Design e uso de um aparelho para apresentação de objetos Graspable no espaço de trabalho 3D
Summary
Aqui apresentamos um protocolo para construir um aparelho automático que orienta um macaco para realizar a tarefa flexível de alcance-a-agarrar. O aparelho combina um dispositivo de translação 3D e uma tabela de giro para apresentar vários objetos em uma posição arbitrária no espaço 3D.
Abstract
Alcançar e agarrar são movimentos altamente acoplados, e sua dinâmica neural subjacente tem sido amplamente estudada na última década. Para distinguir as codificações de alcance e apreensão, é essencial apresentar diferentes identidades de objetos independentemente de suas posições. É apresentado aqui o projeto de um instrumento automático que seja montado com uma tabela de giro e um dispositivo translacional tridimensional (3D) para conseguir este objetivo. A tabela de giro alterna objetos diferentes correspondentes a diferentes tipos de aderência, enquanto o dispositivo translacional 3D transporta a tabela de giro no espaço 3D. Ambos são conduzidos independentemente pelos motores de modo que a posição e o objeto do alvo sejam combinados arbitrariamente. Enquanto isso, a trajetória do punho e os tipos de aderência são gravados através do sistema de captura de movimento e sensores de toque, respectivamente. Além disso, os resultados representativos que demonstram com sucesso o macaco treinado usando este sistema são descritos. Espera-se que este aparelho facilite pesquisadores para estudar a cinemática, os princípios neurais e as interfaces cérebro-máquina relacionadas à função do membro superior.
Introduction
Vários aparelhos foram desenvolvidos para estudar os princípios neurais subjacentes ao alcance e apreensão do movimento em primatas não humanos. Em alcançar tarefas, tela de toque1,2, cursorde tela controlado por um joystick3,4,5,6,7e tecnologia de realidade virtual8 , 9 anos de , 10 foram todos empregados para apresentar alvos 2D e 3D, respectivamente. Para introduzir diferentes tipos de aderência, os objetos de forma diferente fixados em uma posição ou girando em torno de um eixo foram amplamente utilizados nas tarefas de apreensão11,12,13. Uma alternativa é usar dicas visuais para informar os sujeitos a compreenderem o mesmo objeto com diferentes tipos de aderência14,15,16,17. Mais recentemente, os movimentos de alcance e apreensão têm sido estudados em conjunto (ou seja, os sujeitos atingem múltiplas posições e agarram-se com diferentes tipos de aderência em uma sessão experimental)18,19,20, 21,22,23,24,25,26,27,28,29. Experimentos precoces têm apresentado objetos manualmente, o que inevitavelmente leva ao baixo tempo e à precisão espacial20,21. Para melhorar a precisão experimental e economizar mão de obra, dispositivos de apresentação automática controlados por programas têm sido amplamente utilizados. Para variar a posição de destino e o tipo de aderência, os experimentadores têm exposto vários objetos simultaneamente, mas a posição relativa (ou absoluta) dos alvos e os tipos de aderência são vinculados, o que causa padrões rígidos de queima por meio de treinamento de longo prazo22 ,27,28. Os objetos são geralmente apresentados em um plano 2D, o que limita a diversidade de alcance do movimento e atividade neural19,25,26. Recentemente, a realidade virtual24 e o braço do robô23,29 foram introduzidos para apresentar objetos no espaço 3D.
Apresentamos aqui os protocolos detalhados para a construção e utilização de um aparelho automatizado30 que pode atingir qualquer combinação de múltiplas posições alvo e tipos de aderência no espaço 3D. Nós projetamos uma tabela de giro para comutar objetos e o dispositivo translacional 3D para transportar a tabela de giro no espaço 3D. A tabela de giro e o dispositivo translacional são conduzidos por motores independentes. Enquanto isso, a trajetória 3D do pulso do sujeito e os sinais neurais são gravados simultaneamente durante todo o experimento. O aparelho fornece uma valiosa plataforma para o estudo da função do membro superior no macaco rhesus.
Protocol
Representative Results
Discussion
O aparelho comportamental é descrito aqui permite uma combinação de julgamento de diferentes movimentos de alcance e agarramento (ou seja, o macaco pode agarrar objetos de forma diferente em qualquer locais arbitrários em 3D em cada julgamento). Isto é conseguido através da combinação de uma tabela de giro feita encomenda que comuta objetos diferentes e um dispositivo translacional linear que transporte a tabela de giro às posições múltiplas no espaço 3D. Além disso, os sinais neurais do macaco, trajetória…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Agradecemos ao Sr. Shijiang Shen por seu Conselho sobre o design de aparelhos e a Sra. GUIHUA Wang por sua assistência com cuidados com animais e treinamento. Este trabalho foi apoiado pelo programa-chave nacional de pesquisa e desenvolvimento da China (2017YFC1308501), a Fundação Nacional de ciência natural da China (31627802), os projetos públicos da província de Zhejiang (2016C33059), e os fundos de pesquisa fundamentais para o Universidades centrais.
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).
