ブレインマシンインタフェースの閉ループ性能を研究する実験プラットフォーム

私たちは、ハエの脳内の視覚間ニューロンであるH one細胞の活動を利用して、移動ロボットのモーターを制御しています。ロボットは絶えず回転するターンテーブルに置かれ、セルの活動を使用して、外部の動きに対してロボットを環境に対して安定させます。ロボットから記録されたパターンモーションの画像はサンプリングされ、フライの前に配置された2台のコンピューターCRTモニターに送信されます。

1秒あたりのスパイク数で測定されたH細胞の信号は、パターンの動きの速度を示します。次に、記録された毎秒のスパイクをロボットのモーターの制御信号に変換するために、さまざまな制御法則が適用されます。こんにちは、インペリアル・カレッジ・ロンドンのバイオエンジニアリング学部のホルガー・クロップス・ラボのナビタ・ジョシュです。

私はクリス・ピーターソン、同じくHolger Cups Labの出身です。 こんにちは、Holger Cupです。今日は、ハエの視覚系の個々の細胞とロボットとの間にブレインマシンインターフェースを作成する手順をご紹介します。

この手順を使用して、ニューロン信号を使用して、閉じた唇条件下でロボットシステムを制御するためのさまざまな制御戦略のパフォーマンスをテストします。それでは始めましょう。フライの準備を開始するには、氷の上で冷却してから、鈍いカクテルスティックを使用して翼を固定し、フライの背面を顕微鏡上の両面テープに固定します スライド 次に、Bワックスを使用して翼をスライドに取り付け、フライトモーターの動作をブロックします。

このステップでは、手順中にフライがウォームアップしないように、迅速かつ正確な取り扱いが必要です。次に、顕微鏡下で、鉗子で各脚を保持し、小さなはさみを使用して、体に最も近い関節でそれらを切り取ります。吻についてもこれを繰り返します。

フライが乾燥するのを防ぐために、穴はワックスで塞がれる必要があります。次に、翼の1つを切り取り、フライを横向きにします。カトラを残しながら残りの翼の一部を取り除き、ハルの涙を覆い、穴をワックスで塞ぎます。

もう一方のウィングについてもこの手順を繰り返します。明確な方法で標的ニューロンを刺激するには、ハエの頭をコンピューターのモニターに適切に位置合わせする必要があります。これを行うには、ハエの体のための広いスペースと、ハエの首が配置されるノッチカット付きの一端に付属物を備えたカスタマイズされたホルダーが必要になります。

フライを首をノッチに入れてホルダーに置き、腹部を所定の位置に接着しながら押し下げます。次に、フライホルダーをスタンドに置いて、顕微鏡でフライの頭の前面を見ることができるようにします。赤い光でハエを見ると、疑似瞳孔と呼ばれる光学現象が両目に見られます。

疑似瞳孔が特定の形をとる場合、ハエの頭の向きは完全に定義されます。マイクロマニピュレーターを使用してハエの頭の向きを正しくし、ワックスを使用してハエをホルダーに接着します。次に、胸部を平らに押し下げ、ホルダーにワックスを塗ります。

これにより、後頭部のカプセルを開けて、フライブレインに電極を挿入することができます。マイクロメスや細い注射針を使って、右の頭部カプセルのキューティクルに窓を慎重に切り込みます。キューティクルの真下にある神経組織を切らないように注意してください。キューティクル片を取り除いたら、リンガー溶液を数滴加えます。

鉗子を使用して、LOAプレートを覆う可能性のある浮遊毛、脂肪沈着物、または筋肉組織を取り除きます。LOAプレートは、その後面を覆う銀色の気管の特徴的な分岐パターンによって識別できます。左リアヘッドカプセルのキューティクルに小さな穴を開けて、フライングを準備した状態で参照電極を位置決めします。

記録電極の位置決め方法を見てみましょう。記録電極は、H oneニューロンのすぐ近くに配置する必要があります。H oneニューロンは、主にその受容野に提示される水平方向の後ろから前への動きに反応します。

記録電極を配置するには、気管を視覚的な目印として使用します。最初に電極を最上部の気管の間に置きます。オーディオアンプを使用して、録音された電位を音響信号に変換するのに役立ちます。

個々のスパイクは、特徴的なカチッという音に変わります。電極が個々のニューロンに近づくほど、カチッという音がはっきりします。H oneニューロンをその運動嗜好によって識別するには、水平方向の動きでニューロンを刺激します。

記録電極を配置したところで、次は視覚刺激と記録に移りましょう。まず、2つのCRTコンピューターモニターの前にハエを置きます。ハエの視覚システムは人間の 10 倍の速度であるため、モニターは毎秒 200 フレームの位置を表示する必要があります。

モニターの中心は、ハエの向きに対してプラスマイナス45度です。ハエの目の赤道から見ると、各モニターは、水平面でプラスマイナス25度、垂直面でプラスマイナス19度の角度でサブテンします。コンピューターモニターへの入力は、実験用に改造された小型の二輪SROロボットに取り付けられた2台のビデオカメラによって提供されます。

ロボットを、壁が垂直方向の黒と白のストライプのパターンで裏打ちされた円筒形の領域内のターンテーブルに配置します。水平面内でターンテーブルを回転させることで、ロボットの動きは1自由度のみに制限されます。最初は、ターンテーブルとロボットの両方が静止しています。

