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

Sinek beynindeki bir görsel internöron olan H1 hücresinin aktivitesini, mobil bir robotun motorlarını kontrol etmek için kullanıyoruz. Robot, sürekli dönen bir döner tabla üzerine yerleştirilir ve hücrenin aktivitesi, robotun dış hareketlere karşı çevreye göre stabilize edilmesi için kullanılır. Robottan kaydedilen örüntü hareketi görüntüleri örneklenerek, sineğin önüne yerleştirilmiş iki bilgisayar CRT monitörüne gönderilir.

Saniyedeki spike sayısı olarak ölçülen H1 hücresinin sinyalleri, patern hareketinin hızını belirtir. Ardından, kaydedilen saniyedeki spike sayısını robot motorları için bir kontrol sinyaline dönüştürmek amacıyla farklı kontrol yasaları uygulanır. Merhaba, ben Imperial College London Biyoünite departmanındaki Holger Crops Lab'den Navita Josh.

Ben de Holger Cups Lab'den Chris Peterson. Merhaba, ben de Holger Cup. Bugün size, sinek görme sistemi içindeki bireysel hücreler ile bir robot arasında beyin-makine arayüzü oluşturma prosedürünü göstereceğiz.

Kapalı dudak koşulları altında robotik sistemleri kontrol etmek için nöronal sinyaller kullanan farklı kontrol stratejilerinin performansını test etmek amacıyla bu prosedürü kullanıyoruz. Öyleyse başlayalım. Sineği hazırlamaya başlamak için onu buz üzerinde soğutun, ardından kanatları aşağıda tutmak için küt uçlu kokteyl çubukları kullanın ve sineğin arka kısmını bir mikroskop lamı üzerindeki çift taraflı banda sabitleyin; ardından, kanatları lama yapıştırmak ve ayrıca uçuş motorunun hareketini engellemek için B mumu kullanın.

Bu adım, işlem sırasında sineğin ısınmaması için hızlı ve doğru bir uygulama gerektirir. Şimdi, mikroskop altında her bir bacağı pensle tutun ve vücuda en yakın eklemlerinden kesmek için küçük bir makas kullanın. Aynı işlemi hortum için de tekrarlayın.

Sinenin kurumasını önlemek için delikler balmumu ile mühürlenmelidir. Ardından, kanatlardan birini kesin ve sineyi yan tarafına çevirin. Hal gözyaşlarını kapatan katra kısmını bırakarak kanadın geri kalan parçalarını temizleyin ve deliği balmumu ile mühürleyin.

Bu prosedürü diğer kanat için tekrarlayın. Hedef bir nöronu belirli bir şekilde uyarmak için, sineğin başının bilgisayar monitörleriyle düzgün bir şekilde hizalanması gerekir. Bunu yapmak için, sineğin gövdesi için geniş bir alanı olan ve bir ucunda sineğin boynunun yerleştirileceği çentikli bir eki bulunan özelleştirilmiş bir tutucuya ihtiyacınız olacaktır.

Sineklerin boynu çentikte olacak şekilde tutucuya yerleştirin ve karnını yapıştırırken üzerine hafifçe bastırın. Ardından, sinek başının ön kısmını mikroskop altında görebilecek şekilde sinek tutucusunu bir standa yerleştirin. Sinek kırmızı ışık altında görüntülendiğinde, her bir gözde pseudo pupil olarak adlandırılan optik fenomen görülebilir.

Yalancı pupil belirli bir şekil aldığında, sineğin başının oryantasyonu tam olarak belirlenmiş olur. Sineğin başını doğru şekilde konumlandırmak için bir mikro manipülatör kullanın ve ardından başı tutucuya yapıştırmak için balmumu kullanın. Sonrasında, toraksı aşağı doğru düz bir şekilde bastırın ve tutucuya balmumu ile sabitleyin.

Bu işlem, elektrotların sinek beynine yerleştirilebilmesi için arka baş kapsülünün açılmasına olanak tanır; sağ baş kapsülünün kütikülünde dikkatlice bir pencere açmak için bir mikro bistüri veya ince bir enjeksiyon iğnesi kullanın. Kütikülün hemen altındaki sinir dokusunu kesmemeye dikkat edin. Kütikül parçası çıkarıldıktan sonra, birkaç damla ringer çözeltisi ekleyin.

