3B çalışma alanında graspable nesneleri sunmak için bir cihazın tasarımı ve kullanımı
8 Ağustos 2019
Burada sunulan bir protokol esnek Reach-to-kavramak görev gerçekleştirmek için bir maymun kılavuzluk otomatik bir cihaz oluşturmak için. Cihaz, 3D uzayda rasgele bir konumda birden fazla nesne sunmak için bir 3B translasyonel cihazı ve tornalama tablosunu birleştirir.
Erişim ve kavramanın altında yatan nöral ilke son yıllarda kapsamlı bir şekilde incelenmiştir, ancak her iki hareketin tek bir görevde esnek bir birleşimini sağlamak için çok az cihaz geliştirilmiştir. Özel bir tornalama tablosunu 3 boyutlu çeviri cihazıyla birleştirerek, aygıtımız 3 boyutlu uzayda birden fazla pozisyonun deneme açısından ve her pozisyonda farklı şekilli nesnelerin deneme açısından bir kombinasyonunu sağlar. Bizim cihaz üst ekstremite fonksiyonu ve altta yatan nöral ilkeleri incelemek için değerli bir platform sağlar.
Aynı zamanda beyin-makine arayüzünde ulaşma ve kavrama hareketlerinin eşzamanlı yeniden yapılandırılmasını kolaylaştırabilir. İki Y rayını paralel olarak çerçevenin üst yüzeyine sabitleyerek, kaideleri vidalarla üst yüzeye sabitleyerek başlayın. Daha sonra, iki Y raylarını bir bağlantı mili ve iki diyafram bağlantı ile bağlayın.
İki rayın şaftlarını senkronize etmek için bağlantı ekiplerini sıkın. Z demiryolunun arka oluklarına altı somun koyun ve dik üçgen çerçevenin bir tarafını vidalarla Z demiryolunun arkasına takın. Üçgen çerçeveyi şafta distal olan uca çekin ve vidaları sıkın.
Diğer dik üçgen çerçeveyi diğer Z rayına aynı şekilde takın. İki üçgen çerçevenin diğer sağ açılı kenarlarını vidalı iki Y rayının sürgülerine sabitle. Daha sonra, iki Z rayını bir bağlantı mili ve diyafram bağlantılarıyla bağlayın ve bağlantı nın kilitlerini sıkın.
Somun lar ve vidalarla X rayın arkasına iki T şeklinde bağlantı tahtasını takın. Daha sonra, Iki T şeklindeki panoları X ruzun iki ucuna çekin ve vidaları sıkın. İki T şeklindeki bağlantı tahtalarını vidalı iki Z rayının sürgülerine sabitle.
Step motorunu dişli redüktörün şaft deliğine takın ve flanşlarını birbirine vidalayın. Son olarak, bağlantı halkasını X rayın şaft ucuna vidalayın. Dişli redüktörün şaftını bağlantı yada takın ve dişli redüktörü bağlantı halkasına vidalayın.
Kaplinin kilit vidasını sıkın. Dokunma sensörlerini nesne gövdesinin oluğuna yerleştirerek başlayın ve çift taraflı bantla önceden tanımlanmış dokunma alanlarına yapıştırın. Telleri nesnenin arka tahtasının deliğinden geçirin ve kapak tahtasını vidalarla nesne gövdesine sabitle.
Daha sonra, kabloları rotatörün kenarlarındaki deliklerden geçirin ve nesneleri rotatora vidalayın. Lehim tel sensörleri elektrik kayma halkadönen tel uçlarına uçları, ve elektrik bandı ile eklem sarın. Kılıfı X rayın kaydırıcısına vidala.
Rulmanı kutunun alt deliğine yerleştirin. Daha sonra, rotator sağdan kasaya koyun ve kasanın üst deliğinden elektrik kayma halkasının telleri geçirin. Daha sonra, metal şaftını kasanın üst deliğinden rulmana takın ve şaft anahtarını rotatörün anahtar yoluna takın.
Elektrikli kayma halkasını metal şaftın etrafına ayarlayın. Dış halkanın dönmesini önlemek için, yer bulma çubuğunun ucunu elektrik kayma halkasının çentikiçine yerleştirin. Step motor şaftını metal şaft deliğine takın ve motoru kutunun üst kısmındaki vidalarla düzeltin.
Kasanın ön tarafına bantla üç renkli led yapıştırın. Son olarak, kasanın üzerine sağ yan tahtavida. Adımadım motorlarının, LED'in ve dokunmatik sensörlerin kontrol kablolarını veri toplama panosunun dijital bağlantı noktalarına takın.
