Real-time decoding of arm kinematics during grasping based on f5 neural spike data

Beyin mekanizmaları ve davranışıyla ilgili bilgimizi genişletmek, sinir sistemi hastalıklarının ve yaralanmaların teşhisine ışık tutmaktan mevcut olan en gelişkin robotik ve yapay zekâ alanlarına ilham vermeye kadar pek çok avantaj sağlayabilir. Makaklardaki ventral premotor korteks, yani F5 bölgesi, literatürdeki ilgi alanlarından biridir. Araştırmalar, maymunlardaki F5 alanının kol hareketleri ve el konfigürasyonunda rol oynadığı ve farklı şekillerdeki objelerin (farklı kavrama tipleri) kavranmasını sağladığını gösteriyor. Ayrıca f5 alanınında sadece hayvanın hareketi sırasında değil, başka bir maymunun aynı hareketini izlerken de aktif olan ayna-nöron adı verilen nöronların bulunduğu gösterilmiştir. Bu çalışmada, F5 alanındaki sinir aktivitesini kullanarak maymunun kol kinematiğinin gerçek zamanlı olarak çözülüp çözülemeyeceğini, dahası, ayna ve ayna olmayan nöronların şifre çözme kapasitesinin nasıl ayırt edilebileceğini araştırmayı amaçlıyoruz. Bu amaçla, belirtilen bölgedeki 32 nöronun (ayna ve ayna olmayan nöronlar dahil) sinirsel davranışları, bir maymun farklı nesneler üzerinde kavrama görevleri yürütürken kaydedilmiştir. Ayrıca, maymunun hareketi aynı anda videoya çekildi. Görüntü işleme teknikleri ve araçlarını kullanarak videolardan kinematik veriler çıkarıldı. Daha sonra, tek bir nöronun kinematik verileri çözme yeteneği araştırıldı. Sonuçlar, kinematiklerin tek bir nöron tarafından gerçek zamanlı kod çözümü her zaman ideal olmasa da, her iki gruptan seçilen nöronlarla makul bir performansa ulaşılabileceğini ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın sonuçlarına dayanarak, ayna olmayan nöronların tek nöronlu kod çözücüleri olarak daha iyi oldukları söylenebilir. Daha güçlü kod çözme için çoklu nöron etkinliğine ihtiyaç duyulduğu açıkça görülse de, F5 bölgesindeki nöronlar, tek nöron şifre çözme yöntemindeki başarı ölçülerine göre kategorize edilebilir.