Real-Time Proxy-Control of Re-Parameterized Peripheral Signals using a Close-Loop Interface

Vilelmini Kalampratsidou; Steven Kemper; Elizabeth B. Torres

doi:10.3791/61943

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行为学

Controllo proxy in tempo reale dei segnali periferici rimizionati utilizzando un'interfaccia a circuito chiuso

Published: May 08, 2021

doi:

10.3791/61943

Vilelmini Kalampratsidou^1,2, Steven Kemper³, Elizabeth B. Torres^1,2,4,5,6

¹Center for Cognitive Science,Rutgers University, ²Department of Computer Science,Rutgers University, ³Music Department, Mason Gross School of the Arts,Rutgers University, ⁴Psychology Department,Rutgers University, ⁵Sensory Motor Integration Lab,Rutgers University, ⁶Computational Biomedicine Imaging and Modelling Center,Rutgers University

Summary

Presentiamo protocolli e metodi di analisi per costruire interfacce co-adattive che tras stream, parametrizzano, analizzano e modificano i segnali del corpo umano e del cuore in loop ravvicinato. Questa configurazione interfaccia i segnali derivati dal sistema nervoso periferico e centrale della persona con ingressi sensoriali esterni per aiutare a tenere traccia del cambiamento biofisico.

Abstract

I campi che sviluppano metodi per la sostituzione sensoriale e l’aumento sensoriale hanno mirato a controllare obiettivi esterni utilizzando segnali del sistema nervoso centrale (SNC). Meno frequenti, tuttavia, sono protocolli che aggiornano i segnali esterni autogenerati da corpi interattivi in movimento. C’è una scarsità di metodi che combinano i bioritmi corpo-cuore-cervello di un agente in movimento per guidare quelli di un altro agente in movimento durante lo scambio diadico. Parte della sfida per realizzare una tale impresa è stata la complessità della configurazione utilizzando bio-segnali multimodali con diverse unità fisiche, scale di tempo disparate e frequenze di campionamento variabili.

Negli ultimi anni, l’avvento di bio-sensori indossabili in grado di sfruttare in modo non invasivo più segnali in tandem, ha aperto la possibilità di ri-parametrizzare e aggiornare i segnali periferici dei diadi interagenti, oltre a migliorare le interfacce cervello e/o corpo-macchina. Qui presentiamo un’interfaccia co-adattiva che aggiorna l’uscita somatico-motoria efferente (inclusa cinematica e frequenza cardiaca) utilizzando biosensori; parametrizza i bio-segnali stocastica, sonifica questa uscita e la alimenta in forma ri-parametrizzata come ingresso reafferente visuo/audio-cinestetico. Illustriamo i metodi usando due tipi di interazioni, una che coinvolge due esseri umani e un’altra che coinvolge un essere umano e il suo avatar che interagiscono quasi in tempo reale. Discutiamo i nuovi metodi nel contesto di possibili nuovi modi per misurare le influenze dell’input esterno sul controllo interno somatico-sensoriale-motorio.

Introduction

Il controller a circuito chiuso naturale
Le informazioni sensoriali-motorie fluiranno continuamente tra il cervello e il corpo per produrre comportamenti ben organizzati e coordinati. Tali comportamenti possono essere studiati concentrandosi solo sulle azioni della persona, come in uno stile monologo (Figura 1A), o durante complesse azioni dinamiche condivise tra due agenti in una diade, come in uno stile di dialogo (Figura 1B). Tuttavia, una terza opzione è quella di valutare interazioni così complesse attraverso un controller proxy, nel contesto di un’interfaccia a circuito chiuso uomo-computer (Figura 1C). Tale interfaccia può tenere traccia delle fluttuazioni dei movimenti momento per momento fornite da ogni agente nel diade, e del tipo di coesione che emerge da sé dalle loro interazioni sincrone, aiutando a guidare i ritmi del diade in modi desiderabili.

Figura 1: Diverse forme di controllo. (A) Le interfacce autocontrolle controllate dal cervello si basano sulle relazioni a circuito stretto tra il cervello della persona e il corpo della persona, che può autoregolarsi e interagire autonomamente in stile “monologo”. Questa modalità tenta il controllo dei movimenti autogenerativi, oppure può anche mirare a controllare i dispositivi esterni. (B) Viene introdotto il controllo dello stile “Dialogue” per due ballerini che interagiscono tra loro e attraverso l’intrappolamento fisico e il turn-taking per ottenere il controllo sui movimenti dell’altro. (C) Il controllo di dialogo “di terze parti” del dyad è introdotto come mediato da un’interfaccia informatica che sfrutta in tandem i bio-segnali di entrambi i ballerini, lo parametrizza e lo rilava ai ballerini in forma ri-parametrizzata utilizzando l’audio e/o la visione come forme di guida sensoriale. La ri-parametrizzazione negli esempi qui presentati è stata ottenuta utilizzando feedback audio o visivi, potenziati dall’uscita cinestetica in tempo reale del motore di uno dei ballerini per influenzare l’altro; o di entrambi i ballerini, a turno in qualche schema alternato. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

L’obiettivo generale di questo metodo è dimostrare che è possibile sfruttare, parametrizzare e ri-parametrizzare le fluttuazioni momento per momento nelle attività bioritmiche dei corpi in movimento, poiché due agenti si impegnano in uno scambio diadico che può coinvolgere due esseri umani, o un essere umano e il suo avatar auto-commovente.

Le indagini su come il cervello può controllare le azioni e prevedere le loro conseguenze sensoriali hanno generato molte linee di indagini teoriche negli^{ultimi 1,}^2,^{3 e} prodotto vari modelli di controllo neuromotorio^4,^5,^6,^7,⁸. Una linea di ricerca in questo campo multidisciplinare ha comportato lo sviluppo di interfacce cervello-macchina a circuito chiuso o cervello-computer. Questi tipi di configurazioni offrono modi per sfruttare e adattare i segnali del SNC per controllare un dispositivo esterno, come un braccio robotico^9,^10,^11,un esoscheletro^12,un cursore sullo schermo di un computer¹³ (tra gli altri). Tutti questi dispositivi esterni condividono la proprietà che non hanno una propria intelligenza. Invece, il cervello che cerca di controllarli ha, e parte del problema che il cervello affronta è imparare a prevedere le conseguenze dei movimenti che genera in questi dispositivi (ad esempio, i movimenti del cursore, i movimenti del braccio robotico, ecc.) generando altri movimenti di supporto che contribuiscono al feedback motorio sensoriale complessivo sotto forma di reafferenza cinestetica. Spesso, lo scopo generale di queste interfacce è stato quello di aiutare la persona dietro quel cervello a bypassare una lesione o un disturbo, a recuperare la trasformazione dei suoi pensieri intenzionali in atti fisici controllati volilmente del dispositivo esterno. Meno comune è stato tuttavia lo sviluppo di interfacce che tentano di guidare i movimenti dei corpi in movimento.

