JoVE Logo

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

يعرض هنا بروتوكول لبناء جهاز تلقائي يوجه القرد لأداء مهمة مرنة الوصول إلى قبضة. يجمع الجهاز بين جهاز ترجمة ثلاثي الأبعاد وطاولة تحويل لتقديم كائنات متعددة في وضع عشوائي في مساحة ثلاثية الأبعاد.

Abstract

الوصول واستيعاب هي حركات مقترنة للغاية، وقد درست دينامياتها العصبية الكامنة على نطاق واسع في العقد الماضي. للتمييز بين الوصول إلى الترميزات واستيعابها، من الضروري تقديم هويات كائنات مختلفة مستقلة عن مواقفها. يعرض هنا هو تصميم جهاز أوتوماتيكي التي يتم تجميعها مع جدول تحول وثلاثي الأبعاد (3D) جهاز الترجمة لتحقيق هذا الهدف. يقوم جدول الدوران بتبديل كائنات مختلفة تتوافق مع أنواع قبضة مختلفة بينما ينقل الجهاز المترجم ثلاثي الأبعاد جدول الدوران في مسافة ثلاثية الأبعاد. كلاهما مدفوع بشكل مستقل بواسطة المحركات بحيث يتم دمج موضع الهدف والكائن بشكل تعسفي. وفي الوقت نفسه، يتم تسجيل مسار المعصم وأنواع قبضة عن طريق نظام التقاط الحركة وأجهزة الاستشعار التي تعمل باللمس، على التوالي. وعلاوة على ذلك، يتم وصف النتائج التمثيلية التي تظهر القرد المدرب بنجاح باستخدام هذا النظام. ومن المتوقع أن يسهل هذا الجهاز على الباحثين دراسة الحركية والمبادئ العصبية والواجهات بين الدماغ والماكينة المتعلقة بوظيفة الطرف العلوي.

Introduction

وقد وضعت أجهزة مختلفة لدراسة المبادئ العصبية الكامنة وراء الوصول واستيعاب الحركة في الرئيسيات غير البشرية. في الوصول إلىالمهام، شاشة تعمل باللمس 1،مؤشر الشاشة التي تسيطر عليها عصا التحكموتكنولوجيا الواقع الافتراضي8 , 9 , وقد تم توظيف 10 جميعها لتقديم أهداف 2D و 3D، على التوالي. لإدخال أنواع قبضة مختلفة، وتستخدم على نطاق واسع الكائنات على شكل مختلف ثابتة في موقف واحد أو تدور حول محور في فهم المهام11،12،13. والبديل هو استخدام الإشارات البصرية لإعلام الأشخاص لفهم نفس الكائن مع أنواع قبضة مختلفة14،15،16،17. في الآونة الأخيرة، تم دراسة حركات الوصول واستيعاب معا (أي، المواضيع تصل إلى مواقف متعددة واستيعاب مع أنواع قبضة مختلفة في دورة تجريبية)18،19،20، 21،22،23،24،25،26،27،28،29. وقد قدمت التجارب المبكرة الكائنات يدويا، مما يؤدي حتما إلى انخفاض الوقت والدقة المكانية20،21. لتحسين الدقة التجريبية وتوفير القوى العاملة، تم استخدام أجهزة العرض التلقائي التي تسيطر عليها البرامج على نطاق واسع. لتغيير موضع الهدف ونوع القبضة، كشف القائمون على التجارب كائنات متعددة في وقت واحد، ولكن الموقف النسبي (أو المطلق) للأهداف وأنواع القبضة مرتبطة معًا، مما يسبب أنماط إطلاق جامدة من خلال التدريب الطويل الأجل22 ،27،28. عادة ما يتم عرض الكائنات في طائرة ثنائية الأبعاد، مما يحد من تنوع الحركة والوصول والنشاط العصبي19،25،26. في الآونة الأخيرة، تم إدخال الواقع الافتراضي24 وذراع الروبوت23،29 لتقديم كائنات في الفضاء 3D.

