Armrörelse är väl representerad i populationer av neuroner registrerade från motoriska cortex [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]. Kortikala aktivitetsmönster har använts i det nya fältet för gränssnitt mellan hjärna och maskin [8] [9] [10] [11] för att visa hur markörer på datorskärmar kan flyttas i två- och tredimensionellt utrymme [12] [13] [14] [15] [17] [17] [18] [19] [20] [21] [22]. Även om förmågan att flytta en markör kan vara användbar i sig, kan denna teknik användas för att återställa arm och hand funktion för amputerade och förlamade personer. Det har dock inte visats att kortikala signaler används för att styra en protes med flera fogar för direkt realtidsinteraktion med den fysiska miljön ('embodiment'). Här beskriver vi ett system som tillåter förkroppsligad proteskontroll; vi visar hur apor (Macaca mulatta) använder sin motoriska kortikala aktivitet för att kontrollera en mekaniserad arm replika i en självmatande uppgift. Förutom de tre dimensionerna på rörelsen styrde också försökspersonernas kortikala signaler proportionellt en gripare på armens ände. På grund av den fysiska interaktionen mellan apa, robotarm och objekt i arbetsrummet, presenterade denna nya uppgift en högre svårighetsgrad än tidigare virtuella (cursor-control) experiment. Bortsett från ett exempel på enkel endimensionell kontroll 23, tidigare experiment har saknat fysisk interaktion även i fall där en robotarm 16, 19, 24 eller hand 20 ingick i kontrollloopen, eftersom försökspersonerna inte använde den för att interagera med fysiska objekt-en interaktion som inte kan helt simuleras. Denna demonstration av multi-gradig frihet förkroppsligade protesen kontroll banar väg för utvecklingen av fingertoppsproteser som i slutändan skulle kunna uppnå arm och hand funktion på en nästan naturlig nivå. Två apor implanterades med intrakortikala mikroelektroder i sina primära motorkortikoser. Varje apa använde signalerna för att styra en robotarm för att mata sig själv. De robotvapen som användes i dessa experiment hade fem frihetsgrader: tre vid axeln, en vid armbågen och en vid handen. Likt en mänsklig arm tillät de axelflexion/förlängning, axelbortförande/förträngning, inre/utvändig rotation av axeln och flexion/förlängning av armbågen. Handen bestod av en motoriserad greppare med rörelsen av sina två "finger" kopplade, vilket ger proportionell kontroll över avståndet mellan dem. Aporna tränades först att hantera armen med hjälp av en joystick (kompletterande metoder). Deras egna armar hölls sedan tillbaka och protesarmen kontrollerades med populationer av enkel- och multienhetsspikaktivitet från motoriska cortex. Den neurala aktiviteten var differentierat modulerad när mat presenterades på olika mål platser framför apan. Baserat på tidigare arbete 24, Vi använde denna modulering för att representera hastigheten på protetiska armens endpoint (en punkt mellan fingertopparna på handen/griparen) som ett uttryck för avsikten att flytta 2, 3. Den inspelade signalen användes också av objektet för att öppna och stänga greppet när det grep och flyttade maten till munnen. Endpoint-hastigheten och gripkommandot extraherades från de momentana bränningshastigheterna för samtidigt registrerade enheter med hjälp av en realtidsalgoritm för extraktion. 7,25-27 eller slutna experiment 12-24, men här visar vi att en enkel algoritm fungerade bra i denna applikation. Populationsvektoralgoritm 28 (PVA) som används här liknade algoritmer som används i vissa markör-kontroll experiment 15, 21. Den bygger på riktningsinställningen av varje enhet, som kännetecknas av en enda föredragen riktning där enheten avfyrar maximalt. Populationsvektorn i realtid är i huvudsak en vektorsumma av de rekommenderade riktningarna för enheterna i den registrerade populationen, viktad av de momentana bränningshastigheterna för enheterna, och togs här för att representera fyra dimensioner-hastigheten av endpointen i en godtycklig extrinsisk tredimensionell kartesisk koordinatram, och bländarhastighet mellan gripar fingrar (fjärde dimensionen). Endpoint-hastigheten integrerades för att få en slutpunktsposition, och omvandlades till en ledande kommandoposition, för var och en av robotens fyra frihetsgrader, med hjälp av omvänd kinematik. Degree-of-freedom redundans löstes genom att begränsa armbågsförhöjningen på ett sätt som resulterade i naturliga rörelser (kompletterande metoder). Eftersom apans kortikala kommandosignal avkodades i små tidssteg (30 ms), var kontrollen effektivt kontinuerlig och djuret kunde kontinuerligt ändra hastigheten och riktningen för armrörelser och griparöppning. Uppgifter om kontrollalgoritmen finns i kompletterande metoder. Att demonstrera fullt förkroppsligad kontroll (Fig. 1 ), har apor lärt sig en kontinuerlig självmatning uppgift som inbegriper fysisk interaktion i realtid mellan armen, ett matmål, en presentationsanordning (som är utformad för att registrera målets tredimensionella placering) och deras mun. Till skillnad från kort kontrollfönster som användes i tidigare studier, kontrollerade varje apa armen och griparen kontinuerligt under en hel session (inte bara vid att nå och hämta rörelser men också under lastning/lossning och mellan prövningar). Uppgiften var utmanande på grund av den positionsnoggrannhet som krävdes (ca 5-10 mm från målpunktens läge vid tiden för stängningen av greppet). Den noggrannhet som krävdes för hämtning var mycket lägre eftersom apan kunde flytta sitt huvud för att möta griparen. Kompletterande Video 1 visar apa En utför sju på varandra följande framgångsrika prövningar av kontinuerlig självmatning. Det framgår av videon att apan fortfarande tuggade på den förra matbiten medan han sträckte sig efter nästa. Det kan också ses att apan kunde röra sitt huvud och sina ögon naturligt utan att påverka kontrollen av protesarmen. Exempel på signaler från de fyra senaste försöken visar överensstämmelsen mellan toppsignalerna från de 116 enheter som användes för kontroll under den sessionen och den resulterande arm- och grepprörelsen (Fig. 2).................................................................. Monkey A utförde 2 dagar av den kontinuerliga självmatning uppgift med en kombinerad framgångsfrekvens på 61% (67 framgångar av 101 försök försök på den första dagen, och 115 av 197 på den andra dagen). För att sätta denna framgång i perspektiv, en uppgift av jämförbar svårighet till en tidigare virtuell markör kontroll studie från vår grupp 15 skulle vara att helt enkelt flytta protes arm slutpunkt nära målet
Inom neurovetenskap visar en mycket intressant studie publicerad i Nature Ref hur en apa kan lära sig att styra en robotarm utan att använda någon encoderfeedback.
Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding
{'venue': 'Nature', 'journal': 'Nature', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}