Name: Projektowanie i wykorzystanie aparatu do prezentacji chwytalnych obiektów w przestrzeni roboczej 3D (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-08-08T14:45:00.000+00:00
Duration: 9 min 11 s
Description: Poznaj metodę konstrukcji aparatu do prezentacji chwytalnych obiektów w przestrzeni 3D dla badań nad kontrolą ruchu u małp. To narzędzie umożliwia badanie mechanizmów nerwowych rzucania się i chwytania.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Dziękujemy Panu Shijiang Shen za jego porady dotyczące projektowania aparatury oraz Pani Guihua Wang za pomoc w opiece nad zwierzętami i szkoleniu. Prace te były wspierane przez Narodowy Kluczowy Program Badawczo-Rozwojowy Chin (2017YFC1308501), Narodową Fundację Nauk Przyrodniczych Chin (31627802), Projekty Publiczne Prowincji Zhejiang (2016C33059) oraz Fundusze Badań Podstawowych dla Uniwersytetów Centralnych.

Wszystkie procedury behawioralne i chirurgiczne były zgodne z Przewodnikiem Opieki i Użytkowania Zwierząt Laboratoryjnych (Chińskie Ministerstwo Zdrowia) i zostały zatwierdzone przez Komitet Opieki nad Zwierzętami na Uniwersytecie Zhejiang w Chinach.
1.Montaż urządzenia translacyjnego 3D
<ol>
	<li>Zbuduj ramę o wymiarach 920 mm x 690 mm x 530 mm z aluminiowymi szynami konstrukcyjnymi (przekrój: 40 mm x 40 mm).</li>
	<li>Przymocuj cztery cokoły do dwóch końców szyn Y za pomocą (M4) (<silna klasa="xfig">Rysunek 1B).</li>
	<li>Zamocuj dwie szyny Y na górnej powierzchni ramy równolegle, przymocowując cztery cokoły do czterech rogów górnej powierzchni za pomocą (M6) (<silna klasa="xfig">Rysunek 1B).</li>
	<li>Połącz dwie szyny Y z wałem łączącym i dwoma sprzęgłami membranowymi. Dokręć blokujące sprzęgieł, aby zsynchronizować wały dwóch szyn (<silna klasa="xfig">Rysunek 1B).</li>
	<li>Umieść sześć nakrętek (M4) w tylnych rowkach szyny Z. Przymocuj jedną stronę ramy trójkąta prawego do tylnej części szyny Z za pomocą.</li>
	<li>Pociągnij trójkątną ramę do końca, który jest dystalny do wału i dokręć. Przymocuj drugą ramkę trójkąta prostokątnego do drugiej szyny Z w ten sam sposób (<silna klasa="xfig">Rysunek 1C).</li>
	<li>Przymocuj pozostałe prostokątne boki dwóch trójkątnych ramek do suwaków dwóch szyn Y za pomocą (M6) (<silna klasa="xfig">Rysunek 1C).</li>
	<li>Połącz dwie szyny Z za pomocą wału łączącego i złączy membranowych i dokręć blokujące sprzęgła (<silna klasa="xfig">Rysunek 1C).</li>
	<li>Przymocuj dwie płyty łączące w kształcie litery T z tyłu szyny X za pomocą nakrętek i (M4). Następnie pociągnij dwie deski w kształcie litery T do dwóch końców szyny X i dokręć (<silna klasa="xfig">Rysunek 1D).</li>
	<li>Przymocuj dwie płyty łączące w kształcie litery T do suwaków dwóch szyn Z za pomocą odpowiednio (M6) (<silna klasa = "xfig" > Rysunek 1D).</li>
	<li>Włóż silnik krokowy do otworu wału reduktora biegów i skręć ze sobą ich kołnierze (<silna klasa="xfig">Rysunek 1E).</li>
	<li>Przymocuj pierścień łączący do końca wału aktywnej szyny X za pomocą (M4).</li>
	<li>Włóż wałek szyny X do sprzęgła i przymocuj reduktor biegów do pierścienia łączącego za pomocą (M4). Dokręć blokujące sprzęgła (<silna klasa="xfig">Rysunek 1E).</li>
	<li>Zamocuj pozostałe dwa silniki krokowe i reduktory biegów do aktywnej szyny Y i szyny Z, korzystając z metod opisanych w krokach 1.11–1.12.</li>
	<li>Włóż zasilające i sterujące trzech silników krokowych odpowiednio do portów zasilania i sterowania ich sterowników i zabezpiecz po stronie sterownika.</li>
</ol>
2. Montaż stołu obrotowego
<ol>
	<li>Pobierz plik . Pliki projektowe DWG z plików uzupełniających tego artykułu. Przygotuj obiekty, wał mentalny, listwę ustalającą, rotator i obudowę za pomocą druku 3D lub obróbki mechanicznej.</li>
	<li>Umieść czujniki dotykowe w rowku korpusu obiektu i przyklej je do predefiniowanych obszarów dotykowych za pomocą taśmy dwustronnej (<silna klasa="xfig">Rysunek 2B). 
	UWAGA: Każdy obiekt składa się z czterech elementów podrzędnych: tablicy, korpusu obiektu z rowkiem w środku, tablicy pokrywy i czujników dotykowych.</li>
	<li>Przełóż przewody przez otwór w tablicy przedmiotowej i przymocuj pokrywę do korpusu obiektu za pomocą (<silna klasa = "xfig">Rysunek 2B).</li>
	<li>Przełóż przewody czujników dotykowych przez otwory po bokach rotatora i przymocuj przedmioty do rotatora za pomocą. (<silna klasa="xfig">Rysunek 2C).</li>
	<li>końcówki przewodów czujników dotykowych do obracających się końców elektrycznego pierścienia ślizgowego i owiń połączenia taśmą izolacyjną (<silna klasa = "xfig">Rysunek 2D).</li>
	<li>Przymocuj obudowę do suwaka szyny X za pomocą. Umieść łożysko w dolnym otworze skrzynki i przymocuj listwę ustalającą do górnej powierzchni obudowy za pomocą (<silna klasa = "xfig" > Rysunek 2E).</li>
	<li>Umieść rotator w obudowie z boku, pokrywając się z osiami rotatora, łożyska i skrzynki. Przełóż przewody elektrycznego pierścienia ślizgowego przez górny otwór obudowy (<silna klasa = "xfig" > Rysunek 2F).</li>
	<li>Włóż metalowy wałek do łożyska od górnego otworu obudowy i dopasuj wpust wału do rowka wpustowego rotatora (<silna klasa = "xfig" >Rysunek 2G).</li>
	<li>Ustaw elektryczny pierścień ślizgowy wokół metalowego wału. Umieść koniec pręta ustalającego w wycięciu elektrycznego pierścienia ślizgowego, aby zapobiec obracaniu się pierścienia zewnętrznego (<silna klasa = "xfig" >Rysunek 2G).</li>
	<li>Włóż wałek silnika krokowego do otworu metalowego wału i zabezpiecz silnik na górze pudełka za pomocą. (<silna klasa="xfig">Rysunek 2H).</li>
	<li>Włóż zasilające i sterujące silnika do portów zasilania i sterowania jego sterownika i zabezpiecz je.</li>
	<li>Przyklej trójkolorową diodę LED (RGB) z przodu obudowy za pomocą taśmy i przymocuj prawą płytkę boczną do obudowy.</li>
</ol>
3. Konfiguracja systemu sterowania
<ol>
	<li>Podłącz przewody sterowania kierunkowego i impulsowego czterech sterowników silników odpowiednio do cyfrowych portów I/O (piny 81, 83, 85, 87) i cyfrowych portów licznika (piny 89, 91, 93, 95) karty akwizycji danych (DAQ). Zabezpiecz przewody.</li>