LOA plakasını kapatmış olabilecek yüzen kılları, yağ birikintilerini veya kas dokusunu temizlemek için pens kullanın. LOA plakası, arka yüzeyini kaplayan gümüşi trakeaların karakteristik dallanma örüntüsü ile tanımlanabilir. Referans elektrodun yerleştirilmesi için, uçuş hazırlığı tamamlanmış canlının sol arka baş kapsülü kütikülüne küçük bir delik açın.

Kayıt elektrodunun nasıl konumlandırılacağını görelim. Kayıt elektrodu, H1 nöronuna yakın bir konuma yerleştirilmelidir. H1 nöronu, temel olarak reseptif alanına sunulan yatay, arkadan öne doğru hareketlere yanıt verir.

Kayıt elektrodunu konumlandırmak için trakeyi görsel bir referans noktası olarak kullanın. Elektrodu başlangıçta trakenin en üst kısmına yerleştirin. Kaydedilen elektriksel potansiyelleri akustik sinyallere dönüştürmek için bir ses amplifikatörü kullanmak faydalı olacaktır.

Her bir tekil spike, karakteristik bir tıklama sesine dönüştürülür. Elektrot tek bir nörona ne kadar yaklaşırsa, tıklama sesi o kadar netleşir. H1 nöronunu hareket tercihine göre tanımlamak için, onu yatay yöndeki hareketle uyarın.

Kayıt elektrodu yerleştirildikten sonra, görsel stimülasyon ve kayıtlara geçelim. Başlamak için bir sineği iki CRT bilgisayar monitörünün önüne yerleştirin. Sinek görsel sistemi insanlardan 10 kat daha hızlı olduğu için, monitörler saniyede 200 kare hızında görüntülemelidir.

Monitörlerin merkezleri, sineğin yönelimine göre artı veya eksi 45 derecelik açılardadır. Sineğin göz ekvatorundan bakıldığında, her bir monitör yatay düzlemde artı veya eksi 25 derecelik, dikey düzlemde ise artı veya eksi 19 derecelik bir açı kaplar. Bilgisayar monitörlerine gelen girdi, deney için modifiye edilmiş, iki tekerlekli küçük bir SRO robotu üzerine monte edilmiş iki video kamera tarafından sağlanır.

Robotu, duvarları dikey yönelimli siyah ve beyaz şeritlerden oluşan bir desenle kaplanmış silindirik bir alan içindeki bir döner tabla üzerine yerleştirin. Döner tablanın yatay düzlemde döndürülmesiyle, robotun hareketleri yalnızca bir serbestlik derecesiyle sınırlandırılır. Başlangıçta, hem döner tabla hem de robot durgun haldedir.

Döner tabla hareket etmeye başladığında, rotasyonu robotu aynı yöne taşır ve video kameralar, robot ile arenanın çizgili deseni arasındaki bağıl hareketi kaydeder. Robot üzerindeki pille çalışan video kameralar, artı veya eksi 45 derecelik bir yönelimle monte edilmiştir. Bu kameralar, sinek kayıt cihazının önündeki bilgisayar monitörlerinin kare hızına uyum sağlamak için saniyede 200 görüntü yakalar.

Görüntüler, bilgisayar monitörlerine saniyede 200 kare hızında, 40x80 gri tonlamalı çözünürlükte sunulur. Sinek çizgili desenin hareketlerini izlerken, band geçiren filtreli kayıtlar alınır. Örneğin, 302 kilohertz arasındaki elektriksel sinyaller, en az 10 kilohertz örnekleme hızı kullanan bir dijital veri toplama kartı ile kaydedilir. Spike'ları arka plan aktivitesinden ayırmak için band geçiren filtreli elektriksel sinyallere bir eşik değeri uygulanır.

Beyin-makine arayüzü döngüsünü tamamlamak için, H one hücresinin pürüzsüz bir spike aktivite tahminini elde etmek amacıyla spike'lar ile nedensel bir yarım Gauss filtresi konvolüsyona sokulur. H one hücresinin spike hızını robot hızına dönüştürmek için bir kontrol algoritması kullanılır ve bu hız, robotun tekerleklerini süren iki DC motoru kontrol etmek için bir Bluetooth arayüzü üzerinden geri beslenir. Döner tabla için hız profilleri olarak saf sinüs dalgaları seçilmiştir.

