En enkel stimulerende Enhet for Fremkaller Point-lignende Tactile Stimuli: En Søkelys for LFP til Spike Transitions

Summary

Å belyse komplekse overgangen fra det lokale feltet Potentials (LFPs) til spikes en egnet stimulator for lette mekaniske perifere stimuli ble bygget. Som en søknad, ble spiking aktiviteter registrert fra somatosensoriske cortex analysert av en multi-objektiv optimalisering strategi. Resultatene viste at den foreslåtte stimulator var i stand til å levere taktile stimuli med millisekund og millimeter presiseringer.

Abstract

Nåværende nevrofysiologiske undersøkelser har som mål å utvikle metoder for å undersøke signalet rute fra nervecelle til nervecelle, nemlig i overgangene fra toppene til lokale feltet Potentials (LFPs) og fra LFPs til toppene.

LFPs har en kompleks avhengighet av spike aktivitet og deres forhold er fremdeles dårlig forstått ^en. Klarlegging av disse signalforhold vil være nyttig både for klinisk diagnostikk (f.eks stimulering paradigmer for dyp hjernestimulering) og for en dypere forståelse av nevrale koding strategier i normale og patologiske tilstander (f.eks epilepsi, Parkinsons sykdom, kronisk smerte). Til dette målet, må man løse tekniske problemer knyttet til stimulering enheter, stimulerings paradigmer og beregnings analyser. Derfor ble en skreddersydd stimulering enheten er utviklet for å levere stimuli godt regulert i tid og rom som ikke pådrar mekanisk resonans. Derettersom en eksemplifisering, ble et sett av pålitelige LFP-spike relasjoner utvunnet.

Ytelsen for enheten ble undersøkt av ekstracellulære opptak, i fellesskap pigger og LFP svar på de anvendte stimuli, fra rotte Primær Somatosensoriske cortex. Deretter, ved hjelp av en multi-objektiv optimalisering strategi ble en prediktiv modell for pigg forekomst basert på LFPs estimert.

Anvendelsen av dette paradigmet viser at enheten er tilstrekkelig egnet til å levere høy frekvens taktil stimulering og utkonkurrerer vanlige piezoelektriske aktuatorer. Som et bevis på effektiviteten av anordningen, ble følgende resultater presentert: 1) timing og påliteligheten av LFP responser godt overens med pigg responser, 2) LFPs er følsomme for den stimulering historie og fange opp ikke bare den gjennomsnittlige respons, men også prøve-til-prøve svingninger i spike-aktivitet, og til slutt, 3) ved hjelp av LFP signal er det mulig å beregne en rekke of prediktive modeller som fanger ulike aspekter av spike aktivitet.

Introduction

I sammenheng med signal behandling av impulsrespons gir en grunnleggende karakterisere oppførselen til et dynamisk system.

Selv om den ideelle impuls stimulus er praktisk talt ikke mulig, er det mulig å oppnå en rimelig tilnærming til den ved hjelp av en aktuator-element som genererer høyfrekvente forskyvninger. Denne typen lys taktil-vibrerende stimulering er kjent for å målrette både dyp huden (f.eks rask respons, rask tilpasse Pacinian legemer) ² og overfladiske reseptorer (f.eks lavterskel sakte tilpasse Merkel discoid strukturer) ^2.

Nåværende stimulering enheter, hovedsakelig piezoelektriske aktuatorer, belastes med en rekke ulemper, ikke minst resonanser og små forskyvninger. For å overvinne disse mangler, er en alternativ implementering av impuls-aktig stimulering foreslått ved hjelp av en avstumpet spiss (a kaktus glattet spissen i vårt tilfelle) vertikaltmontert på membranen sentrum av en mid-range høyttalermembran. Dette gir fordelen av større forskyvninger og bredere frekvensspektrum.

En effektiv anvendelse av en slik anordning var studier av den relevante nevrofysiologiske problemet med LFPs til toppene avhengighet. På grunn av den subtile tidsmessig sammenheng mellom disse elektriske hendelser en fint regulert enhet var nødvendig for å levere perifere stimuli. Stimuli måtte være så rask og romlig selektive som mulig for å redusere "bakgrunnsstøy" og skjerpe signalene av interesse. Til dette formålet ble stimulering enheten og stimulans levering protokollen sammen optimalisert for oppgaven. I denne artikkelen beskriver vi teknikken og presentere noen representative resultater.

