Beyin-makine Arayüzler Kapalı döngü Performans Çalışması için Deneysel Bir Platform

Bir mobil robotun motorlarını kontrol etmek için sinek beynindeki görsel bir iç nöronun, H bir hücrenin aktivitesini kullanıyoruz. Robot, sürekli dönen bir döner tabla üzerine yerleştirilir ve hücrenin aktivitesi, robotu dış hareketlere karşı çevreye göre stabilize etmek için kullanılır. Robottan kaydedilen desen hareketinin görüntüleri örneklenir ve sineğin önüne yerleştirilmiş iki bilgisayar CRT monitörüne gönderilir.

Saniyede ani artışlarla ölçülen H bir hücrenin sinyalleri, model hareketinin hızını gösterir. Daha sonra, saniyede kaydedilen ani yükselmeleri robotun motorları için bir kontrol sinyaline dönüştürmek için farklı kontrol yasaları uygulanır. Merhaba, ben Imperial College London Biyomühendislik Bölümü'ndeki Holger Crops Lab'den Navita Josh.

Ben Chris Peterson, aynı zamanda Holger Cups Lab'den. Merhaba ve ben Holger Cup. Bugün size, sinek görsel sistemindeki tek tek hücreler ile bir robot arasında bir beyin makine arayüzü oluşturmak için bir prosedür göstereceğiz.

Bu prosedürü, kapalı dudak koşulları altında robotik sistemleri kontrol etmek için nöronal sinyalleri kullanan farklı kontrol stratejilerinin performansını test etmek için kullanıyoruz. Öyleyse başlayalım. Sineği hazırlamaya başlamak için, buz üzerinde soğutun ve ardından kanatları aşağıda tutmak için körelmiş kokteyl çubukları kullanın ve sineğin arkasını mikroskop üzerindeki çift taraflı bir bant parçasına sabitleyin Sonraki kaydırın, kanatları slayta takmak ve ayrıca uçuş motorunun hareketini engellemek için B balmumu kullanın.

Bu adım, işlem sırasında sineğin ısınmaması için hızlı ve doğru kullanım gerektirir. Şimdi, mikroskop altında, her bacağınızı forseps ile tutun ve vücuda en yakın eklemlerden kesmek için küçük bir makas kullanın. Hortum için bunu tekrarlayın.

Sineğin kurumasını önlemek için delikler balmumu ile kapatılmalıdır. Sonra, kanatlardan birini kesin ve ardından sineği yan çevirin. Katradan çıkarken kalan kanat parçalarını çıkarın, Hal yırtıklarını kapatın ve deliği balmumu ile kapatın.

Diğer kanat için bu işlemi tekrarlayın. Bir hedef nöronu tanımlanmış bir şekilde uyarmak için, sineğin kafasının bilgisayar monitörleriyle düzgün bir şekilde hizalanması gerekir. Bunu yapmak için, sineğin vücudu için geniş bir alana sahip özelleştirilmiş bir tutucuya ve bir ucunda sineğin boynunun yerleştirileceği bir çentik kesimi olan bir uzantıya ihtiyacınız olacaktır.

Sineği boynu çentikte olacak şekilde tutucuya yerleştirin ve karnı yerine yapıştırırken aşağı doğru bastırın. Şimdi, sinek tutucuyu bir standa yerleştirin, böylece sineğin kafasının önünü mikroskoptan görebilirsiniz. Sineğin kırmızı ışıkla görüntülenmesi ve yalancı göz bebeği adı verilen optik fenomen her gözde görülebilir.

Sahte öğrenci belirli bir şekil alırsa, sineğin kafasının yönü mükemmel bir şekilde tanımlanır. Sineğin kafasını doğru bir şekilde yönlendirmek için bir mikro manipülatör kullanın ve ardından onu tutucuya yapıştırmak için balmumu kullanın. Ardından, göğüs kafesi düz bir şekilde aşağı doğru bastırın ve tutucuya cilalayın.

Bu, elektrotların sinek içine yerleştirilebilmesi için arka kafa kapsülünün açılmasına izin verir: Beyin, sağ kafa kapsülünün kütikülüne dikkatlice bir pencere açmak için bir mikro neşter veya ince bir enjeksiyon iğnesi kullanır. Kütikülün hemen altındaki nöral dokuyu kesmemeye dikkat edin. Kütikül parçası çıkarıldıktan sonra, birkaç damla zil çözeltisi ekleyin.

