一种用于研究脑机接口闭环性能的实验平台

我们利用果蝇大脑中一种视觉中间神经元——H one细胞的活动来控制移动机器人的电机。该机器人被放置在一个持续旋转的转盘上，通过该细胞的活动使机器人相对于环境保持稳定，以抵抗外界运动的影响。从机器人采集到的模式运动图像被采样后发送至两台计算机CRT显示器，这两台显示器位于果蝇的前方。

以每秒脉冲数表示的 H 一个细胞的信号反映了图案运动的速度。随后应用不同的控制律，将记录到的每秒脉冲数转换为机器人电机的控制信号。大家好，我是来自伦敦帝国理工学院生物工程系 Holger Crops 实验室的 Navita Josh。

我是Chris Peterson，也来自Holger Cup的实验室。你好，我是Holger Cup。今天我们将向您展示一种在果蝇视觉系统中的单个细胞与机器人之间构建脑机接口的技术流程。

我们采用此方法，在闭环条件下利用神经信号控制机器人系统，以测试不同控制策略的性能。现在开始操作。首先准备果蝇，将其置于冰上冷却，然后使用钝头的鸡尾酒签压住翅膀，并将果蝇背部固定在载玻片的双面胶带上。接下来，使用B型石蜡将翅膀粘附在载玻片上，同时用石蜡阻断飞行肌的活动。

此步骤需要快速且准确地操作，以确保果蝇在操作过程中不会升温。现在，在显微镜下用镊子夹住每条腿，并用小型剪刀在靠近身体的关节处将其剪除。对喙也重复此操作。

为防止果蝇干燥，必须用石蜡封住孔洞。接着，剪下其中一只翅膀，然后将果蝇侧放。移除残留的翅组织，保留覆盖Hal切口的katra，并用石蜡封住孔洞。

对另一只翅膀重复此操作。为了以特定方式刺激目标神经元，需要将果蝇的头部与计算机显示器正确对齐。为此，您需要一个定制的固定装置，该装置应具有足够空间容纳果蝇的身体，并在一端设有带缺口的附属结构，用于放置果蝇的颈部。

将果蝇放置在固定装置上，使其颈部位于凹槽内，同时压住果蝇并用胶水固定腹部。接着，将果蝇固定装置置于支架上，以便通过显微镜观察果蝇头部的正面。使用红光观察果蝇时，可在每只复眼中看到一种称为伪瞳孔（pseudo pupil）的光学现象。

如果假瞳孔呈现特定形状，则果蝇头部的方向即被精确定义。使用显微操作器正确调整果蝇头部的方向，然后用石蜡将其固定在持样架上。接着，将胸部压平并用石蜡固定在持样架上。

这一步操作可打开头部后端的头壳，以便将电极插入果蝇脑中。使用显微手术刀或精细注射针，在右侧头壳的几丁质外骨骼上小心地切出一个窗口。注意避免损伤外骨骼正下方的神经组织。一旦去除该片外骨骼，加入数滴林格氏液。

使用镊子去除可能覆盖在 LOA 板上的任何漂浮毛发、脂肪沉积物或肌肉组织。LOA 板可通过其后表面覆盖的银色气管特有的分支模式来识别。在左侧后部头壳的角质层上剪开一个小孔，用于在飞行准备过程中放置参考电极。

让我们来看如何放置记录电极。记录电极必须放置在H一神经元附近。H一神经元主要对其感受野内呈现的从后向前的水平运动产生反应。

为了定位记录电极，可使用气管作为视觉标志。最初将电极置于最上方的气管之间。使用音频放大器将记录到的电信号转换为声音信号会有所帮助。

每个单独的神经脉冲都会转化为一种特征性的咔嗒声。电极越接近单个神经元，这种咔嗒声就越清晰。为了通过运动偏好识别H一神经元，需用水平方向的运动刺激该神经元。

记录电极就位后，接下来进行视觉刺激和记录。首先，将一只果蝇置于两台CRT电脑显示器前方。由于果蝇视觉系统的反应速度比人类快10倍，显示器必须以每秒200帧的速度显示图像。

显示器的中心位于果蝇朝向的±45度位置。从果蝇眼睛的赤道面观察，每个显示器在水平面上占据±25度的角度，在垂直面上占据±19度的角度。计算机显示器的输入信号由安装在小型两轮SRO机器人上的两个摄像机提供，该机器人已为实验进行了改装。