En stimulering protokoll basert på randomiserte parvise pulser er konstruert og optimalisert for å unngå tilvenning. Denne protokollen tilbudt fordelen av klassisk paired pulser og redusert mulighet for falsk låsing mellom stimuli og spontane periodiske utbrudd av neuronal aktivitet.

Ved å bruke denne randomiserte paret puls det var mulig å få raske og pålitelige LFP og pigg svar og å fange det spesielle trekk ved disse svarene knyttet til avhengighet av både LFPs og pigger på stimulering historie. Faktisk fra de rå LFP responser, et sett av tre LFP ® (LFP selv, LFP første deriverte og fasen til den første deriverte) sterkt sammenfaller med den gjennomsnittlige topp respons, ble også utvunnet.

Noen metoder har vært foreslått å passe modeller som forutsier pigger fra LFPs ^3,4. Generelt er et kritisk punkt på modellen tilpasningsprosessen, felles også for prediksjon av pigg hendelse fra stimuleringssignal, utgjøres av den hensiktsmessige valg av den objektive funksjonen for å maksimere / minimalisere. Mens et utvalg av objektive funksjoner har vært foreslåd (f.eks korrelasjon og koherens) ⁵ ingen av disse i fellesskap fanger hele kompleksitet pigg responser. Følgelig er en ny ramme basert på multi-objektiv optimalisering innført. Vi viser at ved hjelp av den foreslåtte utviklet, og denne beregnings rammeverket er det mulig å beregne et sett av prediktive modeller basert på sterke LFP å pigge relasjoner.

Protocol

Etisk Erklæring

For å studere hvordan sensoriske stimuli er representert av neuronal aktivitet er det ikke noe alternativ til bruk av dyr, og anvendelse av en in vivo-metode. Alle dyrene har blitt behandlet langs den italienske og europeiske lover om dyr behandling i Scientific Research (italiensk Bioetisk Committee, Law resolusjon om behandling av dyr i forskning, 27 januar 1992, nr. 116). The National Research Council, hvor forsøkene er utført, overholder den internasjonale komiteen for Laboratory Animal Science (ICLAS) på vegne av FNs organisasjon for utdanning, vitenskap og kultur Organisasjoner (UNESCO), Rådet for internasjonale organisasjoner av Medical Sciences (CIOMS ) og International Union of Biological Sciences (IUBS). Som sådan, ble ingen protokollspesifikke godkjenning nødvendig. Godkjenning av Helsedepartementet er klassifisert som "Biella 1, 3/2011" i filene i Etisk komité avUniversitetet i Milano.