LOA plakasını kaplayabilecek yüzen kılları, yağ birikintilerini veya kas dokusunu çıkarmak için forseps kullanın. LOA plakası, arka yüzeyini kaplayan gümüşi trakeanın karakteristik bir dallanma modeli ile tanımlanabilir. Uçan hazırlanmış halde bir referans elektrodu konumlandırmak için sol arka kafa kapsülünün kütikülüne küçük bir delik açın.

Kayıt elektrodunun nasıl yerleştirileceğini görelim. Kayıt elektrodu, H bir nöronun yakınına yerleştirilmelidir. H bir nöron, esas olarak, alıcı alanına sunulan yatay arkadan öne harekete yanıt verir.

Kayıt elektrodunu konumlandırmak için trakeayı görsel bir yer işareti olarak kullanın. Başlangıçta elektrodu en üst trakea arasına yerleştirin. Kaydedilen elektrik potansiyellerini akustik sinyallere dönüştürmek için bir ses amplifikatörü kullanmaya yardımcı olur.

Her bir sivri uç, karakteristik bir tıklama sesine dönüştürülür. Elektrot tek bir nörona ne kadar yaklaşırsa, tıklama sesi o kadar net olur. H bir nöronu hareket tercihi ile tanımlamak için, onu yatay yönde hareketle uyarın.

Kayıt elektrodu yerleştirildikten sonra görsel stimülasyon ve kayıtlara geçelim. Başlamak için, iki CRT bilgisayar monitörünün önüne bir sinek yerleştirin. Sinek görsel sistemi insanlardan 10 kat daha hızlı olduğundan, monitörlerin saniyede 200 kare konumu göstermesi gerekir.

Monitörlerin merkezleri, sineklerin yönüne göre artı veya eksi 45 derecedir. Sineklerin göz ekvatorundan görüldüğü gibi, her monitör yatay düzlemde artı veya eksi 25 derece ve dikey düzlemde artı veya eksi 19 derecelik bir açıyı alt tense eder. Bilgisayar monitörlerine giriş, deney için modifiye edilmiş küçük bir iki tekerlekli SRO robotuna monte edilmiş iki video kamera tarafından sağlanır.

Robotu, duvarları dikey olarak yönlendirilmiş siyah beyaz çizgilerden oluşan bir desenle kaplanmış silindirik bir alan içindeki bir döner tabla üzerine yerleştirin. Döner tablayı yatay düzlemde döndürerek, robotun hareketleri yalnızca bir serbestlik derecesi ile sınırlıdır. Başlangıçta, hem döner tabla hem de robot hareketsizdir.

Döner tabla hareket etmeye başladığında, dönüşü robotu aynı yönde taşır ve video kameralar, robot ile arenanın çizgili deseni arasındaki göreceli hareketi kaydeder. Robot üzerindeki pille çalışan video kameralar, artı veya eksi 45 derecelik bir yönde monte edilir. Saniyede 200 görüntü yakalarlar ve böylece bilgisayar monitörlerinin kare hızına ayak

Bilgisayara sunulan görüntüler, saniyede 200 kare hızında, altı 40 x dört 80 gri tonlama çözünürlükte izlenir. Sinek hareketlerini izlerken çizgili desen kaydı, bant ise süzülerek geçti. Örneğin, en az 10 kilohertz'lik bir örnekleme hızı kullanan bir dijital toplama kartı ile 302 kilohertz elektrik sinyalleri arasında, ani yükselmeleri arka plan aktivitesinden ayırmak için filtrelenmiş elektrik sinyallerini geçiren banda bir eşik uygulanır.

Nedensel bir yarı Gauss filtresi, beyin makine arayüzünün döngüsünü kapatmak için H bir hücresi için düzgün bir sivri aktivite tahmini elde etmek için sivri uçlarla birleştirilir. Robotun tekerleklerini çalıştıran iki DC motoru kontrol etmek için bir Bluetooth arayüzü aracılığıyla geri beslenen bir robot hücresinin ani artış hızını bir robot hızına dönüştürmek için bir kontrol algoritması kullanılır. Döner tabla için hız profilleri olarak saf işaret dalgaları seçilmiştir.

