Una piattaforma sperimentale per studiare il ciclo chiuso delle prestazioni di interfacce cervello-macchina

Usiamo l'attività di un interneurone visivo nel cervello del moscerino, la cellula Hone, per controllare i motori di un robot mobile. Il robot è posizionato su una piattaforma girevole costantemente rotante e l'attività della cella viene utilizzata per stabilizzare il robot rispetto all'ambiente contro i movimenti esterni. Le immagini del movimento del modello registrate dal robot vengono campionate e inviate a due monitor CRT del computer, posizionati davanti alla mosca.

I segnali della cella H one misurati in picchi al secondo indicano la velocità del movimento del modello. Vengono quindi applicate diverse leggi di controllo per convertire i picchi registrati al secondo in un segnale di controllo per i motori del robot. Ciao, sono Navita Josh dell'Holger Crops Lab nel dipartimento di Bioingegneria dell'Imperial College di Londra.

Sono Chris Peterson, anche lui di Holger Cups Lab. Ciao, e sono Holger Cup. Oggi vi mostreremo una procedura per creare un'interfaccia cervello-macchina tra le singole cellule del sistema visivo del moscerino e un robot.

Utilizziamo questa procedura per testare le prestazioni di diverse strategie di controllo utilizzando segnali neuronali per controllare sistemi robotici in condizioni di labbro chiuso. Quindi iniziamo. Per iniziare a preparare la mosca, raffreddarla con ghiaccio, quindi utilizzare bastoncini da cocktail smussati per tenere abbassate le ali e fissare la parte posteriore della mosca a un pezzo di nastro biadesivo su un microscopio Diapositiva successivamente, utilizzare la cera B per attaccare le ali al vetrino e anche per bloccare l'azione del motore di volo.

Questo passaggio richiede una manipolazione rapida e precisa in modo che la mosca non si riscaldi durante la procedura. Ora, al microscopio, tieni ogni gamba con una pinza e usa un paio di piccole forbici per tagliarle alle articolazioni più vicine al corpo. Ripetere l'operazione per la proboscide.

Per evitare che la mosca si secchi, i fori devono essere sigillati con ceralacca. Quindi, taglia una delle ali e poi gira la mosca su un lato. Rimuovete i pezzi di ala rimanenti mentre lasciate il katra, coprendo le lacrime di Hal e sigillate il foro con la cera.

Ripetere questa procedura per l'altra ala. Per stimolare un neurone bersaglio in un modo definito, la testa della mosca deve essere correttamente allineata con i monitor del computer. Per fare ciò, avrai bisogno di un supporto personalizzato che abbia un ampio spazio per il corpo della mosca e un'appendice su un'estremità con un taglio a tacca dove verrà posizionato il collo della mosca.

Posiziona la mosca sul supporto con il collo nella tacca, premendola verso il basso mentre incolli l'addome in posizione. Ora, posiziona il portamosche in un supporto in modo da poter vedere la parte anteriore della testa della mosca attraverso il microscopio. La visione della mosca con luce rossa e il fenomeno ottico chiamato pseudo pupilla possono essere visti in ciascun occhio.

Se la pseudo pupilla assume una certa forma, allora l'orientamento della testa della mosca è perfettamente definito. Usa un micro manipolatore per orientare correttamente la testa della mosca e poi usa la cera per incollarla al supporto. Quindi, premere il torace verso il basso e cerarlo sul supporto.

Ciò consente di aprire la capsula posteriore della testa in modo che gli elettrodi possano essere inseriti nel cervo Brain utilizzare un micro bisturi o un ago per iniezione sottile per tagliare con cura una finestra nella cuticola della capsula della testa destra. Fare attenzione a non tagliare il tessuto neurale proprio sotto la cuticola. Una volta rimosso il pezzo di cuticola, aggiungere qualche goccia di soluzione di ringer.

