ブレインマシンインタフェースの閉ループ性能を研究する実験プラットフォーム

我々は、ショウジョウバエの脳内にある視覚介在ニューロンであるH1細胞の活動を利用して、移動ロボットのモーターを制御します。ロボットを一定速度で回転するターンテーブル上に配置し、外部の動きに対して環境との相対的な位置を安定させるために、この細胞の活動を利用します。ロボットから記録されたパターンの動きの画像は、サンプリングされ、ハエの前方に配置された2台のコンピュータCRTモニターに送信されます。

1秒あたりのスパイク数で測定されたH1細胞の信号は、パターンの移動速度を示しています。次に、記録された1秒あたりのスパイク数をロボットモーターの制御信号に変換するために、さまざまな制御則が適用されます。こんにちは。インペリアル・カレッジ・ロンドンのバイオエンジニアリング学科、Holger Crops研究室のNavita Joshです。

Holger Cups研究室のクリス・ピーターソンです。こんにちは、ホルガー・カップです。本日は、ショウジョウバエの視覚系における個々の細胞とロボットとの間にブレインマシンインターフェースを構築する手順をご紹介します。

この手順では、唇を閉じた状態で神経信号を用いてロボットシステムを制御する、さまざまな制御戦略の性能を検証します。それでは開始しましょう。まず、ハエを氷上で冷却し、丸められたカクテルスティックを使用して翅を固定し、ハエの背面を顕微鏡スライドガラス上の両面テープに固定します。次に、Bワックスを用いて翅をスライドに貼り付け、同時に飛行筋の動作を遮断します。

この手順では、操作中にハエの体温が上昇しないよう、迅速かつ正確に処理する必要があります。顕微鏡下で、各脚をピンセットで固定し、小型の鋏を用いて体に近い関節部分で切断します。口器についても同様に繰り返します。

ハエの乾燥を防ぐため、穴をワックスで封止します。次に、片方の翅を切り取り、ハエを横に向けます。hal tears（ハル・ティアーズ）を覆いつつ、katra（カトラ）を残して残りの翅の破片を取り除き、穴をワックスで封止します。

もう一方の翅についてもこの手順を繰り返します。標的ニューロンを規定の方法で刺激するためには、ハエの頭部をコンピュータモニターに対して適切に整列させる必要があります。そのためには、ハエの体を入れるための広いスペースと、一方の端にハエの首を配置するための切り欠きがある専用のホルダーが必要です。

ハエの首を切り欠きに合わせてホルダーに置き、 abdomen（腹部）を接着して固定しながら押し付けます。次に、顕微鏡を通してハエの頭部の前面が見えるように、ハエホルダーをスタンドに設置します。赤色光で観察すると、偽瞳孔と呼ばれる光学現象が各眼に確認できます。

偽瞳孔（pseudo pupil）が特定の形状になったとき、ハエの頭部の方向が正確に決定されます。マイクロマニピュレーターを用いてハエの頭部を正しく向け、その後、ワックスでホルダーに固定します。次に、胸部を平らに押し付け、同様にワックスでホルダーに固定します。

これにより後頭部カプセルを開き、電極をハエの脳に挿入することが可能になります。マイクロメスまたは細い注射針を使用して、右頭部カプセルのクチクラに慎重に窓を開けます。クチクラの直下にある神経組織を切断しないよう注意してください。クチクラの破片を取り除いた後、リンガー液を数滴加えます。

ピンセットを使用して、LOAプレートを覆っている可能性のある浮遊毛、脂肪沈着物、または筋肉組織を除去します。LOAプレートは、後面に広がる銀色の気管の特徴的な分岐パターンによって識別できます。電極を配置するため、準備した個体の左後頭部のクチクラに小さな穴を開けます。

記録電極の配置方法について説明します。記録電極は、H1ニューロンの近傍に配置する必要があります。H1ニューロンは、主にその受容野に提示される、水平方向の背面から前面への動きに反応します。

記録電極を配置するには、気管を視覚的な指標として使用します。最初は、気管の最上部に電極を配置してください。記録された電位を音響信号に変換するために、オーディオアンプを使用すると有用です。

個々のスパイクは、特徴的なクリック音に変換されます。電極が個々のニューロンに近づくほど、クリック音はより鮮明になります。運動方向の選択性に基づいてH1ニューロンを特定するには、水平方向の運動刺激を与えてください。

記録電極を配置した状態で、視覚刺激と記録へと進みます。まず、2台のCRTコンピュータモニターの前にハエを配置します。ハエの視覚系は人間の10倍速いため、モニターは200 frames per secondの速度で表示させる必要があります。

モニターの中心は、ハエの向きに対して±45度の位置に配置されています。ハエの目の赤道面から見ると、各モニターは水平方向に±25度、垂直方向に±19度の角度を占めています。コンピューターモニターへの入力は、実験用に改造された小型の2輪SROロボットに搭載された2台のビデオカメラによって提供されます。