تقدم هنا بروتوكولات مفصلة لبناء واستخدام جهاز الآلي30 التي يمكن أن تحقق أي مزيج من مواقف الهدف متعددة وأنواع قبضة في الفضاء 3D. صممنا جدول تحول للتبديل الكائنات وجهاز الترجمة 3D لنقل الجدول تحول في الفضاء 3D. كل من الجدول تحول وجهاز الترجمة مدفوعة من قبل المحركات المستقلة. وفي الوقت نفسه، يتم تسجيل المسار 3D من المعصم الموضوع والإشارات العصبية في وقت واحد طوال التجربة. يوفر الجهاز منصة قيمة لدراسة وظيفة الطرف العلوي في القرد الريسوس.

Protocol

جميع الإجراءات السلوكية والجراحية تتوافق مع دليل رعاية واستخدام الحيوانات المختبرية (وزارة الصحة الصينية) وتمت الموافقة عليها من قبل لجنة رعاية الحيوان في جامعة تشجيانغ، الصين.

1. تجميع جهاز الترجمة 3D

  1. بناء إطار من حجم 920 مم × 690 مم × 530 مم مع قضبان البناء الألومنيوم (المقطع العرضي: 40 مم × 40 مم).
  2. تأمين أربعة ركائز إلى طرفي القضبان Y مع مسامير (M4) (الشكل1B).
  3. إصلاح اثنين من القضبان Y على السطح العلوي للإطار بالتوازي عن طريق تأمين الركائز الأربعة إلى الزوايا الأربعة للسطح العلوي مع مسامير (M6) (الشكل1B).
  4. قم بتوصيل اثنين من القضبان Y مع رمح ربط واثنين من وصلات الحجاب الحاجز. تشديد مسامير قفل وصلات لمزامنة مهاوي اثنين من القضبان (الشكل1B).
  5. وضع ستة المكسرات (M4) في الأخاديد الخلفية للسكك الحديدية Z. إرفاق جانب واحد من إطار المثلث الأيمن إلى الجزء الخلفي من السكك الحديدية Z مع مسامير.
  6. سحب إطار المثلث إلى النهاية التي هي القاصية إلى رمح وتشديد مسامير. إرفاق إطار مثلث الحق الآخر إلى السكك الحديدية Z الأخرى بنفس الطريقة (الشكل1C).
  7. تأمين الجانبين الآخرين الزاوية اليمنى من اثنين من إطارات مثلث إلى المتزلجون من اثنين من القضبان Y مع مسامير (M6) (الشكل1C).
  8. ربط اثنين من القضبان Z مع رمح ربط ووصلات الحجاب الحاجز وتشديد مسامير قفل اقتران (الشكل1C).
  9. إرفاق اثنين من لوحات الربط على شكل T إلى الجزء الخلفي من السكك الحديدية X مع المكسرات ومسامير (M4). ثم سحب اثنين من لوحات على شكل T إلى طرفي السكك الحديدية X وتشديد مسامير (الشكل1D).
  10. تأمين اثنين من لوحات الربط على شكل T على المتزلجون من اثنين من القضبان Z مع مسامير (M6)، على التوالي (الشكل1D).
  11. إدراج محرك يخطو في حفرة رمح من المخفض والعتاد والمسمار الشفاه معا (الشكل1E).
  12. تأمين حلقة ربط إلى نهاية رمح من السكك الحديدية X النشطة مع مسامير (M4).
  13. إدراج رمح من السكك الحديدية X في اقتران وإصلاح المخفض والعتاد إلى حلقة ربط مع مسامير (M4).  تشديد مسامير قفل اقتران(الشكل 1E).
  14. قم بإصلاح المحركات الأخرى ومخفضات التروس إلى السكك الحديدية Y النشطة والسكك الحديدية Z باستخدام الطرق الموضحة في الخطوات 1.11-1.12.
  15. أدخل كابلات الطاقة والتحكم في المحركات الثلاثة التي تدوس على منافذ الطاقة والتحكم الخاصة بسائقيها، على التوالي، واضمن الكابلات بمسامير على جانب السائق.

