Progettazione e utilizzo di un apparatus per la presentazione di oggetti afferbenati nell'area di lavoro 3D
August 8th, 2019
Presentato qui è un protocollo per costruire un apparato automatico che guida una scimmia per eseguire il compito flessibile reach-to-grasp. L'apparecchio combina un dispositivo di traslazione 3D e una tabella di tornitura per presentare più oggetti in una posizione arbitraria nello spazio 3D.
Il principio neurale alla base della portata e della comprensione è stato ampiamente studiato negli ultimi decenni, tuttavia, pochi dispositivi sono stati sviluppati per consentire una combinazione flessibile di entrambi i movimenti in un'unica attività. Accoppiando un tavolo di tornitura personalizzato con un dispositivo trasmittazionale tridimensionale, il nostro apparecchio consente una combinazione sperimentale di più posizioni nello spazio tridimensionale e oggetti di forma diversa in ogni posizione. Il nostro apparato fornisce una preziosa piattaforma per studiare la funzione degli arti superiori e i loro principi neurali sottostanti.
Può anche facilitare la ricostruzione simultanea dei movimenti di raggiungimento e presa nell'interfaccia cervello-macchina. Inizia fissando due guide Y sulla superficie superiore del telaio in parallelo, fissando i piedistalli alla superficie superiore con viti. Quindi, collegare due guide Y con un albero di collegamento e due attacchi a membrana.
Stringere le slive di bloccaggio degli accoppiamenti per sincronizzare gli alberi delle due rotaie. Mettere sei dadi nelle scanalature posteriori della guida Z e attaccare un lato del telaio del triangolo rettangolo sul retro della rotaia Z con viti. Tirare il telaio del triangolo fino all'estremità che è distale all'albero e stringere le viti.
Attaccare l'altro telaio del triangolo rettangolo all'altra rotaia Z nello stesso modo. Fissare gli altri lati angolati retto dei due telai triangolari ai cursori delle due guide Y con viti. Successivamente, collegare le due rotaie Z con un albero di collegamento e attacchi a membrana e stringere le slive di bloccaggio dell'accoppiamento.
Attaccare le due schede di collegamento a forma di T sul retro della rotaia X con dadi e viti. Quindi, tirare le due tavole a forma di T alle due estremità del binario X e stringere le viti. Fissare le due schede di collegamento a forma di T sui cursori delle due guide Z con viti.
Inserire il motore di passo nel foro dell'albero del riduttore di ingranaggi e avvitare le flange insieme. Infine, avvitare l'anello di collegamento all'estremità dell'albero della rotaia X. Inserire l'albero del riduttore di ingranaggi nell'accoppiamento e avvitare il riduttore dell'ingranaggio all'anello di collegamento.
Stringere la svita di bloccaggio dell'accoppiamento. Inizia posizionando i sensori touch nella scanalatura del corpo dell'oggetto e attaccali alle aree di tocco predefinite con nastro a doppia lato. Passare i fili attraverso il foro del backboard dell'oggetto e fissare il coperchio sul corpo dell'oggetto con viti.
Quindi, passare i fili attraverso i fori ai lati del rotatore e avvitare gli oggetti sul rotatore. Saldare le estremità del filo dei sensori a sfioramento alle estremità del filo rotante dell'anello di scorrimento elettrico e avvolgere i giunti con nastro elettrico. Avvitare la custodia sul cursore della guida X.
Posizionare il cuscinetto nel foro inferiore della scatola. Quindi, mettere il rotatore nella custodia da destra e passare i fili dell'anello di scorrimento elettrico attraverso il foro superiore della custodia. Quindi, inserire l'albero metallico nel cuscinetto dal foro superiore della custodia e adattare la chiave dell'albero alla chiave del rotatore.
Impostare l'anello di scorrimento elettrico attorno all'albero metallico. Posizionare l'estremità della barra di localizzazione nella tacca dell'anello di scorrimento elettrico per evitare che l'anello esterno rota. Inserire l'albero del motore di passo nel foro dell'albero metallico e fissare il motore sulla parte superiore della scatola con viti.
Attaccare un LED tricolore sul lato anteriore della custodia con nastro adesivo. Infine, avvitare la credenza destra sulla custodia. Inserire i fili di controllo dei sensori stepping, LED e touch nelle porte digitali di una scheda di acquisizione dati.
