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

Usamos a atividade de um interneurônio visual no cérebro da mosca, a célula H um, para controlar os motores de um robô móvel. O robô é colocado em uma plataforma giratória em constante rotação e a atividade da célula é usada para estabilizar o robô em relação ao ambiente contra movimentos externos. Imagens de movimento padrão gravadas pelo robô são amostradas e enviadas para dois monitores CRT de computador, que são posicionados na frente da mosca.

Os sinais da célula H one medidos em picos por segundo indicam a velocidade do movimento padrão. Diferentes leis de controle são então aplicadas para converter os picos registrados por segundo em um sinal de controle para os motores do robô. Olá, sou Navita Josh, do Holger Crops Lab, no departamento de Bioengenharia do Imperial College London.

Eu sou Chris Peterson, também do Holger Cups Lab. Olá, e eu sou Holger Cup. Hoje mostraremos um procedimento para criar uma interface cérebro-máquina entre células individuais no sistema visual da mosca e um robô.

Usamos este procedimento para testar o desempenho de diferentes estratégias de controle usando sinais neuronais para controlar sistemas robóticos sob condições de lábio fechado. Então vamos começar. Para começar a preparar a mosca, resfrie-a no gelo e, em seguida, use palitos de coquetel embotados para segurar as asas e fixar a parte de trás da mosca em um pedaço de fita dupla-face em um microscópio Slide em seguida, use cera B para prender as asas ao slide e também para bloquear a ação do motor de vôo.

Esta etapa requer manuseio rápido e preciso para que a mosca não aqueça durante o procedimento. Agora, sob o microscópio, segure cada perna com uma pinça e use uma tesoura pequena para cortá-las nas articulações mais próximas do corpo. Repita isso para a tromba.

Para evitar que a mosca seque, os orifícios devem ser selados com cera. Em seguida, corte uma das asas e vire a mosca de lado. Remova todos os pedaços restantes de asa enquanto deixa o katra, cobrindo as lágrimas de Hal e sele o buraco com cera.

Repita este procedimento para a outra asa. Para estimular um neurônio alvo de uma maneira definida, a cabeça da mosca deve estar devidamente alinhada com os monitores do computador. Para fazer isso, você precisará de um suporte personalizado que tenha um amplo espaço para o corpo da mosca e um apêndice em uma extremidade com um corte de entalhe onde o pescoço da mosca será colocado.

Coloque a braguilha no suporte com o pescoço no entalhe, pressionando-a para baixo enquanto cola o abdômen no lugar. Agora, coloque o porta-moscas em um suporte para que você possa ver a frente da cabeça da mosca através do microscópio. Visualizar a mosca com luz vermelha e o fenômeno óptico chamado pseudo-pupila pode ser visto em cada olho.

Se a pseudopupila assume uma certa forma, a orientação da cabeça da mosca é perfeitamente definida. Use um micro manipulador para orientar corretamente a cabeça da mosca e, em seguida, use cera para colá-la no suporte. Em seguida, pressione o tórax para baixo e encere-o no suporte.

Isso permite que a cápsula da cabeça traseira seja aberta para que os eletrodos possam ser inseridos na mosca O cérebro usa um microbisturi ou uma agulha de injeção fina para cortar cuidadosamente uma janela na cutícula da cápsula da cabeça direita. Tenha cuidado para não cortar o tecido neural logo abaixo da cutícula. Assim que o pedaço de cutícula for removido, adicione algumas gotas de solução de ringer.

Use uma pinça para remover quaisquer pelos flutuantes, depósitos de gordura ou tecido muscular que possam cobrir a placa LOA. A placa LOA pode ser identificada por um padrão de ramificação característico da traqueia prateada que cobre sua superfície posterior. Faça um pequeno orifício na cutícula da cápsula da cabeça traseira esquerda para posicionar um eletrodo de referência com o vôo preparado.

Vamos ver como posicionar o eletrodo de gravação. O eletrodo de registro deve ser colocado próximo ao neurônio H one. O neurônio H um responde principalmente ao movimento horizontal de trás para frente apresentado ao seu campo receptivo.

Para posicionar o eletrodo de registro, use a traqueia como um ponto de referência visual. Inicialmente, coloque o eletrodo entre a traqueia superior. Ajuda usar um amplificador de áudio para converter os potenciais elétricos gravados em sinais acústicos.

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

Com o eletrodo de gravação no lugar, vamos passar para a estimulação visual e as gravações. Para começar, coloque uma mosca na frente de dois monitores de computador CRT. Como o sistema visual da mosca é 10 vezes mais rápido que os humanos, os monitores devem exibir a posição de 200 quadros por segundo.