En. Utarbeidelse av forsøksdyr

1. Velg hannrotter ca 300-400 g i størrelse.
2. Anesthetize rottene for eksperimentell forberedelse.
   1. Injiser intraperitonealt en barbiturat-løsning (pentobarbital, 50 mg / kg for induksjon, 10 mg / kg for vedlikehold).
   2. Kontroller anestesi nivå ved lav terskel og høy terskel mekaniske stimuli over en pote som sikrer at ingen tilbaketrekkingsrefleksen oppstår.
   3. Klargjør kranie huden ved å barbere den kraniale hvelvet nøyaktig og deretter lage et snitt til å eksponere kranie overflaten.
   4. Cannulate røret, av en trakealkanyle (indre diameter på 2 mm og en ytre diameter på 2,5 mm) feste den ved kirurgisk ligatur rundt luftrøret selv.
   5. Lateralt til tracheal segment eksponere vena jugularis og cannulate det å sette inn en kanyle (PE10) koblet til en sprøyte for å feste den ved kirurgisk ligatur rundt fartøyet.
3. Monter rotte på en stereotaksisk apparat.
   1. Sikre rotte kropp og plasser i en liggende stilling.
   2. Fest hodet ved øret barer og blokkere snute. Sett en eller to dråper lokal bedøvelse (lidokain) i rotte øre før du legger øret barer.
4. Regulering av temperaturen på stereotaxic matten ved en elektronisk styrt varmepute, temperaturen ble holdt ved 37,5 ° C.
5. Koble trakealtuben for luft anestesi enheten.
   1. Sett i luft anestesi enheten ved en slag / s levere Isofluran (2,5% 0,4 til 0,8 l / min) og O ₂ (0,15 til 0,2 l / min).
6. Rengjør nøye kraniale hvelvet ved en povidonjodid aktuell antiseptisk.
7. Ta en steril skalpell og kuttet i lengderetningen av midtlinjen fra basis av snuten til vinkelen for den occipital benet.
   1. Divaricate såret grenser ved en retractor og fikse dem med to små cocker tang brukt to såret grenser.
   2. Identifiser periosteum ved å peke et lys over en hodeskalle hvelv observere gjennomskinnelig overflate. Skrap forsiktig benet hvelv fjerne periosteum og utsette beinoverflaten.
   3. Gi hemostase med en bomullspinne eller kirurgisk svamp over bein overflaten hvis fokale blødninger vises over beinet.
8. Med en fin spiss penn, identifisere stereotactic punkt bregma ved krysspunktet av de mediosagittal og koronale suturas.
   1. Under kirurgisk mikroskop kontroll, identifisere stereotactic området (S1HL) overliggende somatosensoriske cortex kontralateralt til den bakre labben brukes for forsøket (Bregma, AP -0,5 til 1,2 mm, LL -2,3 til 2,5 mm).
9. Med en fin spiss penn tegner torget omkretsen avgrenser hullet skal bores.
   1. Bor et 9 mm ² hull på den tidligere identifisert blå firkant fjerne bein flis.
   2. Rengjør og absorbere potensielle bein blødninger. Fjerne dura mater nøye og dekke kortikale overflaten med en kirurgisk svamp fuktet i kunstig cerebrospinalvæsken opprettholdes på 37,5 ° C.
10. Fiks elektroden matrisen til en holder som er koblet til en elektronisk mikromanipulator.
    1. Koble hodet av matrisen til forforsterkeren av en microconnector.
    2. Kjør manuelt elektroden matrise (under kirurgisk mikroskop kontroll) opp til kortikale overflate (uten å berøre den).
    3. Slå på forsterkerne med lydsignal.
    4. Kjør ved den elektroniske kontrollen, er elektroden matrise å berøre kortikale overflaten til kontakten nådd, signalisert ved en tydelig støy lyd endring.
    5. Trekk ned elektroden matrisen med elektronisk styrt trinn (2 mikrometer / STEP) til en dybde på 350-400 mikrometer er nådd (kortikale lag IV).
    6. Sjekk respons av nevroner ved lette berøringer på motsatt posterior labben.
    7. Juster dybden av noen få ytterligere skritt før en klar spiking respons er observert.
    8. Lamme rotter etter intravenøs gallamin thriethiodide (20 mg / kg / time). Bruk brytes doser i løpet av forsøket for å opprettholde curarization nivåer (0,2 ml / 1 time).

2. Signal Treatment

1. Sette programvaren båndpassfilter til [0.1 6000] Hz.
   1. Registrer de nevrale signaler av 8 kanaler microelectrode matrise samplet ved 32 kHz.
2. Etter oppkjøpet ender, eksportere de registrerte signalene inn et binært format egnet for etterbehandling.
   1. Utfør pigg sortering prosedyre ved hjelp av Wave_clus verktøykasse ^11.

Tre. Produksjon og konfigurasjon av Stimulering Device

1. Monter en kaktus stengel (med avstumpet tip) loddrett på overflaten av en mid-range høyttaler liming stilken grunnlag til hetten.
2. Program enmikrokontroller for å levere spenningsimpulser til en driverkrets for høyttaleren.
   1. Programmere mikrokontrolleren til å levere to sammenkoblede pulser av strøm hver andre (se figur 1C).
3. Monter høyttaleren og mikrokontrolleren ved hjelp av en L293D h-bridge med grunnleggende passive komponenter (se figur 1A).
4. Koble mikrokontroller til et 12 V oppladbart batteri.

4. Stimulering Protocol

1. Lim dorsal aspekt av hind-labben til en solid ramme, utsette volar overflaten og unngå artikulære torsions.
2. Plasser spissen av stimulator på den ønskede lem / pote stilling.
3. Slå på stimulering enheten.

