Unduh oc_chamber - Unduh kode sumber oc

oc_chamber

Kode sumber lainnya

1.0.0

Unduh

Ruang Pengkondisian Operan

Pengondisian operan adalah paradigma klasik yang digunakan dalam psikologi eksperimental di mana hewan belajar melakukan suatu tindakan untuk mendapatkan imbalan. Dengan menggunakan paradigma ini, dimungkinkan untuk mengekstrak kurva pembelajaran dan mengukur waktu reaksi secara akurat. Di sini kami menjelaskan perangkat yang sepenuhnya dapat dicetak 3D yang mampu melakukan pengkondisian operan pada tikus yang bergerak bebas, sambil melakukan pelacakan posisi hewan secara real-time.

Perakitan & Pemasangan

Anda dapat menemukan model cetak 3D di sini atau di sini.
Dalam gambar/EXPLODED VIEW.jpg terdapat diagram intuitif skema perakitan. Kami mencetak seluruh komponen menggunakan Cura 4.0 dengan resolusi sedang (100 µm), kecepatan 90 mm/s dan infill 20%. Desain ruang OC cukup sederhana sehingga hampir semua printer cukup presisi untuk mencetak seluruh ruang dengan sukses.

Daftar seluruh komponen dapat ditemukan di sini: Bill of material

Bagian cetakan 3D

RUANG OC
- arena: arena utama
- arena_holes: arena utama dengan lubang di lantai
- penghalang_posterior: penghalang posterior untuk tikus pelompat
- frontal_wall_LED: dinding antarmuka untuk matriks LED
- frontal_wall_LCD: dinding antarmuka untuk layar LCD
- mask_dots: topeng untuk matriks LED
- sensor_sentuh: tombol
KAMERA
- cam_barrier: dudukan kamera dengan penghalang depan untuk tikus yang melompat
- cam_ladder: lengan cetakan 3d
- cam_holder: dudukan kamera
PENGIRIMAN
- delivery_base: tempat jarum suntik dan motor
- delivery_motor2thread: benang ke adaptor motor
- delivery_piston: piston jarum suntik

Selain itu Anda membutuhkan:

kapasitor 1000 µF
dua resistor 25 Mohm untuk tombol sentuh
resistor 220 ohm untuk matriks LED
seutas benang M8 (~15 cm) untuk pengiriman hadiah

Hubungkan semua komponen seperti yang dijelaskan pada gambar/diagram_scheme.png

Untuk menginstal perangkat lunak di Raspberry Pi(RPI) cukup unduh atau salin seluruh kode di folder OS Raspian.

Perpustakaan yang diperlukan

ular piton

kamera foto
pySerial
openCV
Tkinter

Arduino

Sensor Kapasitif
Adafruit_NeoPixel
anak tiri

Konfigurasi Arduino

Kompilasi dan muat di Arduino UNO sketsa yang disebut skinner.ino

Kalibrasi Sensor Kapasitif

Untuk mengkalibrasi ambang batas sensor kapasitif, muat sketsa Arduino yang disebut skinnerCapacitiveTest. Fungsi ini hanya mencetak nilai sensor kapasitif pada port serial. Akan sangat membantu jika Anda menetapkan nilai ambang batas yang tepat untuk mendeteksi sentuhan mouse.

Menjalankan kode Python

Untuk menjalankan kode ketik di terminal:

 cd h ome p i o c_chamber          \ or replace with the folder path containing the scpript
python3 cvConditioningTracking.py

Atau buka cvConditioningTracking di IDLE IDE dan tekan F5.

Pengguna dapat menyesuaikan beberapa parameter eksperimen tingkat rendah dengan mengedit nilai variabel di 25 baris pertama file cvConditioningTracking.py. Penjelasan lebih rinci mengenai parameter tersebut diberikan dalam file itu sendiri.

Ruang dapat menjalankan eksperimen dalam 2 mode: mode Pelatihan dan mode Permutasi . Pengguna dapat memilih salah satu dari dua mode dengan mengedit tugas parameter di file cvConditioningTracking. Detail dan perbedaan kedua mode tersebut dapat dilihat di makalah.

GUI info eksperimen

Di awal eksperimen, pengguna diarahkan dengan GUI yang mengumpulkan beberapa informasi dasar tentang eksperimen yang akan dijalankan.

Tangkapan layar GUI untuk memilih beberapa informasi eksperimen dasar.

