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Articles by Amir Karniel in JoVE
JoVE Neuroscience
Un test de Turing-dimensionnelle Poignée de main comme pour le moteur de renseignement
Biomedical Engineering, Ben-Gurion University
Nous présentons un test de Turing Poignée de main-like administré par un système de télérobotique dans lequel l'interrogateur est la tenue d'un stylet robotique et l'interaction avec une autre partie (humain ou artificiel). Nous utilisons une méthode de choix forcé, et d'extraire une mesure de la similitude du modèle artificiel pour une poignée de main humaine.
Other articles by Amir Karniel on PubMed
Séquence, De Temps Ou De Représentation De L'état : Comment Le Système De Commande Du Moteur S'adaptent Aux Environnements Variables ?
L'observation des mouvements au bon moment implique l'existence d'une représentation interne de temps, comme une horloge neurale hypothétique ? Nous rapportons ici les résultats d'expériences, le but de déterminer si les sujets forment une représentation correcte adaptative des environnements mécaniques qui changent de façon très prévisible. Dans ces expériences, les sujets devaient exécuter des mouvements de bras sur un espace de travail en deux dimensions tout en découvrant les troublantes forces dépendant du temps. Nous fournir une définition formelle pour la représentation du temps et conclure que nos sujets n'utilisent une représentation temps d'adaptation moteur dans les conditions testées. Sujets exécutent des mouvements de bras-accédants dans les expériences suivantes: (1) six expériences dans un champ de force sinusoïdal variant dans le temps ; (2) six expériences dans une séquence simple d'une alternance de champs de force visqueuses, dans lequel le nombre de cibles autorisées pour le rapprochement de la force par un champ de force complexe dépendant de l'état ; et (3) six expériences dans la même séquence simple d'une alternance de champs de force visqueuses, où aucune approximation de champ de force dépendant de l'état n'était possible. Nous avons constaté que les sujets ne pas adapter au champ de force variable dans le temps et ont été incapables de former une représentation adéquate de la simple séquence de champs de force. Dans ce dernier cas, lorsque cela est possible, ils adaptés à un seul champ dépendant de l'état qui a produit des forces similaires pour les deux champs alternatifs. Ce champ dépendant de l'État a produit les mêmes forces que la séquence appliquée des champs uniquement sur les trajectoires que sujets exécutés au cours de la phase d'instruction. Toutefois, le champ dépendant de l'état était insuffisant pour produire les forces correctes générées par la séquence de champ sur une nouvelle série de trajectoires.Ces résultats ne sont pas compatibles avec l'hypothèse que les sujets développeraient une représentation correcte des forces dépendant du temps, au moins dans les cas testés. Nous croyons que le système responsable de l'adaptation des mouvements de forces extérieures peut être incapable d'employer la représentation temporelle. S'il est possible qu'une telle représentation peut-être émerger dans une formation plus longue et intense, nos résultats indiquent une préférence par le système adaptatif de généraliser basée sur représentant la dépendance des forces externes de l'état plutôt que sur le temps.
Dimension Dynamique D'un Système Hybride De Neurorobotic
L'objectif de ce travail est de comprendre les tissus nerveux comment peut être programmé pour exécuter des fonctions prédéterminées. Nous avons développé un outil de recherche qui comprend le tronc cérébral d'une lamproie et un robot à deux roues interconnectés en circuit fermé. Nous rapportons ici l'élaboration d'un cadre pour l'étude de la dynamique du tissu neural basée sur l'interaction de ce tissu avec le robot.