Offline trinn:

5. Evaluering av Spike Responses

1. For hver spilt nevron, beregne Shannon Mutual Information (MI) av stimulans fremkalt spiking aktivitet (stimulans category er enten 1, stimulus, eller 0, ingen stimulus).
   1. Estimere den betingede respons sannsynlighet p (r | s) hvor s representerer stimulans kategori og r representerer antall pigger slippes innen en fastsatt tidsvindu.
   2. Korriger MI estimat ved hjelp av shuffling prosedyren beskrevet ^ni.

6. Evaluering av LFP Responses

1. Filtrer det innspilte signal i frekvensområdet [0,1 100] Hz for å oppnå den LFP signal
2. Compute LFPSNR, et mål på LFP reaksjonsevne, som forklart i referansen ^10.

7. Modell Estimering

1. Generere en modell på formen
   
   hvor x argumentene representerer tre forskjellige LFP funksjoner (x ₁ LFP selv, < em> x ₂ dens derivat, og x ₃ den Hilbert fase av dets derivat), og F er uttrykt som følger
   
   av g koeffisientene er vekter av en lineær kombinasjon, og f er en operatør som tar enten den absolutte verdi av strømmen eller den opprinnelige verdi av hver x _i.
2. Bruk NSGAII algoritme for å beregne modellparametere og operatører ved hjelp av de tre følgende gjenstander: i) en lokal, trial-til-prøveordning, mål på passform Henholdsvis, hvor N _sp og N _r representerer de samlede pigger telle og lengden av responsvektor, ii) et globalt mål for tilpasning basert på den gjennomsnittlige responsad/50941/50941eq4.jpg "width =" 205 "/> hvor N _resp representerer lengden av den gjennomsnittlige respons, iii) et mål på modell kompleksitet (se) ¹⁰ .

8. Histologisk bekreftelse

1. Ofre rotte.
   1. Ved slutten av forsøks opptak, sett dyret etter dyp gassformig anestesi (2% isofluran, 4 l / min) og injisere intravenøst ​​en overdose barbiturat (> 50 mg / kg pentobarbital).
   2. Vent hjertet arrest.
   3. Avmontere rotte fra stereotaxic apparat
2. Perfusjon.
   1. Plasser rotte legging et rutenett på et fat for å samle blod og væske fra perfusjon.
   2. Åpne thorax ved å dissekere sternum skille fra ribbe innsettinger.
   3. Blokkere sternal xyphoid prosessen med en cocker pinsett og velt cranially sternum og divaricate ribbeina over hjertet.
   4. Identifisere venstre ventrikkel og høyre atrium, plassere en ni måler avstumpet spiss nål (koblet til perfusjon kanyle) i ventrikkelen og åpne med kirurgiske fin saks høyre forkammer.
   5. Start perfusjon med kald (4 ° C) heparinisert fysiologisk oppløsning (250 ml) etterfulgt av perfusjon av en 4% formalin-løsning (250 ml).
3. Ekstraher hjernen fra skallen ved å åpne den kraniale hvelvet med en passende tang, og plasser i hjernen i en 10% formalinløsning.
4. Etter en uke, forberede de histologiske skiver av en mikrotom (10 mikrometer tykkelse).
5. Flekk hjernen koronale og sagittal seksjoner med cresyl fiolett løsning.

Representative Results

Tips ekskursjon funksjoner

For å karakterisere de dynamiske egenskapene til den foreslåtte stimulerende enhet, ble en serie forsøk satt opp. En spesifikk enhet som består av en galliumarsenid infrarød lysdiode kombinert med en silisium-fototransistor ble brukt for å vurdere spissen fortrengning, forskyvningstiden og de mulige forskyvnings forsinkelser. Ved hjelp av denne optiske Skillebryter vi plasserte stimulator spissen på kanten av mitterende diode hullet (høyde = 1 mm), og begge mikrokontrolleren og den fototransistor utganger ble registrert. Plassering prosedyren ble tilrettelagt av en microstepper enheten med en maksimal oppløsning på 1 mm.

