霊長類における皮質神経細胞の集合体による手の軌跡のリアルタイム予測

科学分野:

• 神経科学は神経科学である.
• ロボット工学 ロボット工学 ロボット工学
• バイオメディカルエンジニアリング

背景:

• 運動皮質の信号は,単純なロボット動作を制御することができます.
• ロボット制御のための皮質信号から複雑な霊長類の腕の動きを解読する能力はよく理解されていません.

研究 の 目的:

• 皮質信号のリアルタイム処理がロボット装置で複雑な霊長類の腕の動きを再現できるかどうかを調査する.
• ロボットシステムのリアルタイム制御のために霊長類の脳活動を使用する可能性を評価する.

主な方法:

• 非ヒトの霊長類の前運動部,第一運動部,後頭上皮質の領域における大規模な集団から同時にニューロンの活動が記録された.
• 線形および非線形アルゴリズムを適用して,腕の運動軌道を予測するためのニューロンアンサンブル活動を分析した.
• ロボットデバイスのリアルタイムの制御のために,皮質から派生したシグナルを利用し,ローカルおよびインターネット上で.

主要な成果:

• 一次元と三次元の腕運動軌道の正確なリアルタイム予測は,霊長類の皮質神経細胞活動を使用して達成されました.
• 皮質から派生した信号により,ロボットデバイスのリアルタイム制御が成功しました.
• 脳信号を介して複雑な義肢ロボットの腕の動きを制御する可能性を実証した.

結論:

• 灵長類の複数の皮質領域からのニューロン集団信号のリアルタイム変換により,複雑な義肢ロボットアーム制御を実現できます.
• この研究は,洗練された脳-機械インターフェースの可能性を前進させます.
• 複雑な運動タスクのための高度な神経義肢の開発の経路を示唆しています.