机器人嵌入生物神经网络,以研究用神经假肢手进行触觉修复
Craig Ades1, Moaed A Abd1, E Du1
1Ocean and Mechanical Engineering Department, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL 33431 USA.
IEEE Haptics Symposium : [proceedings]. IEEE Haptics Symposium
|October 12, 2023
概括
这项研究引入了一个新的神经假肢平台,使人工手和神经元培养器之间实现双向通信. 研究结果显示,感官反编码显著影响神经活动和人工手行为,促进对神经假肢可塑性的理解.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 了解人造四肢与生物系统之间的相互作用对于神经假体至关重要.
- 目前的神经假肢技术需要进一步发展,以无地整合机器人和生物组件.
研究的目的:
- 开发一种非侵入性神经假肢研究平台,用于研究人工肢体和神经元培养之间的相互作用.
- 研究人工触觉感觉如何影响神经活动和随后的运动控制.
主要方法:
- 在微电极阵列 (MEA) 室中开发了一种用于人工手和神经元培养之间的双向电气通信的新平台.
- 编码的人工触觉感觉来模仿缓慢适应 (SA) 或快速适应 (RA) 机械受体.
- 使用人工神经网络 (ANN) 来分析触觉反对生物神经网络 (BNN) 活动和人工手行为的影响.
主要成果:
- 用于编码感觉 (RA或SA) 的触觉模型显著影响了BNN活动模式.
- 神经活动的这些变化反过来又影响了人工手的行为,特别是手指敲击.
- 闭环神经机器人系统在基于触觉编码方法的行为中显示了统计学上显著的差异 (p<0.01).
结论:
- 开发的非侵入性神经假肢平台有助于高通量实验.
- 它可以探索神经可塑性,受神经假肢系统中感知和行动之间的相互作用的影响.
- 这项研究提供了关于优化神经假肢控制和感官反机制的见解.
