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Inoltre, a seconda della dinamica temporale di risposta, i corpuscoli si dividono in slowly

adapting (rispondono solo a stimoli costanti) e fast adapting (rispondono solamente a

variazioni di stimoli).

Merkel: I SA

Meissner: I FA

Ruffini: II SA

Pacini: II FA

Su un singolo assone si ha un solo recettore Ruffini e Pacini, mentre per gli altri due ci

sono più recettori per singolo assone e qualunque venga attivato genera uno stimolo sul

nervo.

Merkel

Le fibre di questi recettori sono sempre mielinizzate. La velocità di conduzione è di circa

30 m/s. Sono caratterizzati da una risposta continua a frequenza medio-bassa. Sono in

grado di riconoscere dettagli fini. Sul polpastrello ci sono circa 70 corpuscoli di Merkel per

2

ogni cm .

Meissner

Essi si trovano tra le increspature dell’impronta digitale. Per ogni Merkel ci sono in genere

2

due Meissner, per cui la densità è doppia (140/cm ). Essi rispondono alle variazioni, per

cui la risposta a spike non è continua nel tempo ma di tipo On/Off, a frequenza dai 3 ai 40

Hz. Rispondono a stimoli oscillanti e controllano la presa della mano. Sono in grado di

rilevare dettagli fini, ma nelle loro caratteristiche tempo varianti.

Ruffini

Sono recettori fusiformi, di forza, cioè rilevano quanta forza è applicata in una certa

sezione di pelle. Sono più sensibili a seconda della direzione lungo cui vengono sollecitati.

Danno una risposta continua a frequenze dai 15 ai 400 Hz. Hanno una densità sul

2

polpastrello di circa 30/cm .

Pacini

Caratterizzati da una struttura a cipolla. In particolare l’assone è circondato da delle

guaine che danno la caratteristica di trasduzione. Danno una risposta solo in seguito a

transitori, a frequenze dai 10 ai 500 Hz. Sono sensibili alle vibrazioni e alle texture quando

il dito si muove. Inoltre sono sensori di eventi rapidi, anche su porzioni ampie di pelle,

eventi che richiedono una risposta rapida (bottiglia che cade).

La guaina che riveste l’assone nei corpuscoli di Pacini ha una funzione ben precisa. In

particolare si hanno delle lamine di connettivo intorno alla terminazione dell’assone a

formare una sorta di cipolla. In caso di stretch sulle lamelle, si ha un allargamento dei

canali per il sodio, i quali determinano un cambiamento di permeabilità al sodio tra interno

ed esterno della cellula, per cui cambia la mobilità. Per ripristinare l’equilibrio

elettrochimico viene generato un impulso elettrico.

La terminazione dell’assone è di per sé meccano sensitiva, cioè applicando una forza sulla

membrana, si ha una variazione del potenziale di membrana. Tuttavia grazie alla struttura

a cipolla, applicando lo stesso stimolo, il potenziale varia solo nel momento di variazione

dello stimolo in quanto, quando lo stimolo è costante non ho più vibrazioni, per cui la

membrana si rilassa e il potenziale depolarizzante si esaurisce. Per cui la struttura a

cipolla conferisce di fatto la caratteristica FA.

Tutti questi recettori sono caratterizzati da un limite di impulsi che possono produrre. Oltre

questo limite il recettore va in saturazione. A questo punto vengono reclutati recettori vicini

che integrano l’informazione. Si parla di effetto di popolazione.

Fenomeno dell’adattamento

Questo fenomeno permette che uno stimolo costante, senza cambiare posizione e

ampiezza, non venga più ascoltato se mantenuto per molto tempo, neanche dai recettori

slowly adapting.

In particolare i due tipi di recettori, slowly e fast adapting, caratterizzano un lento e veloce

adattamento e in questo modo permettono di dare diverse rappresentazioni dello stimolo

nel tempo.

Scorrendo il dito su una serie di caratteri braille posti lungo un asse spaziale o temporale,

si vanno a registrare le attivazioni dei vari recettori, ottenendo diversi pattern. In particolare

ogni spike generato si va ad indicare con un puntino, secondo una rappresentazione

“raster plot”.

Nei recettori di tipo I la rappresentazione

ottenuta è simile a quella effettiva del braille

su cui il dito scorre. Questo sia per i

recettori SA che FA, infatti i recettori di tipo I

hanno campi recettivi più precisi.