ロボットを、壁面に垂直方向の白黒ストライプパターンが施された円筒状のエリア内のターンテーブル上に配置します。ターンテーブルを水平面内で回転させることで、ロボットの動きを1自由度のみに制限します。初期状態では、ターンテーブルとロボットはともに静止しています。

ターンテーブルが回転し始めると、その回転によってロボットが同じ方向に運ばれ、ビデオカメラがロボットとアリーナのストライプパターンの間の相対的な動きを記録します。ロボットに搭載されたバッテリー駆動のビデオカメラは、プラスまたはマイナス 45 度の向きで取り付けられています。これらのカメラは、フライログの前にあるコンピュータモニターのフレームレートに合わせて、1 秒間に 200 枚の画像をキャプチャします。

画像は、解像度640×480のグレースケールで、200 fpsでコンピュータモニターに提示されました。ハエがストライプパターンの動きを注視している間、バンドパスフィルタ（例えば30～200 Hzの間）を通過させた電気信号を、10 kHz以上のサンプリングレートでデジタルデータ収集ボードを用いて記録しました。バンドパスフィルタ後の電気信号に閾値を適用し、背景活動からスパイクを分離しました。

脳・マシンインターフェースのループを閉じるため、H one細胞の滑らかなスパイク活動推定値を得るために、因果的ハーフガウスフィルタをスパイクに畳み込みます。制御アルゴリズムを用いてH one細胞のスパイク頻度をロボットの速度に変換し、Bluetoothインターフェースを介してフィードバックすることで、ロボットの車輪を駆動する2台のDCモーターを制御します。ターンテーブルの速度プロファイルには、純粋な正弦波を選択します。

正弦波にはDCオフセットが付加されており、ターンテーブルがH1ニューロンの好適方向を刺激する方向にのみ回転するように設定されています。制御システム全体は、正しく設定されていれば、H1ニューロンへの刺激によってロボットがターンテーブルの動きを相殺するように構成されています。ロボットの逆回転がターンテーブルの回転と一致し、コンピューターモニター上のパターンの動きがほとんど、あるいは全くなくなった状態で、視覚的な安定化が達成されます。

システムの全体的な性能は、ループを閉じるために使用される制御アルゴリズムに依存します。最初にテストするアルゴリズムは比例制御（P制御）であり、更新後のロボット速度は、ロボットの角速度 omega R とターンテーブルの角速度 Omega P の差に比例します。コントローラの性能を検証するため、静的ゲイン KP の異なる値と、ターンテーブル信号 omega P の異なる入力周波数を選択します。

KPが1、およびωPの入力周波数が0.6 Hzであるときの、ωPとωRのサンプル波形をここに示します。緑色のロボットは、遅延を伴い、かつより小さなピーク振幅で、青色のターンテーブルに追従しています。H1細胞を刺激するパターン動作の水平成分を、右側に赤色で示しています。ターンテーブル信号の入力周波数ωPは0.03から3 Hzの間で選択され、それに対応するロボット信号ωRが記録されます。

両方の信号は高速フーリエ変換によって周波数領域に変換され、入力周波数における振幅と位相の値が算出されます。KPを1とした比例制御器のBO d magnitudeプロットは、テストした入力周波数におけるシステムの応答を示しています。制御器の性能は、一般に周波数の増加とともに低下します。

1 Hzにおけるゲインのわずかな上昇は、主に水平方向の前後の動きをカバーする単一のH1セルのみを使用したことによるロボット信号の振動の結果です。ボード線図の位相プロットは、入力周波数が0.6 Hz未満の場合にコントローラの位相遅れがπ未満であることを示しています。これは、コントローラが0.6 Hz未満の周波数では安定しており、入力周波数が1 Hz以上の場合は不安定であることを示しています。

静的なKPを用いた比例制御器の性能を、KPの値を50ミリ秒ごとに更新する適応制御器と比較しました。この更新は、時間間隔Tマイナス500ミリ秒からTまでで算出されたピークスパイク率F maxに基づいています。積分時間窓が大きいため、テストしたパラメータ範囲では比例制御器の方が適応制御器よりも優れた性能を示しました。適応制御器は比例制御器と同様の位相特性を示し、ターンテーブル周囲のグレーディングパターンは除去され、ショウジョウバエのH1細胞への自然主義的な視覚入力の近似としてラボ環境が用いられました。

平均して、自然主義的な視覚入力のBodhi振幅プロットは、グレーティング視覚入力のものよりもわずかに高い利得を示しました。これはおそらく、自然主義的な視覚画像における空間周波数の範囲がより広いことが利用されたためと考えられます。グレーティング視覚入力と自然主義的視覚入力におけるBodhi位相プロットの特性は類似していました。以上で、細胞と視覚系、およびロボットの間にブレインマシンインターフェースを構築する方法を説明しました。

本手順において、いくつか重要なステップがあります。まず、脳を損傷させないよう、頭蓋殻を開ける際に深く切りすぎないようにしてください。次に、H1細胞という単一の細胞からのみ記録できるよう、電極を慎重に配置してください。

3つ目に、脳は常に湿った状態に保ち、乾燥を防いでください。以上です。ご視聴ありがとうございました。実験の成功をお祈りします。