将机器人放置在圆柱形区域内的转台上，该区域的墙壁上排列有垂直的黑白条纹图案。通过在水平面内旋转转台，机器人的运动被限制为仅有一个自由度。初始时，转台和机器人均处于静止状态。

当转盘开始转动时，其旋转运动带动机器人朝相同方向移动，视频摄像头记录下机器人与 arena 条纹图案之间的相对运动。机器人上的电池供电视频摄像头以正负 45 度的方向安装，每秒捕捉 200 帧图像，以匹配果蝇记录装置前方计算机显示器的帧率。

以每秒 200 帧的速率、分辨率为 640 × 480 灰度图像，将图像呈现在计算机显示器上。当果蝇观察条纹图案运动时，记录到的电信号经过带通滤波处理。例如，使用至少 10 千赫兹采样率的数字采集板，对 302 千赫兹范围内的电信号进行采集。对带通滤波后的电信号应用阈值，以将动作电位（spikes）与背景活动区分开来。

将因果半高斯滤波器与脉冲信号进行卷积，以获得H一细胞平滑的放电活动估计值，从而实现脑机接口的闭环控制。控制算法用于将H一细胞的放电速率转换为机器人速度，并通过蓝牙接口反馈，以控制驱动机器人轮子的两个直流电机。正弦波被选作转台的速度轮廓。

信号波形具有直流偏置，使得转台仅沿刺激H one神经元的偏好方向旋转。整个控制系统设置为：当H one神经元受到刺激时，机器人会补偿转台的运动（在正确设置的情况下）。当机器人的反向旋转与转台的旋转相匹配时，即实现视觉稳定，此时计算机显示器上的图像几乎不移动或完全不移动。

系统的整体性能取决于用于闭环控制的控制算法。我们测试的第一种算法是比例控制器，其中机器人的更新速度与机器人角速度 ωR 和转台角速度 ΩP 之间的差值成正比。选择不同的静态增益 KP 值以及转台信号 ΩP 的输入频率，以测试该控制器的性能。

此处展示了当 KP 等于 1、输入频率为 0.6 赫兹时，omega P 和 omega R 的典型信号轨迹。对于 omega P，绿色机器人跟随蓝色转台运动，存在滞后现象且峰值振幅较小。右侧红色曲线显示了刺激 H1 细胞的模式运动的水平分量，即转台信号的输入频率。omega P 的输入频率选择范围为 0.03 至 3 赫兹，同时记录相应的机器人信号 omega R。

通过快速傅里叶变换将两个信号转换到频域，并在输入频率处计算其幅值和相位值。当比例控制器的 KP 等于 1 时，其 BO d 幅值图显示了系统在测试输入频率范围内的响应。控制器的性能通常随着频率的增加而下降。

在1赫兹处增益略有增加，这是由于机器人信号中存在振荡，原因在于仅使用了一个H1细胞，其动态输出范围主要覆盖水平方向从前到后的运动。Bodhi相位图显示，当输入频率低于0.6赫兹时，控制器的相位滞后小于PI。这表明控制器在低于0.6赫兹的频率下是稳定的，而在大于或等于1赫兹的输入频率下则不稳定。

将静态 KP 的比例控制器性能与自适应控制器进行了比较，后者每 50 毫秒更新一次 KP 值，更新依据为在时间区间 T 减去 500 毫秒至 T 内计算得到的峰值放电率 F max。由于积分时间窗口较大，在所测试的参数范围内，比例控制器的表现优于自适应控制器；自适应控制器具有与比例控制器相似的相位特性，转台周围的梯度模式被消除，实验环境被用作果蝇 H1 细胞自然视觉输入的近似。

平均而言，自然视觉输入的Bodhi幅值图显示出略高的增益，这可能是因为自然视觉图像中更宽范围的空间频率得到了利用。分级视觉输入与自然视觉输入的Bodhi相位图特征相似。我们刚刚向您展示了如何在细胞与五级视觉系统及机器人之间创建一个脑机接口。

该操作过程中有几个关键步骤。首先，在打开头壳时应避免过深切割，以防损伤脑组织。其次，需小心放置电极，确保仅记录单个细胞的信号，即我们所记录的H one细胞。

第三，始终保持脑组织湿润，防止其干燥。以上就是全部内容。感谢观看，祝您的实验顺利成功。