Per quanto riguarda i corpuscoli di Ruffini,

essi codificano un po’ di impulsi che danno

informazioni sulla pressione esercitata, ma

non sulla geometria. I Pacini invece danno

informazioni solo sul fatto che il dito sta

scorrendo sulla superficie, cioè rilevano solo

le vibrazioni locali dovute allo scorrimento.

La percezione tattile

La percezione tattile viene caratterizzata attraverso una serie di soglie e parametri:

Soglia statica: soglia sopra la quale riesco a distinguere due stimoli statici in

- termini spaziali (0.1-0.2 mm la massima)

Soglia dinamica: soglia spaziale sopra la quale distinguo due stimoli che si

- muovono (rullo con dei difetti) (1 µm la massima)

Risoluzione spaziale: distanza tra i recettori (1-2 mm)

- Risoluzione temporale: minima distanza temporale tra due stimoli per essere

- percepiti come distinti (5 ms)

Capacità di avvertire uno scivolamento incipiente

- Proprietà dei materiali

-

La percezione tattile viene caratterizzata attraverso due prove principali:

Si stabilisce una distanza minima per cui si distinguono due punti. Si riporta

1. sull’asse x la distanza tra due punti e su l’asse y il numero di risposte corrette

Applico sulla mano una superficie con un pattern e si chiede al soggetto se si tratta

2. di un grating orizzontale o verticale

La densità dei recettori è strettamente correlata alla capacità di discriminare le asperità. Si

parla di acuità spaziale.

Come si localizza lo stimolo tattile?

Grazie ai neuroni del 2° ordine che amplificano le differenze dello stimolo. I nuclei del 2°

ordine, intermedi tra lo stimolo periferico e la mappatura centrale, pre-elaborano

l’informazione sensoriale e determinano se viene trasmessa alla corteccia. Questi inoltre

filtrano i rumori o attività sporadiche nelle singole fibre, trasmettendo solo sequenze di

attività ripetute dalle singole fibre sensoriali, oppure l’attività è trasmessa in modo

simultaneo da più recettori (dalla singola fibra oppure da matrici di recettori).

L’attivazione di un certo sito inoltre, porta all’attivazione di recettori nei siti adiacenti, infatti

i campi recettivi tendono a sovrapporsi.

I recettori tattili hanno solo campi recettivi eccitatori, cioè normalmente sono silenti e se

stimolati producono spike. I neuroni di ordine maggiore invece, danno input sia eccitatori

che inibitori. L’inibizione è prodotta da interneuroni inibitori nei nuclei del 2° ordine. Nel

passare dalla periferia verso il centro trasformano gli spike ricevuti dai recettori in

sequenze di impulsi che inibiscono i neuroni successivi. Questa azione è importante

perché aiuta ad amplificare le differenze.

Gli interneuroni vengono attivati in 3 modi:

Feed forward: dal recettore periferico, si ha sinapsi con l’interneurone e infine

- sinapsi nei nuclei del 2° ordine

Feed back: l’interneurone riceve in uscita dal neurone del 2° ordine e rimanda in

- ingresso al neurone del 2° ordine

Feed back a lunga distanza: dalla corteccia ad un neurone inibitore verso un

- neurone del 2° ordine Meccanismo di inibizione laterale

Applicando due stimoli ai due recettori 1 e 3

(gli esterni), essi vengono attivati e

producono spike. Tuttavia a causa del fatto

che i campi recettivi si sovrappongono,

viene attivato anche il recettore centrale, e

questo causa una cattiva identificazione

spaziale dello stimolo.

L’inibizione laterale da parte degli

interneuroni fa sì che il neurone centrale

riceva due inibizioni da parte dei due

neuroni adiacenti che sommate

all’eccitazione proveniente dal recettore,

determina il fatto che complessivamente il

numero di spike prodotti sia minore, con

una migliore identificazione spaziale dello

stimolo. Amplifica la percezione delle differenze sensoriali.

In generale, per quanto riguarda il percorso dell’impulso dalla periferia verso il centro, le

fibre nervose viaggiano organizzate in fasci verso la spina dorsale. Da qui esistono due

possibili vie, entrambe terminanti nella corteccia controlaterale:

Colonna dorsale/Lemnisco mediale: caratteristica di grandi fibre mieliniche che

- trasportano informazioni tattili e propriocettive. Esse sono ipsilaterali fino al bulbo,

dove fanno sinapsi con un neurone del 2° ordine che raggiunge il talamo secondo

una via controlaterale. A livello del talamo si ha un’ulteriore sinapsi con un neurone

del 3° ordine che raggiunge la

corteccia controlaterale.