	<li>Włóż przewody sterujące diody LED (kolor zielony używany do sygnalizacji "go", kolor niebieski używany do sygnalizacji "błędu" i kolor czerwony oznaczający bezczynność) do cyfrowych portów I/O (pin 65 i 66) karty DAQ i zabezpiecz je.</li>
	<li>Włóż przewody wyjściowe czujników dotykowych i przycisk przełącznika do cyfrowych portów I/O (pin 67–77) płyty DAQ i zabezpiecz przewody.</li>
	<li>Włożyć przewody start-stop i sterowania kierunkiem pompy perystaltycznej odpowiednio do cyfrowych styków I/O 1 i 80. Włóż przewód kontroli prędkości przepływu do analogowego portu I/O AO2. Zabezpiecz przewody.</li>
	<li>Skonfiguruj system przechwytywania ruchu zgodnie z opisem producenta, aby rejestrować trajektorię dłoni w przestrzeni 3D. 
	UWAGA: Zastosowano komercyjny system przechwytywania ruchu (patrz tabela materiałów), który składa się z ośmiu kamer, koncentratora zasilania, przełącznika Ethernet i oprogramowania pomocniczego (np. Cortex). Zapoznaj się z instrukcją, aby uzyskać więcej informacji na temat konfiguracji systemu.</li>
	<li>Skonfiguruj system akwizycji sygnałów neuronowych zgodnie z opisem producenta, aby rejestrować sygnał elektrofizjologiczny od pacjenta. 
	UWAGA: Zastosowano komercyjny system akwizycji danych (Tabela materiałów), który składa się z procesora sygnału neuronowego (NSP), wzmacniacza front-end (FEA), zasilacza wzmacniacza (ASP), stopni głównych i oprogramowania wspomagającego (np. Central). Zapoznaj się z instrukcją, aby uzyskać więcej informacji na temat konfiguracji systemu.</li>
</ol>
4. Przygotowanie sesji eksperymentalnej
<ol>
	<li>Zainicjuj urządzenie translacyjne 3D i stół obrotowy. W szczególności pociągnij suwaki wszystkich liniowych szyn przesuwnych do punktu początkowego (lewy dolny róg) i obróć pierwszy obiekt (tj. pionowo umieszczony uchwyt) stołu obrotowego tak, aby był skierowany w stronę przedniej strony stołu obrotowego.</li>
	<li>Włącz urządzenia eksperymentalne, w tym system przechwytywania ruchu, akwizycję sygnału neuronowego, płytkę DAQ, pompę perystaltyczną i cztery silniki.</li>
	<li>Skonfiguruj oprogramowanie paradygmatu (<silna klasa="xfig">Rysunek 3A).
	<ol>
		<li>Kliknij dwukrotnie Paradigm.exe, aby otworzyć oprogramowanie paradygmatu (dostępne na żądanie).</li>
		<li>Określ liczbę pozycji dotarcia i ich współrzędne 3D (x, y i z w milimetrach) względem pozycji początkowych (krok 4.2).</li>
		<li>Napisz współrzędne wszystkich pozycji w postaci macierzy w dokumencie .txt. Upewnij się, że każdy wiersz zawiera współrzędne x, y i z jednej pozycji oddzielone spacją. Zapisz dokument txt.</li>
		<li>Kliknij przycisk Otwórz plik w panelu Pula oprogramowania paradygmatu i wybierz zapisany wcześniej dokument .txt, aby załadować pozycje prezentacji do oprogramowania paradygmatu. 
		UWAGA: W tym badaniu ustawiono osiem pozycji docelowych w zależności od zasięgu zwierzęcia, które znajdują się na wierzchołkach prostopadłościennej przestrzeni roboczej9,10 (90 mm x 60 mm x 90 mm).</li>
		<li>Sprawdź obiekty, które mają być zaprezentowane w eksperymencie w Puli obiektów oprogramowania paradygmatu.</li>
		<li>Dostosuj parametry eksperymentalne w panelu Parametry czasu oprogramowania paradygmatu. Ustawiona linia bazowa = 400 ms, Przebieg silnika = 2 000 ms, Planowanie = 1 000 ms, Maksymalny czas reakcji = 500 ms, Maksymalny czas dotarcia = 1 000 ms, Min. Czas podtrzymania = 500 ms, Nagroda = 60 ms i Sygnalizacja błędu = 1 000 ms.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Posadź małpę rezusa (z układem mikroelektrod wszczepionym w korę ruchową) na krześle małpy, wkładając jej kołnierz w rowek krzesła i mocując jej głowę.</li>
	<li>Przymocuj krzesło małpy do aluminiowej ramy konstrukcyjnej. Trzymaj głowę w odległości 250 mm od przedniej strony prostopadłościanu i utrzymuj oczy 50 mm powyżej górnej strony prostopadłościanu (kąt widzenia w poziomie: 20°; kąt widzenia w pionie: 18°).</li>
	<li>Skonstruuj szablon śledzenia systemu przechwytywania ruchu.
	<ol>
		<li>Przymocuj trzy odblaskowe znaczniki na końcu ramienia (blisko nadgarstka) za pomocą taśmy dwustronnej. Upewnij się, że trzy znaczniki tworzą trójkąt scalene.</li>
		<li>Kliknij przycisk Uruchom oprogramowania paradygmatu, aby rozpocząć zadanie.</li>
		<li>Kliknij przycisk Nagraj w panelu Motion Capture w oprogramowaniu Cortex, aby rejestrować trajektorie trzech znaczników przez 60 sekund, gdy małpa wykonuje zadanie. Kliknij przycisk Zatrzymaj, aby zawiesić eksperyment.</li>
		<li>Zbuduj szablon śledzenia trzech znaczników w oprogramowaniu Cortex, korzystając z zarejestrowanych trajektorii i zapisz szablon. 
		UWAGA: Zapoznaj się z instrukcją Cortex, aby uzyskać więcej informacji na temat budowy modelu.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Połącz porty GND MES i układ mikroelektrod wszczepionych w korę ruchową małpy za pomocą drutu i szczypnij kurki. Następnie włóż stopnie głowicy do złącza mikroelektrody array31.</li>
	<li>Otwórz oprogramowanie centralne systemu akwizycji sygnału neuronowego i ustaw parametry nagrywania, w tym ścieżkę zapisu, eliminację szumów linii, filtr spajków, próg skoków itp. 
	UWAGA: Aby uzyskać więcej informacji na temat ustawień oprogramowania, zapoznaj się z instrukcją systemu akwizycji sygnałów neuronowych.</li>
	<li>Otwórz oprogramowanie do synchronizacji (Rysunek 3B, dostępny na żądanie). Kliknij trzy przyciski Połącz w panelach Cerebus, Motion Capture i Paradigm, aby połączyć oprogramowanie synchronizujące odpowiednio z systemem akwizycji sygnałów neuronowych, systemem przechwytywania ruchu i oprogramowaniem paradygmatu.</li>
	<li>Kliknij przycisk Uruchom w oprogramowaniu paradygmatu, aby kontynuować eksperyment.</li>
	<li>Kliknij przycisk Nagraj w panelu File Storage (Przechowywanie plików) w oprogramowaniu centralnym, aby rozpocząć nagrywanie sygnałów neuronowych.</li>
	<li>Sprawdź zapisany szablon śledzenia i kliknij przycisk Nagraj w panelu Motion Capture oprogramowania Cortex, aby rozpocząć nagrywanie trajektorii nadgarstka małpy.</li>
</ol>