Gran parte della ricerca originale sulle interfacce cervello-macchina si concentra sul controllo del sistema nervoso centrale (SNC) sulle parti del corpo che possono realizzare azioni dirette agli^{obiettivi 9,}^14,^15,^16,¹⁷. Vi sono, tuttavia, altre situazioni in cui l’uso dei segnali derivati dalle attività del sistema nervoso periferico (PNS), compresi quelli del sistema nervoso autonomo (ANS), è abbastanza informativo da influenzare e guidare i segnali di agenti esterni, inclusi un altro essere umano o avatar, o persino interagire con gli esseri umani (come nella figura 1C). A differenza di un braccio robotico o di un cursore, l’altro agente in questo caso, ha un’intelligenza guidata da un cervello (nel caso dell’avatar che è stato dotato dei movimenti della persona, o di un altro agente, nel caso di un diade umano interagente).

Una configurazione che crea un ambiente di un’interfaccia co-adattiva a circuito chiuso con scambio diadico può essere di uso per intervenire in disturbi del sistema nervoso in cui il cervello non può controllare volilmente il proprio corpo in movimento a volontà, nonostante non abbia fisicamente reciso il ponte tra il SNC e il PNS. Questo può essere il caso a causa di rumorosi segnali periferici in cui i cicli di feedback per aiutare il cervello a monitorare e regolare continuamente i propri bioritmi autogenerati potrebbero essere stati interrotti. Questo scenario si verifica nei pazienti con morbo di Parkinson¹⁸^,¹⁹o nei partecipanti con disturbi dello spettro autistico con rumore in eccesso nella loro produzione motoria. Infatti, in entrambi i casi, abbiamo quantificato alti livelli di rapporto rumore-segnale nei segnali cinestetici di ritorno derivati dalla velocità dei movimenti^{previsti 20,}^21,²² e dal cuore²³. In questi casi, cercare di padroneggiare il controllo cerebrale dei segnali esterni, mentre si cerca anche di controllare il corpo in movimento, può comportare un segnale autoreattore dal flusso di informazioni re-entrante (re-afferent) che il cervello riceve dal flusso motore continuo (efferent) alla periferia. Infatti, le fluttuazioni momento per momento presenti in tale flusso motore efferente autogenerato contengono informazioni importanti utili per aiutare la previsione delle conseguenze sensoriali delle azioni intenzionali²⁴. Quando questo feedback è danneggiato dal rumore, diventa difficile aggiornare prevedibilmente i segnali di controllo e collegare i piani intenzionali con atti fisici.

Se dovessimo estendere tale ciclo di feedback a un altro agente e controllare le interazioni della persona e dell’agente attraverso una terza parte (Figura 1C), potremmo avere la possibilità di guidare le recinte le prestazioni in tempo quasi reale. Questo ci fornirebbe la prova del concetto che avremmo bisogno di estendere la nozione di interfacce co-adattivo cervello-corpo o macchina cerebrale per trattare i disturbi del sistema nervoso che si traducono in una scarsa realizzazione della volontà fisica da intenti mentali.

Le azioni intenzionali hanno conseguenze, che sono precisamente caratterizzate da firme stocastiche motorie che dipendono dal contesto e consentono l’inferenza di livelli di intento mentale^{con alta certezza 25,}²⁶. Quindi, un vantaggio di un nuovo metodo che sfrutta lo scambio diadadico rispetto ai precedenti approcci incentrati dalla persona alle interfacce della macchina cerebrale o del computer cerebrale, è che possiamo aumentare i segnali di controllo per includere i bioritmi corporei e cardiaci che trasparero in gran parte sotto la consapevolezza della persona, sotto diversi livelli di intento. In questo modo, smorzamo le interferenze reattive che il controllo cosciente tende a evocare nel processo di adattamento del controllo cervello-cursore¹⁷. Possiamo aggiungere maggiore certezza al processo predittivo parametrizzando i vari segnali a cui possiamo accedere. In questo senso, il lavoro precedente esiste utilizzando segnali cerebrali e corporei in tandem^27,²⁸^,^29; ma il lavoro che coinvolge interazioni diadiche catturate da segnali corpo-cerebrali rimane scarso. Inoltre, la letteratura esistente deve ancora delineare la distinzione tra segmenti deliberati dell’azione eseguita sotto piena consapevolezza e movimenti transitori che si verificano spontaneamente come conseguenza di quelli^{deliberati 30,}³¹. Qui facciamo questa distinzione nel contesto dello scambio diadico e offriamo nuovi modi per studiare questa dicotomia^{32, fornendo}al contempo esempi di movimenti coreografati (deliberati) vs improvvisati (spontanei) nello spazio della danza.

A causa dei ritardi di trasduzione e trasmissione nei processi di integrazione e trasformazione sensoriale-motoria³³, è necessario avere tale codice predittivo in atto, per imparare ad anticipare con alta certezza l’imminente input sensoriale. A tal fine, è importante essere in grado di caratterizzare l’evoluzione del rapporto rumore-segnale derivato dai segnali nel flusso reafferente cinestetico in continuo aggiornamento. Abbiamo quindi bisogno di protocolli per misurare sistematicamente il cambiamento nella variabilità motoria. La variabilità è intrinsecamente presente nelle fluttuazioni momento per momento del flusso motore efferento in uscita³⁴. Poiché questi segnali non sono stazionari e sensibili alle variazioni contestuali³⁵^,³⁶, è possibile parametrizzare le modifiche che si verificano con alterazioni del contesto delle attività. Per ridurre al minimo le interferenze dei segnali reattivi che emergono dal controllo consapevole del SNC e per evocare cambiamenti quantificabili nell’efferento flusso motore PNS, introduciamo qui un’interfaccia proxy close-loop che altera indirettamente il feedback sensoriale, reclutando il segnale periferico che sta cambiando in gran parte sotto l’autocoscienza della persona. Mostriamo quindi modi per misurare sistematicamente il cambiamento che ne deriva le manipolazioni sensoriali, utilizzando analisi stocastiche suscettibili di visualizzare il processo che l’interfaccia proxy close-loop evoca indirettamente in entrambi gli agenti.

Introduzione a un controller proxy a ciclo chiuso
La variabilità sensoriale-motoria presente nei segnali periferici costituisce una ricca fonte di informazioni per guidare le prestazioni del sistema nervoso mentre l’apprendimento, l’adattamento e la generalizzazione si svolgono in diversi contesti³⁷. Questi segnali emergono in parte come un sottoprodotto del SNC che cerca di controllare volilmente le azioni, ma non sono l’obiettivo diretto del controller. Poiché la persona interagisce naturalmente con gli altri, i segnali periferici possono essere sfruttati, standardizzati e ri-parametrizzati; il che significa che le loro variazioni possono essere parametrizzate e spostate sistematicamente, poiché si altera il flusso motore efferente che rientra continuamente nel sistema come reafferenza cinestetica. In tali impostazioni, possiamo visualizzare i cambiamenti stocastica, catturando con alta precisione un segnale ricco che altrimenti viene perso per i tipi di grande media che le tecniche più tradizionali eseguono.