Responsen av enhetene er vist i figur 2A. Den røde linje representerer den fototransistor respons etterfulgt av mikrokontrolleren respons som indikerer den nøyaktige begynnelse av spissen forskyvning. Spesielt, en systematisk forsinkelse grunnet commutsjoner var til stede og kvantifisert (figur 2B, mener = 583 usekunder i 100 forsøk) resulterer som klink under ønsket tid presisjon (1 msek). Til slutt har vi målt spissen forskyvning varighet som var av 3,96 msek i snitt som vist i figur 2C.

Randomiserte Paret Pulse Protocol til Capture LFP og Spike Relations

For å forstå sammenhengen mellom LFP og pigger, vi først satt ut for å generere en stimulering enhet som kan fremkalle raske og pålitelige svar fra begge signalene. I figur 3A viser inter-stimulus-intervall fordeling, som sikrer at anordningen provoserte en modulering av spiking aktivitet. Enheten beskrivelse og funksjon er beskrevet i protokollen delen.

I figurene 3B og 3C LFP og pigg svar for en representant nevron vises, henholdsvis. Ved å måle Mutual Informasjon for pigger og SNR for LFPs (Tall 4A og 4B) var det klart at både kode en betydelig mengde informasjon om stimulus forekomst.

Interessant LFPs og pigger også gitt informasjon om stimulering historie (Tall 4C-E). Spesielt LFP Svarene ble betydelig redusert når selve stimulus ble innledet av en tidligere impuls med en liten nok inter-stimulus-intervall (Tall 4C og 4D). Nevronale koding av stimulering historie positivt korrelert med MI selv utstilt vesentlig lavere verdier (Figur 4E).

Vi spurte hvilke funksjoner i LFP signal bedre korrelerer med pigg respons. Etter en foreløpig analyse ble tre LFP funksjoner som sterkt korrelerer med gjennomsnittet pigg respons identifisert: gjennomsnittlig LFP, dens deriverte og den fasen av LFP derivat (

En Multi-objektiv strategi for Spike Tippe Basert på LFPs

Spike tog har vanligvis komplekse timelige strukturer som viser signifikante sammenhenger på flere tidsskalaer. Så, hvilke aspekter av nerveaktivitet blir fanget av LFPs?

En god test for å undersøke forståelse av LFP-spike forhold er å spørre hvor godt toppene er forutsigbare bare ved å se på LFP signal. Derfor, ved å bruke de ovennevnte sett av LFP egenskaper (se figur 4F), ble det formål å bygge opp en prediktiv modell som, til enhver tid, leser verdiene av disse funksjonene, og genererer et binært forutsigelse om forekomsten av en pigg.

Et kritisk problem i forbindelse med montering av en pigg forutsigelsesmodell utgjøres av valget av en egnet objektiv funksjon. De vanligste valgene er Pearson koeffisient og koherensfunksjonen ^fem. Interesskaps alternativer er levert av pigg beregninger ^seks. Mens de to første tiltakene er basert på den gjennomsnittlige nevrale responser og derfor ikke fange opp hele strukturen i pigg tog, er den sistnevnte beregningsmessig krevende og ikke praktisk for montering formål. En alternativ løsning basert på multi-objektiv optimalisering er foreslått. Ideen er å i fellesskap redusere flere mål funksjoner (heretter bare kalt mål). Disse målene må være beregningsmessig effektivt å beregne og i stand til å fange opp ulike aspekter av nerveaktivitet.

Ved å bruke begrepet Pareto optimalitet kan vi deretter finne et sett av modeller, hver optimalisert for spesifikke avveininger mellom disse målene. For å beregne de optimale overflater Pareto den NSGAII algoritmen ble brukt ^12. Vi identifiserte tre målfunksjoner: en global en basert på avstand i de gjennomsnittlige svarene, en lokal en basert på avstand på en prøve-å-rettssakbasis, og et ytterligere formål som straffer kompleksiteten til modellen (se den relative Protokoll delen).

Resultatene oppnådd ved å montere en representativ neuron fra vårt materiale Resultatene er vist i figur 5A og 5B. Figur 5A rapporterer den globale avstand (PF) og den lokale avstand (SM) mellom modellen og sanne respons. Oppmerksom på at avstander for hver modell er optimal i et Pareto forstand, slik at ingen modell er bedre eller verre enn noen andre i begge distanser. Det samme prinsippet gjelder for alle de tre distanser i fellesskap vurdert (Figur 5B).