Per inizializzare il dispositivo di traslazione tridimensionale e la tabella di tornitura, tirare i dispositivi di scorrimento di tutte le guide di scorrimento lineari fino al punto di partenza e ruotare il primo oggetto della tabella di tornitura per affrontare il lato anteriore della tabella di tornitura. Immettere quindi le coordinate di tutte le posizioni di una matrice in un documento di testo. Assicurarsi che ogni riga includa le coordinate X, Y e Z di una posizione separata da uno spazio e quindi salvare il documento.
Quindi, aprite il software paradigmatico, fate clic su Apri file nel pannello Pool e selezionate il documento di testo per caricare le posizioni di presentazione nel software paradigmatico. Controllare gli oggetti da presentare nell'esperimento nel pool di oggetti del software paradigmatico. Quindi, regolare i parametri sperimentali nel pannello Parametri tempo del software paradigmatico.
Impostare la linea di base a 400 millisecondi, Motor Run è uguale a 2000 millisecondi, Planning è uguale a 1000 millisecondi, il tempo massimo di reazione è uguale a 500 millisecondi, il tempo massimo di copertura è uguale a 1000 millisecondi, il tempo di attesa minimo è uguale a 500 millisecondi, la ricompensa è uguale a 60 millisecondi e il segnale di errore è uguale a 1000 millisecondi. Quindi, fissare la sedia scimmia al telaio da costruzione in alluminio. Fissare tre marcatori riflettenti all'estremità del braccio con nastro a doppia mano.
Assicurarsi che i tre marcatori formino un triangolo scaleno. Quindi, nel software paradigmatico, fare clic su Esegui per avviare l'attività. Fate clic sul tasto RECORD sul pannello motion capture del software Cortex per registrare le traiettorie dei tre marcatori per 60 secondi quando la scimmia sta eseguendo l'attività.
Fate clic sul tasto STOP per terminare l'esperimento. Creare un modello di tracciamento dei tre marcatori sul software utilizzando le traiettorie registrate e salvare il modello. Quindi, collegare il filo di terra dell'amplificatore front-end al terreno dell'array di microelettrodi, che viene impiantato nella corteccia motoria della scimmia.
Inserire le fasi della testa nel connettore dell'array di microelettrodi. Aprire il software Centrale del sistema di acquisizione del segnale neurale. Aprire il software di sincronizzazione.
Fare clic sui tre pulsanti di connessione nei pannelli Cerebus, Motion Capture e Paradigm per collegare il software di sincronizzazione rispettivamente con il sistema di acquisizione del segnale neurale, il sistema di acquisizione del movimento e il software paradigmatico. Infine, fai clic sul pulsante Esegui del software paradigmatico per ricominciare l'attività, seguito dal pulsante Registra sul pannello Archiviazione file del software centrale per iniziare a registrare i segnali neurali. Controllare il modello di tracciamento salvato e fare clic sul pulsante RECORD sul pannello di acquisizione del movimento del software Cortex per iniziare a registrare la traiettoria del polso della scimmia.
La traiettoria del polso durante la fase di raggiungimento in tutte le prove di successo è stata estratta e divisa in otto gruppi in base alle posizioni target. Le estremità di otto gruppi di traiettoria formano un cuboide, che ha le stesse dimensioni dell'area di lavoro cuboide predefinita. Qui, l'istogramma a tempo peristimolo mostra due neuroni di esempio che si sintonizzano sia raggiungendo la posizione che gli oggetti.
Il neurone in alto mostra una selettività significativa durante le fasi di raggiungimento e tenuta. Mentre il neurone sul fondo inizia a sintonizzare posizioni e oggetti dal centro della fase di corsa del motore. Poiché il software paradigmatico non è stato in grado di leggere le posizioni dei motori, è essenziale inizializzare la tabella di tornitura e il dispositivo traslazionale prima di ogni sessione.
Per controllare completamente quando il soggetto poteva vedere l'oggetto di destinazione e la sua posizione, un vetro commutabile poteva essere installato davanti all'apparecchio. Utilizzando il nostro apparato, è ora possibile studiare l'interazione neurale tra i movimenti di portata e presa, che può aiutare a decodificare contemporaneamente la traiettoria di portata e i tipi di presa.
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Panoramica
Questo articolo presenta un protocollo per la costruzione di un apparato automatico progettato per guidare le scimmie nell'esecuzione di un compito flessibile di estensione-presa. L'apparato integra un dispositivo di traslazione 3D con un tavolo rotante, permettendo la presentazione di molteplici oggetti in varie posizioni all'interno dello spazio 3D.
