Прокси-контроль повторно параметризированных периферийных сигналов в режиме реального времени с помощью интерфейса Close-Loop
May 8th, 2021
Мы представляем протоколы и методы анализа для создания ко адаптивных интерфейсов, которые поток, параметризировать, анализировать и изменять человеческое тело и сердце сигналов в тесном цикле. Эта настройка интерфейсов сигналов, полученных от периферической и центральной нервной системы человека с внешними сенсорными входами, чтобы помочь отслеживать биофизические изменения.
Общая цель этого интерфейса заключается в изучении влияния поли-сигнала увеличения на получение телесной осведомленности. Это достигается путем разработки общего интерфейса замкнутого цикла, который может быть использован с различными носимыми технологиями на различных экспериментальных установках и может быть применен на разных популяциях. В этой работе мы представляем общий интерфейс для выборки интерфейсов, их приложений и их влияния на человеческую систему.
Первым шагом в разработке является использование различных носимых технологий, которые позволяют записывать сигналы, которые приходят с разных уровней нервной системы. Вторым шагом является использование слоя Lab Streaming для достижения синхронизированной записи и потоковой передачи сигналов в режиме реального времени. На первом этапе поток данных вытягивается кодом, разработанным на языке наших предпочтений, где происходит анализ в режиме реального времени и извлечение выбранного сигнала.
Таким образом, на четырех шагах участники испытывают сенсорное увеличение извлеченных функций, таких как слуховое отображение их сердечного ритма в темпе песни или визуальное представление их движений. Наконец, постоянно увеличивая в режиме реального времени информацию о теле, мы замыаем цикл разворачивающегося взаимодействия между интерфейсом и участником. Исследования о том, как мозг может контролировать наши тела создали дизайн интерфейсов машины мозга.
Которые используют сигналы нервной системы для управления внешним устройством, таким как экзоскелет или роботизированная рука. Мы представляем интерфейсы замкнутой петли, которые используют сигналы нервной системы и дополняют их с помощью сенсорного модуля, чтобы помочь участникам получить контроль над своим телом. Некоторые важные или особенности нашего дизайна являются одним, синхронная запись данных, поступающих из различных технологий для расследования различных уровней нервной системы и два данных потокового и анализа данных для увеличения в режиме реального времени В обоих примеров исследований, мы использовали аудио обратной связи, но в аудио замкнутый интерфейс цикла сальса танцоры реагировали на темп музыки, которая контролировалась в режиме реального времени , исходя из ритма сердца.
Для этого мы используем музыкальный язык программирования, Max для управления скоростью воспроизведения аудио файлов. Датчики захватывают танцоров, сердцебиения и фильтрованные пики сердца R генерируются с помощью скрипта Python. Эти пиковые значения передаются в режиме реального времени Максу с помощью открытого управления звуком.
Сначала мы помогли участнику надеть led основанный костюм захвата движения и прикрепленный к нему, их беспроводной контроллер привел. После включив сервер, откройте веб-браузер, введите IP-адрес серверной машины и войдите в систему. Если этот шаг будет успешным, откроется менеджер конфигурации.
Затем откройте интерфейс системы захвата движения и нажмите подключиться. для начала потоковой передачи данных с светодиодных маркеров. Как только соединение установлено, положение маркеров будет отображаться в виртуальном мире интерфейса.
Нажмите правой кнопкой мыши на скелете на правой стороне окна и выберите новый скелет, чтобы выбрать маркерное отображение. Затем нажмите правой кнопкой мыши на скелет снова и выберите генерировать скелет. Убедитесь, что участник позирует в T-pose.
Если все шаги выполнены правильно, скелет будет сгенерирован. Для потоковой передачи данных скелета в LSL выберите настройки и параметры из основного меню. Откройте ЭМулятор OWL и убедитесь, что вы нажали начать прямую трансляцию.
Далее помогите тому же участнику надеть головную шапку ЕГЭ. Заполните электроды высоким проводящим гелем и поместите электродные кабели. Затем подключите их к беспроводному монитору и включите его.
Откройте интерфейс системы ЭЭГ и выберите использовать Wi-Fi устройство. Выберите устройство и нажмите использовать это устройство, нажмите на значок головы. Выберите протокол, который позволяет записывать все 32 датчика и нажмите нагрузки.
Убедитесь, что данные потока подходят и все отображаются на интерфейсе. Для сбора данных о сердечной деятельности используйте один из каналов ЭЭГ для подключения кабеля расширения ЭЭГ. Используйте липкий электрод, чтобы приклеить другой конец расширения прямо под левой грудной клеткой участника.