Os centros dos monitores estão em mais ou menos 45 graus em relação à orientação das moscas. Visto do equador do olho da mosca, cada monitor apresenta um ângulo de mais ou menos 25 graus na horizontal e 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 em uma plataforma giratória dentro de uma área cilíndrica cujas paredes são revestidas com um padrão de listras pretas e brancas orientadas verticalmente. Ao girar a plataforma giratória no plano horizontal, os movimentos do robô são limitados a apenas um grau de liberdade. Inicialmente, tanto o toca-discos quanto o robô estão em repouso.

Quando a plataforma giratória começa a se mover, sua rotação leva o robô na mesma direção, e as câmeras de vídeo gravam o movimento relativo entre o robô e o padrão listrado da arena. As câmeras de vídeo alimentadas por bateria no robô são montadas em uma orientação de mais ou menos 45 graus. Eles capturam 200 imagens por segundo para corresponder à taxa de quadros dos monitores de computador na frente do registro de voo.

As imagens apresentadas aos monitores de computador a 200 quadros por segundo em uma resolução de seis 40 por quatro 80 escala de cinza. Enquanto a mosca observa os movimentos do registro do padrão listrado, a banda passou filtrada. Por exemplo, entre sinais elétricos de 302 kilohertz com uma placa de aquisição digital usando uma taxa de amostragem de pelo menos 10 kilohertz, um limite é aplicado à banda passada por sinais elétricos filtrados para separar os picos da atividade de fundo.

Um filtro meio gaussiano causal é convoluído com os picos para obter uma estimativa de atividade de pico suave para a célula H um para fechar o loop da interface cérebro-máquina. Um algoritmo de controle é usado para converter a taxa de pico da célula H um em uma velocidade do robô, que é realimentada por meio de uma interface Bluetooth para controlar os dois motores CC que acionam as rodas do robô. Ondas de sinal puro são escolhidas como perfis de velocidade para a plataforma giratória.

As ondas de sinal têm um deslocamento DC de modo que a plataforma giratória gire apenas na direção que estimula o neurônio H um ao longo de sua direção preferida. Todo o sistema de controle é configurado de forma que a estimulação do neurônio H one resulte no robô compensando o movimento da plataforma giratória quando configurado corretamente. A estabilização visual é alcançada quando a contra-rotação do robô corresponde à rotação da plataforma giratória, resultando em pouco ou nenhum movimento padrão nos monitores do computador.

O desempenho geral do sistema depende do algoritmo de controle que está sendo usado para fechar o loop. O primeiro algoritmo que testamos é um controlador proporcional onde a velocidade atualizada do robô é proporcional à diferença nas velocidades angulares entre o robô omega R e o toca-discos Omega P. Valores diferentes para o ganho estático. KP e frequências de entrada para o sinal da plataforma giratória omega P são escolhidos para testar o desempenho do controlador.

Traços de amostra 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 a plataforma giratória em azul com um atraso e uma amplitude de pico menor. O componente horizontal do movimento padrão que estimula a célula H um é mostrado à direita em frequências de entrada vermelhas para o sinal da plataforma giratória. O ômega P é escolhido entre 0,03 e três hertz, e o sinal do robô correspondente ômega R é registrado.

Ambos os sinais são transformados no domínio da frequência por uma transformação rápida de quatro anos, e os valores de amplitude e fase são calculados na frequência de entrada. O gráfico de magnitude BO d para o 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 H uma cuja faixa de saída dinâmica cobre principalmente o movimento horizontal de trás para frente. O gráfico de fase de Bodhi mostra um atraso de fase do controlador menor que PI para frequências de entrada menores que 0,6 hertz. Isso mostra 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 onde o valor de KP é atualizado a cada 50 milissegundos. Com base na taxa de pico de pico. F max calculado ao longo do intervalo de tempo T menos 500 milissegundos para T.As resultado da grande janela de tempo de integração, o controlador proporcional tem um desempenho melhor do que o controlador adaptativo para a faixa de parâmetros testada, o controlador adaptativo tinha uma característica de fase semelhante ao controlador proporcional, o padrão de classificação ao redor da plataforma giratória foi removido e o ambiente de laboratório foi usado como uma aproximação da entrada visual naturalista para a célula H de uma mosca.

Em média, o gráfico de magnitude de Bodhi para a entrada visual naturalista mostrou ganhos ligeiramente maiores do que aquele com entrada visual de gradação, provavelmente porque a faixa mais ampla de frequências espaciais em imagens visuais naturalistas é explorada. As características do gráfico da fase Bodhi para gradação versus entradas visuais naturalistas foram semelhantes. Acabamos de mostrar como criar uma interface cérebro-máquina entre uma célula e os cinco sistemas visuais e um robô.

Existem algumas etapas críticas durante este procedimento. Primeiro, evite cortes profundos durante a abertura da cápsula da cabeça para evitar ferir o cérebro. Em segundo lugar, posicione o eletrodo com cuidado para que ele registre de apenas uma célula que registramos da célula H um.

Terceiro, mantenha o cérebro úmido o tempo todo e evite que seque. Então é isso. Obrigado por assistir e boa sorte com os experimentos.