Tratto spinotalamico: caratteristica

- di piccole fibre non mieliniche che

trasportano informazioni sulla

temperatura e il dolore. In questo

caso il passaggio alla via

controlaterale avviene alla fine della

spina dorsale, e da qui il neurone

corre fino al talamo senza fare

sinapsi con neuroni del 2° ordine,

ma solo con quelli del 3° ordine che

poi raggiungono la corteccia

controlaterale.

Esistono 4 tipi di fibre:

Mieliniche:

Fibre Aα: trasportano informazioni muscolo scheletriche veloci, dalla periferia verso

- il centro (minima latenza, altrimenti non riuscirei a controllare l’azione che ne

consegue)

Fibre Aβ: fibre tattili, partono dai meccanocettori della pelle

- Fibre Aγ: caratteristiche di recettori di temperatura, dolore. Velocità di conduzione

- ancora abbastanza elevata

Non mieliniche:

Fibre C: trasportano informazioni riguardo temperatura, prurito, piacevolezza,

- dolore acuto. Sono fibre piccole e con bassa velocità di conduzione, e sono

amieliniche. Essendo tali la sensazione di dolore profondo arriva qualche secondo

dopo. Tuttavia il comando di difesa (dolore iniziale), cioè di cessazione dell’evento

dannoso, è a carico di fibre mieliniche. Infatti il dolore profondo serve per farci agire

immediatamente e indurci a curare il tessuto danneggiato, ma comunque è

sufficiente un avvertimento anche nel giro di qualche secondo, mentre è più

importante l’azione preventiva di cessazione dell’evento dannoso che infatti è a

cariche di fibre in cui la velocità di conduzione è maggiore.

Mappatura somatotopica

A livello della corteccia si possono individuare

vari siti. In particolare aree adiacenti

corrispondono a gruppi di recettori adiacenti

sulla pelle.

La corteccia è suddivisa in strati. In particolare

lo strato 4 riceve input dal talamo. Da qui fa

sinapsi verso gli strati 3 2 e 1 che collegano le

funzioni corticali.

Laier Inf (5-6): regola meccanismi di ritorno

verso la periferia (funzioni autonomiche)

Laier Sup: per fare connettività sensazione-

azione

I segnali viaggiano dal talamo verso l’area di

ricezione somatosensoriale (S1) e l’area S2 nel lobo parietale. La mappatura del corpo

nella corteccia mostra più spazi corticali posti nelle parti del corpo che sono responsabili

dei dettagli. Vista la plasticità delle funzioni

neurali si possono avere diversi

omuncoli e cambiamenti del

posizionamento delle cellule

corticali, relative alle varie parti

del corpo.

Le aree con maggiore sensibilità (possibilità di distinguere due stimoli vicini), presentano

aree corticali maggiore, cioè in periferia si hanno più recettori. Tra l’altro aree con

maggiore sensibilità hanno anche campi recettivi più piccoli sulla pelle.

Per quanto riguarda la percezione tattile, si vede

che questa aumenta in movimento, cioè si

distinguono meglio i dettagli se c’è movimento

tangenziale tra dito e oggetto, che viene

codificato reclutando diverse popolazioni di

recettori. Ho diversi pattern di attivazione.

Inoltre molto dipende dalla geometria dell’oggetto. Se si ha

una geometria acuminata (fine), si ha una attivazione più

localizzata dei recettori, mentre nell’intorno del punto di

contatto si ha un’attivazione minore. Se la geometria è piatta,

cioè il raggio di curvatura è più ampio, vengono stimolati più

recettori in parallelo (un massimo minore ma con una

maggiore popolazione di recettori attivati).

Codici tattili artificiali tradizionali

Si hanno due metodiche possibili:

Tatto passivo: il dito può essere sia fisiologico che artificiale e il soggetto è

- immobilizzato e tramite un carrello vengono applicati degli stimoli

Tatto attivo: il carrello rimane fermo ed è il dito che si muove su di esso

-

I due protocolli sono equivalenti per quanto riguarda il profilo di contatto. Per quanto

riguarda la percezione invece le cose sono diverse. Infatti nel caso attivo non si impone la

dinamica per cui si non riesce a conoscere la velocità tra carrello e dito, mentre nel

passivo la dinamica viene imposta. Per cui tramite il tatto passivo si riesce a disaccoppiare

la componente sensoriale da quella del controllo motorio, cioè la via efferente (motoria) da

quelle afferente (sensoriale). Posso quindi considerare solo la componente sensoriale e

svincolarla da quella motoria. In questo modo rendo il controllo dei parametri dinamici

esterno.