2. تجميع الجدول تحول

  1. قم بتنزيل ملف . ملفات تصميم DWG من الملفات التكميلية لهذه الورقة. إعداد الأشياء، رمح العقلية، شريط تحديد الموقع، الدوار والقضية عن طريق الطباعة 3D أو المعالجة الميكانيكية.
  2. وضع أجهزة الاستشعار التي تعمل باللمس في الأخدود من الجسم الكائن وعصا لهم على مناطق اللمس محددة مسبقا مع شريط مزدوج من جانب (الشكل2B).
    ملاحظة: يتكون كل كائن من أربعة مكونات فرعية: لوحة خلفية، جسم الكائن مع الأخدود داخل، لوحة الغلاف، وأجهزة استشعار اللمس.
  3. تمرير الأسلاك من خلال ثقب اللوحة الخلفية الكائن وتأمين لوحة الغطاء على الجسم الكائن مع مسامير (الشكل2B).
  4. تمرير الأسلاك من أجهزة الاستشعار التي تعمل باللمس من خلال الثقوب على جانبي الدوار وإصلاح الكائنات على الدوار مع مسامير. (الشكل2ج).
  5. لحام نهايات الأسلاك من أجهزة الاستشعار التي تعمل باللمس إلى نهايات الأسلاك الدوارة من حلقة زلة الكهربائية والتفاف المفاصل مع الشريط الكهربائي (الشكل2D).
  6. تأمين القضية إلى المنزلق من السكك الحديدية X مع مسامير. وضع واضعة في حفرة أسفل مربع وتأمين شريط تحديد الموقع إلى السطح العلوي من القضية مع مسامير (الشكل2E).
  7. وضع الدوار في القضية من الجانب، وتزامن محاور الدوار، واضعة ومربع. تمرير الأسلاك من حلقة زلة الكهربائية من خلال ثقب أعلى من القضية (الشكل2F).
  8. إدراج رمح معدني في تحمل من ثقب أعلى من القضية وتناسب مفتاح رمح إلى مفتاح الدوار (الشكل2G).
  9. تعيين حلقة زلة الكهربائية حول رمح معدني. وضع نهاية شريط تحديد موقع في الشق من حلقة زلة الكهربائية لمنع الحلقة الخارجية من الدورية (الشكل2G).
  10. إدراج رمح من محرك يخطو في حفرة من رمح معدني وتأمين المحرك على الجزء العلوي من مربع مع مسامير. (الشكل2H).
  11. أدخل كابلات الطاقة والتحكم في المحرك في منافذ الطاقة والتحكم في سائقه وتأمينها بمسامير.
  12. عصا الصمام ثلاثي الألوان (RGB) على الجانب الأمامي من القضية مع الشريط وإصلاح المجلس الجانب الأيمن على القضية.

3. إعداد نظام التحكم

  1. أدخل أسلاك التحكم في الاتجاه والنبض لسائقي المحركات الأربعة في منافذ إدخال/الإخراج الرقمية (الدبابيس 81 و83 و85 و87) ومنافذ العدادات الرقمية (الدبابيس 89 و91 و93 و95) من لوحة الحصول على البيانات (DAQ) على التوالي. تأمين الأسلاك مع مسامير.
  2. إدراج أسلاك التحكم من الصمام (اللون الأخضر المستخدم لرمز "الذهاب"، اللون الأزرق المستخدمة لرمز "خطأ"، واللون الأحمر يمثل الخمول) في منافذ إدخال / تغيير مستوى الرقمية (دبوس 65 و 66) من بطاقة DAQ وتأمينها مع مسامير.
  3. أدخل أسلاك الإخراج من أجهزة الاستشعار التي تعمل باللمس وزر التبديل في منافذ الإدخال/الإخراج الرقمية (دبوس 67-77) من لوحة DAQ وتأمين الأسلاك بمسامير.
  4. أدخل أسلاك التحكم في بدء التشغيل والاتجاه للمضخة التمعجية في دبابيس I/O الرقمية 1 و80 على التوالي. أدخل سلك التحكم في سرعة التدفق في منفذ I/O التناظري AO2. تأمين الأسلاك مع مسامير.
  5. قم بإعداد نظام التقاط الحركة كما هو موضح من قبل الشركة المصنعة لتسجيل مسار اليد في مساحة ثلاثية الدُعد.
    ملاحظة: تم استخدام نظام التقاط الحركة التجارية (انظر جدولالمواد)، والذي يتكون من ثماني كاميرات، ومركز للطاقة، ومفتاح إيثرنت، وبرنامج داعم (على سبيل المثال، اللحاء). يرجى الرجوع إلى الدليل للحصول على مزيد من التفاصيل حول إعداد النظام.
  6. إعداد نظام اكتساب إشارة عصبية كما هو موضح من قبل الشركة المصنعة لتسجيل إشارة الفيزيولوجيا الكهربائية من الموضوع.
    ملاحظة: تم استخدام نظامالحصول على البيانات التجارية (جدول المواد)، والذي يتكون من معالج الإشارات العصبية (NSP)، مكبر للصوت الأمامي (FEA)، ومصدر طاقة مكبر للصوت (ASP)، ومراحل الرأس، والبرمجيات الداعمة لها (على سبيل المثال، المركزية). راجع الدليل للحصول على مزيد من التفاصيل حول إعداد النظام.

