用于在三维工作空间中呈现可抓握物体的装置设计与使用

过去几十年中，伸手抓握的神经机制已被广泛研究，然而，能够在一个任务中灵活结合这两种动作的设备却鲜有开发。通过将定制的旋转平台与三维平移装置相耦合，我们的设备可在每次试验中实现三维空间内多个位置以及每个位置上不同形状物体的组合。该设备为研究上肢功能及其潜在的神经机制提供了一个有价值的平台。

它还可能有助于在脑机接口中同时重建伸手和抓握动作。首先，通过用螺钉将基座固定在框架顶面，将两条Y轴导轨平行地安装在框架的顶面上。然后，使用一根连接轴和两个膜片联轴器将两条Y轴导轨连接起来。

拧紧联轴器的锁紧螺钉，以使两根导轨的轴同步。将六个螺母放入 Z 轴导轨背面的凹槽中，并用螺钉将直角三角形框架的一侧固定在 Z 轴导轨的背面。将三角形框架拉至远离轴的一端，并拧紧螺钉。

以相同方式将另一个直角三角形框架连接到另一侧的Z轴导轨上。用螺钉将两个三角形框架的另一条直角边固定在两条Y轴导轨的滑块上。接下来，使用连接轴和膜片联轴器将两条Z轴导轨连接起来，并拧紧联轴器的锁紧螺钉。

使用螺母和螺丝将两个T形连接板固定在X轴导轨的背面。然后，将两个T形连接板滑动至X轴导轨的两端，并拧紧螺丝。再用螺丝将两个T形连接板固定在两个Z轴导轨的滑块上。

将步进电机插入减速齿轮箱的轴孔中，并用螺钉固定两者的法兰盘。最后，将连接环拧到X轴导轨的轴端上。将减速齿轮箱的轴插入联轴器中，并用螺钉将减速齿轮箱固定到连接环上。

拧紧联轴器的锁紧螺钉。首先将触觉传感器放入物体本体的凹槽中，并使用双面胶将其粘贴到预定义的触觉区域。将导线从物体背板的孔中穿过，并用螺丝将盖板固定到物体本体上。

然后，将导线穿过旋转器侧面的孔，并将物体拧紧到旋转器上。将触控传感器的导线末端焊接到电滑环的旋转端导线上，并用绝缘胶带包裹接头。将外壳拧紧到X轴导轨的滑块上。

将轴承放入箱体的底部孔中。接着，从右侧将旋转部件插入外壳，并将电滑环的导线穿过外壳的顶部孔。然后，从外壳的顶部孔将金属轴插入轴承，并将轴键装入旋转部件的键槽中。

将电滑环安装在金属轴上。将定位杆的末端插入电滑环的凹槽中，以防止外圈旋转。将步进电机轴插入金属轴孔中，并用螺丝将电机固定在箱体顶部。

用胶带将三色LED灯粘贴在机箱正面。最后，将右侧板拧紧到机箱上。将步进电机、LED灯和触摸传感器的控制线插入数据采集板的数字端口。

初始化三维平移装置和转台时，将所有直线滑轨的滑块拉至起始位置，并旋转转台上的第一个物体，使其面向转台的正面。接下来，将所有位置坐标的矩阵输入到一个文本文件中。确保每一行包含一个位置的 X、Y 和 Z 坐标，坐标之间以空格分隔，然后保存该文件。

然后，打开范式软件，在“资源池”面板中点击“打开文件”，选择文本文档以将呈现位置加载到范式软件中。在范式软件的对象资源池中，检查实验中需要呈现的对象。随后，在范式软件的“时间参数”面板中调整实验参数。

将基线设置为400毫秒，电机运行时间为2000毫秒，规划时间为1000毫秒，最大反应时间为500毫秒，最大到达时间为1000毫秒，最小保持时间为500毫秒，奖励时间为60毫秒，错误提示时间为1000毫秒。接下来，将猴子座椅固定在铝制框架上。使用双面胶带在手臂末端粘贴三个反光标记。

确保三个标记点构成一个不等边三角形。然后，在范式软件中点击“Run”以开始任务。当猴子执行任务时，在Cortex软件的运动捕捉面板上点击“RECORD”按钮，记录三个标记点持续60秒的轨迹。

单击“停止”按钮以结束实验。利用记录的轨迹在软件中建立三个标记点的追踪模板，并保存该模板。然后，将前端放大器的接地线连接到微电极阵列的接地端，该阵列已植入猴子的运动皮层中。

将头部支架插入微电极阵列的连接器中。打开神经信号采集系统的中央软件。启动同步软件。

单击 Cerebus、Motion Capture 和 Paradigm 面板中的三个连接按钮，将同步软件分别与神经信号采集系统、动作捕捉系统和实验范式软件连接。最后，单击实验范式软件的运行按钮以重新开始任务，接着单击中央软件文件存储面板上的 Record 按钮，开始记录神经信号。检查已保存的追踪模板，然后单击 Cortex 软件动作捕捉面板上的 RECORD 按钮，开始记录猴子手腕的运动轨迹。

在所有成功试验中，提取了到达阶段的腕部运动轨迹，并根据目标位置将其分为八组。这八组轨迹的终点构成一个长方体，其尺寸与预定义的长方体工作空间相同。此处，围刺激时间直方图展示了两个示例神经元，它们对到达位置和物体均具有调谐特性。

上方的神经元在伸手和持握阶段表现出显著的选择性。而下方的神经元从运动运行阶段的中期开始对位置和物体产生调谐。由于实验范式软件无法读取电机的位置，因此每次实验前必须初始化旋转台和线性移动装置。

为了完全控制受试者观察目标物体及其位置的时间，可在装置前方安装一块可切换透明度的玻璃。通过使用我们的装置，现在可以研究伸手与抓握动作之间的神经相互作用，这有助于同时解码伸手轨迹和抓握类型。