En største fordelen gitt ved estimering av et sett av optimale modeller i stedet for en eneste en ligger i det faktum at ulike modeller, basert på optimale avveininger mellom de fastsatte mål, fange opp ulike aspekter av den sanne nerveaktivitet. Dette er vist i figur 6, hvor den opprinnelige raster diagværer (Tall 6A og 6D) og den anslåtte Ones (Tall 6B, 6C, 6E, og 6F) er rapportert, fra to representative nevroner: modeller som minimerer den lokale avstand fange den mest pålitelige fasen av de nevrale responser (Tall 6B og 6E ) mens modeller basert på en fornuftig avveining mellom det lokale og det globale avstand bedre fange nervecellen variabilitet og spontan skyting over hele tidsmessig utvalg (0-50 msek, Figures 6C og 6F).

Figur 1 (A) Skjematisk av driver krets.. Den viktigste komponenten er en L293D h-bridge. Microcontroller kommandoene er levert på p ins D1 og D2. (B) avstumpet tips bevegelser for lett mekanisk stimulering. Rutenettet størrelse på millimeterpapir er en mm. Klikk her for å se større bilde .

Figur 2. Tips fortrengning funksjoner. (A) Utgangene av mikrokontrolleren (blå linje) og av phototransistor (rød linje). Den grønne vertikale linjen er satt til 0 indikerer utbruddet av spissen fortrengning. (B) Den sannsynlighetsfordeling av de effektive tips fortrengning forsinkelser innhentet over 100 studier. (C) Et sannsynlighetsfordeling av varigheten av spissen forskyvning i gjennomsnitt i 100 forsøk./ Ftp_upload/50941/50941fig2highres.jpg "target =" _blank "> Klikk her for å se større bilde.

Figur 3. (A) Inter-Stimulus-intervall distribusjon. (B, C) ​​"på lufta" stimuli ikke fremkalle reaksjoner (se toppen av begge grafene i området 1000 til 1200 studier). Sammenligne dem til den sanne stimulans prøvekjøringen (på koordinere akser) fra 0 til 1000, hvor mellom 15-40 msek av forsinkelse fra stimulus utbruddet (tid 0 på abscissen) klare svar kan observeres. Plottet i (B) viser til LFP respons mens plottet i (C) viser til pigg respons. På y-aksen til høyre mest figuren, er de posisjoner ("STORETÅ", "II", & #34;. III ", osv.) av de stimuli på hind lem av rotter Klikk her for å se større bilde .

Figur 4. (A, B) gjensidig informasjon og LFP _SNR som funksjon av tid sammen forskjellige siffer. (C) LFP normaliserte verdier etter kort (<100 msek) og lang (> 300 msek) Inter-Stimulus-intervall (IStimI) . (D) Gjennomsnittlig Power of LFP respons etter lange og korte IStimI. Hver prikk representerer en distinkt opptak. (E) MI om lang / kort IStimI som en funksjon av de største MI verdier om stimulus forekomst (Imax). Hver prikk representerer annonseistinct nevron. (F) Den PSTH av en representant nevron korrelerer godt med tre funksjoner i LFP svar:. Gjennomsnittet rå signal, gjennomsnittlig avledede og fase av derivatet Klikk her for å se større bilde .

Figur 5. (A, B) Lokal og global avstand mellom predikerte og sanne svar for en representant nevron. (B) Felles evaluering for de tre distanser. Pareto optimale løsninger ble estimert ved hjelp av NSGAII algoritmen. Klikk her for å se større bilde .

Figur 6. Sann (A, D) og beregnede (B, C og E, F henholdsvis) respons for to representative neuroner. X, y, z henholdsvis representerer den rå LFP signal, dens derivat, og en fase av dets derivat. for å vise større image .

Discussion

Dette arbeidet først presentert en ny, enkel og rimelig enhet som gjør det mulig å levere raske og romlig punktlignende sensoriske stimuli. Så en randomisert sammenkoblet puls stimulering protokollen og et sett av beregnings analyser ble validert. Det overordnede målet var å etablere et rammeverk for estimering av LFP-spike relasjoner i elektrofysiologiske opptak under taktil stimulering.