Componenti chiave dello studio
Area della scienza
- Neuroscienze
- Ricerca comportamentale
- Ingegneria
Sfondo
- La ricerca sui meccanismi neurali dell'estensione e della presa è stata estensiva.
- Esistono pochi dispositivi che permettano combinazioni flessibili di questi movimenti in un singolo compito.
- L'integrazione di un tavolo rotante e un dispositivo di traslazione 3D è innovativa.
- Questo apparato può migliorare lo studio della funzione degli arti superiori e delle sue basi neurali.
Obiettivo dello studio
- Sviluppare un dispositivo che permetta combinazioni di posizioni e forme degli oggetti su base di prova.
- Facilitare la ricostruzione simultanea dei movimenti di estensione e presa.
- Fornire una piattaforma per lo studio delle interfacce cervello-macchina.
Metodi utilizzati
- Costruzione dell'apparato utilizzando binari a Y e un albero di trasmissione.
- Fissaggio della struttura con viti per stabilità.
- Utilizzo di un tavolo rotante personalizzato per la presentazione degli oggetti.
- Implementazione di un dispositivo di traslazione 3D per la flessibilità dei movimenti.
Risultati principali
- L'apparato permette con successo la manipolazione di oggetti nello spazio 3D.
- Consente lo studio dei movimenti degli arti superiori in un ambiente controllato.
- Facilita la ricerca sui principi neurali dell'estensione e della presa.
- Fornisce uno strumento prezioso per gli studi sulle interfacce cervello-macchina.
Concludenze
- L'apparato sviluppato è un significativo avanzamento per la ricerca in neuroscienze.
- Offre nuove opportunità per comprendere il controllo motorio e i meccanismi neurali.
- Questo strumento può migliorare lo studio di compiti motori complessi nei primati.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
This apparatus enables precise decoupling of reach and grasp kinematics in primate models, supporting mechanistic de-risking of upper limb motor control hypotheses. By allowing independent manipulation of object identity and spatial position, it enhances predictive confidence in neural encoding studies relevant to brain-machine interface development. The platform addresses a critical gap in preclinical validation tools for motor neuroprosthetics, facilitating translational continuity from discovery to preclinical evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of neural encoding for reach versus grasp by dissociating object identity from spatial position.
- Operational Value: Provides a reproducible platform for testing therapeutic hypotheses on motor circuit function in disease-relevant primate models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative wrist trajectory and grip type readouts for high-fidelity phenotyping of motor impairments.
- Operational Value: Supports assay standardization through motor-independent control of object presentation and position via synchronized translational and rotational axes.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates study of neural principles underlying upper limb function with direct relevance to motor neuroprosthetic development.
- Operational Value: Enables simultaneous kinematic and neural signal acquisition, supporting biomarker-aligned evaluation of motor recovery interventions.
Pipeline & Workflow Integration
The apparatus integrates into discovery biology workflows by enabling hypothesis testing on motor cortical encoding, with outputs feeding into lead identification for neuromodulatory or rehabilitative strategies targeting upper limb function.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification and biological de-risking by isolating neural correlates of reach and grasp components in 3D workspace.
- Screening: Delivers assay readiness via quantifiable kinematic outputs (wrist trajectory) and discrete grip type measurements from touch sensors.
- Analytics: Enables peristimulus time histogram and trajectory clustering analyses to compare neural tuning across positions and object identities.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity through brain-machine interface applicability, allowing simultaneous decode of reach trajectory and grip types.
- Enterprise Reuse: Designed as a reconfigurable platform for repeated trials across varying object sets and spatial matrices, supporting longitudinal study designs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in motor control studies by enabling independent variable manipulation of reach and grasp parameters.
- Operational Value: Ensures reproducibility through motor-driven, synchronized 3D translation and object rotation, minimizing experimenter-dependent variability.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision confidence in motor recovery programs by validating target engagement through quantifiable kinematic and neural readouts.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement of neuromodulatory or rehabilitative candidates by providing preclinical evidence of target-specific motor circuit modulation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in primate training, motion capture systems, and neural signal acquisition for effective deployment.
- Dependent on precision mechanical components (linear slides, stepper motors, slip rings) and calibration protocols for accurate 3D positioning.
- Necessitates cross-team standardization between neuroscience, engineering, and behavior teams for consistent object and position mapping.
- Adaptation across model systems may require scaling of mechanical components and sensor resolution to match species-specific kinematics.
- Practical limitations include reliance on successful primate training and the need for manual initialization of turning table and translational device before each session.