<ol><li>Leone, F. T., Monaco, S., Henriques, D. Y., Toni, I., Medendorp, W. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Flexible+Reference+Frames+for+Grasp+Planning+in+Human+Parietofrontal+Cortex%5BTitle%5D)+AND+%22eNeuro%22%5BJournal%5D)">Flexible Reference Frames for Grasp Planning in Human Parietofrontal Cortex.</a> eNeuro. 2 (3), (2015).</li>
<li>Caminiti, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+coding+of+reaching%3A+frontal+and+parietal+association+connections+of+parieto-occipital+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22European+Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Early coding of reaching: frontal and parietal association connections of parieto-occipital cortex.</a> European Journal of Neuroscience. 11 (9), 3339-3345 (1999).</li>
<li>Georgopoulos, A. P., Schwartz, A. B., Kettner, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuronal+population+coding+of+movement+direction%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Neuronal population coding of movement direction.</a> Science. 233 (4771), 1416-1419 (1986).</li>
<li>Fu, Q. G., Flament, D., Coltz, J. D., Ebner, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+encoding+of+movement+kinematics+in+the+discharge+of+primate+primary+motor+and+premotor+neurons%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Temporal encoding of movement kinematics in the discharge of primate primary motor and premotor neurons.</a> Journal of Neurophysiology. 73 (2), 836-854 (1995).</li>
<li>Moran, D. W., Schwartz, A. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motor+cortical+representation+of+speed+and+direction+during+reaching%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Motor cortical representation of speed and direction during reaching.</a> Journal of Neurophysiology. 82 (5), 2676-2692 (1999).</li>
<li>Carmena, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Learning+to+control+a+brain-machine+interface+for+reaching+and+grasping+by+primates%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Biology%22%5BJournal%5D)">Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates.</a> PLoS Biology. 1 (2), E42(2003).</li>
<li>Li, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prior+Knowledge+of+Target+Direction+and+Intended+Movement+Selection+Improves+Indirect+Reaching+Movement+Decoding%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioral+Neurology%22%5BJournal%5D)">Prior Knowledge of Target Direction and Intended Movement Selection Improves Indirect Reaching Movement Decoding.</a> Behavioral Neurology. , 2182843(2017).</li>
<li>Reina, G. A., Moran, D. W., Schwartz, A. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+the+relationship+between+joint+angular+velocity+and+motor+cortical+discharge+during+reaching%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">On the relationship between joint angular velocity and motor cortical discharge during reaching.</a> Journal of Neurophysiology. 85 (6), 2576-2589 (2001).</li>
<li>Taylor, D. M., Tillery, S. I., Schwartz, A. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Direct+cortical+control+of+3D+neuroprosthetic+devices%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Direct cortical control of 3D neuroprosthetic devices.</a> Science. 296 (5574), 1829-1832 (2002).</li>
<li>Wang, W., Chan, S. S., Heldman, D. A., Moran, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motor+cortical+representation+of+hand+translation+and+rotation+during+reaching%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Motor cortical representation of hand translation and rotation during reaching.</a> Journal of Neuroscience. 30 (3), 958-962 (2010).</li>
<li>Murata, A., Gallese, V., Luppino, G., Kaseda, M., Sakata, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Selectivity+for+the+shape%2C+size%2C+and+orientation+of+objects+for+grasping+in+neurons+of+monkey+parietal+area+AIP%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Selectivity for the shape, size, and orientation of objects for grasping in neurons of monkey parietal area AIP.</a> Journal of Neurophysiology. 83 (5), 2580-2601 (2000).</li>
<li>Raos, V., Umiltá, M. A., Murata, A., Fogassi, L., Gallese, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+Properties+of+Grasping-Related+Neurons+in+the+Ventral+Premotor+Area+F5+of+the+Macaque+Monkey%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Functional Properties of Grasping-Related Neurons in the Ventral Premotor Area F5 of the Macaque Monkey.</a> Journal of Neurophysiology. 95 (2), 709(2006).</li>
<li>Schaffelhofer, S., Scherberger, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Object+vision+to+hand+action+in+macaque+parietal%2C+premotor%2C+and+motor+cortices%5BTitle%5D)+AND+%22eLife%22%5BJournal%5D)">Object vision to hand action in macaque parietal, premotor, and motor cortices.</a> eLife. 5, (2016).</li>
<li>Baumann, M. A., Fluet, M. C., Scherberger, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Context-specific+grasp+movement+representation+in+the+macaque+anterior+intraparietal+area%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Context-specific grasp movement representation in the macaque anterior intraparietal area.</a> Journal of Neuroscience. 29 (20), 6436-6448 (2009).</li>
<li>Riehle, A., Wirtssohn, S., Grun, S., Brochier, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+the+spatio-temporal+structure+of+motor+cortical+LFP+and+spiking+activities+during+reach-to-grasp+movements%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neural+Circuits%22%5BJournal%5D)">Mapping the spatio-temporal structure of motor cortical LFP and spiking activities during reach-to-grasp movements.</a> Frontiers in Neural Circuits. 7, 48(2013).</li>
<li>Michaels, J. A., Scherberger, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Population+coding+of+grasp+and+laterality-related+information+in+the+macaque+fronto-parietal+network%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Population coding of grasp and laterality-related information in the macaque fronto-parietal network.</a> Scientific Reports. 8 (1), 1710(2018).</li>