Utilizzare una pinza per rimuovere eventuali peli galleggianti, depositi di grasso o tessuto muscolare che potrebbero coprire la placca LOA. La placca LOA può essere identificata da un caratteristico schema ramificato di trachea argentea che copre la sua superficie posteriore. Praticare un piccolo foro nella cuticola della capsula posteriore sinistra per posizionare un elettrodo di riferimento con il volante preparato.

Vediamo come posizionare l'elettrodo di registrazione. L'elettrodo di registrazione deve essere posizionato in prossimità del neurone H. uno. Il neurone H one risponde principalmente al movimento orizzontale da indietro a davanti presentato al suo campo recettivo.

Per posizionare l'elettrodo di registrazione, utilizzare la trachea come punto di riferimento visivo. Inizialmente posizionare l'elettrodo tra la trachea più in alto. È utile utilizzare un amplificatore audio per convertire i potenziali elettrici registrati in segnali acustici.

Ogni singolo picco si trasforma in un caratteristico clic. Più l'elettrodo si avvicina a un singolo neurone, più chiaro diventa il suono del clic. Per identificare il neurone H one per mezzo della sua preferenza di movimento, stimolarlo con il movimento in direzione orizzontale.

Con l'elettrodo di registrazione in posizione, passiamo alla stimolazione visiva e alle registrazioni. Per iniziare, posiziona una mosca davanti a due monitor di computer CRT. Poiché il sistema visivo del volo è 10 volte più veloce degli esseri umani, i monitor devono visualizzare una posizione di 200 fotogrammi al secondo.

I centri dei monitor a più o meno 45 gradi rispetto all'orientamento delle mosche. Visto dall'equatore dell'occhio delle mosche, ogni monitor ha un angolo di più o meno 25 gradi in orizzontale e più o meno 19 gradi sul piano verticale. L'input ai monitor del computer è fornito da due videocamere montate su un piccolo robot SRO a due ruote che è stato modificato per l'esperimento.

Posiziona il robot su una piattaforma girevole all'interno di un'area cilindrica le cui pareti sono rivestite da un motivo di strisce bianche e nere orientate verticalmente. Ruotando la piattaforma girevole sul piano orizzontale, i movimenti del robot sono limitati a un solo grado di libertà. Inizialmente, sia il giradischi che il robot sono a riposo.

Quando la piattaforma girevole inizia a muoversi, la sua rotazione porta il robot nella stessa direzione e le videocamere registrano il movimento relativo tra il robot e il motivo a strisce dell'arena. Le videocamere alimentate a batteria sul robot sono montate con un orientamento di più o meno 45 gradi. Catturano 200 immagini al secondo per abbinare la frequenza dei fotogrammi dei monitor del computer davanti al registro delle mosche.

Le immagini presentate ai monitor del computer a 200 fotogrammi al secondo con una risoluzione di sei 40 per quattro 80 scala di grigi. Mentre la mosca osserva i movimenti del modello a righe registrare, la fascia è passata filtrata. Ad esempio, tra segnali elettrici a 302 kilohertz con una scheda di acquisizione digitale che utilizza una frequenza di campionamento di almeno 10 kilohertz, viene applicata una soglia ai segnali elettrici filtrati passati in banda per separare i picchi dall'attività di fondo.

Un filtro semigaussiano causale è convoluto con i picchi per ottenere una stima regolare dell'attività di picco per la cellula H uno per chiudere il ciclo dell'interfaccia cervello-macchina. Un algoritmo di controllo viene utilizzato per convertire la velocità di picco della cella H one in una velocità del robot, che viene restituita tramite un'interfaccia Bluetooth per controllare i due motori CC che azionano le ruote del robot. Le onde di segno pure sono scelte come profili di velocità per il giradischi.

