JoVE Logo
Authors
Contact Us

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
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

המוצג כאן הוא פרוטוקול לבניית מכשיר אוטומטי המנחה קוף לבצע את המשימה הגמישה להגיע להישג. המנגנון משלב התקן טרנסלאסטד תלת-ממדי ומפנה טבלה כדי להציג אובייקטים מרובים במיקום שרירותי במרחב תלת-ממדי.

Abstract

ההגעה והאחיזה הן תנועות מאוד מצמידים, והדינמיקה העצבית הבסיסית שלהם נחקרו בעשור האחרון. כדי להבחין בין הגעה ואחיזה לקידודים, חיוני להציג זהויות אובייקטים שונות ללא תלות בעמדותיהם. המוצג כאן הוא העיצוב של מכשיר אוטומטי כי הוא התאספו עם שולחן המפנה ו תלת מימדי (3D) התקן הטרנסלtional כדי להשיג מטרה זו. טבלת המפנה מחליפה אובייקטים שונים המתאימים לסוגי אחיזה שונים, ואילו התקן התלת-ממד מעביר את טבלת המפנה במרחב תלת-ממדי. שניהם מונעים באופן עצמאי על-ידי מנועים, כך שמיקום היעד והאובייקט משולבים בצורה שרירותית. בינתיים, מסלול כף היד וסוגי אחיזה נרשמים דרך מערכת לכידת תנועה וחיישנים לגעת, בהתאמה. יתרה מכך, תוצאות הנציג הממחישים קוף מאומן בהצלחה באמצעות מערכת זו מתוארים. הוא צפוי כי מכשיר זה יהיה להקל על החוקרים ללמוד kinאמאם, עקרונות עצביים, ואת המוח ממשקי ממשקים הקשורים לתפקוד הגפיים העליונות.

Introduction

פותחו מכשירים שונים כדי ללמוד את עקרונות העצבים הבסיסיים המגיעים ואוחזים בתנועה בפרימטים שאינם אנושיים. בהגעה למשימות, מסך מגע1,2, סמן המסך נשלט על ידי ג'ויסטיק3,4,5,6,7, ו טכנולוגיה מציאות וירטואלית8 , מיכל בן 10 , 10 המועסקים כל להציג מטרות 2d ו-3d, בהתאמה. כדי להציג סוגי אחיזה שונים, אובייקטים בצורת שונה קבועים בתנוחה אחת או סיבוב סביב ציר היו בשימוש נרחב במשימות האוחז11,12,13. חלופה היא להשתמש ברמזים חזותיים כדי ליידע את הנושאים כדי לתפוס את אותו אובייקט עם סוגי אחיזה שונים14,15,16,17. לאחרונה, הגעה ואחיזה תנועות נחקרו יחד (כלומר, הנושאים להגיע מקומות מרובים ולתפוס עם סוגי אחיזה שונים במפגש ניסיוני)18,19,20, 21,22,23,24,25,26,27,28,29. ניסויים מוקדמים הציגו אובייקטים באופן ידני, אשר בהכרח מוביל לזמן נמוך ודיוק מרחבית20,21. כדי לשפר את הדיוק הנסיוני ולחסוך כוח אדם, נעשה שימוש נרחב בהתקני מצגת אוטומטיים הנשלטים על-ידי תוכניות. כדי לשנות את מיקום היעד ואת סוג האחיזה, הניסויים נחשפו אובייקטים מרובים בו, אבל הקרוב (או מוחלט) מיקום של יעדים וסוגי אחיזה מאוגדים יחד, מה שגורם דפוסי ירי נוקשה באמצעות אימון ארוך טווח22 ,27,28. אובייקטים מוצגים בדרך כלל במישור 2d, אשר מגביל את המגוון של תנועה להגיע פעילות עצבית19,25,26. לאחרונה, מציאות וירטואלית24 ורובוט זרוע23,29 הוצגו להציג אובייקטים בחלל 3d.