Esperimento su dito artificiale

Si combinano superfici semplici per ottenerne di più complicate. Infatti ogni superficie può

essere pensata come composta da diversi grating periodici sovrapposti.

Si applicano stimoli con periodicità diverse e il soggetto deve riconoscerle e distinguerle.

Avvicinando via via la periodicità del grating posso tra l’altro stabilire la soglia percettiva.

Inoltre si può studiare come le superfici vengono mappate a livello di attivazione dei

recettori, a livello quindi elettrofisiologico.

Dato un certo grating

Δp f p

=v /∆

È sempre vero che , cioè la frequenza di stimolazione meccanica è pari al

rapporto tra la velocità di scorrimento e la periodicità spaziale del grating. Infatti lo stimolo

è periodico, per cui produce uno spettro con una componente principale. In particolare

ipotizzando che il grating abbia un periodo temporale pari a Δt (distanza tra due picchi),

esso è pari a Δt=Δp/v. Per cui nello spettro avrò un picco in 1/Δt che corrisponde proprio

alla frequenza precedente.

Facendo un parallelismo con l’andamento della stimolazione in un dito naturale, studiato

via microneurografia, si vede che nell’attività di firing neurale dei recettori si ritrova la

stessa frequenza trovata artificialmente. Questo è vero se il sensore ha dimensioni e

geometria adeguate, cioè è bioispirato.

Tatto artificiale Tatto naturale

In particolare l’uscita del sensore avrà una certa vibrazione. A questa corrisponde un

andamento della potenza in un grafico tempo-frequenza, con delle bande rosse, a cui

corrispondono i picchi di frequenza. Tuttavia i sensori devono in qualche modo emulare i

recettori biologici che però emettono spike e non vibrazioni, che hanno caratteristica

continua. Lo scopo è quindi trasformare tali vibrazioni in

impulsi analoghi a quelli fisiologici.

=

Nel sistema tattile artificiale si possono variare alcuni

parametri al fine di studiare meglio l’analogo naturale. Un

esempio sono le impronte digitali, a seconda delle quali

ottengo percezioni, isotrope o meno.

Le caratteristiche spaziali tra dito e stimolo si compensano bene. In questo caso lo stimolo

non viene rilevato. Per

cui avere delle impronte

dritte determina un comportamento anisotropo.

Avendo invece delle impronte curve, la percezione è

isotropa, cioè uguale qualsiasi sia la posizione dello

stimolo.

Tramite la tecnologia riesco quindi a creare due sistemi

perfettamente uguali a variare solo i parametri che voglio

studiare. Al variare della forza impressa, ciò che varia non è la

frequenza ma l’ampiezza dell’uscita. Variando invece la geometria o la velocità di

scorrimento variano le caratteristiche frequenziali dello stimolo.

Inoltre analizzando le uscite di sensori distribuiti spazialmente, si vede che le uscite sono

uguali dal punto di vista frequenziale, ma sono leggermente sfasate, in quanto le diverse

posizioni rispetto all’asse del grating fa sì che un sensore venga investito prima o dopo.

Viene stimolato prima il recettore sulla destra e poi gli altri due.

=

L’obiettivo è quindi arrivare ad una codifica a spike. Studiando come la mano decodifica il

linguaggio braille, sono stati realizzati dei sistemi di firing.

Si ha una matrice di sensori che generano un segnale in uscita che deve essere

trasformato in una sequenza di impulsi.

Esistono diversi modelli.

Modello IF (integrate and fire)

A valle dell’uscita del sensore c’è un integratore, che di fatto integra il segnale in uscita. In

seguito si ha un comparatore che verifica che l’uscita dall’integratore superi una certa

tensione di soglia V . Se la soglia viene superata viene generato un impulso e si resetta la

th

variabile d’integrazione, altrimenti si continua ad integrare.

Se ad esempio S è un gradino, l’integratore genera una rampa.

In corrispondenza del superamento della soglia viene generato un impulso.

Ogni uscita è come se fosse l’uscita di un

recettore, che poi raggiunge il nucleo

cuneato dove si ha un secondo livello di

integrazione. Da qui le uscite vengono

decodificate per recuperare lo stimolo

sensoriale applicato.

A partire da uno stimolo braille se do un movimento tangenziale tra dito e stimolo, si

attivano recettori diversi che codificano lo stimolo applicato. Diversi braille danno diversi

pattern di attivazione che emulano una codifica fisiologica.