<li>Fattori, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hand+orientation+during+reach-to-grasp+movements+modulates+neuronal+activity+in+the+medial+posterior+parietal+area+V6A%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Hand orientation during reach-to-grasp movements modulates neuronal activity in the medial posterior parietal area V6A.</a> Journal of Neuroscience. 29 (6), 1928-1936 (2009).</li>
<li>Asher, I., Stark, E., Abeles, M., Prut, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+direction+and+object+selectivity+of+local+field+potentials+and+single+units+in+macaque+posterior+parietal+cortex+during+prehension%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Comparison of direction and object selectivity of local field potentials and single units in macaque posterior parietal cortex during prehension.</a> Journal of Neurophysiology. 97 (5), 3684-3695 (2007).</li>
<li>Stark, E., Asher, I., Abeles, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Encoding+of+reach+and+grasp+by+single+neurons+in+premotor+cortex+is+independent+of+recording+site%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Encoding of reach and grasp by single neurons in premotor cortex is independent of recording site.</a> Journal of Neurophysiology. 97 (5), 3351-3364 (2007).</li>
<li>Velliste, M., Perel, S., Spalding, M. C., Whitford, A. S., Schwartz, A. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+control+of+a+prosthetic+arm+for+self-feeding%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding.</a> Nature. 453 (7198), 1098-1101 (2008).</li>
<li>Vargas-Irwin, C. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decoding+complete+reach+and+grasp+actions+from+local+primary+motor+cortex+populations%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Decoding complete reach and grasp actions from local primary motor cortex populations.</a> Journal of Neuroscience. 30 (29), 9659-9669 (2010).</li>
<li>Mollazadeh, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spatiotemporal+variation+of+multiple+neurophysiological+signals+in+the+primary+motor+cortex+during+dexterous+reach-to-grasp+movements%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Spatiotemporal variation of multiple neurophysiological signals in the primary motor cortex during dexterous reach-to-grasp movements.</a> Journal of Neuroscience. 31 (43), 15531-15543 (2011).</li>
<li>Saleh, M., Takahashi, K., Hatsopoulos, N. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Encoding+of+coordinated+reach+and+grasp+trajectories+in+primary+motor+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Encoding of coordinated reach and grasp trajectories in primary motor cortex.</a> Journal of Neuroscience. 32 (4), 1220-1232 (2012).</li>
<li>Collinger, J. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-performance+neuroprosthetic+control+by+an+individual+with+tetraplegia%5BTitle%5D)+AND+%22The+Lancet%22%5BJournal%5D)">High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia.</a> The Lancet. 381 (9866), 557-564 (2013).</li>
<li>Lehmann, S. J., Scherberger, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reach+and+gaze+representations+in+macaque+parietal+and+premotor+grasp+areas%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Reach and gaze representations in macaque parietal and premotor grasp areas.</a> Journal of Neuroscience. 33 (16), 7038-7049 (2013).</li>
<li>Rouse, A. G., Schieber, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spatiotemporal+distribution+of+location+and+object+effects+in+reach-to-grasp+kinematics%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Spatiotemporal distribution of location and object effects in reach-to-grasp kinematics.</a> Journal of Neuroscience. 114 (6), 3268-3282 (2015).</li>
<li>Rouse, A. G., Schieber, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spatiotemporal+Distribution+of+Location+and+Object+effects+in+Primary+Motor+Cortex+Neurons+during+Reach-to-Grasp%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Spatiotemporal Distribution of Location and Object effects in Primary Motor Cortex Neurons during Reach-to-Grasp.</a> Journal of Neuroscience. 36 (41), 10640-10653 (2016).</li>
<li>Hao, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+synergies+for+controlling+reach+and+grasp+movement+in+macaques%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Neural synergies for controlling reach and grasp movement in macaques.</a> Neuroscience. 357, 372-383 (2017).</li>
<li>Takahashi, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Encoding+of+Both+Reaching+and+Grasping+Kinematics+in+Dorsal+and+Ventral+Premotor+Cortices%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Encoding of Both Reaching and Grasping Kinematics in Dorsal and Ventral Premotor Cortices.</a> Journal of Neuroscience. 37 (7), 1733-1746 (2017).</li>
<li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+behavioral+apparatus+to+combine+parameterized+reaching+and+grasping+movements+in+3D+space%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space.</a> Journal of Neuroscience Methods. 312, 139-147 (2019).</li>
<li>Zhang, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+an+invasive+brain-machine+interface+with+a+monkey+model%5BTitle%5D)+AND+%22Chinese+Science+Bulletin%22%5BJournal%5D)">Development of an invasive brain-machine interface with a monkey model.</a> Chinese Science Bulletin. 57 (16), 2036(2012).</li>
<li>Hao, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinct+neural+patterns+enable+grasp+types+decoding+in+monkey+dorsal+premotor+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neural+Engineering%22%5BJournal%5D)">Distinct neural patterns enable grasp types decoding in monkey dorsal premotor cortex.</a> Journal of Neural Engineering. 11 (6), 066011(2014).</li>
</ol>

