadan ~ 250. Kalan gürültü ilintisiz gibi görünen ve bir test alanında (Şekil 2) fMRI eserler katmıyor. Manyetik alanın en güçlü değişen parçaların aralığı robot, robot üzerinde fMRI anlamlı bir etkisi vardır, böylece, uzun ve bükülmez kolu yerleştirilmesine izin verir. Robotun kinematik kolu etkisi o hafif olan bu yana asgari (~ 2,6 lbs) ama son derece sert 3 / 4 "grafit ve ortasında 3DoF eklem iyi dengelenmiş. Olan Sonuçta bir fMRI uyumlu, haptik sistemi. 1 sanal gerçeklik ile birlikte çalışma alanı kübik ayak, ve hakkında, natüralist ulaşan, pasif ekstremite ve dokunsal algı değiştirme, değişen kuvvet alanları adaptasyon öğrenme dahil olmak üzere fMRI bir ortamda yapılacak yeni bir dizi deneyler için izin doku kimlik 5, 6 ya da.
Protocol
Discussion
FMRI uyumlu robot, motor kontrol sinirbilimi deneyleri için yeni olanaklar açılır. Kurulumunda en kritik adım, iki adımda yaptığımız fMRI, gölgeleri önlemek için robot koruyucu. İlk olarak, robot kendisi, uzun, hafif, özgürlük eklem 3 derece ile orta desteklenen ele uzak delik 9 '. İkincisi, robot, bir plastik konik (13, "taban çapı 6" üst çap x 42 "uzun) ~ 100dB engellemek için hesaplanan koruyucu alüminyum folyo ile dalga kılavuzu ile 1 / 16" -1 / 4 "alüminyum kut…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Biz, teknik yardım için Kun Lu ve Ronald Kurz teşekkür etmek istiyorum. Bu çalışma ONR MURI Ödülü No: N00014-10-1-0072, NSF hibe # SBE-0.542.013, Öğrenme Merkezi, Öğrenme Merkezi bir NSF Bilim ve NIH hibe # 2 R01 NS036449-11 Geçici Dinamiği.
Referências
- Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., Tank, D. W. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 87, 9868-9872 (1990).
- Heeger, D. J., Ress, D. What does fMRI tell us about neuronal activity. Nat. Rev. Neurosci. 3, 142-151 (2002).
- deCharms, R. C. Applications of real-time fMRI. Nat. Rev. Neurosci. 9, 720-729 (2008).
- Hribar, A., Koritnik, B., Munih, M. Phantom haptic device upgrade for use in fMRI. Medical and Biological Engineering and Computing. 47, 677-684 (2009).
- Trommershauser, J., Gepshtein, S., Maloney, L. T., Landy, M. S., Banks, M. S. Optimal compensation for changes in task-relevant movement variability. J. Neurosci. 25, 7169-7178 (2005).
- Konczak, J., Li, K. Y., Tuite, P. J., Poizner, H. Haptic perception of object curvature in Parkinson’s disease. PLoS ONE. 3, e2625-e2625 (2008).
- Lipton, M. L., Lipton, M. L. Artifacts: When things go wrong, it’s not necessarily all bad. Totally Accessible MRI. , 139-153 (2008).
- Rajh, M., Glodez, S., Flasker, J., Gotlih, K., Kostanjevec, T. Design and analysis of an fMRI compatible haptic robot. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 27, 267-275 (2011).
- Burdet, E., Gassert, R., Gowrishankar, G., Chapuis, D., Bleuler, H., Ang, M., Khatib, O. fMRI compatible haptic interfaces to investigate human motor control. Experimental Robotics IX, of Springer Tracts in Advanced Robotics. 21, 25-34 (2006).
- Nakamura, T. Functional networks in motor sequence learning: abnormal topographies in Parkinson’s disease. Hum Brain Mapp. 12, 42-60 (2001).