4- التحضير للدورة التجريبية

  1. تهيئة الجهاز الترجمة ثلاثيالد وجدول تحول. على وجه التحديد، سحب المتزلجون من جميع السكك الحديدية الشريحة الخطية إلى نقطة البداية (الزاوية اليسرى السفلى) وتحويل الكائن الأول (أي، مقبض وضعت عموديا) من تحول الجدول لمواجهة الجانب الأمامي من الجدول تحول.
  2. السلطة على الأجهزة التجريبية، بما في ذلك نظام التقاط الحركة، واكتساب الإشارات العصبية، ومجلس DAQ، ومضخة التمعجية، وأربعة محركات.
  3. إعداد برنامج النموذج (الشكل3A).
    1. انقر نقراً مزدوجاً فوق Model.exe لفتح برنامج النموذج (متوفر عند الطلب).
    2. حدد عدد المواضع التي تم الوصول إليها وإحداثياتها ثلاثية الد (x وy وz بالملليمتر) بالنسبة للمواضع الأولية (الخطوة 4.2).
    3. اكتب إحداثيات كافة المواضع في شكل مصفوفة في مستند .txt. تأكد من أن كل صف يتضمن إحداثيات x-و y و z لموضع واحد مفصول بمسافة. حفظ مستند txt.
    4. انقر فوق فتح ملف في لوحة تجمع من برنامج النموذج وحدد المستند .txt المحفوظة قبل لتحميل مواضع العرض التقديمي في برنامج النموذج.
      ملاحظة: في هذه الدراسة، تم تعيين ثمانية مواقع مستهدفة وفقا ً لنطاق وصولالحيوان، والتي تقع في رؤوس مساحة عمل مستطيلة 9،10 (90 مم × 60 مم × 90 مم).
    5. تحقق من الكائنات التي سيتم تقديمها في التجربة في "تجمع الكائنات" من برنامج النموذج.
    6. ضبط المعلمات التجريبية في لوحة معلمات الوقت من برنامج النموذج. تعيين خط الأساس = 400 مللي ثانية، تشغيل المحرك = 2000 مللي ثانية، التخطيط = 1000 مللي ثانية، ماكس وقت رد الفعل = 500 مللي ثانية، الحد الأقصى لوقت الوصول = 1000 مللي ثانية، الحد الأدنى وقت الانتظار = 500 مللي ثانية، مكافأة = 60 مللي ثانية، وخطأ جديلة = 1000 مللي ثانية.
  4. مقعد القرد rhesus (مع مجموعة صغيرة القطب المزروعة في القشرة الحركية) على كرسي القرد عن طريق إدراج طوق في الأخدود من كرسي وإصلاح رأسه.
  5. إصلاح كرسي القرد إلى إطار البناء الألومنيوم. إبقاء الرأس 250 مم بعيدا عن الجانب الأمامي من المستطيل وإبقاء العينين 50 ملم فوق الجانب العلوي من مساحة العمل مستطيل (زاوية بصرية أفقية: 20 درجة؛ زاوية بصرية عمودية: 18 درجة).
  6. إنشاء قالب تتبع نظام التقاط الحركة.
    1. إرفاق ثلاث علامات عاكسة في نهاية الذراع (على مقربة من المعصم) مع الشريط على الوجهين. تأكد من أن العلامات الثلاثة تشكل مثلث scalene.
    2. انقر فوق الزر تشغيل برنامج النموذج لبدء المهمة.
    3. انقر فوق زر السجل على لوحة التقاط الحركة من برنامج اللحاء لتسجيل مسارات من ثلاثة علامات ل 60 ق عندما القرد يقوم بهذه المهمة. انقر فوق الزر إيقاف لتعليق التجربة.
    4. بناء قالب تتبع من ثلاثة علامات على برنامج اللحاء باستخدام المسارات المسجلة وحفظ القالب.
      ملاحظة: الرجاء الرجوع إلى دليل القشرة للحصول على مزيد من التفاصيل حول كيفية بناء نموذج.
  7. ربط منافذ GND من FEA ومجموعة الأقطاب الكهربائية الصغيرة المزروعة في القشرة الحركية للالقرد مع سلك والديوك قرصة. ثم أدخل مراحل الرأس في موصل صفيف القطب الصغير31.
  8. فتح البرنامج المركزي لنظام اكتساب الإشارات العصبية وتعيين معلمات التسجيل بما في ذلك مسار التخزين، وإلغاء الضوضاء خط، مرشح ارتفاع، عتبة ارتفاع، الخ.
    ملاحظة: يرجى الرجوع إلى دليل نظام اكتساب الإشارات العصبية لمزيد من التفاصيل حول إعداد البرامج.
  9. افتح برنامج المزامنة (الشكل3B،متوفر عند الطلب). انقر فوق أزرار الاتصال الثلاثة في لوحات Cerebus وMotion Capture وModel لتوصيل برنامج المزامنة بنظام اكتساب الإشارات العصبية ونظام التقاط الحركة وبرنامج النموذج على التوالي.
  10. انقر فوق الزر تشغيل برنامج النموذج لمتابعة التجربة.
  11. انقر فوق الزر تسجيل في لوحة تخزين الملفات من البرنامج المركزي لبدء تسجيل الإشارات العصبية.
  12. تحقق من قالب تتبع المحفوظة وانقر على زر السجل على لوحة التقاط الحركة من برنامج اللحاء لبدء تسجيل مسار معصم القرد.

النتائج

حجم مساحة العمل الكاملة للجهاز هو 600 مم، 300 مم، و 500 مم في محاور x و y و z على التوالي. الحد الأقصى للحمولة من الجهاز الترجمة 3D هو 25 كجم، في حين أن الجدول تحول (بما في ذلك محرك خطوة) هو المرجح 15 كجم ويمكن نقلها بسرعة تصل إلى 500 ملم / ث. الدقة الحركية للجهاز الترجمة ثلاثي الدنومث أقل من 0.1 مم وضوضاء ال?...

Discussion

يتم وصف الجهاز السلوكي هنا يتيح مزيج من الحكمة محاكمة من مختلف الوصول واستيعاب الحركات (أي، القرد يمكن فهم الكائنات على شكل مختلف في أي مواقع 3D التعسفي في كل محاكمة). ويتم ذلك من خلال الجمع بين جدول تحول مخصص يقوم بتبديل كائنات مختلفة وجهاز ترجمة خطي ينقل جدول التحويل إلى مواضع متعددة في مس?...

Disclosures

وليس لدى أصحاب البلاغ ما يكشفون عنه.

Acknowledgements

ونشكر السيد شيجيانغ شين على مشورته بشأن تصميم الأجهزة والسيدة غيهوا وانغ على مساعدتها في رعاية الحيوانات وتدريبها. وقد تم دعم هذا العمل من قبل البرنامج الوطني للبحث والتطوير الرئيسي في الصين (2017YFC1308501)، والمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (31627802)، والمشاريع العامة لمقاطعة تشجيانغ (2016C33059)، وصناديق البحوث الأساسية ل الجامعات المركزية.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
Active X-railCCM Automation technology Inc., ChinaW50-25Effective travel, 600 mm; Load, 25 kg
Active Y-railCCM Automation technology Inc., ChinaW60-35Effective travel, 300 mm, Load 35 kg
Active Z-railCCM Automation technology Inc., ChinaW50-25Effective travel, 500 mm; Load 25 kg
BearingTaobao.com6004-2RSHAcrylic
CaseCustom mechanical processingTT-CAcrylic
Connecting ringCCM Automation technology Inc., China57/60-W50
Connecting shaftCCM Automation technology Inc., ChinaD12-700Diam., 12 mm;Length, 700 mm
Diaphragm couplingCCM Automation technology Inc., ChinaCCM 12-12Inner diam., 12-12mm
Diaphragm couplingCCM Automation technology Inc., ChinaCCM 12-14Inner diam., 14-12mm
Electric slip ringSemring Inc., ChinaSNH020a-12Acrylic
Locating barCustom mechanical processingTT-LAcrylic
Motion capture systemMotion Analysis Corp. USEagle-2.36
Neural signal acquisition systemBlackrock Microsystems Corp. USCerebus
NI DAQ deviceNational Instruments, USUSB-6341
ObjectCustom mechanical processingTT-OAcrylic
Passive Y-railCCM Automation technology Inc., ChinaW60-35Effective travel, 300 mm; Load 35 kg
Passive Z-railCCM Automation technology Inc., ChinaW50-25Effective travel, 500 mm; Load 25 kg
PedestalCCM Automation technology Inc., China80-W60
Peristaltic pumpLonger Inc., ChinaBT100-1L
Planetary gearheadCCM Automation technology Inc., ChinaPLF60-5Flange, 60×60 mm; Reduction ratio, 1:5
Right triangle frameCCM Automation technology Inc., China290-300
RotatorCustom mechanical processingTT-RAcrylic
Servo motorYifeng Inc., China60ST-M01930Flange, 60×60 mm; Torque, 1.91 N·m; for Y- and Z-rail
Servo motorYifeng Inc., China60ST-M01330Flange, 60×60 mm; Torque, 1.27 N·m; for X-rail
ShaftCustom mechanical processingTT-SAcrylic
Stepping motorTaobao.com86HBS120Flange, 86×86 mm; Torque, 1.27 N·m; Driving turning table
Touch sensorTaobao.comCM-12X-5V
Tricolor LEDTaobao.comCK017, RGB
T-shaped connecting boardCCM Automation technology Inc., China110-120