3 boyutlu çeviri aygıtını ve tornalama tablosunu başlatmak için, tüm doğrusal slayt raylarının kaydırıcılarını başlangıç noktasına çekin ve tornalama tablosunun ilk nesnesini tornalama tablosunun ön tarafına doğru çevirin. Ardından, bir matristeki tüm pozisyonların koordinatlarını bir metin belgesine girin. Her satırın bir boşlukla ayrılmış bir konumun X, Y ve Z koordinatlarını içerdiğinden emin olun ve belgeyi kaydedin.
Ardından, paradigma yazılımını açın, Havuz panelinde Dosyayı Aç'ı tıklatın ve sunu konumlarını paradigma yazılımına yüklemek için metin belgesini seçin. Paradigma yazılımının Nesne Havuzu'ndaki denemede sunulan nesneleri denetleyin. Ardından, paradigma yazılımının Zaman Parametreleri panelindeki deneysel parametreleri ayarlayın.
Taban çizgisini 400 milisaniye olarak ayarlayın, Motor Çalıştır eşittir 2000 milisaniye, Planlama 1000 milisaniye, maksimum Reaksiyon Süresi eşittir 500 milisaniye, maksimum Erişim Süresi eşittir 1000 milisaniye, min Bekleme Süresi eşittir 500 milisaniye, Ödül 60 milisaniye ve Hata İşareti eşittir 1000 milisaniye. Sonra, alüminyum inşaat çerçevesi için maymun sandalye düzeltmek. Kolun ucuna çift taraflı bantla üç yansıtıcı belirteç takın.
Üç işaretçinin bir ölçek üçgeni oluşturduğundan emin olun. Ardından, paradigma yazılımında görevi başlatmak için Çalıştır'ı tıklatın. Maymun görevi yaparken üç işaretçinin yörüngelerini 60 saniye boyunca kaydetmek için Cortex yazılımının hareket yakalama panelindeki KAYDET düğmesini tıklatın.
Denemeyi sonlamak için DURDUR düğmesini tıklatın. Kaydedilen yörüngeleri kullanarak yazılımdaki üç işaretçiden oluşan bir izleme şablonu oluşturun ve şablonu kaydedin. Daha sonra, ön uç amplifikatörünün zemin kablosunu, maymunun motor korteksine yerleştirilen mikroelektrot dizisinin zeminine bağlayın.
Kafa aşamalarını mikroelektrot dizisinin konektörüne yerleştirin. Nöral sinyal alma sisteminin Merkezi yazılımını açın. Eşitleme yazılımını açın.
Senkronizasyon yazılımını nöral sinyal alma sistemi, hareket yakalama sistemi ve paradigma yazılımıile bağlamak için Cerebus, Motion Capture ve Paradigm panellerinde bulunan üç bağlantı düğmesini tıklatın. Son olarak, görevi yeniden başlatmak için paradigma yazılımının Çalıştır düğmesini tıklatın ve ardından merkezi yazılımın Dosya Depolama panelindeki Kayıt düğmesi nin ardından sinirsel sinyalleri kaydetmeye başlayın. Kaydedilen izleme şablonuna bakın ve maymunun bileğinin yörüngesini kaydetmeye başlamak için Cortex yazılımının hareket yakalama panelindeki KAYDET düğmesini tıklayın.
Tüm başarılı çalışmalarda bilek yörüngesi ayıklandı ve hedef pozisyonlara göre sekiz gruba ayrıldı. Yörünge sekiz grubun uçları önceden tanımlanmış kübik çalışma alanı ile aynı boyutta bir kübik oluşturur. Burada peristimulus zamanı histogramı iki örnek nöronun hem ulaşma pozisyonuna hem de nesnelere ulaştığını gösterir.
Üstteki nöron, ulaşma ve tutma evreleri sırasında önemli seçicilik gösterir. Alttaki nöron motor çalışma fazının ortasından pozisyonları ve nesneleri ayarlamaya başlarken. Paradigma yazılımı motorların konumlarını okuyamadığı için, her oturumdan önce tornalama tablosunu ve çeviri cihazını başlatmamız esastır.
Nesnenin hedef nesneyi ve konumunu ne zaman görebildiğini tam olarak kontrol etmek için aygıtın önüne değiştirilebilir bir cam takılabilir. Bizim cihaz kullanarak, şimdi aynı anda erişim yörüngesi ve kavrama türleri deşifre yardımcı olabilir ulaşma ve kavrama hareketleri arasındaki nöral etkileşimi incelemek mümkün.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu makale, maymunların esnek bir ulaşma-kavrama görevi gerçekleştirmesine yardımcı olmak için tasarlanmış otomatik bir aparatın yapımı için bir protokol sunar. Aparat, 3 boyutlu çevirme cihazını döner tabla ile entegre ederek, 3 boyutlu alanda çeşitli pozisyonlarda birden fazla nesnenin sunulmasını sağlar.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Davranış Araştırması
- Mühendislik
Arka Plan
- Ulaşma ve kavrama sinir mekanizmaları üzerine yapılan araştırmalar geniş kapsamlıdır.