Computational Analysis in Vitro : Dynamique Et La Plasticité D'un Système Neuro-robotique
Quand le cerveau interagit avec l'environnement il s'adapte en permanence en représentant l'environnement sous une forme qui est appelée un modèle interne. Le fondement neurobiologique des modèles internes est fourni par la connectivité et les propriétés dynamiques des neurones. Ainsi, les interactions entre les périphériques externes et les tissus nerveux constituent un moyen fondamental pour enquêter sur la connectivité et les propriétés dynamiques des populations neuronales. Nous avons développé cette idée, proposée dans les années 1980 par Valentino Braitenberg, d'enquêter et de représenter le comportement dynamique des populations neuronales dans le tronc cérébral de la lamproie. Le tronc cérébral a été maintenu in vitro et connectés en boucle fermée avec deux types de dispositif artificiel: (a) un système dynamique simulé et (b) un petit robot mobile. Dans les deux cas, l'appareil a été contrôlé par des signaux extracellulaires enregistrés et sa production a été traduite en stimuli électriques remis au système nerveux. L'objectif de la première étude était d'estimer la dimension dynamique de préparation neurale dans une configuration simple-entrée/sortie unique. La dimension dynamique est le nombre de variables d'État qui, avec l'entrée appliquée, déterminer la sortie d'un système. Les résultats indiquent que bien que ce système neural a des propriétés dynamiques, sa complexité apparente, telle qu'établie par la dimension dynamique, est plutôt modérée. Dans la seconde étude, nous avons considéré une situation plus spécifique, dans lequel la même portion du système nerveux contrôle un appareil robotisé dans une configuration à deux entrées/2 sorties. Nous avons équipé les données entrées-sorties de la neuro-robotique préparation aux modèles de réseau neuronal ayant différentes dynamiques internes et nous avons constaté l'erreur de généralisation de chaque modèle. Conformément à la première étude, cette deuxième expérience a montré qu'un simple modèle dynamique récurrent a pu capturer le comportement du système hybride. Ce cadre expérimental et de calcul fournit les moyens d'enquêter sur la plasticité neuronale et des représentations internes dans le contexte des interfaces cerveau-machine.
Adaptation Bimanuelle : Représentations Internes Des Mouvements Rythmiques Bimanuelles
De lier vos chaussures et le découpage de votre cravate pour le coups à la fin d'un séminaire fine, coordination bimanuelle joue un rôle majeur dans nos activités quotidiennes. Un important phénomène de coordination bimanuelle est la prédisposition à la symétrie miroir dans l'exécution de mouvements rythmiques bimanuelles. Bien que l'apprentissage et adaptation en coordination bimanuelle sont des phénomènes qui ont été observés, ils n'ont pas été étudiées dans le contexte de la commande adaptative et représentations internes-des approches qui ont été utilisés avec succès dans l'arène d'atteindre les mouvements et l'adaptation à des perturbations de la force. Dans cet article, nous examinons la dynamique des mécanismes d'apprentissage lorsque les sujets sont formés pour effectuer une polyrythmie non harmonique bimanuelle dans une tâche de tapement bimanuelle doigt d'index. Sujets sont formés à cette tâche implicitement, en utilisant la rétroaction visuelle altérée, alors que leur performance est surveillée de façon continue tout au long de l'expérience. Nos résultats expérimentaux indiquent l'existence d'importants (p < 0,01) courbes d'apprentissage (p. ex., erreur parcelles avec pentes nettement défavorable) au cours de la formation et aftereffects avec une période de sevrage après la rétroaction visuelle cesse d'être modifié. Ces résultats confirment la formation des représentations internes de commande bimanuelle de moteur. Nous présentons un modèle simple, physiologiquement plausible, neural qui combine la rétroaction et l'adaptation dans le processus de contrôle et qui est capable de reproduire des phénomènes clés de coordination bimanuelle et adaptation.
Examinent Les Tendances De L'activité Neuronale Dans Le Cortex Moteur Primaire, à L'aide De Modèles De Biomécanique De La Moelle épinière Et L'intégrité Physique
Ce qui détermine le modèle spécifique de l'activation des neurones du cortex moteur primaire (M1) dans le cadre d'une tâche motrice donnée ? Nous présentons un modèle physiologique niveau de systèmes qui décrit la transformation de l'activité neuronale dans M1, le signal de contrôle musculaire, en couples mixte et vers le bas pour les forces de point de terminaison et de mouvements. La redondance du système est résolue par critères d'optimisation biologiquement plausible. Le modèle explique l'activité neuronale à la population et seul neurone, niveaux. En raison de la relative simplicité du modèle et la traçabilité analytique, il fournit l'intuition sur les principales caractéristiques du système ainsi une possible explication causale de comment ils déterminent le comportement global. En outre, il explique un grand nombre d'observations récentes, y compris les patrons temporels de single-neurone et population taux pendant isométrique et tâches de mouvement, étroites, réglage des courbes, courbes de paramétrage des cosinus, changements de direction prédominante au cours d'une tâche et changements de directions privilégiées en raison de différentes conditions expérimentales de tir.