Per ottenere la caratterizzazione del cambiamento sotto la nuova piattaforma statistica, introduciamo qui protocolli, tipi di dati standardizzati e analisi che consentono l’integrazione dell’input sensoriale esterno (uditivo e visivo) con segnali motori autogenerati internamente, mentre la persona interagisce naturalmente con un’altra persona, o con una versione avatar della persona. In questo senso, poiché miriamo a controllare i segnali periferici (piuttosto che modificare i segnali del SNC per controllare direttamente il dispositivo esterno o il supporto), coniamo questa interfaccia proxy close-loop (Figura 2). Miriamo a caratterizzare i cambiamenti nei segnali stocastica del PNS, in quanto hanno un impatto su quelli del SNC.

Figura 2: Controllo proxy diun’interazione diaddica mediante interfaccia multimoso modale a circuito chiuso. (A) Controllo indiretto di due ballerini (salsa danzante) tramite un’interfaccia co-adattiva del computer rispetto a (B) un dyad interattivo artificiale persona-avatar controllato sfruttando i segnali del sistema nervoso periferico e ri-parametrizzandolo come suoni e/o come input visivo. (C) Il concetto di sonificazione mediante un nuovo tipo di dati standardizzato (i picchi di micro-movimento, MMS) derivato dalle fluttuazioni momento per momento nell’ampiezza/temporizzazione dei segnali bioritmici convertiti in vibrazioni e quindi nel suono. Dalla Fisica, prendiamo in prestito le nozioni di compressioni e rarefazioni prodotte da un diapason che emette onde sonore come vibrazioni misurabili. Gli schemi delle onde sonore rappresentati come pressione modulata nel tempo in parallelo alle concentrazioni di picco per la sonificazione. Esempio di segnale fisico per sottoporsi alla tubazione proposta dalla MMS alle vibrazioni e alla sonificazione. Usiamo il segnale di frequenza cardiaca come ingresso all’interfaccia. Ciò richiede fluttuazioni nell’ampiezza del segnale allineate all’inizio del movimento ogni 4 secondi di movimento e costruisce treni MMS che rappresentano le vibrazioni. I treni a spillo della MMS sono standardizzati da [0,1]. Il colore dei picchi in base alla barra dei colori rappresenta l’intensità del segnale. Quindi sonifichiamo queste vibrazioni usando Max. Questo segnale sonificato può essere usato per riprodurre in A, o per alterare in B le interazioni con l’avatar. Inoltre, in B è possibile incorporare il suono nell’ambiente e utilizzare la posizione del corpo per riprodurre il suono in una regione di interesse (RoI), o per modulare le caratteristiche audio in funzione della distanza dal RoI, della velocità o dell’accelerazione di una parte del corpo ancorata a un’altra parte del corpo, quando si passa dal RoI. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

I segnali PNS possono essere sfruttati in modo non invasivo con tecnologie di rilevamento indossabili che co-registrano flussi efferenti multimobili da diversi strati funzionali del sistema nervoso, che vanno dall’autonomo al^{volontario 32.} Possiamo quindi misurare quasi in tempo reale i cambiamenti in tali flussi e selezionare quelli i cui cambiamenti migliorano il rapporto segnale-rumore. Questo segnale motore efferente può quindi essere aumentato con altre forme di guida sensoriale (ad esempio, uditivo, visivo, ecc.) Poiché il PNS segnala la piena consapevolezza, sono più facili da manipolare senza molta resistenza ³⁸. Come tale, li usiamo per aiutare a guidare le prestazioni della persona in modi che potrebbero essere meno stressanti per il sistema umano.

Creazione dell’interfaccia
Presentiamo il design del controllo proxy mediato da un’interfaccia multimodale co-adattiva a ciclo ravvicinato. Questa interfaccia guida il feedback multisensorie in tempo reale. Nella figura 3 viene visualizzata la struttura generale.

L’interfaccia a circuito chiuso è caratterizzata da 5 passaggi principali. Il primo passo è la raccolta di dati multimobili da più strumenti indossabili. Il secondo passo è la sincronizzazione dei flussi multimo modali attraverso la piattaforma di LabStreamingLayer (LSL, https://github.com/sccn/labstreaminglayer) sviluppata dal gruppo MoBI ³⁹. Il terzo passo è lo streaming della struttura dati LSL su un Python, MATLAB o altra interfaccia del linguaggio di programmazione per integrare i segnali e parametrizzare empiricamente le caratteristiche fisiologiche (rilevanti per la nostra configurazione sperimentale) in tempo reale. Il quarto passo consiste nel ri-parametrizzare le feature selezionate estratte dal flusso continuo del segnale corporeo studiato e aumentarlo utilizzando una modalità sensoriale di scelta (ad esempio, visiva, uditiva, cinestetica, ecc.) per riprodurlo sotto forma di suoni o immagini, per aumentare, sostituire o migliorare la modalità sensoriale che è problematica nel sistema nervoso della persona. Infine, il 5° passo è quello di rivalutazione delle firme stocastiche dei segnali generati dal sistema in tempo reale, per selezionare quale modalità sensoriale porta i cambiamenti stocastica delle fluttuazioni corporee ad un regime di alta certezza (minimizzazione del rumore) nella previsione delle conseguenze sensoriali dell’azione imminente. Questo ciclo viene riprodotto continuamente per tutta la durata dell’esperimento con l’attenzione sul segnale selezionato, memorizzando le prestazioni complete per le analisi successive (come descritto negli schemi della Figura 3 e vedi^40,^41,^42,^43,^44,^45,⁴⁶^,⁴⁷ per un esempio di analisi a posteriori).

Figura 3: Architettura del concetto di interfaccia a circuito chiuso multimo modale guidatoperiferico. Vengono raccolti vari segnali corporei- dati cinematici, attività cardiaca e cerebrale (fase 1). LSL viene utilizzato per co-registrare e trasmettere in modo sincrono i dati provenienti da varie apparecchiature all’interfaccia (passaggio 2). Il codice Python/MATLAB/C# viene utilizzato per parametrizzare continuamente le fluttuazioni dei segnali utilizzando un tipo di dati standardizzato e una scala comune che consente di selezionare la fonte di guida sensoriale più adeguata per smorzare l’incertezza del sistema (passaggio 3). Questo miglioramento in tempo reale della trasmissione del segnale attraverso canali selezionati consente quindi la ri-parametrizzazione del segnale sensoriale di re-entrante per integrarsi nel flusso del motore continuo e migliorare il flusso di ingresso perso o danneggiato (passaggio di sostituzione sensoriale 4). La rivalutazione continua chiude il ciclo (passaggio 5) e salviamo tutti i dati per ulteriori analisi future. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Le sezioni seguenti presentano il protocollo generico su come costruire un’interfaccia a circuito chiuso (come descritto nella figura 3) e descrivono i risultati rappresentativi di due interfacce sperimentali (elaborate nel materiale supplementare) che coinvolgono l’interazione diadad fisica tra due ballerini (vero sistema a circuito chiuso) e l’interazione diadad virtuale tra una persona e un avatar (sistema a circuito chiuso artificiale).