Modello di Izichevich

L’uscita del neurone viene ottenuta tramite due equazioni differenziali che governano

l’andamento del potenziale di membrana v, e u, che dà una fase di inibizione all’attivazione

del neurone. È una variabile di appoggio.

dv 2

v I

=0.04 +5v +140−u+ input

dt

du =a(bv−u)

dt

A seconda dei coefficienti a e b si ottengono comportamenti di firing diversi che emulano

modelli di neuroni diversi.

Con il modello IF avendo un input a gradino, integrando, ottengo un impulso a frequenza

fissa.

Tramite in coefficienti emulo una famiglia più ampia di recettori rispetto all’IF con però

maggiore complessità computazionale, a causa di varie non linearità nelle equazioni. Per

certi coefficienti ritrovo il modello IF.

In particolare ponendo A=B=C=a=0 => dv/dt= I /C che è la formula IF scritta in forma

input m

differenziale.

Infine si ha un terzo modello, il più complicato, cioè il modello di Hodgkin-Huxley.

Protesi bioniche

Vengono utilizzati dei codici tattili che emulano la codifica fisiologica. In questo modo si ha

un ritorno sensoriale mentre l’arto viene controllato.

Sono stati sviluppati diversi lavori.

Direct neural sensory feedback & control of prosthetic arm

Viene recuperate l’intenzione motoria e fornita una stimolazione neurale. In particolare

viene stimolato il nervo mediano (che innerva le prime 3 dita), tramite un elettrodo in

tungsteno inserito all’interno del nervo.

Inizialmente vengono dati impulsi di breve durata,

ognuno da 300 µs, per una durata complessiva della

stimolazione di 500 ms. Grazie a questi impulsi si

identificano le soglie di ampiezza della corrente che

danno percezione.

In seguito viene variata la frequenza di stimolazione

dai 10 Hz (5 impulsi in 500 ms) fino a 500 Hz (250

impulsi).

Queste frequenze vengono associate a diversi livelli

della forza applicata tramite dei sensori. Imposto ad

esempio F=0 -> 10 Hz, F=10 -> max f. Associo ad una modulazione di frequenza, una

certa informazione. In seguito addestro la persona a riconoscere uno stimolo e correlarlo

ad un’informazione.

Restoring natural sensory feedback in real-time bidirectional hand prostheses

Questo lavoro è stato effettuato su soggetto con amputazione transradiale. In questo caso

si ha una matrice di elettrodi inserita trasversalmente al nervo (sia sul nervo mediano che

ulnare), in modo tale da stimolare i vari fascicoli grazie ai diversi elettrodi. Il filo uscente dal

nervo viene poi suturato nei tessuti adiacenti.

È stato fatto un esperimento di mappatura spaziale e analisi della forza percepita e la

capacità di associarvi dei percetti. A seconda del fascicolo stimolato, vengono attivate

diverse parti dell’arto fantasma, cioè vengono percepiti comunque dal cervello nonostante

l’arto non ci sia più.

Per far percepire più o meno forza viene fornita più o meno corrente attraverso gli

elettrodi. A livello naturale questo avviene attivando più o meno recettori e comunque mi

indirizzo sempre su un singolo assone, mentre in questo caso viene reclutato un insieme

di assoni. A seconda di come vario l’ampiezza della corrente ne recluto più o meno,

generando così una maggiore o minore forza percepita.

Aumentando la corrente, aumenta la densità di corrente che si distribuisce sul nervo e

quindi vengono reclutati più fascicoli. Questo è molto aiutato dal fatto che l’elettrodo sia

posto trasversalmente al nervo. La frequenza con cui vengono erogati gli impulsi non

varia, varia solo l’ampiezza.

Tramite un certo protocollo sperimentale sui sensori, il soggetto a seconda dell’uscita del

sensore riconosce diverse forze, prese, geometrie… Infatti a seconda dell’oggetto in

questione, i sensori forniscono un feedback all’arto permettendo alla persona di

riconoscere quell’oggetto. L’arto viene controllato con i muscoli stessi.

Ad esempio, nel caso si stimolazione con oggetto rigido a parità di velocità della presa, la

forza sale più rapidamente arriva ad un valore più alto di forza, per cui ho una diversa

corrente nella codifica al impulsi e quindi un diverso percetto.