Critère Accélération Minimale Avec Contraintes Implique Le Contrôle De Bang-bang Comme Un Principe Fondamental Pour Les Trajectoires Optimales Du Bras Pour Atteindre Les Mouvements
Les mouvements rapides pour atteindre les bras servent un banc d'essai excellent pour toute théorie sur la formation de la trajectoire. Comment ces mouvements sont prévues ? Un critère minimal d'accélération a été examiné par le passé et la solution obtenue, basée sur l'équation d'Euler-Poisson, n'a pas pu prédire que la main serait commencent et se terminent le mouvement au repos (avec zéro accélération). Par conséquent, ce critère a été rejeté en faveur de l'épaulé-jeté minimale, qui s'est s'est avérée fructueuse dans la description de nombreuses caractéristiques des mouvements humains. Cette lettre fait suite à une approche alternative et résout le problème d'accélération minimale avec contraintes en utilisant le principe minimum de Pontryagin. Nous utilisons le principe minimal pour obtenir des trajectoires d'accélération minimale et utiliser le jerk comme un signal de commande. Afin de trouver une solution qui n'inclut pas les fonctions des impulsions, les contraintes sur le maximum et on suppose que les valeurs minimales de secousse. La solution analytique fournit une constante par morceaux triphasé secousse signal (contrôle de bang-bang) où l'amplitude de la secousse et les temps de commutation deux dépendent de la grandeur des valeurs maximales et minimales de jerk disponibles. Ce résultat s'inscrit les trajectoires observées d'atteindre les mouvements et prend en compte aussi bien les coordonnées extrinsèques et les limitations de muscle dans un cadre unique. L'accélération minimale avec le principe de contraintes est décrite comme une approche unificatrice pour de nombreuses observations relatives au contrôle neuronal des mouvements.
Implication Du Système Nerveux Autonome En Adaptation Moteur : Réduction De L'accélération Ou Erreur ?
Dans la dernière adaptation moteur de quelques décennies a été étudiée, observant les caractéristiques invariantes d'atteindre les mouvements. Dans un parallèle neurocomportementales ligne de recherche apprentissage émotionnel a été étudiée sous l'égide de la « théorie des deux facteurs de l'apprentissage ». Dans cette étude, nous examinons la relation entre l'apprentissage moteur et la réponse autonome (rythme cardiaque, HR) des sujets en effectuant des mouvements pour atteindre un point à tenir une souris d'ordinateur. Nous considérons deux résultats alternatifs : l'une est que réponse autonome est corrélée avec le taux d'apprentissage, et la seconde est que la réponse du système nerveux autonome est corrélée avec l'erreur résiduelle à l'état stationnaire. Dix-huit sujets exécutent des mouvements d'atteinte sous une rétroaction visuelle perturbée démontrant l'apprentissage et after effects d'apprentissage. Le mouvement de la main, mais aussi un signal électrocardiographique ont été enregistré tout au long de la formation et soigneusement analysé hors ligne pour extraire l'essai par essai erreur ainsi que la période de cœur. Les résultats montrent une corrélation claire entre le changement dans les ressources humaines et l'erreur résiduelle mais aucune corrélation entre le changement dans les ressources humaines et le taux d'apprentissage soutenant la deuxième solution que la sensibilité aux erreurs, mais pas le taux d'apprentissage est corrélée avec la réponse du système nerveux autonome. Un groupe témoin d'un autre de sept sujets ont subi la même expérience sans la rétroaction visuelle perturbée. Ce groupe de contrôle a montré aucun changement dans les ressources humaines. D'autres études sont nécessaires pour valider cette hypothèse et décortiquer le mécanisme par lequel la réponse du système nerveux autonome est en corrélation avec l'erreur résiduelle du moteur.