Protocol

Lo studio è stato approvato dal Rutgers Institutional Study Board (IRB) in conformità con la dichiarazione di Helsinki. 1. Partecipanti Definire la popolazione da studiare e invitarla a partecipare allo studio. L’interfaccia attuale può essere utilizzata in varie popolazioni. Questo protocollo e gli esempi utilizzati qui per fornire la prova del concetto non si limitano a un gruppo specifico. Ottenere il consenso informato scritto del protocollo approvato dall’IRB in conformità con la Dichiarazione di Helsinki. Chiedi al partecipante o al tutore di firmare il modulo prima dell’inizio dell’esperimento. 2. Installazione dell’interfaccia a circuito chiuso Installazione di apparecchiature cinematiche-PNSAiuta il partecipante a indossare con cura il costume di motion-capture basato su LED (corpo e testa, mostrato nella Figura 3,fase 1 e 5) che accompagna il sistema di acquisizione del movimento utilizzato. I marcatori LED del costume saranno tracciati dalle telecamere del sistema per stimare la posizione del corpo in movimento nello spazio. Collegare il controller LED wireless (noto anche come unità driver LED) del sistema con i cavi LED del costume collegarlo alla porta corretta. Accendi il dispositivo e impostalo sulla modalità di streaming. Accendere il server del sistema di acquisizione del movimento. Aprire un web-browser, visitare l’indirizzo del server e accedere (le informazioni di accesso devono essere fornite dall’azienda al momento dell’acquisto del prodotto). Calibrare il sistema in base alle esigenze (ad esempio, calibrare il sistema se è la prima volta che si utilizza l’apparecchiatura, altrimenti passare al passaggio 2.1.17). Aprire lo strumento di calibrazione del sistema di acquisizione del movimento e selezionare Calibrazione guidata. Assicurarsi che la voce del numero di server nel campo di testo sul lato sinistro-superiore dell’interfaccia sia corretta e fare clic su Continua. Collegare la bacchetta alla prima porta del controller LED e accendere il controller e fare clic su Continua. Una volta collegata la bacchetta, i suoi marcatori LED verranno accesi e appariranno sul display, nelle viste della fotocamera. Posizionare la bacchetta al centro del campo visivo della fotocamera, verificare che possa essere registrata dalle telecamere e fare clic su Continua. Spostare la bacchetta in tutto lo spazio mantenendola verticale e disegnando cilindri. Assicurati che il movimento sia catturato da almeno 3 telecamere ogni volta e sia registrato sul campo visivo di ogni telecamera rendendolo verde. Fallo per tutte le telecamere. Una volta che il campo visivo di ogni telecamera è stato completamente registrato (è tutto verde), fare clic su Continua e attendere l’esecuzione dei calcoli di calibrazione.NOTA: Una volta completata la calibrazione, la posizione della fotocamera insieme ai marcatori LED verrà visualizzata sul display, poiché sono posizionati fisicamente nella stanza. A questo punto, l’utente può riprendere la calibrazione perché è fatta o continuare ad allineare il sistema. Tenere la bacchetta verticalmente e posizionare il lato con il LED più vicino all’estremità della bacchetta a terra, dove deve essere impostata l’origine dello spazio 3D (punto (0,0,0)). Tenere stabile la bacchetta fino alla registrazione. Una volta registrato, lo schermo lampeggia in verde. Un punto che indica l’origine del frame di riferimento sullo spazio apparirà sull’interfaccia e il successivo asse di allineamento, asse x, verrà evidenziato verde. Spostare la bacchetta, mantenendo lo stesso orientamento (verticalmente), nel punto dell’asse x e mantenerla stabile fino a quando non viene registrata. Ripetere l’asse Z. Una volta registrato il punto dell’asse z, la calibrazione è completa. Fare clic su Fine per uscire dalla calibrazione. Aprire l’interfaccia del sistema di acquisizione del movimento e fare clic su Connetti per avviare lo streaming dei dati dai marcatori LED. Una volta stabilita la connessione, la posizione dei marcatori verrà visualizzata sul mondo virtuale dell’interfaccia. Creare lo scheletro virtuale (stimare automaticamente le posizioni ossee del corpo dai dati di posizione raccolti dai marcatori LED del costume, come mostrato nella figura 8 step2). Fate clic con il pulsante destro del mouse su Ossature (Skeletons) sul lato destro della finestra e selezionate Nuova ossatura (New skeleton). Scegliere Marker Mapping e quindi selezionare il file corretto (fornito dalla società in base alla versione dell’interfaccia utilizzata). Quindi, fare clic su OK. Chiedi al partecipante di rimanere stabile sulla posa a T (postura dritta con le braccia aperte sui lati). Fate clic con il pulsante destro del mouse sull’ossatura e selezionate Genera ossatura senza allenamento( Generate skeleton without training ). Se tutti i passaggi vengono eseguiti correttamente, verrà generata l’ossatura. Chiedi ai partecipanti di muoversi e verificare con quanta precisione lo scheletro virtuale segue i movimenti del partecipante. Per trasmettere i dati dell’ossatura a LSL, selezionate Impostazioni e opzioni dal menu principale. Aprire l’emulatore Owl e fare clic su “start” Live streaming. Installazione di apparecchiature EEG – CNS Aiuta lo stesso partecipante a indossare il copricapo EEG. Posizionare gli elettrodi in gel (i tradizionali elettrodi a base di gel utilizzati con il copricapo EEG) sul cappuccio della testa e 2 elettrodi appiccicosi (elettrodi che funzionano come adesivi) sul lato posteriore dell’orecchio destro per i sensori CMS e DRL. Riempire gli elettrodi con gel ad alta conduttività, se necessario, per migliorare la conducibilità tra il sensore e il cuoio capelluto. Collegare i cavi degli elettrodi sui gel-trodi e i due elettrodi appiccicosi. Attaccare il monitor wireless sul retro del cappuccio della testa e collegare i cavi dell’elettrodo. Accendere il monitor. Aprire l’interfaccia del sistema EEG. Selezionare Usa dispositivo Wi-Fi e fare clic su Cerca dispositivi. Selezionare NE Wi-Fi e Utilizzare questo dispositivo. Fare clic sull’icona della testa, selezionare un protocollo che consenta la registrazione di tutti i 32 sensori e fare clic su Carica. Assicurarsi che i dati trasmessi in streaming di ogni canale siano visualizzati sull’interfaccia. Installazione di apparecchiature ECG – ANS Seguire i passaggi esatti presentati nella 2.2, ma utilizzare il canale O1 per connettersi sull’estensione della frequenza cardiaca (HR). Utilizzare un elettrodo appiccicoso per attaccare l’altra estremità dell’estensione proprio sotto la gabbia toracica sinistra. Preparazione di LSL per la registrazione sincronizzata e lo streaming di dati cinematici. Eseguire l’applicazione LSL per il sistema di acquisizione del movimento facendo doppio clic sull’icona corrispondente. Individuare l’applicazione nel seguente percorso della cartella LSL, LSL\labstreaminglayer-master\Apps\PhaseSpace. Nell’interfaccia impostare l’indirizzo del server corretto. Selezionare Quindi Configurazione file e caricamento. Selezionare il file di configurazione corretto (deve essere fornito dall’azienda in base alla versione del prodotto utilizzata) Fare clic su Collega. Se non vengono commessi errori, non verrà visualizzato alcun messaggio di errore. Preparare LSL per la registrazione sincronizzata e lo streaming dei dati EEG ed ECG. Non sono necessari passaggi aggiuntivi per questa apparecchiatura. Installazione di LSL Eseguire l’applicazione LabRecorder facendo doppio clic sul file che si trova nel percorso LSL\labstreaminglayer-master\Apps\LabRecorder della cartella LSL. Fare clic su Aggiorna. Se tutte le istruzioni vengono eseguite correttamente, tutti i tipi di dati del sistema di motion-capture e EEG verranno visti sul pannello Record for streams. Selezionate la directory e il nome per i dati nel pannello Percorso archiviazione. Fare clic sul pulsante Start. La raccolta dei dati del sistema motion-capture ed EEG inizierà in modo sincrono. Al termine della registrazione fare clic su Interrompi. Se la registrazione ha avuto esito positivo, i dati si trovano nella directory precedentemente selezionata. Aprire i file per verificare che includano le informazioni registrate. Analisi e monitoraggio in tempo reale del sistema umano. Eseguire MATLAB, Python o altro codice che riceve, elabora e aumenta i dati trasmessi in streaming. I codici di esempio corrispondenti agli esempi rappresentativi descritti nelle sezioni seguenti sono disponibili qui: https://github.com/VilelminiKala/CloseLoopInterfaceJOVE Generazione del feedback sensoriale aumentato Produrre l’uscita sensoriale utilizzando il dispositivo corretto (ad esempio, altoparlanti, monitor, tra gli altri). 3. Procedura sperimentale Seguire la procedura sperimentale definita dall’installazione, se del caso.NOTA: le interfacce a circuito chiuso sono progettate per essere esplorate e apprese in modo intuitivo. Pertanto, la maggior parte delle volte non sono necessarie istruzioni.

