Прокси-контроль повторно параметризированных периферийных сигналов в режиме реального времени с помощью интерфейса Close-Loop
8 мая 2021 г.
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 создания коадаптивных интерфейсов, которые анализируют и модифицируют сигналы человеческого тела и сердца в режиме реального времени. Основное внимание уделяется повышению осознанности состояния тела посредством сенсорной аугментации с использованием различных носимых технологий.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Взаимодействие человека и компьютера
- Носимые технологии
Теоретическая часть
- Интерфейсы с замкнутым контуром могут улучшить взаимодействие между пользователем и технологией.
- Понимание сигналов нервной системы имеет решающее значение для разработки эффективных интерфейсов.
- Потоковая передача и анализ данных в режиме реального времени необходимы для сенсорной аугментации.
- Различные технологии могут создавать сенсорные выходные сигналы для обратной связи с пользователем.
Цель исследования
- Исследование влияния усиления множественных сигналов на осознание собственного тела.
- Разработка универсального интерфейса, применимого для различных групп испытуемых и экспериментальных условий.
- Изучение того, как усиленная обратная связь может улучшить контроль над движениями тела.
Используемые методы
- Использование носимых технологий для записи сигналов нервной системы.
- Внедрение Lab Streaming Layer для синхронизированной записи данных.
- Анализ физиологических сигналов и извлечение признаков в режиме реального времени.
- Использование языков программирования, таких как Max и Python, для обработки и аугментации данных.
Основные результаты
- Успешное увеличение частоты сердечных сокращений в режиме реального времени с помощью аудиовизуальной обратной связи.
- Участники отметили усиление ощущения собственного тела благодаря сенсорной обратной связи.
- Продемонстрирована возможность использования универсального интерфейса для различных групп населения.
- Создана основа для непрерывного взаимодействия между участниками и интерфейсом.
Выводы
- Интерфейсы с замкнутым контуром могут значительно улучшить пользовательский опыт и управляемость.
- Обработка данных в реальном времени имеет решающее значение для эффективного сенсорного расширения.
- Разработанные протоколы могут быть адаптированы для различных приложений в области нейронаук.
Часто задаваемые вопросы
Значимость для промышленности
Этот интерфейс с замкнутым контуром обеспечивает модуляцию периферических физиологических сигналов в режиме реального времени, предлагая новый подход к исследованию сенсомоторной интеграции и осознания собственного тела. Путем синхронизации мультимодальных биосигналов и подачи репараметризованной обратной связи данный метод способствует механистическому снижению рисков при валидации мишеней для методов нейромодуляционной терапии. Его адаптивность к различным группам испытуемых и экспериментальным установкам улучшает трансляционную преемственность на пути от этапа открытия до доклинической оценки расстройств нервной системы.
Стратегические области применения в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранние этапы поиска и валидация мишени
- Научная ценность: позволяет проверять терапевтические гипотезы, исследуя влияние внешних сенсорных стимулов на внутренние соматико-сенсорно-моторные петли управления.
- Практическая ценность: способствует снижению биологических рисков за счет дополнения сигналов частоты сердечных сокращений и кинематики в реальном времени для оценки функционального взаимодействия с мишенью.
Скрининг и разработка анализа
- Научная ценность: Подготовка валидированных биологических систем для последующих рабочих процессов путем стандартизации сбора биосигналов в реальном времени и извлечения признаков.
- Практическая ценность: Повышение воспроизводимости анализа и количественных показателей за счет синхронизированной потоковой передачи данных с использованием Lab Streaming Layer в носимых устройствах.
Трансляционные и доклинические исследования
- Научная ценность: способствовала моделированию систем, имеющих значение для изучения заболеваний, путем регистрации персонализированных гамма-сигнатур двигательного поведения, связанных с развитием двигательных навыков или нейропатологией.
- Практическая ценность: позволяет принимать решения о дальнейшем продвижении с учетом рисков, связывая показатели осознания собственного тела с измеримыми изменениями в результатах усиления сигнала.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Данный метод встраивается в процесс научных открытий — от проверки гипотез и идентификации соединений-лидеров до доклинических исследований — обеспечивая модуляцию биосигналов и обратную связь в режиме реального времени.
- Фундаментальная биология: поддерживает проверку гипотез и уточнение путей взаимодействия путем анализа того, как усиленная обратная связь изменяет спонтанные и преднамеренные двигательные паттерны.
- Скрининг: обеспечивает готовность анализа и количественные результаты посредством анализа вариабельности сердечного ритма и динамики скорости движения бедер в режиме реальногого времени.
- Аналитика: предоставляет статистические данные, такие как гамма-стохастические сигнатуры и функции плотности вероятности, для сравнения условий и принятия решений о целесообразности дальнейшего проведения исследований.
- Трансляционные исследования: обеспечивает преклиническую преемственность путем идентификации биомаркеров двигательного здоровья через персонализированные сигнатурные признаки в диадических взаимодействиях.
- Корпоративное повторное использование: функционирует как многоцелевая платформа для изучения расстройств нервной системы, обучения движениям и разработки игровых приложений для различных групп населения.
Операционное и корпоративное влияние
- Научная ценность: Повышение прогностической уверенности при валидации мишени за счет снижения механистической неопределенности в сенсомоторных петлях.
- Операционная ценность: Стандартизация, воспроизводимость и масштабируемость мультимодальной обработки биосигналов, полученных с помощью ЭЭГ, систем захвата движений и кардиодатчиков.
- Стратегическая ценность: Оптимизация принятия решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go), повышение эффективности использования капитала и снижение биологических рисков на поздних стадиях разработки методов нейромодуляции.
- Влияние на портфель проектов: Приоритизация и принятие решений о дальнейшем продвижении с учетом рисков, основанные на количественных изменениях осознания состояния тела и эффективности усиления сигнала.
Особенности реализации
- Требуется экспертный опыт в области нейронаук, регистрации биосигналов с помощью носимых устройств и обработки данных в режиме реального времени с использованием Python и Max/MSP.
- Необходимое оборудование включает беспроводные системы ЭЭГ, системы захвата движений и аудиовизуальные устройства обратной связи, поддерживающие потоковую передачу с низкой задержкой.
- Стандартизация между исследовательскими группами требует согласования методов предварительной обработки сигналов, извлечения признаков (например, детектирования R-пика) и протоколов сопоставления обратной связи.
- При адаптации следует учитывать необходимость корректировки частот дискретизации и выравнивания временных шкал для различных модальностей биосигналов (ЭКГ, ЭЭГ, кинематика).
- Практические ограничения включают сложность синхронизации разрозненных блоков регистрации сигналов и обеспечение комфорта участников при длительном использовании носимых датчиков.