Une Apparition Méthode De Détection Pour Un Profil De Vitesse Mesuré Cloche Simple Et Précis
Contrôle moteur neuroscientifiques mesurent les trajectoires limb et extraire l'apparition du mouvement pour une variété d'usages. Ces trajectoires sont souvent alignés par rapport à l'apparition du mouvement individuel avant les caractéristiques de ce mouvement sont extraites et leurs propriétés sont inspectées. Détection de l'apparition est exécutée manuellement ou automatiquement, généralement en choisissant un seuil de vitesse. Nous présentons ici un algorithme de détection simple apparition qui est plus précis que la technique de seuil de vitesse conventionnelle. La méthode proposée est basée sur une régression simple et suit l'accélération minimale avec modèle de contraintes, dans lequel la phase initiale du mouvement en forme de cloche est modélisée par une puissance cubique du temps. Nous démontrer la validité de la méthode suggérée et comparez-la à la technique de seuil de vitesse et à la détection de déclenchement manuel par un groupe d'experts de la motricité. La base de données pour cette comparaison se compose des trajectoires simulées jerk minimale et enregistré pour atteindre les mouvements.
Nouvelles Perspectives Sur Le Dialogue Entre Le Cerveau Et Les Machines
Les interfaces cerveau-machine (IMC) ont été étudiés principalement comme un moyen d'assurer les personnes paralysées avec nouveaux canaux de communication avec le monde extérieur. Cependant, la communication entre le cerveau et les artifices offre également une occasion unique d'étudier les propriétés dynamiques des systèmes neuronaux. Cette revue se concentre sur les interfaces bidirectionnelles, qui fonctionnent de deux manières de traduire les signaux neuronaux en commandes d'entrée pour l'appareil et la sortie de l'appareil dans des stimuli nerveuses. Nous discutons comment bidirectionnel BMIs aide étudie comment neurale dynamique et traitement de l'information neuronale peut participer dans le contrôle de périphériques externes. À cet égard, un bidirectionnel IMC peut être considéré comme une combinaison de fantaisie de neurones appareils d'enregistrement et de la stimulation, relié par une personne morale. L'entité artificielle peut être conçue de manière virtuellement infinie afin d'observer les différents aspects de la dynamique des neurones et de rapprocher les politiques de contrôle souhaité.
Adaptation Aux Perturbations De Vigueur Retardée En Atteignant Les Mouvements
Adaptation aux perturbations de force déterministe lors de mouvements a été largement étudiée au cours des dernières décennies. Ici, nous utilisons cette méthode pour explorer la capacité du cerveau à s'adapter à un champ de force retard dépendant de la vitesse. Deux groupes de sujets préformé une norme à atteindre l'expérience sous un champ de force dépendant de la vitesse. La force a été soit immédiatement proportionnelle à la vitesse du courant (contrôle) ou il a décalé de 50 ms (Test). Les résultats démontrent clairement d'adaptation aux perturbations vigueur retardée. Écarts par rapport à une ligne droite au cours des essais de capture ont été décalées dans le temps par rapport à post-adaptation pour un champ dépendant de vitesse non différée (contrôle), indiquant l'attente pour le champ de force retardé. Adaptation pour forcer des champs est considéré comme un processus dans lequel le système moteur prédit les forces à prévoir selon l'État qui suppose une branche en réponse à des commandes de moteur. Cette étude démontre pour la première fois que la fenêtre temporelle de cette prédiction ne doit ne pas être fixé. Cela est pertinent à la capacité des mécanismes adaptatifs pour compenser la variabilité dans la transmission de l'information au sein du système sensori-moteur.