הציגו כאן פרוטוקולים מפורטים לבניית ושימוש במנגנון אוטומטי30 שיכול להשיג כל שילוב של עמדות יעד מרובים וסוגי אחיזה בחלל תלת-ממד. עיצבנו שולחן המפנה כדי להחליף אובייקטים והתקן טרנסלtional תלת-ממד כדי להעביר את הטבלה המפנה בחלל תלת-ממדי. הן שולחן המפנה והן מכשיר הטרנסלtional מונעים על ידי מנועים עצמאיים. בינתיים, המסלול התלת-ממדי של פרק כף היד והאותות העצביים נרשמים בו זמנית במהלך הניסוי. המנגנון מספק פלטפורמה רבת ערך לחקר תפקוד הגפיים העליון של הקוף רזוס.

Protocol

כל ההליכים התנהגותיים וכירורגיים תאמו את המדריך לטיפול ושימוש בחיות מעבדה (סין משרד הבריאות) ואושרו על ידי הוועדה לטיפול בבעלי חיים באוניברסיטת ג'ה-ג'יאנג, סין.

1. הרכבת התקן טרנסלאסטד תלת ממדי

  1. לבנות מסגרת של גודל 920 mm x 690 mm x 530 mm עם מסילות בנייה אלומיניום (חתך רוחב: 40 mm x 40 mm).
  2. מאבטח ארבעה כנים לשני הקצוות של מסילות Y עם ברגים (M4) (איור 1B).
  3. תקן שני מסילות Y על המשטח העליון של המסגרת במקביל על ידי אבטחת ארבעה כנים לארבע פינות של המשטח העליון עם ברגים (M6) (איור 1B).
  4. חבר שני מסילות Y עם מוט מתחבר ושני מצמדים בסרעפת. הדק את בורגי הנעילה של הזיווגים כדי לסנכרן את הפירים של שני מסילות (איור 1B).
  5. שים 6 אגוזים (M4) לתוך החריצים האחורי של מעקה Z. הצמד צד אחד של מסגרת המשולש הימני לחלק האחורי של מסילת Z עם ברגים.
  6. משוך את מסגרת המשולש לקצה המרוחק לפיר והדק את הברגים. חבר את מסגרת המשולש הימנית השנייה למעקה Z האחר באותו אופן (איור 1C).
  7. אבטח את הצדדים הימניים האחרים של שתי מסגרות משולש למחוונים של שני מסילות Y עם ברגים (M6) (באיור 1C).
  8. לחבר שני מסילות Z עם פיר חיבור מצמד הסרעפת ולהדק את בורגי המנעול של צימוד (איור 1C).
  9. חברו את שני לוחות החיבור בצורת T לחלק האחורי של מעקה ה-X עם אגוזים וברגים (M4). לאחר מכן משוך את שני לוחות בצורת T לשני קצות המעקה X ולהדק את הברגים (איור 1D).
  10. אבטח את שני בצורת T לוחות חיבור על המחוונים של שני Z מסילות עם ברגים (M6), בהתאמה (איור 1D).
  11. הכנס את מנוע הקפיצה לתוך חור הפיר של כמפחית הילוך ובורג האוגן שלהם יחד (איור 1E).
  12. אבטח את הטבעת המקשרת אל קצה הפיר של מעקה ה-X הפעיל עם ברגים (M4).
  13. הכנס את הפיר של הרכבת X לתוך הצימוד ולתקן את כמפחית הילוך לטבעת חיבור עם ברגים (M4).  הדק את בורגי הנעילה של הצימוד (איור 1E).
  14. תקן את שני מנועי הצעידה ואת ההילוכים הפעילים ברכבת Y-הרכבת Z באמצעות השיטות המתוארות בשלבים 1.11 – 1.12.
  15. הכנס את כבלי המתח והבקרה של שלושת מנועי הצעידה אל יציאות החשמל והבקרה של מנהלי ההתקנים, בהתאמה ואבטח את הכבלים בברגים בצד הנהג.