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Aparat behawioralny, który jest tutaj opisany, umożliwia próbne połączenie różnych ruchów sięgania i chwytania (tj. małpa może chwytać obiekty o różnych kształtach w dowolnych lokalizacjach 3D w każdej próbie). Osiąga się to poprzez połączenie niestandardowego stołu obrotowego, który przełącza różne obiekty, oraz liniowego urządzenia translacyjnego, które transportuje stół obrotowy do wielu pozycji w przestrzeni 3D. Ponadto sygnały neuronalne od małpy, trajektoria nadgarstka i kształty dłoni mogły być rejestrowane i sync...

Rozmaite aparaty zostały opracowane do badania zasad neuronalnych leżących u zwierząt naczelnych w zasięgu ręki i chwytaniu. Podczas docierania do zadań, ekran dotykowy1,2, kursor ekranowy sterowany za pomocą joysticka3,4,5,6,7, oraz technologia rzeczywistości wirtualnej8,9,10 wszystkie zostały wykorzystane do prezentacji celów odpowiednio 2D i 3D. Aby wprowadzić różne typy uchwytów, w zadaniach chwytania szeroko stosowano obiekty o różnych kształtach, unieruchomione w jednej pozycji lub obracające się wokół osi11,12,13. Alternatywą jest użycie wskazówek wizualnych do poinformowania badanych, aby chwycili ten sam obiekt za pomocą różnych typów uchwytów14,15,16,17. Ostatnio ruchy sięgania i chwytania były badane razem (tj. badani osiągają wiele pozycji i chwytają różnymi typami chwytów podczas sesji eksperymentalnej)18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29. Wczesne eksperymenty prezentowały obiekty ręcznie, co nieuchronnie prowadziło do niskiej precyzji czasowej i przestrzennej20,21. Aby poprawić precyzję eksperymentów i zaoszczędzić siłę roboczą, szeroko stosowane są automatyczne urządzenia prezentacyjne sterowane programami. Aby zmienić pozycję celu i typ uchwytu, eksperymentatorzy wystawili wiele obiektów jednocześnie, ale względne (lub bezwzględne) położenie celów i typy uchwytów są ze sobą powiązane, co powoduje sztywne wzorce strzelania poprzez długotrwałe szkolenie22,27,28. Obiekty są zazwyczaj prezentowane w płaszczyźnie 2D, co ogranicza różnorodność ruchu sięgającego i aktywności neuronalnej19,25,26. Ostatnio wprowadzono virtual reality24 i robot arm23,29 do prezentowania obiektów w przestrzeni 3D.
Przedstawione tutaj są szczegółowe protokoły budowy i korzystania z automatycznego urządzenia30, które może osiągnąć dowolną kombinację wielu pozycji docelowych i typów uchwytów w przestrzeni 3D. Zaprojektowaliśmy stół obrotowy do przełączania obiektów oraz urządzenie translacyjne 3D do transportu stołu obrotowego w przestrzeni 3D. Zarówno stół obrotowy, jak i urządzenie translacyjne są napędzane niezależnymi silnikami. Tymczasem trajektoria 3D nadgarstka osoby badanej i sygnały neuronowe są rejestrowane jednocześnie przez cały czas trwania eksperymentu. Aparatura stanowi cenną platformę do badania funkcji kończyn górnych u małpy rezusów.