Найдите LSL-приложение системы захвата движения в папке LSL и запустите его двойным нажатием на соответствующий значок. На интерфейсе установлен соответствующий адрес сервера, нажмите на ссылку. Для потоковой передачи данных ЭЭГ и ЭКГ никаких дополнительных шагов не требуется.
Далее мы находим приложение лабораторного самописца, которое также находится в папке LSL. Запустите приложение, дважды нажав на него. Если не все типы данных захвата движения и система ЭЭГ отображаются на панели записи потоков, нажмите обновление.
Выберите каталог и имя на панели местоположения хранилища, а затем нажмите кнопку начать сбор данных. Выполняйте MATLAB, Python или другой код, который получает, обрабатывает и дополняет потоковые данные. LSL обеспечивает потоковую передачу данных на многочисленных платформах программирования.
Они используют цели, соответствующие их примеры, описанные в рукописи. Посетите нашу ссылку GitHub. На рынке существуют различные технологии, которые создают сенсорные выходы.
Некоторые распространенные примеры: динамики, огни, мониторы и другие менее распространенные, такие как тактильные устройства вибраторы, вкусовые и обонятельные интерфейсы. В интерфейсе аудио замкнутого цикла нам удается в цифровом виде увеличить пульс. Используя музыкальный язык программирования Max, мы можем контролировать скорость воспроизведения аудиофайлов.
Отфильтрованные пики сердца R, которые печатаются на консоли, передаются от сценария Python к Максу. Там время межпикового интервала измеряется и преобразуется в удары в минуту. Данные масштабируются для создания диапазона между нулем, максимальной скоростью воспроизведения и максимальной скоростью воспроизведения.
На этом континууме один равен нормальной скорости воспроизведения, 0,5 равна половине скорости и два равно двойной скорости воспроизведения. Конструкция общего интерфейса может быть использована в различных популяциях. Его протокол и примеры, которые используются здесь для доказательства концепции, не ограничиваются определенной группой.
Кроме того, интерфейсы замкнутого цикла предназначены для интуитивного изучения и изучения. Хотя не должно быть необходимости в инструкциях в рамках экспериментальной процедуры. В изучении аудио замкнутого интерфейса цикла реального диадичного взаимодействия, два танцора сальсы взаимодействовали с интерфейсом, который использует женский пульс танцоров, чтобы изменить скорость песни.
Танцоры исполнили хорошо отрепетированную рутину и импровизированный танец. В каждом состоянии они исполняли оригинальную версию песни один раз, а затем это сердце измененной версии в два раза. На основе собранных данных мы оцениваем гамма-стохастические сигнатумы извлеченных микропереводов.
Здесь мы наблюдаем предполагаемые функции плотности вероятности сердца и музыкальные данные. Допинг цифры демонстрируют наборы сердца, который является вегетативным органом, с первого состояния танцы песни в его первоначальном виде. К второму и третьему условию танцуя сердце изменило песню.
Левая фигура соответствует трем записям спонтанных танцев, в то время как правая фигура на три записи преднамеренных танцев. На нижних фигурах можно наблюдать соответствующие наборы воспроизведения звука. Здесь наборы имеют противоположное направление.
При изучении аудиовизуальных замкнутых петлей интерфейса искусственного дьядного взаимодействия шесть участников взаимодействовали с интерфейсом, который создает их живой зеркальный аватар. Кроме того, он встраивает хип положение зависимых звуков. Участники были наивны в отношении цели исследования; они должны были ходить по комнате и выяснить, как контролировать звук, который будет удивительно появляться, как они проходят через область интересов.
Цифры демонстрируют функцию плотности вероятности и соответствующие гамма-подписи данных о скорости тазобедренного сустава 60 друзей участников управления, C1 до C6, когда они были внутри и за пределами области интереса. Результаты подчеркивают персонализированные различия в поведении участников, когда внутри или за пределами региона. Эмпирически мы обнаружили, что подписи, расположенные в правом нижнем углу гамма-плоскости, являются подписями спортсменов и танцоров, выполняющих высококвалифицированные движения, подписи, которые лежат на левой верхней области, и приходят из наборов данных нервной системы с патологиями.
Таким образом, мы можем заметить, что подписи хип скорость управления три и четыре выявить здоровые модели двигателя, когда внутри объема. В отличие от остальных участников отображают противоположную картину. Этот подход может быть использован как для получения более глубокого понимания взаимосвязи между движениями танцора и звуком.
