تصميم واستخدام جهاز لعرض كائنات قابلة للاستيعاب في مساحة عمل ثلاثية الأبعاد
Summary
يعرض هنا بروتوكول لبناء جهاز تلقائي يوجه القرد لأداء مهمة مرنة الوصول إلى قبضة. يجمع الجهاز بين جهاز ترجمة ثلاثي الأبعاد وطاولة تحويل لتقديم كائنات متعددة في وضع عشوائي في مساحة ثلاثية الأبعاد.
Abstract
الوصول واستيعاب هي حركات مقترنة للغاية، وقد درست دينامياتها العصبية الكامنة على نطاق واسع في العقد الماضي. للتمييز بين الوصول إلى الترميزات واستيعابها، من الضروري تقديم هويات كائنات مختلفة مستقلة عن مواقفها. يعرض هنا هو تصميم جهاز أوتوماتيكي التي يتم تجميعها مع جدول تحول وثلاثي الأبعاد (3D) جهاز الترجمة لتحقيق هذا الهدف. يقوم جدول الدوران بتبديل كائنات مختلفة تتوافق مع أنواع قبضة مختلفة بينما ينقل الجهاز المترجم ثلاثي الأبعاد جدول الدوران في مسافة ثلاثية الأبعاد. كلاهما مدفوع بشكل مستقل بواسطة المحركات بحيث يتم دمج موضع الهدف والكائن بشكل تعسفي. وفي الوقت نفسه، يتم تسجيل مسار المعصم وأنواع قبضة عن طريق نظام التقاط الحركة وأجهزة الاستشعار التي تعمل باللمس، على التوالي. وعلاوة على ذلك، يتم وصف النتائج التمثيلية التي تظهر القرد المدرب بنجاح باستخدام هذا النظام. ومن المتوقع أن يسهل هذا الجهاز على الباحثين دراسة الحركية والمبادئ العصبية والواجهات بين الدماغ والماكينة المتعلقة بوظيفة الطرف العلوي.
Introduction
وقد وضعت أجهزة مختلفة لدراسة المبادئ العصبية الكامنة وراء الوصول واستيعاب الحركة في الرئيسيات غير البشرية. في الوصول إلىالمهام، شاشة تعمل باللمس 1،2،مؤشر الشاشة التي تسيطر عليها عصا التحكم3،4،5،6،7،وتكنولوجيا الواقع الافتراضي8 , 9 , وقد تم توظيف 10 جميعها لتقديم أهداف 2D و 3D، على التوالي. لإدخال أنواع قبضة مختلفة، وتستخدم على نطاق واسع الكائنات على شكل مختلف ثابتة في موقف واحد أو تدور حول محور في فهم المهام11،12،13. والبديل هو استخدام الإشارات البصرية لإعلام الأشخاص لفهم نفس الكائن مع أنواع قبضة مختلفة14،15،16،17. في الآونة الأخيرة، تم دراسة حركات الوصول واستيعاب معا (أي، المواضيع تصل إلى مواقف متعددة واستيعاب مع أنواع قبضة مختلفة في دورة تجريبية)18،19،20، 21،22،23،24،25،26،27،28،29. وقد قدمت التجارب المبكرة الكائنات يدويا، مما يؤدي حتما إلى انخفاض الوقت والدقة المكانية20،21. لتحسين الدقة التجريبية وتوفير القوى العاملة، تم استخدام أجهزة العرض التلقائي التي تسيطر عليها البرامج على نطاق واسع. لتغيير موضع الهدف ونوع القبضة، كشف القائمون على التجارب كائنات متعددة في وقت واحد، ولكن الموقف النسبي (أو المطلق) للأهداف وأنواع القبضة مرتبطة معًا، مما يسبب أنماط إطلاق جامدة من خلال التدريب الطويل الأجل22 ،27،28. عادة ما يتم عرض الكائنات في طائرة ثنائية الأبعاد، مما يحد من تنوع الحركة والوصول والنشاط العصبي19،25،26. في الآونة الأخيرة، تم إدخال الواقع الافتراضي24 وذراع الروبوت23،29 لتقديم كائنات في الفضاء 3D.
تقدم هنا بروتوكولات مفصلة لبناء واستخدام جهاز الآلي30 التي يمكن أن تحقق أي مزيج من مواقف الهدف متعددة وأنواع قبضة في الفضاء 3D. صممنا جدول تحول للتبديل الكائنات وجهاز الترجمة 3D لنقل الجدول تحول في الفضاء 3D. كل من الجدول تحول وجهاز الترجمة مدفوعة من قبل المحركات المستقلة. وفي الوقت نفسه، يتم تسجيل المسار 3D من المعصم الموضوع والإشارات العصبية في وقت واحد طوال التجربة. يوفر الجهاز منصة قيمة لدراسة وظيفة الطرف العلوي في القرد الريسوس.
Protocol
Representative Results
Discussion
يتم وصف الجهاز السلوكي هنا يتيح مزيج من الحكمة محاكمة من مختلف الوصول واستيعاب الحركات (أي، القرد يمكن فهم الكائنات على شكل مختلف في أي مواقع 3D التعسفي في كل محاكمة). ويتم ذلك من خلال الجمع بين جدول تحول مخصص يقوم بتبديل كائنات مختلفة وجهاز ترجمة خطي ينقل جدول التحويل إلى مواضع متعددة في مس?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
ونشكر السيد شيجيانغ شين على مشورته بشأن تصميم الأجهزة والسيدة غيهوا وانغ على مساعدتها في رعاية الحيوانات وتدريبها. وقد تم دعم هذا العمل من قبل البرنامج الوطني للبحث والتطوير الرئيسي في الصين (2017YFC1308501)، والمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (31627802)، والمشاريع العامة لمقاطعة تشجيانغ (2016C33059)، وصناديق البحوث الأساسية ل الجامعات المركزية.
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. 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).