2. הרכבת שולחן המפנה

  1. הורד את. קבצי עיצוב DWG מהקבצים המשלימים של נייר זה. הכן את האובייקטים, הפיר המנטלי, האיתור בר, מסובבי ומקרה על ידי הדפסה תלת-ממדית או עיבוד מכני.
  2. שים את חיישני המגע לתוך החריץ של גוף האובייקט והדבק אותם אל אזורי המגע המוגדרים מראש עם קלטת כפולה (איור 2B).
    הערה: כל אובייקט מורכב מארבעה רכיבי משנה: לוח מאחור, גוף אובייקט עם חריץ בפנים, לוח כיסוי וחיישני מגע.
  3. העבר את החוטים דרך החור של העצם מאחור ומאבטח את לוח השער לגוף האובייקט עם ברגים (איור 2B).
  4. להעביר חוטים של חיישני מגע דרך החורים בצידי מסובבי ולתקן את האובייקטים על הסובב עם ברגים. (איור 2 ג).
  5. הלחמה קצוות החוט של חיישני מגע לקצות חוט מסתובבת של הטבעת להחליק חשמלי ולעטוף את המפרקים עם הסרט החשמלי (איור 2D).
  6. אבטח את המקרה למחוון של מעקה ה-X עם ברגים. מניחים את הכיוון בחור התחתון של התיבה ולאבטח את סרגל האיתור למשטח העליון של המקרה עם ברגים (איור 2E).
  7. מניחים את הסובבי לתוך המקרה מהצד, בד בבד את הצירים של מסובבי, הנושא ואת התיבה. העבר את חוטי הטבעת החשמלית דרך החור העליון של המארז (איור 2F).
  8. הכניסו את פיר המתכת לתוך הכיוון מהחור העליון של המארז והתאימו את מפתח הפיר לדרך המפתח של המסובבי (איור 2G).
  9. הגדר את הטבעת החשמלית מסביב לפיר המתכת. מניחים את סוף האתר לתוך חריץ של טבעת החשמל כדי למנוע את הטבעת החיצונית מסתובבת (איור 2G).
  10. הכנס את הפיר של מנוע הקפיצה לתוך החור של פיר מתכת ולאבטח את המנוע על החלק העליון של הקופסה עם ברגים. (איור 2H).
  11. הכנס את כבלי המתח והבקרה של המנוע לתוך הכוח ולשלוט ביציאות של מנהל ההתקן שלו ולאבטח אותם עם ברגים.
  12. לתקוע LED טריקולור (RGB) על הצד הקדמי של המקרה עם קלטת ולתקן את הלוח הימני על המקרה.

3. התקנת מערכת הבקרה

  1. הכנס את הכיוון ואת חוטי הבקרה של ארבעת מנהלי ההתקנים המוטוריים ליציאות ה-I/O הדיגיטליות (סיכות 81, 83, 85, 87) ויציאות מונה דיגיטליות (פינים 89, 91, 93, 95) של לוח רכישת הנתונים (DAQ), בהתאמה. . אבטחו את החוטים עם הברגים
  2. הכנס את חוטי הבקרה של LED (צבע ירוק המשמש את האות "go", צבע כחול המשמש את האות "שגיאה", וצבע אדום המייצג סרק) לתוך יציאות I/O דיגיטלי (pin 65 ו 66) של כרטיס DAQ ולאבטח אותם עם ברגים.
  3. הכנס את חוטי הפלט של חיישני מגע ולחצן מתג לתוך יציאות קלט/פלט דיגיטלי (pin 67-77) של DAQ ולאבטח את החוטים עם ברגים.
  4. הכנס את חוטי הבקרה של הפסקת ההפעלה והכיוון של המשאבה הפריסטטית לתוך הפינים הדיגיטליים של I/O 1 ו-80, בהתאמה. הכנס את חוט הבקרה של מהירות הזרימה ליציאת ה-I/O האנלוגית AO2. . אבטחו את החוטים עם הברגים
  5. הגדרת מערכת לכידת תנועה כפי שתוארה על ידי היצרן כדי להקליט את מסלול היד בחלל תלת-ממדי.
    הערה: מערכת לכידת תנועה מסחרית (ראה טבלת חומרים), המורכבת משמונה מצלמות, רכזת כוח, מתג Ethernet ותוכנה תומכת (למשל, קורטקס). נא עיין במדריך כדי לקבל פרטים נוספים על כיוונון המערכת.
  6. הגדרת מערכת רכישת אותות עצביים כפי שתוארה על ידי היצרן כדי להקליט אות אלקטרופיזיולוגיה מהנושא.
    הערה: נעשה שימוש במערכת רכישת נתונים מסחרית (טבלת חומרים), המורכבת ממעבד אותות עצבי (nsp), מגבר חזיתי, ספק כוח מגבר (ASP), שלבי הראש והתוכנה התומכת בה (למשל, מרכז). עיין במדריך לקבלת פרטים נוספים אודות הכיוונון של המערכת.