Он также может быть использован для изучения новых подходов к музыкальной композиции, которые во главе с в режиме реального времени телесной информации, преобразования музыки решений опыт увеличения сигнала тела Развития и исследования на замкнутый цикл интерфейсы могут принести пользу несколько расстройств нервной системы. Они также могут быть использованы в играх, движения подготовки и спорта.
Обзор
В данной статье представлены протоколы для создания совместно адаптирующихся интерфейсов, которые анализируют и модифицируют сигналы человеческого тела и сердца в реальном времени. Основное внимание уделяется повышению осознания тела через сенсорное усиление с использованием различных носимых технологий.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Взаимодействие человека и компьютера
- Носимые технологии
Фон
- Замкнутые интерфейсы могут улучшить взаимодействие между пользователями и технологией.
- Понимание сигналов нервной системы важно для разработки эффективных интерфейсов.
- Потоковое вещание данных в реальном времени и их анализ необходимы для сенсорного усиления.
- Различные технологии могут создать сенсорные выходы для обратной связи с пользователем.
Цель исследования
- Исследовать эффекты усиления полисигналов на осознание тела.
- Разработать универсальный интерфейс, применимый к разным популяциям и экспериментальным установкам.
- Исследовать, как усиленная обратная связь может улучшить контроль над движениями тела.
Использованные методы
- Использование носимых технологий для записи сигналов от нервной системы.
- Реализация Lab Streaming Layer для синхронной записи данных.
- Реализация анализа в реальном времени и извлечения характеристик физиологических сигналов.
- Использование языков программирования, таких как Max и Python, для обработки данных и их усиления.
Основные результаты
- Успешное усиление частоты сердечных сокращений в реальном времени с помощью аудиообратной связи.
- Участники испытали повышение осознанности тела через сенсорную обратную связь.
- Продемонстрирована возможность использования универсального интерфейса в разных популяциях.
- Создан фреймворк для непрерывного взаимодействия между участниками и интерфейсом.
Выводы
- Замкнутые интерфейсы могут значительно улучшить пользовательский опыт и контроль.
- Обработка данных в реальном времени жизненно важна для эффективного сенсорного усиления.
- Разработанные протоколы могут быть адаптированы для различных приложений в области нейробиологии.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
This closed-loop interface enables real-time modulation of peripheral physiological signals, offering a novel approach to probe sensorimotor integration and bodily awareness. By synchronizing multimodal biosignals and delivering re-parameterized feedback, the method supports mechanistic de-risking in target validation for neuromodulation therapies. Its adaptability across populations and experimental setups enhances translational continuity from discovery to preclinical evaluation of nervous system disorders.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by probing how external sensory input influences internal somatic-sensory-motor control loops.
- Operational Value: Supports biological de-risking through real-time augmentation of heart rate and kinematic signals to assess functional target engagement.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological systems for downstream workflows by standardizing real-time biosignal acquisition and feature extraction.
- Operational Value: Enhances assay reproducibility and quantitative outputs via synchronized data streaming using Lab Streaming Layer across wearable technologies.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates disease-relevant system modeling by capturing personalized gamma signatures of motor behavior linked to skilled movement or neuropathology.
- Operational Value: Enables risk-adjusted advancement decisions by linking bodily awareness metrics to measurable changes in signal augmentation outcomes.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing through lead identification to preclinical work by providing real-time biosignal modulation and feedback.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by analyzing how augmented feedback alters spontaneous versus deliberate motor patterns.
- Screening: Delivers assay readiness and quantitative outputs through real-time analysis of heart rate variability and hip speed dynamics.
- Analytics: Provides statistical outputs such as gamma stochastic signatures and probability density functions to compare conditions and inform go/no-go decisions.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by identifying biomarkers of motor health via personalized signal signatures in dyadic interactions.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for studying nervous system disorders, movement training, and gaming applications across diverse populations.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target validation through reduction of mechanistic ambiguity in sensorimotor loops.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability of multimodal biosignal processing across EEG, motion capture, and cardiac sensors.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk in neuromodulation development.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions based on quantifiable changes in bodily awareness and signal augmentation efficacy.
Implementation Considerations
- Required expertise in neuroscience, wearable biosignal acquisition, and real-time data processing using Python and Max/MSP.
- Instrumentation needs include wireless EEG, motion capture systems, and audio-visual feedback devices capable of low-latency streaming.
- Cross-team standardization requires alignment on signal preprocessing, feature extraction (e.g., R-peak detection), and feedback mapping protocols.
- Adaptation considerations involve adjusting sampling frequencies and time-scale alignment for different biosignal modalities (ECG, EEG, kinematics).
- Practical limitations include complexity in synchronizing disparate signal units and ensuring participant comfort during prolonged wearable sensor use.