Representative Results

Esistono varie interfacce che possono essere costruite in base al protocollo presentato nella sezione precedente e possono essere applicate su popolazioni diverse per numerosi scopi. Alcune possibili variazioni sono descritte nella sezione “Variations of the Presented Close-Loop Interface” di Supplementary Material. In questa sezione dimostrano i risultati rappresentativi di 2 interfacce a ciclo chiuso di esempio che seguono il protocollo descritto nella sezione precedente. La configurazione, la procedura sperimentale e i partecipanti a questi studi sono spiegati in profondità nelle sezioni “Esempio 1: Interfaccia audio a circuito chiuso di un’interazione diaddica reale” e “Esempio 2: Interfaccia audio-visiva a circuito chiuso di un’interazione diadad artificiale” del file supplementare. Risultati dell’interfaccia audio a circuito chiuso di un’interazione diaddica realeNello studio di “Audio close-loop interface of a real dyadic interaction” (elaborato presentato nella sezione “Esempio 1: Audio Close-loop Interface of a Real Dyadic Interaction” di Supplementary Material), abbiamo usato un’interfaccia di controllo proxy, illustrata nella Figura 4, che utilizza il segnale cardiaco della ballerina femminile per alterare la musica ballata. In tempo reale, abbiamo eseguito l’elaborazione del segnale per estrarre il tempo del battito cardiaco e trasmesso queste informazioni al sistema Max per alterare la velocità del brano eseguito. In questo modo, abbiamo riprodotto la canzone, alterata dai segnali biofisici. Questo processo portò ad ulteriori alterazioni dei movimenti e dei segnali del battito cardiaco. Figura 4: Interfaccia a ciclo chiuso basata su audio. 1. Un dispositivo indossabile ECG-HR monitora l’attività di una ballerina di salsa durante l’esecuzione delle sue routine e alimenta i segnali all’interfaccia a 500Hz. 2. La nostra interfaccia analizza i dati ECG in tempo reale. In ogni fotogramma filtra i dati grezzi, estrae i picchi R del complesso QRS; e trasmette il rilevamento dei picchi a MAX. Un’interfaccia di terze parti fonde la velocità dell’audio con la velocità della frequenza cardiaca. 4. La canzone alterata viene riprodotta ai ballerini. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Due ballerini di salsa hanno interagito con l’interfaccia ed eseguito una routine ben provata mettendo in scena una coreografia e una danza improvvisata spontaneamente. I ballerini hanno dovuto eseguire la versione originale della canzone una volta e una versione ha mescolato il tempo originale della canzone con il flusso di battito cardiaco in tempo reale. Ci riferiamo alla versione successiva che è stata eseguita due volte come alterazione 1 e 2 della canzone. Nell’analisi presentata di seguito, abbiamo utilizzato il segnale cardiaco e audio registrato. I picchi dei due segnali estratti per stimare i treni MMS (vedere la sezione “Micro-movimenti Spikes” in Supplementary File), che preservano le fluttuazioni ad alta frequenza come mostrato nella figura 5. Figura 5: Stima dei treni MMS del sistema audio a circuito chiuso. Le serie temporali ECG sono utilizzate per estrarre i picchi di RR e le deviazioni di ampiezza dall’ampiezza media complessiva (stimata) dei picchi R ottenuti (dati spostati mediamente). Quindi la normalizzazione per equazione 1 (vedi File supplementare, sezione “Picchi di micro-movimento”) viene utilizzata per ottenere i treni MMS. Metodi simili vengono utilizzati per gestire le forme d’onda audio e riprodurre la canzone in base alle prestazioni in tempo reale della persona. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. I treni MMS erano ben caratterizzati come un processo casuale continuo, ben rappresentato dalla famiglia gamma continua di distribuzioni di probabilità. MLE ha ritenuto che questa famiglia continua di distribuzioni sia la più adatta per entrambi i set di dati (cfr. spiegazione nella sezione “Distribuzione gamma” del materiale supplementare e nella figura complementare 2). Questo tipo di processo casuale è stato utilizzato per tracciare i cambiamenti nelle firme stocastiche dei bioritmi autogenerati dai bio-segnali del sistema nervoso umano. Dai parametri gamma di forma e scala stimati empiricamente, otteniamo i momenti Gamma, la media, la varianza, l’asimmetria e la kurtosi (vedi dettagli dell’analisi nella sezione “Analisi stocastica” del materiale supplementare). Tracciamo quindi il PDF stimato. La figura 6 si concentra solo sul segnale cardiaco e sulla musica, ma i metodi si applicano in modo simile agli altri bioritmi generati dai segnali cinematici presentati in 41. Il PDF del cuore e il segnale musicale sono mostrati nella Figura 6A-B, dove evidenziamo le differenze tra i set di dati delle due condizioni, routine deliberata e improvvisazione spontanea. Per ogni condizione, sottolineiamo i cambiamenti nelle firme stocastiche indotti dalle alterazioni temporali della canzone. Inizialmente, ballano con la canzone originale. Poi, mentre il battito cardiaco cambia ritmo in tempo reale, le fluttuazioni sonificate in questo segnale portano i ballerini a seguire le alterazioni temporali della canzone. Si tratta dell’alterazione 1 e dell’alterazione 2. Questi spostamenti sistematici sono descritti dai parametri Gamma. Poi, utilizzando i parametri di forma e scala stimati empiricamente, abbiamo ottenuto i quattro momenti Gamma corrispondenti per il battito cardiaco e le canzoni. Questi sono visualizzati nella figura 6C per i segnali cuore (in alto) e canzone (in basso). Figura 6: Indurre cambiamenti sistematici nei PDF Gamma stimati empiricamente e nelle loro traiettorie stocastiche dei Quattro Momenti Gamma dalle prestazioni sotto il controllo proxy utilizzando il sistema audio close-loop. (A) PDF dei treni MMS di ciascuno dei tipi di dati (ECG in alto e file audio in basso) per ciascuno dei contesti di danza, improvvisazione spontanea e routine deliberata. Le leggende sono Imp Or (improvvisazione originale) che denota la condizione di base all’inizio della sessione; Imp Alt1 che denota l’improvvisazione durante l’alterazione 1; Imp Alt2 che denota improvvisazione durante l’alterazione 2. (B) Analogamente, per la routine deliberata provata, Rout Or significa originale di routine; Rout Alt1 significa alterazione di routine 1; Rout Alt2 significa alterazione di routine 2. I pannelli in (C) mostrano i cambiamenti sistematici nei momenti Gamma come sia i segnali audio delle canzoni che quelli del cuore si spostano in tandem e in tempo reale. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Lo spostamento delle firme può essere apprezzato in questi pannelli (grafici dei momenti PDF e Gamma), dimostrando così che i metodi presentati possono catturare l’adattamento del cuore alle alterazioni della canzone che il proxy controller produce in tempo reale. Mentre le canzoni spostano i ritmi, anche le firme stocastiche del cuore e la transizione delle firme stocastiche è coerente nella direzione (che è anche una scoperta in 41 dove abbiamo studiato i parametri di forma e scala). Allo stesso modo, mentre le firme del cuore si spostano, anche le firme della canzone. Questi effetti di mirroring – l’uno influisce sull’altro e mentre uno si sposta costantemente verso una direzione, così fa l’altro – seguono la natura a ciclo ravvicinato di questa interfaccia del controller proxy. I risultati sottolineano l’utilità di questa configurazione e danno prova del concetto che possiamo spostare sistematicamente i bioritmi autonomici della persona nel contesto dello scambio diadico. Spostamenti paralleli sulle firme stocastiche sia delle canzoni che dei segnali corporei, dimostrano che il co-adattamento dell’intero sistema (partecipante e interfaccia) è possibile utilizzando i segnali periferici. Questo processo traspare senza intoppi sotto la consapevolezza della persona e offre una prova di concetto per le idee per spostare in remoto e sistematicamente i bio-segnali della persona in corrispondenza del feedback sensoriale esterno di scelta. In sintesi, possiamo guidare lo spostamento delle firme stocastiche in questo processo casuale continuo. I metodi consentono di catturare il cambiamento e la loro velocità lungo le traiettorie stocastiche che siamo stati in grado di costruire quasi in tempo reale. Per accertare la significatività statistica nei turni, usiamo il test ANOVA, Kruskal-Wallis non parametrico seguito da più confronti post-hoc test. Confrontiamo le firme della MMS dei dati cardiaci tra le sei condizioni. La figura 7 mostra il confronto multi-confronto dei dati cardiaci MMS e della corrispondente tabella Kruskal-Wallis. La trama a confronto multi-confronto indica che c’è una differenza significativa tra la condizione di base della danza di routine originale (Rout. Oppure) e la condizione di base della danza improvvisata originale (Imp. Or). È anche importante notare che le prime modifiche, Rout. Alt1 e Alt1, spostate verso distribuzioni che condividono mezzi comparabili e lo stesso vale per le seconde alterazioni, mentre la varianza, l’inclinazione e la kurtosi si spostano nello spazio dei momenti Gamma (Figura 6C). Figura 7: Risultati delle prove post-hoc Kruskal-Wallis non parametriche e di confronto multiplo. I risultati dell’ANOVA non parametrico (test kruskal-wallis) applicati sulla MMS dei dati cardiaci per confrontare le sei condizioni. La trama dimostra il multi-confronto dei 6 casi, indicando la differenza significativa tra il “Rout”. O” e condizioni “Imp. La tabella mostra i risultati del test Kruskal Wallis. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Risultati dell’interfaccia audio-visiva a circuito chiuso di un’interazione diadad artificialeNello studio di “Interfaccia audio-visiva a circuito chiuso di un’interazione diadica artificiale” (elaboratamente presentata nella sezione “Esempio 2: Interfaccia audio-visiva a circuito chiuso di un’interazione diadica artificiale” di Materiale Supplementare), 6 partecipanti hanno interagito con l’interfaccia, illustrata nelle figure 8, che crea il loro avatar specchiato rendendo i movimenti della persona. L’interfaccia incorpora suoni dipendenti dalla posizione all’interno dell’area circostante la persona durante l’interazione. I partecipanti sono stati ingenui per quanto riguarda lo scopo dello studio. Dovevano camminare per la stanza e capire come controllare il suono che sarebbe emerso sorprendentemente mentre passavano da un RoI (regioni di interesse) definito dal controller proxy. Figura 8: Rappresentazione visiva dell’interfaccia audiovisiva. 1. Un sistema di motion-capture viene utilizzato per l’acquisizione dei dati cinematici periferici. 2. Il sistema raccoglie le posizioni dei sensori (nei nostri LED di esempio) per stimare lo scheletro – posizione sulle ossa. 3. Le posizioni ossee vengono quindi allineate nella nostra interfaccia sviluppata da MATLAB utilizzando il nostro modello di cinematica in avanti. 4. Le posizioni allineate vengono utilizzate per mappare le informazioni dello scheletro al nostro avatar renderi reso in 3D. 5. La mappatura dei dati trasmessi in streaming all’avatar è in tempo reale che crea la sensazione di guardare l’immagine speculare della persona. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. La figura 9 illustra i risultati dell’interfaccia audiovisiva della condizione 1 (vedere File supplementare per ulteriori condizioni), in cui la posizione dell’anca attiva il brano quando il primo si trova in RoI. Questa figura mostra le firme PDF e Gamma (vedi sezione “Tipi di dati e analisi” del materiale supplementare) dei dati sulla velocità dell’anca di 6 diversi partecipanti al controllo (da C1 a C6), quando erano all’interno e all’esterno del volume RoI. I risultati qui presentati evidenziano le differenze personalizzate sul tasso di adattamento dei singoli partecipanti. Questi sono indicati dagli spostamenti delle firme stocastiche e dai singoli risultati che emergono all’interno o all’esterno del volume RoI. Ad esempio, possiamo notare che il PDF si adattava agli istogrammi di frequenza dell’MMS derivati dall’ampiezza di velocità dei fianchi di C3 e C4, erano più simmetrici (valore di forma più alto) e meno rumorosi (valore di scala inferiore) quando si trova all’interno del volume. Al contrario, il resto dei partecipanti mostra un modello opposto. Empiricamente, abbiamo scoperto che le firme nell’angolo in basso a destra sono quelle di atleti e ballerini, che eseguono movimenti altamente qualificati. Le firme si trovano nella regione in alto a sinistra, provengono da set di dati di sistemi nervosi con patologie, come quelli con una diagnosi di disturbi dello spettro autistico ADHD22,32 e quelli di un partecipante sordoferente21. Nel contesto dello spostamento dei modelli lungo una traiettoria stocastica, otteniamo i valori mediani della forma e della scala per definire il quadrante inferiore destro (RLQ) e il quadrante superiore sinistro (LUQ) in cui monitoriamo la qualità complessiva del rapporto segnale/rumore accumulando queste informazioni nel tempo. Ciò considera l’aggiornamento dei valori mediani che definiscono dinamicamente questi quadranti in quanto la persona co-adatta i suoi bioritmi generati internamente a quelli controllati esternamente dal proxy ma dipendenti da quelli interni della persona. Figura 9: PDF gamma stimati empiricamente e firme gamma dei bioritmi corporei durante le interazioni utilizzando il sistema audio-visivo a circuito chiuso. Utilizzando i treni MMS derivati dalla velocità dei fianchi di ogni partecipante (C1 – C6), abbiamo usato MLE per adattarsi al miglior PDF con intervalli di confidenza del 95%. Ogni partecipante è rappresentato da un simbolo diverso mentre le condizioni sono rappresentate da colori diversi. Una famiglia di PDF Gamma quando nel volume (in) differisce da quella esterna al volume (out). Oltre ai PDF stimati empiricamente gamma, i parametri stimati della forma gamma e della scala vengono visualizzati anche per ogni persona sul piano dei parametri Gamma. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. La tabella 1 mostra i valori p ottenuti da dati grezzi (velocità) e MMS che confrontano il risultato tra le condizioni in cui la parte del corpo della persona si trova all’interno del RoI vs. al di fuori del RoI. I risultati raffigurati sul tavolo sono stati stimati utilizzando il test ANOVA Kruskal-Wallis non parametrico. Kruskal Wallis Test Dati sulla velocità MMS C1 0 1.34 e-05 C2 0 4.72E-15 C3 0 8.59E-34 C4 2.70E-21 3.16E-04 C5 0 1.11E-09 C6 0 5.95E-05 Tabella 1: Produzione della prova ANOAVA-Kruskal-Wallis non parametrica. I risultati del test Kruskal Wallis confrontano le registrazioni di interno contro esterno del Rol per la MMS e i dati sulla velocità. Applichiamo il test sui dati di ciascun partecipante (C1 – C6) separatamente. File supplementari. Clicca qui per scaricare questi file.