- Bu hareketlerin esnek kombinasyonlarını tek bir görevde sağlayan çok az cihaz bulunmaktadır.
- Döner tabla ve 3 boyutlu çevirme cihazının entegrasyonu yenilikçidir.
- Bu aparat, üst ekstremite fonksiyonu ve sinirsel temellerinin çalışılmasına katkı sağlayabilir.
Çalışmanın Amacı
- Nesne pozisyonları ve şekillerinin deneme bazında kombinasyonlarına izin veren bir cihaz geliştirmek.
- Ulaşma ve kavrama hareketlerinin eşzamanlı yeniden yapılandırılmasını kolaylaştırmak.
- Beyin-makine arayüzleri çalışmaları için bir platform sağlamak.
Kullanılan Yöntemler
- Y rayları ve bir bağlantı mili kullanılarak aparatın yapımı.
- İstikrar için yapıyı vidalarla sabitlemek.
- Nesne sunumu için özel bir döner tabla kullanmak.
- Hareket esnekliği için bir 3 boyutlu çevirme cihazının uygulanması.
Ana Sonuçlar
- Aparat, 3 boyutlu alanda nesnelerin manipülasyonuna izin verir.
- Kontrollü bir ortamda üst ekstremite hareketlerinin çalışılmasına olanak tanır.
- Ulaşma ve kavrama sinirsel ilkelerinin araştırılmasını kolaylaştırır.
- Beyin-makine arayüzü çalışmaları için değerli bir araç sağlar.
Sonuçlar
- Geliştirilmiş olan aparat, sinirbilim araştırmaları için önemli bir gelişmedir.
- Motor kontrol ve sinirsel mekanizmaların anlaşılması için yeni fırsatlar sunar.
- Bu araç, primatlarda karmaşık motor görevlerin çalışılmasına katkı sağlayabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
This apparatus enables precise decoupling of reach and grasp kinematics in primate models, supporting mechanistic de-risking of upper limb motor control hypotheses. By allowing independent manipulation of object identity and spatial position, it enhances predictive confidence in neural encoding studies relevant to brain-machine interface development. The platform addresses a critical gap in preclinical validation tools for motor neuroprosthetics, facilitating translational continuity from discovery to preclinical evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of neural encoding for reach versus grasp by dissociating object identity from spatial position.
- Operational Value: Provides a reproducible platform for testing therapeutic hypotheses on motor circuit function in disease-relevant primate models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative wrist trajectory and grip type readouts for high-fidelity phenotyping of motor impairments.
- Operational Value: Supports assay standardization through motor-independent control of object presentation and position via synchronized translational and rotational axes.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates study of neural principles underlying upper limb function with direct relevance to motor neuroprosthetic development.
- Operational Value: Enables simultaneous kinematic and neural signal acquisition, supporting biomarker-aligned evaluation of motor recovery interventions.
Pipeline & Workflow Integration
The apparatus integrates into discovery biology workflows by enabling hypothesis testing on motor cortical encoding, with outputs feeding into lead identification for neuromodulatory or rehabilitative strategies targeting upper limb function.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification and biological de-risking by isolating neural correlates of reach and grasp components in 3D workspace.
- Screening: Delivers assay readiness via quantifiable kinematic outputs (wrist trajectory) and discrete grip type measurements from touch sensors.
- Analytics: Enables peristimulus time histogram and trajectory clustering analyses to compare neural tuning across positions and object identities.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity through brain-machine interface applicability, allowing simultaneous decode of reach trajectory and grip types.
- Enterprise Reuse: Designed as a reconfigurable platform for repeated trials across varying object sets and spatial matrices, supporting longitudinal study designs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in motor control studies by enabling independent variable manipulation of reach and grasp parameters.
- Operational Value: Ensures reproducibility through motor-driven, synchronized 3D translation and object rotation, minimizing experimenter-dependent variability.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision confidence in motor recovery programs by validating target engagement through quantifiable kinematic and neural readouts.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement of neuromodulatory or rehabilitative candidates by providing preclinical evidence of target-specific motor circuit modulation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in primate training, motion capture systems, and neural signal acquisition for effective deployment.
- Dependent on precision mechanical components (linear slides, stepper motors, slip rings) and calibration protocols for accurate 3D positioning.
- Necessitates cross-team standardization between neuroscience, engineering, and behavior teams for consistent object and position mapping.
- Adaptation across model systems may require scaling of mechanical components and sensor resolution to match species-specific kinematics.
- Practical limitations include reliance on successful primate training and the need for manual initialization of turning table and translational device before each session.