Sinüs dalgaları, döner tablanın yalnızca H1 nöronunu tercih ettiği yönde uyaracak şekilde dönmesini sağlayan bir DC ofsete sahiptir. Tüm kontrol sistemi, H1 nöronunun uyarılmasının, doğru kurulduğunda robotun döner tablanın hareketini telafi etmesiyle sonuçlanacak şekilde yapılandırılmıştır. Robotun karşı dönme hareketi döner tablanın dönmesiyle eşleştiğinde görsel stabilizasyon sağlanır ve bu durum bilgisayar monitörlerinde desen hareketinin çok az olmasına veya hiç olmamasına yol açar.

Sistemin genel performansı, döngüyü kapatmak için kullanılan kontrol algoritmasına bağlıdır. Test ettiğimiz ilk algoritma, güncellenmiş robot hızının, robotun açısal hızı omega R ile döner tablanın açısal hızı Omega P arasındaki farkla orantılı olduğu bir oransal kontrolördür. Kontrolörün performansını test etmek için statik kazanç KP için farklı değerler ve döner tabla sinyali omega P için farklı giriş frekansları seçilmiştir.

KP değerinin bir ve omega P için giriş frekansının 0.6 hertz olduğu durumlar için omega P ve omega R'ye ait örnek izler burada gösterilmiştir; yeşil renkli robot, mavi renkli döner tablayı bir gecikmeyle ve daha düşük bir tepe genliğiyle takip etmektedir. H1 hücresini uyaran patern hareketinin yatay bileşeni sağda kırmızı ile gösterilmiştir. Döner tablo sinyali için giriş frekansları omega P, 0.03 ile 3 hertz arasında seçilmiş ve karşılık gelen robot sinyali omega R kaydedilmiştir.

Her iki sinyal, hızlı dört noktalı dönüşüm ile frekans domenine dönüştürülür ve giriş frekansındaki genlik ile faz değerleri hesaplanır. KP değerinin bir olduğu oransal kontrolör için BO d büyüklük grafiği, sistemin test edilen giriş frekansları üzerindeki tepkisini göstermektedir. Kontrolörün performansı, genellikle frekansların artmasıyla birlikte azalmaktadır.

Bir hertz'deki hafifçe artmış kazanç, dinamik çıkış aralığı temel olarak yatay ön-arka hareketi kapsayan yalnızca bir H1 hücresinin kullanılması nedeniyle robot sinyalinde meydana gelen salınımların bir sonucudur. Bode faz diyagramı, 0,6 hertz'den küçük giriş frekansları için kontrolcü faz gecikmesinin PI'den küçük olduğunu göstermektedir. Bu durum, kontrolcünün 0,6 hertz'den küçük frekanslar için kararlı, bir hertz'e eşit veya daha büyük giriş frekansları için ise kararsız olduğunu kanıtlamaktadır.

Statik bir KP değerine sahip orantısal kontrolörün performansı, KP değerinin her 50 milisaniyede bir güncellendiği adaptif bir kontrolör ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma, T eksi 500 milisaniye ile T zaman aralığında hesaplanan tepe spike oranı F max baz alınarak yapılmıştır. Büyük entegrasyon zaman penceresinin bir sonucu olarak, test edilen parametre aralığında orantısal kontrolör adaptif kontrolörden daha iyi performans göstermiştir; adaptif kontrolör, orantısal kontrolörle benzer bir faz karakteristiğine sahipti, döner tabla etrafındaki derecelendirme deseni kaldırılmıştı ve laboratuvar ortamı, sinek H1 hücresi için doğalistik görsel girdinin bir yaklaşımı olarak kullanılmıştı.

Ortalamada, doğal görsel girdi için oluşturulan Bodhi genlik grafiği, dereceli görsel girdiye göre biraz daha yüksek kazançlar göstermiştir; bunun nedeni muhtemelen doğal görsel görüntülerdeki daha geniş uzamsal frekans aralığının kullanılmasıdır. Dereceli ve doğal görsel girdiler için Bodhi faz grafiği özellikleri benzerdi. Size bir hücre ile görme sistemi ve bir robot arasında bir beyin-makine arayüzünün nasıl oluşturulacağını göstermiş olduk.

Bu prosedür sırasında birkaç kritik adım bulunmaktadır. İlk olarak, beyne zarar vermemek için baş kapsülünü açarken derin kesiklerden kaçının. İkinci olarak, elektrodu sadece tek bir hücreden kayıt yapacak şekilde dikkatlice konumlandırın; biz H hücresinden kayıt yapıyoruz.

Üçüncü olarak, beyni her zaman nemli tutun ve kurumasını önleyin. İşte bu kadar. İzlediğiniz için teşekkürler ve deneylerinizde başarılar dileriz.