İşaret dalgaları, döner tablanın yalnızca H bir nöronu tercih ettiği yön boyunca uyaran yönde döndüğü bir DC ofsetine sahiptir. Tüm kontrol sistemi, H bir nöronun uyarılması, robotun doğru şekilde kurulduğunda döner tablanın hareketini telafi etmesine neden olacak şekilde ayarlanmıştır. Robotun karşı dönüşü döner tablanın dönüşüyle eşleştiğinde görsel stabilizasyon elde edilir ve bu da bilgisayar monitörlerinde çok az desen hareketi ile sonuçlanır veya hiç desen hareketi olmaz.

Sistemin genel performansı, döngüyü kapatmak için kullanılan kontrol algoritmasına bağlıdır. Test ettiğimiz ilk algoritma, güncellenen robot hızının, robot omega R ile döner tabla Omega P arasındaki açısal hız farkıyla orantılı olduğu orantılı bir kontrolördür. Döner tabla sinyali omega P için KP ve giriş frekansları, kontrolörün performansını test etmek için seçilir.

Omega P ve omega R için örnek izler burada gösterilmiştir, çünkü KP bire eşittir ve omega P için 0.6 hertz'lik bir giriş frekansı vardır, yeşil renkli robot, döner tablayı bir gecikme ve daha küçük bir tepe genliği ile mavi renkte takip eder. H bir hücresini uyaran model hareketinin yatay bileşeni, döner tabla sinyali için kırmızı giriş frekanslarında sağda gösterilmiştir. Omega P, 0,03 ile üç hertz arasında seçilir ve karşılık gelen robot sinyali omega R kaydedilir.

Her iki sinyal de dört yıllık hızlı bir dönüşümle frekans alanına dönüştürülür ve genlik ve faz değerleri giriş frekansında hesaplanır. KP'ye eşit olan oransal kontrolör için BO d büyüklük grafiği, sistemin test edilen giriş frekansları üzerinden verdiği yanıtı gösterir. Kontrolörün performansı genellikle artan frekanslarla azalır.

Bir hertz'de biraz artan kazanç, dinamik çıkış aralığı esas olarak yatay arkadan öne hareketi kapsayan yalnızca bir H bir hücrenin kullanılması nedeniyle robot sinyalindeki salınımların bir sonucudur. Bodhi faz grafiği, 0,6 hertz'den daha düşük giriş frekansları için PI'den daha düşük bir kontrolör faz gecikmesini gösterir. Bu, kontrolörün 0,6 hertz'den daha düşük frekanslar için kararlı olduğunu ve bir hertz'e eşit veya daha büyük giriş frekansları için kararsız olduğunu gösterir.

Statik KP'li oransal kontrolörün performansı, KP değerinin her 50 milisaniyede bir güncellendiği uyarlanabilir bir kontrolör ile karşılaştırıldı. En yüksek ani artış oranına göre. Büyük entegrasyon zaman penceresinin bir sonucu olarak T eksi 500 milisaniye T.As zaman aralığı üzerinden hesaplanan F max, oransal kontrolör, test edilen parametre aralığı için adaptif kontrolörden daha iyi performans gösterir, adaptif kontrolör, oransal kontrolör ile benzer bir faz karakteristiğine sahipti, döner tabla etrafındaki derecelendirme modeli kaldırıldı ve laboratuvar ortamı, fly H bir hücre için doğal görsel girdinin bir yaklaşımı olarak kullanıldı.

Ortalama olarak, natüralist görsel girdi için Bodhi büyüklük grafiği, muhtemelen natüralist görsel görüntülerdeki daha geniş uzamsal frekans aralığından yararlanıldığı için, derecelendirme görsel girdisine sahip olandan biraz daha yüksek kazançlar gösterdi. Derecelendirme ve natüralist görsel girdiler için Bodhi faz grafiği özellikleri benzerdi. Az önce size bir hücre ile beş görsel sistem ve bir robot arasında bir beyin makine arayüzünün nasıl oluşturulacağını gösterdik.

Bu prosedür sırasında birkaç kritik adım vardır. İlk olarak, beyne zarar vermemek için kafa kapsülünü açarken derin kesiklerden kaçının. İkinci olarak, elektrodu, H bir hücreden kaydettiğimiz tek bir hücreden kayıt yapacak şekilde dikkatlice konumlandırın.

Üçüncüsü, beyni her zaman nemli tutun ve kurumasını önleyin. İşte bu kadar. İzlediğiniz için teşekkürler ve deneylerde iyi şanslar.