Discussion

Questo documento introduce il concetto di controllo proxy tramite interfacce co-adattive, interattive e multimo modali a circuito chiuso che sfruttano, parametrizzano e rimozionano il segnale periferico della persona nel contesto dello scambio diadico. Abbiamo mirato a caratterizzare i cambiamenti stocastica nelle fluttuazioni dei bioritmi della persona e a parametrizzare il cambiamento. Inoltre, mirammo a orientare sistematicamente le firme stocastiche dei loro bioritmi verso livelli mirati di regimi rumore-segnale quasi in tempo reale.

Abbiamo presentato un protocollo generico per la costruzione di un’interfaccia a circuito chiuso che soddisfaceva 5 elementi fondamentali: 1) la raccolta di più dati corporei provenienti dal CNS, PNS e ANS utilizzando vari strumenti e tecnologie; 2) la registrazione sincronizzata e lo streaming dei dati; 3) l’analisi in tempo reale dei segnali selezionati; 4) la creazione di un aumento sensoriale (audio, visivo, ecc.) utilizzando caratteristiche fisiologiche estratte per i segnali corporei; e 5) il tracciamento continuo del sistema umano e l’aumento sensoriale parallelo chiude il ciclo dell’interazione tra l’uomo e il sistema.

Il protocollo generico è stato applicato su due interfacce di esempio. Il primo indaga lo scambio diadico tra due agenti umani e il secondo tra un umano e un agente avatar. I due tipi di diadi sono stati usati per fornire la prova del concetto che il segnale periferico può essere cambiato sistematicamente in tempo reale e che questi cambiamenti stocastica possono essere tracciati con precisione. Un dyad era composto da due partecipanti che interagivano fisicamente, mentre l’altro comportava un partecipante che interagiva con un agente virtuale sotto forma di un avatar reso in 3D dotato dei movimenti della persona e di varianti alterate di questi movimenti in tempo reale. Tali alterazioni sono state evocate da manipolazioni interattive guidate da input sensoriali uditivi e / o visivi in un ambiente di sensazioni aumentate. Sia nella dyad reale che nella dyad artificiale, abbiamo dimostrato la fattibilità di spostare a distanza i segnali periferici, inclusi bioritmi corporei e segnali autonomici dal battito cardiaco.

Abbiamo presentato nuovi protocolli sperimentali per sondare tali spostamenti nella variabilità motoria efferente poiché i flussi di segnale cinestetico vengono manipolati e ri-parametrizzati quasi in tempo reale. Queste informazioni di re entrante (reafferenza cinestetica⁴⁸⁾si sono rivelate preziose per spostare le prestazioni dei sistemi in tempo reale. Portano informazioni sulle conseguenze sensoriali dell’azione, che possiamo essere tracciati con precisione utilizzando i metodi che abbiamo presentato qui.

Abbiamo anche mostrato tipi di dati e metodi statistici disponibili per standardizzare le nostre analisi. Abbiamo fornito più strumenti di visualizzazione per dimostrare i cambiamenti in tempo reale nelle attività fisiologiche che si evolvono naturalmente in diversi contesti, con inferenza statistica guidata empiricamente che si presta all’interpretazione dei segnali del sistema nervoso autogenerati e autocontrolli. È importante sottolineare che i cambiamenti evocati dal responsabile del proxy sono stati fluidi e tuttavia quantificabili, supportare così l’idea che l’attività periferica sia utile in più di un modo. Mentre possiamo implementare questi metodi utilizzando sensori indossabili wireless disponibili in commercio, possiamo indurre sistematicamente cambiamenti nelle prestazioni che sono catturabili nei ritmi biofisici senza stressare il sistema. È importante tradurre i nostri metodi nell’arena clinica e usarli come banco di prova per sviluppare nuovi modelli di intervento (ad esempio, come quando si utilizza la realtà aumentata nell’autismo ⁴⁹). In tali modelli, saremo in grado di tracciare e quantificare le conseguenze sensoriali delle azioni naturalistiche della persona, poiché gli ingressi sensoriali sono manipolati con precisione e l’output viene parametrizzato e ri-parametrizzato quasi in tempo reale.