<table><tbody><tr><td>Active X-rail</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>W50-25</td><td>Efektywny przesuw, 600 mm; Obciążenie, 25 kg</td></tr><tr><td>Aktywna szyna Y</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>W60-35</td><td>Efektywny przesuw, 300 mm, Obciążenie 35 kg</td></tr><tr><td>Aktywna szyna Z</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>W50-25</td><td>Efektywny przesuw, 500 mm; Obciążenie 25 kg</td></tr><tr><td>Łożysko</td><td>Taobao.com</td><td>6004-2RSH</td><td>Obudowa akrylowa</td></tr><tr><td></td><td>Niestandardowa obróbka mechaniczna</td><td>TT-C</td><td>Akryl</td></tr><tr><td>Pierścień łączący</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>57/60-W50</td><td></td></tr><tr><td>Wał łączący</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>D12-700</td><td>Średnica, 12 mm; Długość, 700 mm</td></tr><tr><td>Sprzęgło membranowe</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>CCM 12-12</td><td>Średnica wewnętrzna, 12-12mm</td></tr><tr><td>Sprzęgło membranowe</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>CCM 12-14</td><td>Średnica wewnętrzna, 14-12mm</td></tr><tr><td>Elektryczny pierścień ślizgowy</td><td>Semring Inc., Chiny</td><td>SNH020a-12</td><td>Akryl</td></tr><tr><td>Listwa ustalająca</td><td>Niestandardowa obróbka mechaniczna</td><td>TT-L</td><td>Akryl</td></tr><tr><td>System przechwytywania ruchu</td><td>Motion Analysis Corp. US</td><td>Eagle-2.36</td><td></td></tr><tr><td>System akwizycji sygnału neuronowego</td><td>Blackrock Microsystems Corp. US</td><td>Cerebus</td><td></td></tr><tr><td>NI DAQ device</td><td>National Instruments, US</td><td>USB-6341</td><td></td></tr><tr><td>Object</td><td>Custom mechanical processing</td><td>TT-O</td><td>Acrylic</td></tr><tr><td>Passive Y-rail</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>W60-35</td><td>Efektywny skok, 300 mm; Obciążenie 35 kg</td></tr><tr><td>Pasywna szyna Z</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>W50-25</td><td>Efektywny przesuw, 500 mm; Obciążenie 25 kg</td></tr><tr><td>Cokół</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>80-W60</td><td></td></tr><tr><td>Pompa perystaltyczna</td><td>Longer Inc., Chiny</td><td>BT100-1L</td><td></td></tr><tr><td>Przekładnia planetarna</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>PLF60-5</td><td>Kołnierz, 60 i razy; 60 mm; Współczynnik redukcji, 1:5</td></tr><tr><td>Rama trójkąta prostokątnego</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>290-300</td><td></td></tr><tr><td>Rotator</td><td>Niestandardowa obróbka mechaniczna</td><td>Akrylowy</td>silnik serwo <td>TT-R</td></tr><tr><td></td><td>Yifeng Inc., Chiny</td><td>60ST-M01930</td><td>Kołnierz, 60 i razy; 60 mm; Moment obrotowy, 1,91 N&middot; m; dla</td></tr><tr><td>serwomotoru</td> na szynę Y i Z <td>Yifeng Inc., Chiny</td><td>60ST-M01330</td><td>Kołnierz, 60 i razy; 60 mm; Moment obrotowy, 1,27 N&middot; m; do wału szyny X</td></tr><tr><td></td><td>Niestandardowa obróbka mechaniczna</td><td>Akrylowy</td>silnik krokowy <td>TT-S</td></tr><tr><td></td><td>Taobao.com</td> Kołnierz <td>86HBS120</td><td>, 86 i razy; 86 mm; Moment obrotowy, 1,27 N&middot; m; Napęd stołu obrotowego</td></tr><tr><td>Czujnik dotykowy</td><td>Taobao.com</td><td>CM-12X-5V</td><td></td></tr><tr><td>Trójkolorowa dioda LED</td><td>Taobao.com</td><td>CK017,</td> płytka połączeniowa RGB <td></td></tr> w <tr><td>kształcie litery T</td><td>CCM Automation technology Inc., Chiny</td><td>110-120</td><td></td></tr></tbody></table>

projektowanie i wykorzystanie aparatu do prezentacji chwytalnych obiektów w przestrzeni roboczej 3d

Design and Use of an Apparatus for Presenting Graspable Objects in 3D Workspace

Sięganie i chwytanie to wysoce sprzężone ruchy, a ich podstawowa dynamika neuronalna była szeroko badana w ciągu ostatniej dekady. Aby odróżnić kodowanie docierające i chwytające, konieczne jest przedstawienie różnych tożsamości obiektów niezależnie od ich pozycji. Przedstawiono tutaj projekt automatycznego aparatu, który jest zmontowany ze stołem obrotowym i trójwymiarowym (3D) urządzeniem translacyjnym, aby osiągnąć ten cel. Stół obrotowy przełącza różne obiekty odpowiadające różnym typom uchwytów, podczas gdy urządzenie translacyjne 3D transportuje stół obrotowy w przestrzeni 3D. Oba są napędzane niezależnie przez silniki, dzięki czemu pozycja docelowa i obiekt są dowolnie łączone. Tymczasem trajektoria nadgarstka i rodzaje chwytu są rejestrowane odpowiednio przez system przechwytywania ruchu i czujniki dotykowe. Ponadto opisano reprezentatywne wyniki, które pokazują, że małpy zostały skutecznie wyszkolone przy użyciu tego systemu. Oczekuje się, że aparatura ta ułatwi naukowcom badanie kinematyki, zasad neuronowych i interfejsów mózg-maszyna związanych z funkcją kończyn górnych.

Rozmiar pełnego obszaru roboczego urządzenia wynosi odpowiednio 60 mm, 30 mm i 50 mm w osiach x, y i z. Maksymalne obciążenie trójwymiarowego urządzenia translacyjnego wynosi 25 kg, natomiast stół obrotowy (wraz z silnikiem krokowym) waży 15 kg i może być przemieszczany z prędkością do 50 mm/s. Precyzja kinematyczna trójwymiarowego urządzenia translacyjnego jest mniejsza niż 0,1 mm, a poziom hałasu urządzenia jest niższy niż 60 dB.
Aby zademonstrować użyteczność systemu, małpę (wcześniej treno...

Prezentowany tutaj jest protokół budowy automatycznego urządzenia, które prowadzi małpę do wykonania elastycznego zadania polegającego na sięganiu i chwytaniu. Aparat łączy w sobie urządzenie translacyjne 3D i stół obrotowy w celu prezentacji wielu obiektów w dowolnej pozycji w przestrzeni 3D.

Projektowanie i wykorzystanie aparatu do prezentacji chwytalnych obiektów w przestrzeni roboczej 3D

Reaching and grasping are highly-coupled movements, and their underlying neural dynamics have been widely studied in the last decade. To distinguish ...