Le onde del segno hanno un offset CC tale che il giradischi ruota solo nella direzione che stimola il neurone H lungo la sua direzione preferita. L'intero sistema di controllo è impostato in modo tale che la stimolazione del neurone H one faccia sì che il robot compensi il movimento della piattaforma rotante se impostato correttamente. La stabilizzazione visiva si ottiene quando la controrotazione del robot corrisponde alla rotazione della piattaforma girevole, con conseguente movimento minimo o nullo del modello sui monitor del computer.

Le prestazioni complessive del sistema dipendono dall'algoritmo di controllo utilizzato per chiudere il ciclo. Il primo algoritmo che testiamo è un controller proporzionale in cui la velocità del robot aggiornata è proporzionale alla differenza di velocità angolari tra il robot omega R e il giradischi Omega P. Valori diversi per il guadagno statico. KP e le frequenze di ingresso per il segnale del giradischi omega P vengono scelti per testare le prestazioni del controller.

Le tracce campione per omega P e omega R sono mostrate qui per KP uguale a uno e una frequenza di ingresso di 0,6 hertz per omega P, il robot in verde segue il giradischi in blu con un ritardo e un'ampiezza di picco inferiore. La componente orizzontale del movimento del modello che stimola la cella H one è mostrata a destra nelle frequenze di ingresso rosse per il segnale del giradischi. Gli omega P vengono scelti tra 0,03 e tre hertz e viene registrato il corrispondente segnale del robot omega R.

Entrambi i segnali vengono trasformati nel dominio della frequenza mediante una trasformata veloce di quattro anni e i valori di ampiezza e fase vengono calcolati alla frequenza di ingresso. Il grafico di grandezza BO d per il controllore proporzionale con KP è uguale a uno mostra la risposta del sistema sulle frequenze di ingresso testate. Le prestazioni del controller generalmente diminuiscono con l'aumentare delle frequenze.

Il guadagno leggermente aumentato a un hertz è il risultato di oscillazioni nel segnale del robot dovute all'utilizzo di una sola cella H uno, il cui intervallo di uscita dinamico copre principalmente il movimento orizzontale da dietro a fronte. Il grafico di fase Bodhi mostra un ritardo di fase del controller inferiore a PI per frequenze di ingresso inferiori a 0,6 hertz. Ciò dimostra che il controller è stabile per frequenze inferiori a 0,6 hertz e instabile per frequenze di ingresso maggiori o uguali a un hertz.

Le prestazioni del controller proporzionale con un KP statico sono state confrontate con un controller adattivo in cui il valore di KP viene aggiornato ogni 50 millisecondi. In base alla frequenza di picco di picco. F max calcolata sull'intervallo di tempo T meno 500 millisecondi per T.As risultato dell'ampia finestra temporale di integrazione, il controller proporzionale si comporta meglio del controller adattivo per l'intervallo di parametri testato, il controller adattivo aveva una caratteristica di fase simile al controller proporzionale, il modello di classificazione attorno alla piattaforma girevole è stato rimosso e l'ambiente di laboratorio è stato utilizzato come approssimazione dell'input visivo naturalistico per la cellula H one.

In media, il grafico della magnitudine della Bodhi per l'input visivo naturalistico ha mostrato guadagni leggermente superiori rispetto a quello con l'input visivo di grading, probabilmente perché viene sfruttata la gamma più ampia di frequenze spaziali nelle immagini visive naturalistiche. Le caratteristiche del grafico di fase Bodhi per la classificazione rispetto agli input visivi naturalistici erano simili. Vi abbiamo appena mostrato come creare un'interfaccia cervello-macchina tra una cellula e il sistema visivo a cinque e un robot.

Ci sono alcuni passaggi critici durante questa procedura. Innanzitutto, evitare tagli profondi durante l'apertura della capsula della testa per evitare di ferire il cervello. In secondo luogo, posizionare l'elettrodo con attenzione in modo che registri da una sola cella che registriamo da una cella H.

In terzo luogo, mantieni il cervello sempre umido e previeni che si secchi. Quindi questo è tutto. Grazie per aver guardato e buona fortuna con gli esperimenti.