Subjek: Sebuah string yang berisi pengenal untuk mouse saat ini. Jika dibiarkan kosong, tidak ada file yang disimpan.
Jalur File: Lokasi untuk menyimpan file eksperimen. Outputnya terdiri dari dua file .txt yang berisi kumpulan data percobaan seperti yang dijelaskan di bagian kumpulan data, disimpan di dalam folder DATA dan DATAtracker. Pengguna dapat menelusuri lokasi di PC, jika kolom dibiarkan kosong, defaultnya adalah direktori kerja saat ini.
Nama file REC: String yang berisi nama yang akan digunakan untuk menyimpan rekaman video. Jika dibiarkan kosong, tidak ada file yang disimpan.
Jalur file REC: Lokasi untuk menyimpan rekaman video dengan overlay yang berisi posisi mouse dan area aktif. Pengguna dapat menelusuri lokasi di PC, jika kolom dibiarkan kosong, defaultnya adalah direktori kerja saat ini.
Kondisi: Kondisi eksperimental. Daftar rangsangan yang akan disajikan dalam percobaan. Satu atau lebih kondisi, dibagi dengan koma, dapat ditentukan:
- kanan: titik kanan
- kiri: titik kiri
- keduanya: titik di kanan dan kiri secara bersamaan
Semua ketentuan yang ditentukan di sini akan disajikan dalam urutan acak.
Kriteria: Jumlah frame yang diperlukan agar mouse tetap berada di area aktif untuk mengaktifkan uji coba. 20 frame = 1 detik
Level: Pilih posisi vertikal garis yang memisahkan area aktif ruangan dari area tidak aktif. Nilainya dinormalisasi dengan ketinggian ruang. 0 = ruangan bawah, 1 = ruangan atas, 0,5(default) = tengah ruangan
Kalibrasi: Jumlah frame yang akan digunakan pada awal percobaan untuk kalibrasi kamera. Mengkalibrasi kamera di awal percobaan penting untuk melacak mouse di latar belakang dengan lebih baik.

Pengaturan Lainnya

Opsi penyesuaian lainnya tersedia dengan mengedit baris pertama file berikut:

cvConditioningTracking (untuk mengubah parameter visi komputer dan jenis prosedur antara PELATIHAN atau PERMUTASI )
skinner (kepermanenan stimulus, ambang tombol)
skinnerCapacitiveSensor (ubah tombol untuk memeriksa dan ambang batas)

LCD_oc_chamber

Untuk memungkinkan penggunaan rangsangan visual yang lebih kompleks, Anda dapat menemukan versi tulang punggung kode yang berfungsi dengan layar LCD. Untuk menjalankan kode Psychopy2 diperlukan. Untuk menginstal Psychopy di RPI ikuti petunjuk berikut. Setelah Psychopy diinstal, buka cvConditioningTracking.py di IDE Psychopy dan jalankan kodenya. Kode ini berisi modul bernama LCD.py yang dapat digunakan untuk menampilkan gambar yang dipilih. Untuk saat ini, kode tersebut masih berupa rintisan, versi yang belum teruji dan dijalankan untuk tujuan demonstratif.

Pintasan Papan Ketik

p : keluar dari program (penekanan tombol p akan melewatkan kalibrasi kamera saat berada dalam fase "kalibrasi kamera", jika tidak maka akan menutup program)
s : menghentikan percobaan

Kumpulan data

Folder dataset berisi data mentah kami, yang dijelaskan dalam makalah ini, dengan 6 subjek. Setiap mata pelajaran terdapat dalam foldernya masing-masing dan diberi kode menggunakan skema: CAGE-LABEL-GENO. Selain itu, ada dua Notebook Jupyter dengan contoh bagaimana Anda dapat membaca file output txt dengan Python sebagai kerangka data pandas.

data: berisi folder yang mewakili subjek. Di dalam folder tersebut terdapat file .txt dengan field
- Acara - jenis acara (keduanya, tunggal)
- Jawaban - jawaban yang diberikan oleh subjek (keduanya_sx,keduanya_dx,ya,tidak)
- RT - Waktu reaksi
- Waktu - Stempel waktu
data_track: berisi pelacakan posisi hewan secara real-time. Baris pertama melambangkan batas arena (persegi x, y, x+lebar, y+tinggi). Baris lainnya berisi
- stempel waktu - stempel waktu
- koordinat x - x
- koordinat y - y
- acara - jenis acara (keduanya, kiri, kanan)