ターンテーブルが動き始めると、その回転によってロボットは同じ方向に運ばれ、ビデオカメラはロボットとアリーナの縞模様との間の相対運動を記録します。ロボットに搭載されたバッテリー駆動のビデオカメラは、プラスマイナス45度の向きで取り付けられています。彼らは、ハエの丸太の前にあるコンピューターモニターのフレームレートと一致するように、毎秒200枚の画像をキャプチャします。

コンピュータモニタに表示される画像は、6 40 x 4 80グレースケールの解像度で毎秒200フレームで表示されます。フライが縞模様の記録の動きを見ている間、バンドはフィルタリングされて通過しました。たとえば、少なくとも10キロヘルツのサンプリングレートを使用するデジタルアクイジションボードを備えた302キロヘルツの電気信号の間で、フィルタリングされた電気信号を通過したバンドにしきい値が適用され、スパイクをバックグラウンドアクティビティから分離します。

因果ハーフガウスフィルターをスパイクと畳み込みして、H oneセルがブレインマシンインターフェースのループを閉じるための滑らかなスパイク活性推定値を取得します。制御アルゴリズムを使用して、H 1セルのスパイク速度をロボット速度に変換し、Bluetoothインターフェースを介してフィードバックして、ロボットの車輪を駆動する2つのDCモーターを制御します。純粋な符号波は、ターンテーブルの速度プロファイルとして選択されます。

符号波は、ターンテーブルがH oneニューロンをその好ましい方向に沿って刺激する方向にのみ回転するようにDCオフセットを有する。制御システム全体は、H oneニューロンの刺激により、正しく設定されている場合、ロボットがターンテーブルの動きを補正するように設定されています。視覚的な安定化は、ロボットのカウンター回転がターンテーブルの回転と一致する場合に達成され、その結果、コンピューターモニター上のパターンの動きがほとんどまたはまったくなくなります。

システムの全体的なパフォーマンスは、ループを閉じるために使用される制御アルゴリズムによって異なります。最初にテストするアルゴリズムは、更新されたロボット速度がロボット omega R とターンテーブル omega p の間の角速度の差に比例する比例コントローラーです。ターンテーブル信号omega PのKPと入力周波数は、コントローラーの性能をテストするために選択されます。

ここでは、KPが1に等しく、入力周波数が0.6ヘルツのomega Pの場合、ω Pとω Rのサンプルトレースが示されており、緑色のロボットは青色のターンテーブルに追従し、遅延が発生し、ピーク振幅が小さくなっています。H oneセルを刺激するパターンモーションの水平成分は、ターンテーブル信号の入力周波数を赤で右側に示しています。オメガPは0.03〜3ヘルツの間で選択され、対応するロボット信号オメガRが記録されます。

両方の信号は、高速の 4 年間の変換によって周波数領域に変換され、振幅と位相の値は入力周波数で計算されます。KP が 1 に等しい比例コントローラーの BO d 振幅プロットは、テストされた入力周波数に対するシステムの応答を示しています。コントローラーの性能は、一般に周波数が増加すると低下します。

1ヘルツでのゲインがわずかに増加したのは、ダイナミック出力範囲が主に水平方向のバックツーフロントモーションをカバーする1つのH 1セルのみを使用したことによるロボット信号の振動によるものです。Bodhi 位相プロットは、入力周波数が 0.6 ヘルツ未満の場合、コントローラーの位相遅延が PI よりも小さいことを示しています。これは、コントローラーが 0.6 ヘルツ未満の周波数では安定しており、1 ヘルツ以上の入力周波数では不安定であることを示しています。

静的 KP を持つ比例コントローラーの性能を、KP の値が 50 ミリ秒ごとに更新される適応コントローラーと比較しました。ピーク スパイク率に基づきます。F maxは、大きな積分時間ウィンドウの結果 T.As ために時間間隔Tマイナス500ミリ秒にわたって計算され、比例コントローラは、テストされたパラメータ範囲で適応コントローラよりも優れたパフォーマンスを発揮し、適応コントローラは比例コントローラと同様の位相特性を持ち、ターンテーブルの周りのグレーディングパターンは削除され、ラボ環境はフライH 1セルの自然主義的な視覚入力の近似として使用されました。

平均して、自然主義的な視覚入力の菩提等度プロットは、グレーディング視覚入力のものよりもわずかに高いゲインを示しました。これはおそらく、自然主義的な視覚画像の空間周波数の範囲が広く利用されているためです。グレーディングと自然主義的な視覚入力のBodhi位相プロットの特性は類似していました。私たちは、細胞と5つの視覚系とロボットとの間にブレインマシンインターフェースを作成する方法を示しました。

この手順には、いくつかの重要な手順があります。まず、脳を傷つけないように、ヘッドカプセルを開けるときに深い切り傷をしないようにします。次に、電極を慎重に配置して、Hの1つのセルから記録する1つのセルのみから記録するようにします。

第三に、脳を常に湿らせておき、脳が乾燥するのを防ぎます。というわけで、これだけです。ご覧いただきありがとうございます、そして実験の頑張りを祈ります。