Offriamo questo protocollo come modello generale per utilizzare varie attività bioritmiche autogenerate dal sistema nervoso umano e sfruttate in modo non invasivo con dispositivi indossabili wireless. Sebbene abbiamo usato una serie di biosensori per registrare EEG, ECG e cinematica in questo articolo, i metodi di registrazione, sincronizzazione e analisi dei segnali sono generali. L’interfaccia può quindi incorporare altre tecnologie. Inoltre, i protocolli possono essere modificati per includere altre azioni naturalistiche e contesti che si estendono al campo medico. Poiché abbiamo mirato a comportamenti naturali, la configurazione che abbiamo sviluppato può essere utilizzata in ambienti giocosi (ad esempio, coinvolgendo bambini e genitori).

Diversi disturbi del sistema nervoso potrebbero beneficiare di approcci così giocosi al problema del controllo. In entrambi i tipi di interazioni diadiche che abbiamo mostrato qui, i partecipanti potrebbero mirare a controllare consapevolmente la musica, mentre il controller proxy usa l’output periferico per manipolare inconsciamente e spostare sistematicamente le sue firme. Poiché gli scienziati hanno trascorso anni mappando empiricamente il piano dei parametri Gamma e il corrispondente spazio dei momenti Gamma in diverse fasce d’età (neonati a 78 anni)^19,⁵⁰^,^51,⁵²^,^{53 e} condizioni (autismo, Morbo di Parkinson, ictus, stato coma e sordità), per diversi livelli di controllo (volontario, automatico, spontaneo, involontario e autonomo)^25,⁴⁷^,⁵⁴, hanno criteri empiricamente misurati che denotano dove sugli spazi Gamma le firme stocastiche dovrebbero essere per un buon controllo predittivo. Ricerche precedenti hanno anche dimostrato che sappiamo dove sono i parametri in presenza di rumore casuale spontaneo proveniente dai ritmi autogenerati del sistema nervoso umano^7,^19,^55,⁵⁶. All’interno di uno schema di ottimizzazione che minimizza il rumore del motore bioritmico, possiamo quindi mirare a guidare i segnali in modo tale da raggiungere le aree mirate degli spazi Gamma in cui la forma e le firme di dispersione della famiglia di PDF di ogni persona favoriscono un elevato rapporto segnale/rumore e valori predittivi. In questo senso, non perdiamo dati lordi e li usiamo in modo efficace per guidare il sistema verso livelli desiderabili di rumore all’interno di una determinata situazione.

Le interazioni diadiche sono onnipresenti in contesti clinici o di allenamento. Possono verificarsi tra il formatore e il tirocinante; il medico e il paziente; il terapista clinico e il paziente; e possono anche verificarsi in contesti di ricerca che coinvolgono la scienza traslizionale e coinvolgono il ricercatore e il partecipante. Uno dei vantaggi dei protocolli attuali è che mentre sono progettati per i diadi, sono anche personalizzati. Come tale, è possibile adattare le interazioni co-adattive alle migliori capacità e predisposizioni della persona, in base ai loro intervalli di movimento, ai loro intervalli di tempi di elaborazione sensoriale e considerando gli intervalli nell’ampiezza dei segnali attraverso la gerarchia funzionale del sistema nervoso della persona. Man mano che la traiettoria stocastica emerge ed evolve nel tempo, è anche possibile accertare i tassi di probabilità delle firme e utilizzare tali serie temporali per prevedere diversi eventi imminenti insieme a possibili conseguenze sensoriali.

Infine, le interfacce a circuito chiuso potrebbero essere utilizzate anche nel mondo dell’arte. Potrebbero offrire agli artisti che si esibiscono nuove strade per generare forme computaziche di danze moderne, danze tecnologiche e nuove forme di visualizzazione e sonificazione dell’espressione corporea. In tali contesti, il corpo del ballerino può essere trasformato in uno strumento a guida sensoriale per esplorare in modo flessibile diverse modalità sensoriali attraverso la sonificazione e la visualizzazione delle attività bioritmiche autogenerati, come dimostrato dal lavoro precedente in^{quest’area 40,}^41,^43,⁴⁶. Tale performance potrebbe aumentare il ruolo di un ballerino sul palco e lasciare che il pubblico sperimenti sottili segnali corporei oltre il movimento visibile.

Diversi aspetti di questa tecnologia richiedono ulteriore sviluppo e test per ottimizzarne l’utilizzo in tempo reale. Lo streaming sincrono richiede potenza e capacità di memoria della CPU/GPU ad alta velocità per sfruttare davvero la nozione di guadagnare tempo ed essere un passo avanti quando si prevedono le conseguenze sensoriali dei comandi motori in corso. Le frequenze di campionamento dell’apparecchiatura dovrebbero essere comparabili per poter realmente allineare i segnali, eseguire una corretta fusione sensoriale ed esplorare la trasmissione di informazioni attraverso i diversi canali del sistema nervoso. Queste sono alcune delle limitazioni presenti in questa nuova interfaccia.

Tutto e tutto ciò, questo lavoro offre un nuovo concetto per migliorare il controllo del nostro sistema corporeo impiegando al contempo mezzi subliminali che tuttavia consentono misurazioni sistematiche standardizzate dei risultati del cambiamento stocastico.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Ringraziamo gli studenti che si sono offerti volontari per contribuire a svolgere questa ricerca; per averci fornito immagini e video necessari per descrivere l’insieme; neuroelettronica per averci permesso di utilizzare materiale proveniente dal canale www.youtube.com/c/neuroelectrics/ e dai loro manuali. Infine, ringraziamo il Prof. Thomas Papathomas del Rutgers Center for Cognitive Science per il supporto professionale durante le fasi di presentazione di questo manoscritto, nancy lurie marks family foundation career development award all’EBT e il Gerondelis Foundation Award a VK.

Contributi
Concettualizzazione, VK ed EBT; metodologia, EBT; software, VK, EBT, SK.; convalida, VK e SK; analisi formale, VK; indagine, VK, EBT, SK; risorse, EBT; cura dei dati, VK; scrittura – preparazione originale del progetto, EBT; scrittura: revisione e modifica, VK, SK.; visualizzazione, VK ed EBT.; vigilanza, EBT.; amministrazione dei progetti, EBT.; acquisizione del finanziamento, EBT Tutti gli autori hanno letto e accettato la versione pubblicata del manoscritto.

Materials

Enobio 32	Enobio	Hardware for EEG data collection
Enobio ECG Extention	Enobio	Hardware for ECG data collection
LabStreamingLayer (LSL)		Synchronization and streaming of data
Matlab	Mathwork	Analysis and processing of data
Max	Cycling'74	Sonification of bodily information
NIC.2	Enobio	Software for EEG and ECG data collection
PhaseSpace Impulse	PhaseSpace	Hardware for collection of the kinematic data (position, speed, acceleration)
Python3	Python	Analysis and processing of data
Recap	PhaseSpace	Software for collection of the kinematic data (position, speed, acceleration)

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Kalampratsidou, V., Kemper, S., Torres, E. B. Real-Time Proxy-Control of Re-Parameterized Peripheral Signals using a Close-Loop Interface. J. Vis. Exp. (171), e61943, doi:10.3791/61943 (2021).