4. הכנת המפגש הניסיוני

  1. אתחל את התקן התלת-ממד ואת טבלת המפנה. באופן ספציפי, משוך את המחוונים של כל מעקה השקופית הליניארית לנקודת ההתחלה (הפינה השמאלית התחתונה) והפעל את האובייקט הראשון (כלומר, המזהה הייחודי הממוקם אנכית) של מעבר הטבלה כדי לעמוד מול הצד הקדמי של טבלת המפנה.
  2. כוח על המכשירים הניסיוניים, כולל מערכת לכידת תנועה, רכישת אותות עצביים, DAQ board, המשאבה הפריסטלטית, וארבעה מנועים.
  3. הגדרת תוכנת הפרדיגמה (איור 3A).
    1. לחץ פעמיים על פרדיגמה. exe כדי לפתוח את תוכנת הפרדיגמה (זמינה על פי בקשה).
    2. הגדר את מספר המיקומים המגיעים ואת הקואורדינטות התלת-ממדית שלהם (x, y ו-z, במילימטרים) ביחס למיקומים ההתחלתיים (שלב 4.2).
    3. כתוב קואורדינטות של כל המיקומים בצורת מטריצה במסמך. txt. ודא שכל שורה כוללת את הקואורדינטות x, y ו-z של מיקום אחד ומופרדות ברווח. שמור את מסמך txt.
    4. לחצו על ' פתח קובץ ' בלוח הבקרה של תוכנת הפרדיגמה ובחרו במסמך. txt שנשמר לפני טעינת מיקומי המצגות בתוכנת הפרדיגמה.
      הערה: במחקר זה, שמונה עמדות יעד נקבעו על פי הטווח של בעלי חיים, אשר ממוקמים ב קודקודים של סביבת עבודה תיבה9,10 (90 mm x 60 mm x 90 mm).
    5. בדוק את האובייקטים שיוצגו בניסוי במאגר האובייקטים של תוכנת הפרדיגמה.
    6. התאם את הפרמטרים הניסיוניים בלוח הזמנים של תוכנת הפרדיגמה. Set בסיס = 400 ms, מנוע לרוץ = 2,000 ms, תכנון = 1,000 ms, מקסימום זמן תגובה = 500 ms, מקסימום להגיע זמן = 1,000 ms, דקות להחזיק זמן = 500 ms, תגמול = 60 ms, ו-Error Cue = 1,000 ms.
  4. המושב הקוף הרזוס (עם מערך מיקרו אלקטרודה מושתל בקליפת המנוע) על הכיסא הקוף על ידי החדרת הצווארון שלו לתוך החריץ של הכיסא ותיקון ראשו.
  5. תקן את כיסא הקופים למסגרת בניית האלומיניום. השאר את הראש 250 מ"מ מהצד הקדמי של קוביות התיבה ושמור את העיניים 50 מ"מ מעל הצד העליון של סביבת העבודה של התיבה (זווית חזותית אופקית: 20 °; זווית חזותית אנכית: 18 °).
  6. בניית תבנית מעקב של מערכת לכידת תנועה.
    1. צרף שלושה סמנים רפלקטיבית בקצה הזרוע (קרוב לפרק כף היד) עם קלטת כפולה. ודא ששלושת הסמנים יוצרים משולש סקלאן.
    2. לחץ על לחצן הפעלה של תוכנת הפרדיגמה כדי להתחיל במשימה.
    3. לחץ על לחצן הרשומה בלוח לכידת תנועה של התוכנה קורטקס להקליט מסלולים של שלושה סמנים עבור 60 s כאשר הקוף עושה את המשימה. לחץ על לחצן עצור כדי להשעות את הניסוי.
    4. בניית תבנית מעקב של שלושה סמנים בתוכנת "קורטקס" באמצעות מסלולים מוקלטים ושמירת התבנית.
      הערה: נא לעיין במדריך של קורטקס כדי לקבל יותר פרטים על איך לבנות מודל.
  7. לחבר את יציאות GND של מערך ומיקרו-אלקטרודה מושתלים בקליפת המנוע של הקוף עם חוט ולצבוט תרנגולים. ואז להכניס את השלבים הראשי לתוך המחבר של מערך מיקרו אלקטרודה31.
  8. פתח את התוכנה המרכזית של מערכת רכישת אותות עצביים וקבע פרמטרים הקלטה כולל נתיב אחסון, ביטול רעש קו, מסנן ספייק, סף ספייק, וכו '.
    הערה: עיין במדריך לגבי מערכת רכישת האותות העצביים לקבלת פרטים נוספים על הגדרת התוכנה.
  9. פתח את תוכנת הסנכרון (איור 3B, זמין לפי בקשה). לחץ על שלושה לחצני להתחבר בתוך הפאנל, לכידת תנועה, ו פרדיגמה לוחות לחבר את תוכנת הסנכרון עם מערכת רכישת אותות עצביים, מערכת לכידת תנועה ותוכנת פרדיגמה, בהתאמה.
  10. לחץ על כפתור ההפעלה של תוכנת הפרדיגמה כדי להמשיך בניסוי.
  11. לחץ על לחצן הרשומה בלוח אחסון הקבצים של התוכנה המרכזית כדי להתחיל להקליט את האותות העצביים.
  12. בדוק את תבנית המעקב השמורה ולחץ על לחצן הרשומה בלוח ' לכידת תנועה ' של תוכנת קורטקס כדי להתחיל להקליט את מסלול פרק כף היד של הקוף.