Neural interface provides long-term stable neural touch

In questo caso viene utilizzata una configurazione CUFF dell’elettrodo, ovvero l’elettrodo

circonda il nervo a cuffia, non è trasversale. Si utilizza una metodica di osteointegrazione

con una struttura impiantata nell’osso che serve per trasportare il cablaggio senza infettare

i tessuti. I fili non passano dalla cute ma dall’osso. C’è poi una vite che fa da fissaggio

meccanico dell’arto robotico, che da contatto elettrico. In questo modo non si espone i

tessuti ad agenti infettanti

La corrente scorre tra coppie di elettrodi che in questo modo investe più fascicoli, per cui si

hanno ampie percezioni ma una minore selettività. Non viene recuperato il senso del tatto

fino, in un’area localizzata come

attraverso l’approccio intraneurale,

ma su aree più vaste.

La stimolazione e il percetto derivano

da come varia la durata dell’impulso.

In questo caso quindi non varia

l’ampiezza della corrente ma solo la

durata. Maggiore è la durata

maggiore è la carica trasferita. A

seconda degli impulsi ho diversi

percetti. Tuttavia non c’è una buona

localizzazione dello stimolo.

Intraneural stimulation elicits discrimination of textural features by artificial

fingertips in intact and amputee humans

In un lavoro del professor Oddo, più bioispirato rispetto ai precedenti, si è riusciti ad

ottenere un tatto più fine, sensibile a texture semplici. Per farlo è stata indotta una forza

costante, cioè non variata la forza di pressione, però si è riusciti a recuperare le

caratteristiche geometriche dell’oggetto sfruttando il modello di Izichevich. Nei precedenti

lavori si variava l’ampiezza della corrente così da reclutare più o meno fascicoli, così da

far percepire più o meno forza. In questo caso invece la forza viene mantenuta costante.

In particolare le uscite dei sensori che vengono adattate al modello di Izichevich con i

coefficienti secondo il modello di Regular Spiking.

Tuttavia i sensori in uscita hanno circa 2.5 V come baseline, che non è coerente con

l’ambito di lavoro. Supponendo di avere un certo grating infatti, riesco a rilevare segnali di

ampiezza tra 1-5 mV. Per cui viene tolto l’offset. Prendo due canali opposti del sensore

che sono in controfase e facendo la differenza tra i due segnali riesco ad eliminare l’offset

ottenendo un segnale sempre positivo (le parti negative vengono messe a 0). Il segnale

così ottenuto viene mandato al posto della I del modello di Izichevich. Il segnale è

input

preso sempre positivo così da avere

eccitazione invece che inibizione, poiché

altrimenti non avrei firing visto che il

neurone è di base silente, per cui se

inibisco non ottengo nulla.

La geometria è caratterizzata da dentini

seguiti da aree vuote. Il dito nel toccare la

superficie genera in risposta dei segnali che poi vengono dati in ingresso al

modello, che poi mi dà in uscita una

sequenza di spike, coerentemente con

la codifica fisiologica. Tramite le

equazioni differenziali, l’uscita del

sensore viene trasformata in una

sequenza di impulsi. Per ampiezze

piccole ottengo pochi impulsi, se ad

esempio premo con più forza invece,

l’ampiezza dell’uscita del sensore è

maggiore, per cui ottengo più impulsi,

anche se in ogni caso la struttura temporale rimane la stessa, cioè ho un burst di impulsi

con la stessa periodicità.

Analizzando l’andamento degli spike in una persona sana tramite microneurografia si

ottiene un segnale coerente con quello ottenuto dall’esperimento. Per cui la caratteristica

di firing ottenuta è simile a quella dei recettori della mano.

Cambiamenti di stimolo modificano lo spettro del segnale. E’ la variazione di frequenza e

non di ampiezza che trasporta l’informazione di variazione dello stimolo.

Gli impulsi vengono poi inviati ad un soggetto

amputato (amputazione transradiale) tramite

elettrodi cronici (TIME) e su un certo numero di

persone non amputate tramite microstimolazione

con elettrodi percutanei, senza bisogno della

chirurgia. Si è visto che nei soggetti amputati la

risposta era corretta nel 96% dei casi. Nei

soggetti sani era invece minore (77%) a causa

del fatto che sull’impianto cronico la persona ha

avuto il tempo di mappare la corrispondenza tra

aree degli elettrodi e i percetti che ne derivavano

(tempo di permanenza con gli elettrodi di circa 1

mese), mentre nei soggetti con elettrodi

percutanei, la sessione ha avuto una durata di

poche ore per cui non c’è stato il tempo per un

riadattamento del proprio schema

sensorimotorio.