References

  1. Leone, F. T., Monaco, S., Henriques, D. Y., Toni, I., Medendorp, W. P. Flexible Reference Frames for Grasp Planning in Human Parietofrontal Cortex. eNeuro. 2 (3), (2015).
  2. Caminiti, R., et al. Early coding of reaching: frontal and parietal association connections of parieto-occipital cortex. European Journal of Neuroscience. 11 (9), 3339-3345 (1999).
  3. Georgopoulos, A. P., Schwartz, A. B., Kettner, R. E. Neuronal population coding of movement direction. Science. 233 (4771), 1416-1419 (1986).
  4. Fu, Q. G., Flament, D., Coltz, J. D., Ebner, T. J. Temporal encoding of movement kinematics in the discharge of primate primary motor and premotor neurons. Journal of Neurophysiology. 73 (2), 836-854 (1995).
  5. Moran, D. W., Schwartz, A. B. Motor cortical representation of speed and direction during reaching. Journal of Neurophysiology. 82 (5), 2676-2692 (1999).
  6. Carmena, J. M., et al. Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates. PLoS Biology. 1 (2), E42 (2003).
  7. Li, H., et al. Prior Knowledge of Target Direction and Intended Movement Selection Improves Indirect Reaching Movement Decoding. Behavioral Neurology. , 2182843 (2017).
  8. Reina, G. A., Moran, D. W., Schwartz, A. B. On the relationship between joint angular velocity and motor cortical discharge during reaching. Journal of Neurophysiology. 85 (6), 2576-2589 (2001).
  9. Taylor, D. M., Tillery, S. I., Schwartz, A. B. Direct cortical control of 3D neuroprosthetic devices. Science. 296 (5574), 1829-1832 (2002).
  10. Wang, W., Chan, S. S., Heldman, D. A., Moran, D. W. Motor cortical representation of hand translation and rotation during reaching. Journal of Neuroscience. 30 (3), 958-962 (2010).
  11. Murata, A., Gallese, V., Luppino, G., Kaseda, M., Sakata, H. Selectivity for the shape, size, and orientation of objects for grasping in neurons of monkey parietal area AIP. Journal of Neurophysiology. 83 (5), 2580-2601 (2000).
  12. Raos, V., Umiltá, M. A., Murata, A., Fogassi, L., Gallese, V. Functional Properties of Grasping-Related Neurons in the Ventral Premotor Area F5 of the Macaque Monkey. Journal of Neurophysiology. 95 (2), 709 (2006).
  13. Schaffelhofer, S., Scherberger, H. Object vision to hand action in macaque parietal, premotor, and motor cortices. eLife. 5, (2016).
  14. Baumann, M. A., Fluet, M. C., Scherberger, H. Context-specific grasp movement representation in the macaque anterior intraparietal area. Journal of Neuroscience. 29 (20), 6436-6448 (2009).
  15. Riehle, A., Wirtssohn, S., Grun, S., Brochier, T. Mapping the spatio-temporal structure of motor cortical LFP and spiking activities during reach-to-grasp movements. Frontiers in Neural Circuits. 7, 48 (2013).
  16. Michaels, J. A., Scherberger, H. Population coding of grasp and laterality-related information in the macaque fronto-parietal network. Scientific Reports. 8 (1), 1710 (2018).