תוצאות

גודל סביבת העבודה המלאה של המנגנון הוא 600 מ"מ, 300 מ"מ, ו 500 mm ב x-, y, ו-z צירים, בהתאמה. העומס המקסימלי של התקן טרנסלנציה תלת-ממד הוא 25 ק"ג, ואילו טבלת המפנה (כולל מנוע הקפיצה) משוקלל 15 ק ג וניתן להעבירו במהירות של עד 500 מ"מ/s. הדיוק הקימטי של המכשיר התלת-ממדי של 3D הוא פחות מ 0.1 מ"מ והרעש של המנגנון הוא פח?...

Discussion

המנגנון התנהגותי מתואר כאן מאפשר שילוב מבחינת הניסוי של תנועות שונות להגיע ואוחז (כלומר, הקוף יכול לתפוס אובייקטים בצורת שונה בכל מיקומים שרירותיים תלת-ממד בכל משפט). פעולה זו מושגת באמצעות שילוב של טבלת מפנה מותאמת אישית המחליפה אובייקטים שונים והתקן טרנסלאני ליניארי המעביר את טבלת המפנ...

Disclosures

. למחברים אין מה לגלות

Acknowledgements

אנו מודים למר Shijiang שן לעצתו על עיצוב מכשירים וגברת Guihua Wang לעזרתה בטיפול בבעלי חיים ובהכשרה. עבודה זו נתמכת על ידי תוכנית המחקר ופיתוח המפתח הלאומי של סין (2017yfc1308501), הקרן הלאומית למדע הטבע של סין (31627802), הפרויקטים הציבוריים של מחוז ג'ה-ג'יאנג (2016c33059), ואת קרנות המחקר הבסיסי עבור ה . אוניברסיטאות מרכזיות

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

1503D

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved