3D 작업 공간에서 파악 가능한 개체를 표시하기 위한 장치 설계 및 사용
Summary
여기에 제시된 프로토콜은 원숭이가 유연한 도달-파악 작업을 수행하도록 안내하는 자동 장치를 구축하는 프로토콜입니다. 이 장치는 3D 번역 장치와 터닝 테이블을 결합하여 3D 공간에서 임의의 위치에 여러 객체를 표시합니다.
Abstract
도달 하 고 파악은 매우 결합 된 움직임, 그리고 그들의 기본 신경 역학 은 지난 10 년 동안 널리 공부 되었습니다. 도달 및 파악 인코딩을 구분하려면 위치와 관계없이 서로 다른 개체 ID를 표시하는 것이 필수적입니다. 여기에 제시된 자동 장치는 이러한 목표를 달성하기 위해 터닝 테이블과 3차원(3D) 번역 장치로 조립되는 설계이다. 터닝 테이블은 다른 그립 유형에 해당하는 다른 오브젝트를 전환하고 3D 번역 장치는 터닝 테이블을 3D 공간으로 전송합니다. 둘 다 모터에 의해 독립적으로 구동되므로 대상 위치와 물체가 임의로 결합됩니다. 한편, 손목 궤적과 그립 유형은 모션 캡처 시스템과 터치 센서를 통해 각각 기록됩니다. 또한, 이 시스템을 사용하여 성공적으로 훈련 된 원숭이를 입증하는 대표적인 결과가 설명되어 있습니다. 이 장치는 상지 기능과 관련된 운동학, 신경 원리 및 뇌 – 기계 인터페이스를 연구하는 연구원을 용이하게 할 것으로 예상된다.
Introduction
비인간 영장류의 움직임에 도달하고 잡는 근본적인 신경 원리를 연구하기 위해 다양한 장치가 개발되었습니다. 도달 작업에서,터치 스크린 1,2,조이스틱에 의해 제어 화면 커서3,4,5,6,7,및 가상 현실 기술8 , 9개 , 10은 모두 각각 2D 및 3D 표적을 제시하기 위하여 채택되었습니다. 다른 그립 유형을 도입하기 위해, 한 위치에 고정된 다른 모양의 물체또는축을 중심으로 회전하는 것은 11,12,13의잡기 작업에 널리 사용되었다. 대안은 시각적 신호를 사용하여 피사체가 다른 그립 유형14,15,16,17을사용하여 동일한 개체를 파악하도록 알리는 것입니다. 최근에는 도달 및 잡기 움직임을 함께 연구했습니다 (즉, 피험자는 실험 세션에서 여러 위치에 도달하고 다른 그립 유형을 파악)18,19,20, 21,22,23,24,25,26,27,28,29. 초기 실험은 필연적으로 낮은 시간과 공간 정밀도로 이어질 수동으로 개체를 제시했다20,21. 실험 정밀도를 향상시키고 인력을 절약하기 위해 프로그램에 의해 제어되는 자동 프레젠테이션 장치가 널리 사용되었습니다. 대상 위치와 그립 유형을 다양하게 변경하기 위해 실험자는 여러 개체를 동시에 노출했지만 대상의 상대적(또는 절대) 위치와 그립 유형이 함께 바인딩되어 장기 학습(22)을 통해 경직된 발사 패턴을 일으킵니다. ,27,28. 개체는 일반적으로 2D 평면에 제시되며, 이는 19,25,26에도달하는 움직임 및 신경 활동의 다양성을 제한한다. 최근에는 가상현실(24)과 로봇암(23,29)이 3D 공간에 객체를 제시하기 위해 도입되고 있다.
여기에 제시된 상세한 프로토콜은 3D 공간에서 여러 표적 위치 및 그립 유형의 조합을 달성할 수 있는 자동화된 장치(30)를 구축하고 사용하기 위한 것이다. 우리는 3D 공간에서 터닝 테이블을 전송하기 위해 객체와 3D 번역 장치를 전환하는 터닝 테이블을 설계했습니다. 터닝 테이블과 평행 장치 모두 독립 모터에 의해 구동됩니다. 한편, 피사체의 손목과 신경 신호의 3D 궤적은 실험 전반에 걸쳐 동시에 기록됩니다. 이 장치는 rhesus 원숭이의 상지 기능을 연구하기위한 귀중한 플랫폼을 제공합니다.
Protocol
모든 행동 및 외과 적 절차는 실험실 동물의 관리 및 사용에 대한 가이드 (중국 보건부)에 부합하고 절강 대학의 동물 관리위원회의 승인을 받았습니다. 1.3D 번역 장치 조립 알루미늄 구조 레일(단면: 40mm x 40mm)으로 920mm x 690mm x 530mm 크기의 프레임을 구축합니다. 나사 (M4)(그림 1B)로 Y 레일의 두 끝에 4개의 받침대를 고정하십시오. 나?…
Representative Results
장치의 전체 작업 공간 크기는 각각 600mm, 300mm 및 500mmx,y-, 및 z 축입니다. 3D 평행 장치의 최대 하중은 25kg이며 터닝 테이블(스테핑 모터 포함)은 15kg의 가중치가 있으며 최대 500mm/s의 속도로 운반할 수 있습니다. 3D 번역 장치의 운동 정밀도는 0.1 mm 미만이고 장치의 소음은 60dB 미만입니다. 시스템의 유용성을 입증하기 위해 원숭이는 시스템30을사용하여 지연된 …
Discussion
여기서 설명된 행동 장치는 서로 다른 도달 및 파악 움직임의 시험 현명한 조합을 가능하게 합니다(즉, 원숭이는 각 시험에서 임의의 3D 위치에서 다른 모양의 물체를 파악할 수 있음). 이는 다양한 객체를 전환하는 사용자 지정 선삭 테이블과 터닝 테이블을 3D 공간의 여러 위치로 전송하는 선형 변환 장치의 조합을 통해 수행됩니다. 또한, 원숭이의 신경 신호, 손목의 궤적 및 손 모양은 신경 생리?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
장치 설계에 대한 조언에 시장 셴 씨와 동물 관리 및 훈련에 도움을 준 구이화 왕 씨에게 감사드립니다. 이 사업은 중국 국가 핵심 연구 개발 프로그램(2017YFC1308501), 중국 국립자연과학재단(31627802), 절강성 공공프로젝트(2016C33059), 기초연구기금(2016C33059)의 지원을 받았습니다. 중앙 대학.
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).
Cite This Article
Xu, K., Chen, J., Sun, G., Hao, Y., Zhang, S., Ran, X., Chen, W., Zheng, X. Design and Use of an Apparatus for Presenting Graspable Objects in 3D Workspace. J. Vis. Exp. (150), e59932, doi:10.3791/59932 (2019).