Uma Plataforma Experimental para Estudo de Desempenho de circuito fechado de interfaces cérebro-máquina

Utilizamos a atividade de um neurônio interno visual no cérebro da mosca, a célula H1, para controlar os motores de um robô móvel. O robô é colocado sobre uma plataforma giratória em constante rotação, e a atividade da célula é usada para estabilizar o robô em relação ao ambiente, contrabalançando movimentos externos. Imagens de movimento de padrões registradas pelo robô são amostradas e enviadas a dois monitores de computador CRT, posicionados diante da mosca.

Os sinais da célula H medida em picos por segundo indicam a velocidade do movimento do padrão. Diferentes leis de controle são então aplicadas para converter os picos por segundo registrados em um sinal de controle para os motores do robô. Olá, sou Navita Josh do Laboratório Holger Crops do departamento de Bioengenharia do Imperial College London.

Sou Chris Peterson, também do Laboratório de Holger Cups. Olá, e eu sou Holger Cup. Hoje vamos mostrar a vocês um procedimento para criar uma interface cérebro-máquina entre células individuais do sistema visual da mosca e um robô.

Utilizamos este procedimento para testar o desempenho de diferentes estratégias de controle usando sinais neuronais para controlar sistemas robóticos em condições de malha fechada. Vamos começar. Para iniciar o preparo da mosca, resfrie-a em gelo e, em seguida, use palitos de coquetel rombudos para segurar as asas para baixo e fixar o dorso da mosca em um pedaço de fita dupla face sobre uma lâmina de microscópio. Em seguida, use cera B para prender as asas à lâmina e também para bloquear a ação do motor de voo.

Esta etapa exige manipulação rápida e precisa para que a mosca não aqueça durante o procedimento. Agora, sob o microscópio, segure cada pata com pinça e use uma tesoura pequena para cortá-las nas articulações mais próximas ao corpo. Repita este procedimento para o probóscide.

Para evitar que a mosca seque, os orifícios devem ser selados com cera. Em seguida, corte uma das asas e, depois, vire a mosca de lado. Remova os pedaços restantes da asa, mantendo o katra, cubra as lacerações de Hal e feche o orifício com cera.

Repita este procedimento para a outra asa. Para estimular um neurônio-alvo de maneira definida, a cabeça da mosca precisa estar adequadamente alinhada com os monitores do computador. Para isso, será necessário um suporte personalizado que tenha um espaço amplo para o corpo da mosca e uma extensão em uma das extremidades com um entalhe onde o pescoço da mosca será posicionado.

Coloque a mosca no suporte com o pescoço encaixado no entalhe, pressionando-a para baixo enquanto cola o abdômen no lugar. Agora, coloque o suporte da mosca em um suporte de forma que você possa ver a parte frontal da cabeça da mosca através do microscópio. Ao observar a mosca com luz vermelha, um fenômeno óptico chamado pupila pseudo pode ser visto em cada olho.

Se a pupila fictícia assumir uma determinada forma, então a orientação da cabeça da mosca estará perfeitamente definida. Utilize um micromanipulador para orientar corretamente a cabeça da mosca e, em seguida, use cera para colá-la ao suporte. Em seguida, pressione o tórax para baixar completamente e fixe-o com cera ao suporte.

Isso permite que a cápsula traseira da cabeça seja aberta para que os eletrodos possam ser inseridos no cérebro da mosca. Use um escalpelo microcirúrgico ou uma agulha de injeção fina para cuidadosamente cortar uma janela na cutícula da cápsula da cabeça direita. Tenha cuidado para não cortar o tecido neural logo abaixo da cutícula. Após a remoção do pedaço de cutícula, adicione algumas gotas de solução de Ringer.

Use pinças para remover pelos, depósitos de gordura ou tecido muscular que possam cobrir a placa LOA. A placa LOA pode ser identificada por um padrão característico de ramificação de traqueias prateadas que cobre sua superfície posterior. Corte um pequeno orifício na cutícula da cápsula cefálica traseira esquerda para posicionar um eletrodo de referência com o inseto preparado para voar.

Vamos ver como posicionar o eletrodo de registro. O eletrodo de registro deve ser colocado em proximidade próxima ao neurônio H um. O neurônio H um responde principalmente a movimentos horizontais de trás para frente apresentados ao seu campo receptivo.

Para posicionar o eletrodo de registro, utilize a traqueia como referência visual. Posicione inicialmente o eletrodo entre os anéis superiores da traqueia. É útil utilizar um amplificador de áudio para converter os potenciais elétricos registrados em sinais acústicos.

Cada pico individual é transformado em um som característico de clique. Quanto mais próximo o eletrodo estiver de um neurônio individual, mais nítido se torna o som de clique. Para identificar o neurônio H por meio de sua preferência de movimento, estimule-o com movimento na direção horizontal.

Com o eletrodo de registro posicionado, vamos prosseguir para a estimulação visual e os registros. Para começar, coloque uma mosca diante de dois monitores de computador CRT. Como o sistema visual da mosca é 10 vezes mais rápido que o dos humanos, os monitores devem exibir 200 quadros por segundo.

Os centros dos monitores estão posicionados a mais ou menos 45 graus em relação à orientação das moscas. Visto a partir do equador do olho da mosca, cada monitor subentende um ângulo de mais ou menos 25 graus no plano horizontal e de mais ou menos 19 graus no plano vertical. A entrada para os monitores de computador é fornecida por duas câmeras de vídeo montadas em um pequeno robô SRO de duas rodas que foi modificado para o experimento.