Architettura di sistema

Si ha un dito artificiale con una scheda di acquisizione. I dati in uscita dal convertitore A/D

sono mandati al computer tramite cavo ethernet e quindi al modello di Izichevich che gira

ad esempio di Labview, il quale realizza una discretizzazione delle equazioni differenziali

tramite modello di Eulero e si interfaccia al

calcolatore per visualizzare su Labview i segnali

acquisiti. Infine si interfacciarsi via USB con il

neurostimolatore.

Visualizzazione

Elettronica

dei dati

Sistema tattile Modello Izichevich

Il tipo di paradigma utilizzato è il 3AFC (3 alternative a scelta forzata), cioè al termine della

stimolazione il candidato poteva scegliere una delle tre risposte, ovvero 1° superficie più

grossolana, 2° superficie più grossolana, oppure le due uguali. Arrivando al 96% di

risposte esatte significa che non ci sono risposte date a caso (altrimenti avremmo avuto il

33% di risposte corrette).

Questi esperimenti vengono rappresentati tramite delle matrici di confusione, dove su

l’asse y viene riportata la variazione di periodo spaziale tra la 1° e la 2° superficie (ΔS ) e

p

sull’asse x la percentuale di risposte corrette a seconda della stimolazione (prima più

grossolana, seconda, oppure uguali). Lo stimolo poteva avere polarità positiva o negativa,

avendo la parte più grossolana prima o dopo. Si vede che stimoli simili vedono una

percentuale di risposte corrette più bassa. Queste matrici

dicono come viene classificato lo stimolo.

Questi esperimenti seguono di fatto tutti una curva

psicometrica, cioè maggiore è la difficoltà di identificazione,

minore è la % di risposte corrette. In questo caso la

difficoltà di identificazione aumenta all’aumentare della

similarità tra gli stimoli.

Tramite EEG si è rilevata la distribuzione di potenziali

evocati nello scalpo e si è visto che la corteccia controlaterale, facendo una stimolazione

elettrica si aveva un certo andamento del coefficiente di clustering (come i neuroni

sincronizzano o desincronizzano), poi lo stesso stimolo con un dito naturale dava lo stesso

andamento della modulazione nella corteccia. Tuttavia sull’emisfero ipsilaterale i due

andamenti divergevano poiché in teoria qui la stimolazione non arriva, o almeno non in

prima istanza, anche se di fatto un minimo di stimolazione anche in quest’area c’è visto

che comunque il cervello è connesso.

Tramite EEG si localizzano anche sorgenti di attivazione in corteccia in seguito a

stimolazione neurale e si trova che sono localizzate nella corteccia controlaterale, in modo

coerente con il tatto fisiologico. Vengono attivate le stesse aree.

Questo esperimento sui soggetti sani viene effettuato inserendo degli elettrodi percutanei,

mentre negli amputati tramite elettrodi cronici (TIME). Si vuole verificare che i risultati

ottenuti in termini di reclutamento fascicolare, siano uguali nei due tipi di elettrodi. Si vede

in particolare, che al variare della carica iniettata, si ottengono curve di reclutamento simili,

per cui il risultato di uno è traslabile sull’altro.

Neuromorphic artificial touch for categorization of naturalistic textures

In questo caso si vuole far percepire tramite dita artificiali, texture complesse, tipiche della

vita quotidiana. In particolare facendo toccare le varie texture si vanno a registrare i

pattern di spike ottenuti. Ogni texture sarà caratterizzata da un particolare pattern.

Al variare della forza e della velocità c’è una modulazione del firing rate, ovvero più forza

determina più impulsi al secondo. Tramite intelligenza artificiale si vogliono riconoscere le

varie texture a partire dai pattern. L’obiettivo è ricostruire tramite l’uscita di sensori un

modello di classificazione, per cui viene fatta un’analisi dei segnali che estragga delle

caratteristiche. In particolare per ogni stimolo riporto:

asse x: firing rate

asse y: varianza del tempo medio tra un impulso e il successivo (ovvero quanto è regolare

il pattern)

Si rappresentano su un grafico delle caratteristiche i vari materiali. Tuttavia ci sono delle

superfici molto simili con la stessa posizione del grafico, pur avendo due pattern degli

stimoli molto diversi. Un altro metodo di rappresentazione è una matrice di confusione,

dove sull’asse y viene riportato lo stimolo presentato, mentre sull’asse x, lo stimolo come

viene classificato. Un andamento ideale sarebbe diagonale, cioè ad ogni stimolo la sua

classe. In realtà la percentuale di risposte corrette raggiunge solo il 78%, cioè non tutti li

stimoli presentati vengono classificati nella classe di appartenenza.