Mois Dans L'espace : Synesthésie Module L'attention Et L'action
Mois-espace synesthètes expérience mois sous forme de séquences organisées en configurations définies dans l'espace. Alors que la plupart des œuvres sur la synesthésie ont étudié ses implications perceptuelles, cette étude porte sur l'influence synesthésique sur action comportement d'un synesthète. S.M., un synesthète du mois-espace et 5 témoins appariés effectuent une tâche de type Stroop spatiale dans une haptique et environnement combiné de réalité virtuelle, qui a été spécialement conçu pour simuler l'expérience synesthésique tridimensionnelle de S.M.. Dans l'expérience, un cercle et un mot ont été présentées simultanément. Le mot se composait d'un nom de mois ou un nom de sens et se trouvait au centre de l'écran, tandis que le cercle s'affichait dans l'un des quatre périphériques postes-haut, bas, droite, ou gauche. S.M. a été interrogé à ignorer le mot et atteindre le cercle, pas d'effets ont été trouvés. En revanche, lorsqu'elle a demandé à ignorer le cercle et arriver à un endroit indiqué par le mot, un effet de congruence a été trouvé pour les mois et les mots de la direction. Fondamentalement, ces effets se sont manifestés dans toutes les mesures d'atteindre des performances (c.-à-d., chemin d'accès, la vitesse et la trajectoire du mouvement). Nos résultats ont révélé que pour mois-espace synesthètes, mois déclenchent des déplacements spatiaux d'attention de manière similaire comme orientations font. De plus, ces changements d'attention n'affectée pas seulement latentes processus cognitifs (par exemple, les temps de réaction) mais aussi manifeste comportement (p. ex., les mouvements de la main entière).
Dégradé Proximodistal Dans La Perception De La Rigidité En Différé
Muscles proximaux et distaux sont de tailles différentes, la force maximale, action mécanique, et le contrôle neuromusculaire. Dans l'étude actuelle, nous explorons la perception de la rigidité retardée durant la sonde est exécutée en utilisant le mouvement des articulations différentes. Nous avons trouvé un gradient proximo dans le montant de la sous-estimation de la rigidité retard dans la transition entre sondage avec l'épaule, du coude et les poignets. En outre, il y avait un gradient similaire dans la pondération optimale entre l'estimation de la rigidité et l'inverse de l'estimation de la conformité qui prédit la perception des sujets. Ces gradients ne pouvait pas être attribuée aux différences dans l'amplitude du mouvement, la durée, la vitesse et amplitude de la force, car ces variables ne sont pas significativement modulée par la commune utilisée pour sonder. Force moyenne n'a pas suivi un gradient similaire soit. Nous suggérons donc que le gradient observé dans la perception révèle un gradient proximo dans le contrôle, tels que les joints proximales sont dominées par commande de la force, tandis que les articulations distales sont dominés par le contrôle de position.
Preuve De La Commande Prédictive En Série D'objets Virtuels De Levage
Le système de contrôle moteur humain se comporte avec élégance dans un environnement variable dynamique et en temps. Ici, nous avons exploré les capacités prédictives du système moteur en une simple tâche motrice de soulever une série d'objets virtuels. Lorsqu'un sujet soulève un objet, il/elle utilise une attente du poids de l'objet pour générer une commande de moteur. Tous les modèles d'apprentissage utilisent des algorithmes d'apprentissage moteur qui attendent essentiellement l'avenir est semblable à l'environnement déjà expérimenté. Dans cette étude, nous avons demandé des sujets pour soulever une série de poids de plus en plus et de déterminer si elles extrapolées à partir des expériences passées et prédit le poids suivant dans la série, même si ce poids n'a jamais été connu. La force de préhension, au début de la tâche de levage est une indication propre de l'attente du moteur. Contrairement à l'apprentissage littérature assertion adaptation au moyen d'attendre une moyenne pondérée basée sur l'expérience passée de moteur, nos résultats suggèrent que le système moteur est capable de prédire le poids subséquent qui suit une série de poids de plus en plus.