Posicione o robô sobre uma mesa giratória dentro de uma área cilíndrica cujas paredes são revestidas com um padrão de listras pretas e brancas orientadas verticalmente. Ao girar a mesa giratória no plano horizontal, os movimentos do robô são limitados a apenas um grau de liberdade. Inicialmente, tanto a mesa giratória quanto o robô estão em repouso.

Quando o prato giratório começa a se mover, sua rotação arrasta o robô na mesma direção, e as câmeras de vídeo registram o movimento relativo entre o robô e o padrão listrado da arena. As câmeras de vídeo alimentadas por bateria, montadas no robô, estão orientadas a mais ou menos 45 graus. Elas capturam 200 imagens por segundo para corresponder à taxa de quadros dos monitores de computador diante do registro da mosca.

As imagens são apresentadas aos monitores de computador a 200 quadros por segundo, com uma resolução de seis 40 por quatro 80 em escala de cinza. Enquanto a mosca observa os movimentos do padrão listrado gravado, a faixa passa por um filtro. Por exemplo, sinais elétricos entre 302 quilohertz são adquiridos com uma placa digital usando uma taxa de amostragem de pelo menos 10 quilohertz. Um limiar é aplicado aos sinais elétricos filtrados por faixa para separar os potenciais de ação da atividade de fundo.

Um filtro gaussiano causal pela metade é convoluído com os potenciais de ação para obter uma estimativa suavizada da atividade de disparos da célula H uma, fechando assim o laço da interface cérebro-máquina. Um algoritmo de controle é utilizado para converter a taxa de disparos da célula H uma em uma velocidade do robô, que é realimentada por meio de uma interface Bluetooth para controlar os dois motores de corrente contínua que acionam as rodas do robô. Ondas senoidais puras são escolhidas como perfis de velocidade para a mesa giratória.

As ondas senoidais possuem uma componente contínua (DC offset) de modo que o prato giratório gira apenas na direção que estimula o neurônio H um ao longo de sua direção preferencial. Todo o sistema de controle é configurado de forma que a estimulação do neurônio H um resulte no compensação do movimento do prato giratório pelo robô, quando corretamente ajustado. A estabilização visual é alcançada quando a rotação contrária do robô iguala a rotação do prato giratório, resultando em pouco ou nenhum movimento do padrão nos monitores do computador.

O desempenho geral do sistema depende do algoritmo de controle utilizado para fechar o laço. O primeiro algoritmo testado é um controlador proporcional, no qual a velocidade atualizada do robô é proporcional à diferença nas velocidades angulares entre o robô omega R e o plato giratório Omega P. Diferentes valores para o ganho estático KP e frequências de entrada para o sinal do plato giratório omega P são escolhidos para testar o desempenho do controlador.

Exemplos de traçados para ômega P e ômega R são mostrados aqui para KP igual a um e uma frequência de entrada de 0,6 hertz para ômega P; o robô em verde segue o disco giratório em azul com um atraso e uma amplitude de pico menor. O componente horizontal do movimento do padrão que estimula a célula H1 é mostrado à direita em vermelho, com as frequências de entrada para o sinal do disco giratório. As frequências ômega P são escolhidas entre 0,03 e 3 hertz, e o sinal correspondente do robô, ômega R, é registrado.

Os dois sinais são transformados para o domínio da frequência por meio de uma transformada rápida de Fourier, e os valores de amplitude e fase são calculados na frequência de entrada. O gráfico de magnitude BO do controlador proporcional com KP igual a um mostra a resposta do sistema nas frequências de entrada testadas. O desempenho do controlador geralmente diminui com o aumento das frequências.

O ganho ligeiramente aumentado em um hertz é resultado de oscilações no sinal do robô devido ao uso de apenas uma célula H1, cuja faixa dinâmica de saída cobre principalmente o movimento horizontal de trás para frente. O gráfico de fase Bodhi mostra um atraso de fase do controlador inferior ao PI para frequências de entrada menores que 0,6 hertz. Isso indica que o controlador é estável para frequências menores que 0,6 hertz e instável para frequências de entrada maiores ou iguais a um hertz.

O desempenho do controlador proporcional com um KP estático foi comparado com um controlador adaptativo no qual o valor de KP é atualizado a cada 50 milissegundos. Com base na taxa máxima de disparos, F máx, calculada ao longo do intervalo de tempo de T menos 500 milissegundos até T. Em razão da grande janela de tempo de integração, o controlador proporcional apresenta melhor desempenho do que o controlador adaptativo na faixa de parâmetros testada; o controlador adaptativo exibiu uma característica de fase semelhante à do controlador proporcional, o padrão de graduação ao redor da plataforma giratória foi removido e o ambiente do laboratório foi utilizado como uma aproximação da entrada visual naturalística para a célula H1 da mosca.

Em média, o gráfico de magnitude Bodhi para a entrada visual naturalística apresentou ganhos ligeiramente mais altos do que o da entrada visual com graduação, provavelmente porque a faixa mais ampla de frequências espaciais nas imagens visuais naturalísticas é aproveitada. As características do gráfico de fase Bodhi para entradas visuais com graduação versus naturalísticas foram semelhantes. Acabamos de mostrar como criar uma interface cérebro-máquina entre uma célula e o sistema visual cinco e um robô.

Existem algumas etapas críticas durante este procedimento. Primeiro, evite cortes profundos ao abrir a cápsula cefálica para não lesionar o cérebro. Segundo, posicione o eletrodo cuidadosamente para que ele registre apenas de uma célula; neste caso, gravamos da célula H uma célula.

Terceiro, mantenha o cérebro úmido em todos os momentos e evite que ele seque. É isso aí. Obrigado por assistir e boa sorte com os experimentos.