Per superare questo limite si introduce il concetto di distanza (norma) che è alla base di

ogni classificazione. Due cose tra loro distanti sono diverse. In particolare si introduce una

grandezza che rappresenta la distanza tra gli spike e su questa si basa la classificazione.

Si utilizza la distanza di Victor & Purpura.

Si hanno due operazioni principali:

Aggiungo o tolgo uno spike: costa 1

- Sposto uno spike: costa Q*At dove Q è un parametro che rappresenta la distanza

-

Sulla base di Q decido quanto costa spostare uno spike nel tempo, trasformando un treno

di impulsi in un altro.

La distanza di Victor Purpura è definita in particolare come la sequenza ottimale, cioè che

costa meno, di operazioni per trasformare un treno di impulsi in un altro.

Se Q->0 spostare gli spike costa 0

Se Q->∞ aumenta la precisione temporale richiesta. Il costo è molto elevato.

A seconda di Q varia il peso di Δt nello spostare gli spike. A seconda del suo valore invece

di spostare uno spike conviene toglierlo e ri-aggiungerlo. In questo modo ottengo una

matrice di distanze, per cui posso fare una classificazione, ottenendo una maggiore

percentuale di risposte corrette (96%) perché vado a guardare anche il pattern oltre al

firing rate per dare le informazioni.

In particolare se Q->0 classifico solo in base al firing rate, infatti i due treni differiscono

solo per il numero di impulsi. All’aumentare di Q colgo meglio anche la dinamica

temporale, cioè riconosco meglio gli stimoli.

Modello del nucleo cuneato

La sequenza di impulsi generata dai recettori in periferia, grazie al fatto che ogni canale

introduce un ritardo differenziale, attiva dei neuroni sul nucleo cuneato (del 2° ordine), e a

seconda del neurone che si accende, identifica lo stimolo che ha toccato.

Ogni recettore infatti darà uno spike con diversa dinamica temporale. Nell’andare dalla

periferia verso il centro, vari canali a partire dai recettori, introducono diversi ritardi. Ogni

canale ritarda diversamente. Per cui se un recettore percepisce prima ma viene ritardato

lo spike verso il neurone del 2° ordine, alla fine lo spike arriverà insieme ad uno spike di un

recettore che si è acceso dopo. In particolare il neurone del 2° ordine viene attivato solo

da coincidenze di spike.

A seconda del neurone che si accende avverto lo stimolo piatto o il curvo. Questo

meccanismo permette il riconoscimento degli stimoli di real-time.

Quindi ritardando ogni canale, sulla base delle coincidenze del 2° ordine ottengo una

classificazione del segnale. In base al neurone che si attiva riconosco lo stimolo. Si tratta

di un metodo di classificazione alternativo a quello di Victor Purpura.

L’udito

Fisiologia dell’udito

Il suono è determinato da onde di pressione nell’aria dovute alla rarefazione e

compattamento delle particelle, in seguito alla messa in vibrazione di una membrana.

Queste vibrazioni si propagano tramite onde spazio-temporali.

L’onda sonora è caratterizzata, ipotizzando costituita da una sola frequenza, dalla sua

intensità e dalla distanza tra due picchi, altrimenti detta lunghezza d’onda. La velocità di

spostamento dell’aria è di circa 330m/s e tende ad aumentare all’aumentare di densità del

mezzo (nei liquidi e nei metalli è maggiore).

La frequenza di emissione si traduce in variazioni di pressione. Per quanto riguarda la

componente spaziale, appunto la lunghezza d’onda, essa è data dal prodotto tra periodo

dell’onda (n° di secondi per un’oscillazione) e la velocità, oppure dal rapporto tra velocità e

frequenza dell’onda (n° di oscillazioni in un secondo). All’aumentare della frequenza

diminuisce la lunghezza d’onda.

Il segnale udibile ha componenti frequenziali che vanno dai 10 Hz ai 20 KHz. Invece le

lunghezze d’onda variano dal metro al millimetro, e sono non a caso dimensioni

paragonabili a quelle dell’uomo, visto che dobbiamo essere in grado di trasdurle, le

dimensioni devono essere comparabili.


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evap6

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DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in ingegneria biomedica
SSD:
Università: Pisa - Unipi
A.A.: 2017-2018

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher evap6 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Sensi naturali e artificiali e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Pisa - Unipi o del prof Oddo Calogero Maria.

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