Zasada neuronalna leżąca u podstaw zasięgu i chwytania była intensywnie badana w ostatnich dziesięcioleciach, jednak opracowano niewiele urządzeń, które umożliwiają elastyczne połączenie obu ruchów w jednym zadaniu. Poprzez sprzężenie niestandardowego stołu obrotowego z trójwymiarowym urządzeniem translacyjnym, nasze urządzenie umożliwia próbne połączenie wielu pozycji w przestrzeni trójwymiarowej i obiektów o różnych kształtach w każdej pozycji. Nasz aparat stanowi cenną platformę do badania funkcji kończyn górnych i leżących u ich podstaw zasad neuronalnych.Może również ułatwiać jednoczesną rekonstrukcję ruchów sięgania i chwytania w interfejsie mózg-maszyna. Zacznij od zamocowania dwóch szyn Y na górnej powierzchni ramy równolegle, mocując wsporniki do górnej powierzchni za pomocą. Następnie połącz dwie szyny Y z wałem łączącym i dwoma złączami membranowymi.Dokręć blokujące sprzęgieł, aby zsynchronizować wały dwóch szyn. Włóż sześć nakrętek w tylne rowki szyny Z i przymocuj jedną stronę ramy trójkąta prostokątnego do tylnej części szyny Z za pomocą. Pociągnij trójkątną ramę do końca, który jest dystalny do wału i dokręć.W ten sam sposób przymocuj drugą ramkę trójkąta prostokątnego do drugiej szyny Z. Przymocuj pozostałe boki dwóch trójkątnych ramek pod kątem prostym do suwaków dwóch szyn Y za pomocą. Następnie połącz dwie szyny Z za pomocą wału łączącego i złączy membranowych, a następnie dokręć blokujące sprzęgła.Przymocuj dwie płyty łączące w kształcie litery T z tyłu szyny X za pomocą nakrętek i. Następnie pociągnij dwie deski w kształcie litery T do dwóch końców szyny X i dokręć. Przymocuj dwie deski łączące w kształcie litery T do suwaków dwóch szyn Z za pomocą.Włóż silnik krokowy do otworu wału reduktora biegów i skręć ze sobą ich kołnierze. Na koniec przykręć pierścień łączący do końca wału szyny X. Włóż wałek reduktora biegów do sprzęgła i przykręć reduktor do pierścienia łączącego.Dokręć blokującą sprzęgła. Zacznij od umieszczenia czujników dotykowych w rowku korpusu obiektu i przyklej je do predefiniowanych obszarów dotykowych za pomocą taśmy dwustronnej. Przełóż przewody przez otwór w tablicy przedmiotowej i przymocuj pokrywę do korpusu obiektu za pomocą.Następnie przeprowadź przewody przez otwory po bokach rotatora i przykręć przedmioty do rotatora. końcówki przewodów czujników dotykowych do obracających się końców elektrycznego pierścienia ślizgowego i owiń połączenia taśmą izolacyjną. Przykręć obudowę do suwaka szyny X.Umieść łożysko w dolnym otworze skrzynki. Następnie włóż rotator do obudowy od prawej strony i przeprowadź przewody elektrycznego pierścienia ślizgowego przez górny otwór obudowy. Następnie włóż metalowy wałek do łożyska od górnego otworu obudowy i dopasuj wpust wału do rowka wpustowego rotatora.Ustaw elektryczny pierścień ślizgowy wokół metalowego wału. Umieść koniec listwy ustalającej w wycięciu elektrycznego pierścienia ślizgowego, aby zapobiec obracaniu się pierścienia zewnętrznego. Włóż wałek silnika krokowego do metalowego otworu wału i zamocuj silnik na górze pudełka za pomocą.Przyklej trójkolorową diodę LED z przodu obudowy za pomocą taśmy. Na koniec przykręć prawy kredens do obudowy. Włóż przewody sterujące silników krokowych, diod LED i czujników dotykowych do portów cyfrowych karty akwizycji danych.Aby zainicjować 3-wymiarowe urządzenie translacyjne i stół obrotowy, pociągnij suwaki wszystkich liniowych szyn ślizgowych do punktu początkowego i obróć pierwszy obiekt stołu obrotowego tak, aby był skierowany w stronę przedniej strony stołu obrotowego. Następnie wprowadź współrzędne wszystkich pozycji w macierzy do dokumentu tekstowego. Upewnij się, że każdy wiersz zawiera współrzędne X, Y i Z jednej pozycji oddzielone spacją, a następnie zapisz dokument.Następnie otwórz oprogramowanie paradygmatu, kliknij przycisk Otwórz plik w panelu Pula i wybierz dokument tekstowy, aby załadować pozycje prezentacji do oprogramowania paradygmatu. Sprawdź obiekty, które mają zostać zaprezentowane w eksperymencie w Puli Obiektów oprogramowania paradygmatu. Następnie dostosuj parametry eksperymentalne w panelu Parametry czasu oprogramowania paradygmatu.Ustaw linię bazową na 400 milisekund, Przebieg silnika równy 2000 milisekund, Planowanie równe 1000 milisekund, Maksymalny czas reakcji równy 500 milisekund, Maksymalny czas dotarcia równy 1000 milisekund, Min. Czas wstrzymania równy 500 milisekund, Nagroda równa się 60 milisekund, a Sygnał błędu równy 1000 milisekund. Następnie przymocuj krzesło małpy do aluminiowej ramy konstrukcyjnej. Przymocuj trzy odblaskowe znaczniki na końcu ramienia za pomocą taśmy dwustronnej.Upewnij się, że trzy znaczniki tworzą trójkąt scalene. Następnie w oprogramowaniu paradygmatu kliknij przycisk Uruchom, aby uruchomić zadanie. Kliknij przycisk RECORD na panelu przechwytywania ruchu w oprogramowaniu Cortex, aby nagrywać trajektorie trzech znaczników przez 60 sekund, gdy małpa wykonuje zadanie.Kliknij przycisk ZATRZYMAJ, aby zakończyć eksperyment. Zbuduj szablon śledzenia trzech znaczników w oprogramowaniu, korzystając z zarejestrowanych trajektorii i zapisz szablon. Następnie podłącz przewód uziemiający wzmacniacza front-end do masy układu mikroelektrod, który jest wszczepiony w korę ruchową małpy.Włóż stopnie głowicy do złącza układu mikroelektrod. Otwórz oprogramowanie centralne systemu akwizycji sygnałów neuronowych. Otwórz oprogramowanie do synchronizacji.Kliknij trzy przyciski łączenia w panelach Cerebus, Motion Capture i Paradigm, aby połączyć oprogramowanie do synchronizacji odpowiednio z systemem akwizycji sygnału neuronowego, systemem przechwytywania ruchu i oprogramowaniem paradygmatu. Na koniec kliknij przycisk Uruchom oprogramowania paradygmatu, aby ponownie uruchomić zadanie, a następnie przycisk Nagraj na panelu Przechowywanie plików centralnego oprogramowania, aby rozpocząć nagrywanie sygnałów neuronowych. Sprawdź zapisany szablon śledzenia i kliknij przycisk RECORD na panelu przechwytywania ruchu oprogramowania Cortex, aby rozpocząć nagrywanie trajektorii nadgarstka małpy.Trajektoria nadgarstka podczas fazy docierania we wszystkich udanych próbach została wyodrębniona i podzielona na osiem grup w oparciu o pozycje docelowe. Końce ośmiu grup trajektorii tworzą prostopadłościan o takim samym rozmiarze jak predefiniowany prostopadłościenny obszar roboczy. Tutaj histogram czasu perybodźca pokazuje dwa przykładowe neurony dostrajające zarówno pozycję osiągania, jak i pokazane są obiekty.Neuron na górze wykazuje znaczną selektywność podczas faz sięgania i trzymania. Podczas gdy neuron na dole zaczyna dostrajać pozycje i obiekty od środka fazy biegu motorycznego. Ponieważ oprogramowanie paradygmatu nie było w stanie odczytać pozycji silników, konieczne jest zainicjowanie stołu obrotowego i urządzenia translacyjnego przed każdą sesją.Aby w pełni kontrolować, kiedy badany może zobaczyć obiekt docelowy i jego pozycję, przed aparatem można zainstalować przełączane szkło. Korzystając z naszej aparatury, możliwe jest teraz badanie interakcji neuronalnej między ruchami sięgania i chwytania, co może pomóc w jednoczesnym rozszyfrowaniu trajektorii zasięgu i rodzajów chwytu.