Questions En Suspens En Motricité Computationnelle
Contrôle moteur calcul couvre toutes les applications d'outils quantitatifs pour l'étude du système de contrôle des mouvements biologiques. Cet article présente une revue de ce champ sous la forme d'une liste de questions en suspens. Après une introduction dans laquelle nous définissons computational motricité, nous décrivons : un test de Turing semblables pour moteur intelligence ; modèles internes, modèle inverse, modèle, apprentissage erreur rétroaction et enseignant distale ; représentation du temps et l'adaptation de retarder ; stratégies de contrôle d'intermittence ; hypothèses d'équilibre et de contrôle de seuil ; la hiérarchie spatio-temporelle de l'adaptation du sens large, c'est-à-dire, rétroaction, apprentissage, adaptation et évolution ; optimisation basée modèles pour formation de trajectoire et régulation optimale ; moteur mémoire, le passé et l'avenir ; et de conclure avec la vertu de redondance. Chaque section de ce document commence par un examen de la littérature pertinente et quelques études plus spécifiques traitant de la question ouverte et se termine par des spéculations sur la réponse possible et ses implications pour motor neuroscience. Cet examen vise à concise qui couvre le sujet du point de vue de l'auteur en mettant l'accent sur les mécanismes et les structures et les limites des modèles internes différents d'apprentissage.
Manque De Commande Prédictive De Levage Série D'objets Virtuels Par Des Personnes Qui Souffre De Paralysie Cérébrale
A ce jour, recherches sur la commande de moteur de fonction main dans la paralysie cérébrale a mis l'accent sur les enfants atteints d'hémiplégie, bien que beaucoup de personnes souffre de paralysie cérébrale (dCP) ai diminué asymétriquement fonction main. Nous avons exploré les capacités prédictives du système moteur en une simple tâche motrice de soulever une série d'objets virtuels pour cinq personnes avec dCP spastique et cinq témoins du même âge. Lorsqu'une personne soulève un objet, il/elle utilise une attente du poids de l'objet pour générer une commande de moteur. Nous avons demandé les sujets de l'étude de soulever une série de poids de plus en plus et déterminé si ils extrapolées à partir des expériences passées pour prédire le poids suivant dans la série, même si ce poids n'a jamais été connu. Planification de l'emprise de précision a été évaluée par la mesure de la force de préhension, au début de la tâche de levage et en estimant la commande moteur. L'exécution de l'emprise de précision a été évaluée par la mesure de l'intervalle de temps entre le début de la poignée et le début du mouvement. Nous avons constaté que les personnes avec la dCP a manifesté un manque de commande prédictive de feed-forward dans leurs mouvements de levage : ils ont montré un temps significativement plus de temps entre le début de la poignée et l'apparition du mouvement que les sujets témoins et ils n'ont pas prédit le poids de l'objet suivant dans la tâche de levage. En outre, pour les sujets avec la dCP, le délai entre l'apparition de la poignée et le début du mouvement de la main dominante fortement corrélée avec le résultat d'un test de fonction main. Nous postulons qu'un déficit de planification moteur d'ordre supérieur en plus de déficit de l'exécution sont évidents dans les sujets avec spastique souffre.
Combien Douce Est L'oreiller ? La Localisation Perceptuelle De La Main Et De L'évaluation Haptique De Rigidité En Contact
Une nouvelle illusion haptique est décrite, dans laquelle l'emplacement de l'objet mobile affecte la perception de sa rigidité. Il y a un soutien théorique et expérimental pour l'idée que les sens de position de membre résulte de cerveau combinant l'information sensorielle en cours avec les attentes découlant de l'expérience antérieure. Comment ces informations d'État probabiliste affecte sa perception tactile de la mécanique de l'environnement ? Dans un processus d'estimation simple, les sujets humains ont été priés de rendre la rigidité relative de deux objets virtuels simulés. Un des objets est resté fixe dans l'espace et a divers coefficients de rigidité. L'autre objet virtuel avait une rigidité constante mais déplacé en ce qui concerne les sujets. Travaux antérieurs a suggéré que la perception de la rigidité de l'objet est conforme à un processus de régression entre la force de contact ainsi que le montant perçu de pénétrer à l'intérieur de la limite de l'objet. Le montant de pénétration perçu par le sujet a été affecté en variant la position de l'objet. Ceci, à son tour, avait un effet prévisible sur l'apparente rigidité du contact. Sont les meilleurs rapports de sujets sur la rigidité relative de l'objet représenté par un modèle probabiliste dans lequel la limite apparente de l'objet est estimée, basé sur son emplacement actuel et sur les observations passées. Par conséquent, la perception du contact rigidité s'explique par un processus stochastique de l'estimation de l'État qui sous-tendent la localisation proprioceptif de la main.