Enheten, protokollen og den analytiske tilnærmingen har i fellesskap bidratt til resultatet, nemlig den første demonstrasjonen av en deterministisk tilnærming i stand til å beskrive og forutsi LFP-til-spike overganger, en nevral prosess fremdeles dårlig forstått ^en.

Et kritisk punkt er representert ved en passende innstilling av det programmerbare mikrobrett, som regulerer styrken og lengden av spissen ekskursjon trukket av støvhetten. En passende løsning som åpner for pålitelige høyfrekvente stimuli og relativt stor skjermsementer er beskrevet i Resultater delen. Sammenlignet med konvensjonelle piezoelektriske aktuatorer enheten følger to hovedfordeler: det rømte den typiske problemet med mekanisk resonans og tillot det relativt store tippe forskyvninger.

Nevroner i S1 cortex er kjent for å uttrykke store mottakelig felt og raskt svar på taktil stimulering ^åtte. Den raske, impuls som stimuli er optimalt egnet til å rekruttere både overfladiske og dype hud reseptorer (f.eks Merkel eller Pacinian legemer) ^2, og opportunely endre stimulanseparametre (intensitet, varighet, rampe avledede) kunne man fortrinnsvis rekruttere en av disse ulike reseptor klasser . Den randomiserte paret puls protokollen ble rettet mot å redusere prediktiv entrainment nevrale svingninger på stimuli forekomst som vanligvis oppstår under periodiske stimuli. På den annen side variabelt intervall mellom de sammenkoblede pulser tillatt oss å trekke en klar dependencE på stimulering historie. For estimering av struktur og parametere av vår prognosemodell vi er avhengige av en velkjent multi-objektiv optimaliseringsalgoritme, kalles ikke-Dominert Sortering genetisk algoritme II eller NSGAII ^12. Et hovedproblem i å montere en prediktiv modell for pigg forekomst er avhengig i det komplekse temporale strukturen av reelle pigg tog. Måle avstanden mellom predikerte og sanne pigg tog har vist seg å være en beregningsmessig kostbar oppgave ^seks. Bruken av NSGAII, en multi-objektiv optimaliseringsalgoritme, åpner for å bryte ned det problem opp i flere, beregningsmessig effektive avstander.

For å evaluere og lov av en modell vi nødvendig å kvantifisere feil i forutsigelse representert ved avstanden mellom predikerte og virkelige pigg tog. To hovedkriterier for å evaluere modellprediksjoner ble tatt i betraktning. Beslaget prosessen returneres et sett av modeller i stedet for en eneste. Interessant hver modell in settet syntes å fange opp ulike aspekter ved de opprinnelige pigg togene.

I konklusjon, kunne det utviklet rammeverk, basert på felles optimalisert stimulering enhet, protokoll og analyser, brukes til å få ytterligere innsikt i LFP-spike forhold og til å forbedre nåværende strategier for programmering effektiv hjerne-maskin-grensesnitt og neuroprosthetics.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Microstepper	AB Transvertex (Stockholm, Sweden)		The microstepper used to pull down the electrode matrix
32-channel Cheetah System	Neuralynx (MT, USA)		The electrophysiological recording system
L293D h-bridge	RS Components (Cinisello Balsamo, Italy)		The bridge used to connect the microcontroller to the speaker
H21A3 Optical Interrupter Switch	Fairchild Semiconductor Corporation (San Jose, California)		The phototransistor used to estabilish the tip displacement
Arduino Uno	Arduino (Duemilanove, Italy)		The microcontroller used to deliver current pulse to the speaker
Microelectrode Matrices GB1	FHC
Isoflurane	Rhodia Organique Fine Ltd.		The anesthetic used to prepare animals
Stereotaxic apparatus	Narishighe (Tokyo, Japan)
Sprague-Dawley male rats	Charles River (Calco, LC, Italy)
Gallamine thriethiodide	Sigma-Aldrich		The compound used to curarize the animals
Cresyl violet	Sigma-Aldrich
Topical antiseptics (Betadine 10%)	Meda Pharma (Milanm Italy)
Heparine	Sigma-Aldrich
Formaldehyde	Carlo Erba Reagents (Pomigliano Milanese, Milan, Italy)