design-use-an-apparatus-for-presenting-graspable-objects-3d

Research

JoVE Journal

Behavior

Zachowanie

Opisujemy nową metodologię tworzenia naturalistycznych obiektów 3D oraz kategorii obiektów o precyzyjnie zdefiniowanych wariacjach cech. Wykorzystujemy symulacje biologicznych procesów morfogenezy i filogenezy do tworzenia nowych, naturalistycznych wirtualnych obiektów 3D oraz kategorii obiektów, które mogą być następnie renderowane jako obrazy wizualne lub obiekty haptyczne.

Tworzenie obiektów i kategorii obiektów do badania percepcji oraz uczenia się percepcyjnego

W tym badaniu, autorzy po raz pierwszy opisują nowatorską neuronawigację 3D-Immersive &amp; Interactive (3D-IIN) poprzez wpływ spontanicznego ataku migrenowego bólu głowy na układ μ-opioidowy mózgu pacjenta in vivo.

Neuronawigacja 3D in vivo przez mózg pacjenta podczas spontanicznego migrenowego bólu głowy

Nowy system obliczeniowy z akcelerowaną przez GPU symulacją dynamiki molekularnej oraz wizualizacją 3D/VR, analizą i manipulacją nanostruktur został zaimplementowany, reprezentując nowatorskie podejście do zaawansowanych badań materiałowych i promowania innowacyjnych badań i alternatywnych metod uczenia się o strukturach materialnych o wymiarach niewidocznych dla ludzkiego oka.

Nowatorskie interaktywne środowisko 3D/VR do symulacji, wizualizacji i analizy MD

Opisujemy metody prezentacji rzeczywistych obiektów i dopasowanych obrazów tych samych obiektów w ściśle kontrolowanych warunkach eksperymentalnych. Metody są opisane w kontekście zadania decyzyjnego, ale to samo podejście w świecie rzeczywistym można rozszerzyć na inne domeny poznawcze, takie jak percepcja, uwaga i pamięć.

Metody prezentacji rzeczywistych obiektów w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych

Prezentowany tutaj jest paradygmat behawioralny, który wywołuje silne szybkie reakcje wzrokowo-motoryczne na mięśniach kończyn górnych człowieka podczas wzrokowo kierowanych dotrzeń.

Wyłaniający się paradygmat docelowy wywołujący szybkie reakcje wzrokowo-ruchowe na mięśniach kończyn górnych człowieka

Gdy chwytamy obiekt, wiele obszarów palców i dłoni zazwyczaj styka się z powierzchnią obiektu. Rekonstrukcja takich obszarów kontaktu jest wyzwaniem. W tym miejscu przedstawiamy metodę przybliżonego szacowania obszarów kontaktu poprzez połączenie przechwytywania ruchu opartego na znacznikach z istniejącą rekonstrukcją siatki ręcznej opartą na głębokim uczeniu.

Ocena obszarów kontaktu między rękami a przedmiotami podczas chwytania wielocyfrowego przez człowieka

Opracowaliśmy prostą, konfigurowalną i efektywną metodę rejestrowania ilościowych danych procesowych z interaktywnych zadań przestrzennych i mapowania tych danych rotacji za pomocą danych śledzenia wzroku.

Trójwymiarowe mapowanie obrotu interaktywnych obiektów wirtualnych za pomocą danych śledzenia wzroku

Medycyna spersonalizowana do rekonstrukcji oczodołu rozwija się szybko. Ze względu na delikatną naturę oczodołu, niewielkie rozbieżności po rekonstrukcji złamania mogą powodować upośledzenie percepcji wzrokowej. W tym miejscu opisujemy trzy metody wirtualnej rekonstrukcji 3D defektów orbity oraz ich wskazania i potencjalne pułapki dla prawidłowej rekonstrukcji.

Trójwymiarowa rekonstrukcja złamań oczodołu

W artykule przedstawiono system do fotorealistycznej rekonstrukcji 3D z wykorzystaniem obrazów 360 stopni, Splattingu Gaussa i integracji z rzeczywistością wirtualną. Podejście to można zastosować do różnych zastosowań, takich jak edukacja, symulacja środowisk uczenia się; budownictwo, w celu symulacji prac poza placem budowy i pobierania metryk; lub opieki zdrowotnej, aby szkolić osoby z autyzmem w codziennych zadaniach.

Fotorealistyczne poznane krajobrazy dla rzeczywistości rozszerzonej

Pokazano metodę oceny wytrzymałości wysiłkowej u myszy laboratoryjnych bez użycia siatki uderzeniowej. Metoda ta jest humanitarnym udoskonaleniem, które może zmniejszyć zakłócający wpływ stresu na parametry eksperymentalne.

Ocena wytrzymałości wysiłkowej myszy bez użycia siatki uderzeniowej: alternatywa dla ćwiczeń wymuszonych

Poznaj metodę konstrukcji aparatu do prezentacji chwytalnych obiektów w przestrzeni 3D dla badań nad kontrolą ruchu u małp. To narzędzie umożliwia badanie mechanizmów nerwowych rzucania się i chwytania.

Projektowanie i wykorzystanie aparatu do prezentacji chwytalnych obiektów w przestrzeni roboczej 3D

Przeglądaj więcej filmów