  17. Fattori, P., et al. Hand orientation during reach-to-grasp movements modulates neuronal activity in the medial posterior parietal area V6A. Journal of Neuroscience. 29 (6), 1928-1936 (2009).
  18. Asher, I., Stark, E., Abeles, M., Prut, Y. Comparison of direction and object selectivity of local field potentials and single units in macaque posterior parietal cortex during prehension. Journal of Neurophysiology. 97 (5), 3684-3695 (2007).
  19. Stark, E., Asher, I., Abeles, M. Encoding of reach and grasp by single neurons in premotor cortex is independent of recording site. Journal of Neurophysiology. 97 (5), 3351-3364 (2007).
  20. Velliste, M., Perel, S., Spalding, M. C., Whitford, A. S., Schwartz, A. B. Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding. Nature. 453 (7198), 1098-1101 (2008).
  21. Vargas-Irwin, C. E., et al. Decoding complete reach and grasp actions from local primary motor cortex populations. Journal of Neuroscience. 30 (29), 9659-9669 (2010).
  22. Mollazadeh, M., et al. Spatiotemporal variation of multiple neurophysiological signals in the primary motor cortex during dexterous reach-to-grasp movements. Journal of Neuroscience. 31 (43), 15531-15543 (2011).
  23. Saleh, M., Takahashi, K., Hatsopoulos, N. G. Encoding of coordinated reach and grasp trajectories in primary motor cortex. Journal of Neuroscience. 32 (4), 1220-1232 (2012).
  24. Collinger, J. L., et al. High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia. The Lancet. 381 (9866), 557-564 (2013).
  25. Lehmann, S. J., Scherberger, H. Reach and gaze representations in macaque parietal and premotor grasp areas. Journal of Neuroscience. 33 (16), 7038-7049 (2013).
  26. Rouse, A. G., Schieber, M. H. Spatiotemporal distribution of location and object effects in reach-to-grasp kinematics. Journal of Neuroscience. 114 (6), 3268-3282 (2015).
  27. Rouse, A. G., Schieber, M. H. Spatiotemporal Distribution of Location and Object effects in Primary Motor Cortex Neurons during Reach-to-Grasp. Journal of Neuroscience. 36 (41), 10640-10653 (2016).
  28. Hao, Y., et al. Neural synergies for controlling reach and grasp movement in macaques. Neuroscience. 357, 372-383 (2017).
  29. Takahashi, K., et al. Encoding of Both Reaching and Grasping Kinematics in Dorsal and Ventral Premotor Cortices. Journal of Neuroscience. 37 (7), 1733-1746 (2017).
  30. Chen, J., et al. An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space. Journal of Neuroscience Methods. 312, 139-147 (2019).
  31. Zhang, Q., et al. Development of an invasive brain-machine interface with a monkey model. Chinese Science Bulletin. 57 (16), 2036 (2012).
  32. Hao, Y., et al. Distinct neural patterns enable grasp types decoding in monkey dorsal premotor cortex. Journal of Neural Engineering. 11 (6), 066011 (2014).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

150 3D

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved