Что отображается на мониторе автоматизированной системы расшифровки параметров движения локомотива

Обновлено: 17.05.2024

Движения при ходьбе управляются активацией большого количества мышц. Считается, что управление многочисленными мышцами во время ходьбы упрощается за счет гибкой активации групп мышц, называемых мышечными синергиями. Хотя сообщалось о значительных корково-мышечных связях во время ходьбы, уровень, на котором кора контролирует локомоторную мышечную активность (т. е. мышечная синергия или уровень отдельных мышц), остается неясным. Здесь мы исследовали участие коры в мышечном контроле во время ходьбы путем декодирования мозгом активации мышечных синергий и отдельных мышц по сигналам электроэнцефалографии (ЭЭГ) с использованием моделей линейного декодера. Во-первых, мы продемонстрировали, что активация синергии локомоторных мышц расшифровывалась по медленным кортикальным волнам со значительной точностью. Кроме того, мы обнаружили, что точность декодирования для активации мышечной синергии была выше, чем для индивидуальной мышечной активации, и что декодирование индивидуальной мышечной активации было основано на кортикальной информации, связанной с мышечной синергией. Взятые вместе, эти результаты дают косвенные доказательства того, что кора головного мозга иерархически контролирует несколько мышц посредством нескольких мышечных синергий во время ходьбы. Наши результаты расширяют существующее понимание роли коры в мышечном контроле во время ходьбы и могут ускорить разработку эффективных интерфейсов мозг-машина для людей с нарушениями опорно-двигательного аппарата.

Введение

Движение человека организовано за счет скоординированной активации большого количества мышц. Было высказано предположение, что сложная мышечная активность генерируется небольшим количеством групп мышечных активаций, называемых мышечными синергиями 1. Считается, что синергия локомоторных мышц структурирована в спинномозговой цепи [6, 7]. На основании предыдущих исследований по изучению активации синергии среди различных групп испытуемых было высказано предположение, что кора активирует синергию локомоторных мышц [1, 2, 7]. В этих исследованиях сообщалось, что синергия локомоторных мышц у здоровых взрослых демонстрировала активацию, которая была четко синхронизирована с событиями походки [1], тогда как синергия локомоторных мышц у новорожденных [2] и пациентов с полной травмой спинного мозга (ТСН) [7] демонстрировала плавную длительную активацию. Различия в паттернах у новорожденных и пациентов с ТСМ могут быть вызваны незрелостью и повреждением корково-спинномозговых путей соответственно. Основываясь на этих выводах, считается, что кортикальные нисходящие команды модулируют основную активацию синергии локомоторных мышц, генерируемую подкорковыми структурами, особенно в спинном мозге. Однако в настоящее время нет прямых доказательств корково-мышечной синергии, подтвержденной одновременными записями корковой активности и активации мышечной синергии во время ходьбы.

В отличие от четвероногих животных [8, 9], двуногая ходьба человека характеризуется значительной корковой активностью даже при нетребовательной устойчивой ходьбе 15. Значительная корковая активация была продемонстрирована ранее в премоторной, дополнительной моторной и первичной сенсомоторной областях во время реальной и воображаемой ходьбы с использованием методов нейровизуализации, таких как позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона (БИКС) [11, 12]. Недавние исследования с использованием электроэнцефалографии (ЭЭГ), которая имеет большее временное разрешение, продемонстрировали зависимую от фазы ходьбы модуляцию корковой активности, особенно в сенсомоторной коре, с использованием комбинированного метода анализа независимых компонентов и методов локализации источника 16. Другие исследования ЭЭГ продемонстрировали значительную корково-мышечную связь между сенсомоторной областью ног и мышцами ног во время ходьбы с использованием анализа уровня отдельных мышц [18, 19]. Хотя эти исследования убедительно свидетельствуют об участии коры головного мозга в мышечном контроле при ходьбе, остается неясным, на каком уровне кора контролирует мышечную активность, т. е. на уровне мышечной синергии или отдельных мышц.

Чтобы ответить на этот вопрос, мы предположили, что кора головного мозга человека контролирует локомоторную мышечную активность посредством мышечной синергии, а не посредством прямого контроля каждой мышцы, а затем изучили, как кора головного мозга участвует в мышечном контроле во время ходьбы, расшифровав активацию мышечные синергии и отдельные мышцы по сигналам ЭЭГ. Методы декодирования мозга, которые предсказывают психическое или двигательное состояние человека по записанным сигналам мозга, привлекли значительное внимание для разработки интерфейсов мозг-машина (ИМТ) для восстановления или помощи при нарушениях когнитивных или сенсомоторных функций 21. ]. В дополнение к потенциальному восстановлению утраченных функций нейронное декодирование может предоставить информацию о физиологических принципах того, как двигательные движения контролируются мозгом [23].

В этом исследовании, используя методы нейронного декодирования, мы демонстрируем, что активация мышечных синергий может быть расшифрована по активности коры головного мозга и что точность декодирования мышечных синергий выше, чем для отдельных мышц. Кроме того, мы показываем, что расшифровка индивидуальной мышечной активности основана на кортикальной информации, связанной с мышечной синергией. Эти результаты предоставляют экспериментальные доказательства того, что кора иерархически контролирует отдельные мышцы посредством синергии локомоторных мышц. Полученные данные прольют свет на роль коры головного мозга в мышечном контроле во время ходьбы и послужат важной основой для разработки эффективных нейропротезов для реабилитации при ходьбе.

Результаты

Здоровые участники шли по беговой дорожке со скоростью 0,55 м/с в течение 7 минут 30 секунд. Сигналы поверхностной электромиографии (ЭМГ) регистрировали от 13 мышц голени с правой стороны. Сигналы ЭЭГ регистрировались с 63 каналов. Для последующего анализа использовались данные ЭЭГ по 30 каналам (рис. 1), которые, как предполагается, менее подвержены влиянию моргания и активности лицевых/черепных мышц. Используя сигналы ЭМГ и ЭЭГ, мы попытались расшифровать активацию отдельных мышц и мышечных синергий по корковой активности. На рис. 2 представлен обзор нашей методологии декодирования.

Цель: Расшифровка движений передних конечностей по импульсной активности корковых нейронов была сопряжена с роботизированными и протезными системами для замены утраченных функций верхних конечностей у людей. Несмотря на потенциал этого подхода для улучшения локомоции и облегчения реабилитации походки, расшифровке движений нижних конечностей из моторной коры уделялось сравнительно мало внимания. Здесь мы провели эксперименты, чтобы определить тип и количество информации, которая может быть декодирована из активности ансамбля нейронов в области задних конечностей моторной коры крысы во время двуногих локомоторных задач.

Подход: Крыс обучали стоять, ходить по беговой дорожке, ходить по земле и подниматься по лестнице в двуногой позе. Чтобы навязать эту походку, крыс закрепили в роботизированном интерфейсе, который обеспечивал поддержку против направления силы тяжести и в медиолатеральном направлении, но вел себя прозрачно в прямом направлении. После завершения обучения крысам постоянно имплантировали массив микропроводов, охватывающий моторную кору левой задней конечности, для регистрации одиночной и множественной активности, а также биполярные электроды в 10 мышц правой задней конечности для мониторинга электромиографических сигналов. Кинематика всего тела, мышечная активность и нервные сигналы одновременно записывались во время выполнения тренировочных задач в течение нескольких дней тестирования. Кинематика задних конечностей, мышечная активность, фазы походки и двигательные задачи расшифровывались с использованием алгоритмов автономной классификации.

Основные результаты. Мы обнаружили, что фазы опоры и поворота при ходьбе, а также двигательные задачи обнаруживались с точностью до 90% у всех крыс. Расшифрованная кинематика задних конечностей и мышечная активность показали большую изменчивость у крыс и задач.

Значение. Наше исследование показывает, что моторная кора грызунов содержит полезную информацию для развития нейропротезов нижних конечностей. Однако интерфейсы мозг-машина, оценивающие фазы походки или локомоторное поведение, а не непрерывные переменные, такие как положение суставов конечностей или скорость, вероятно, обеспечат более надежные стратегии управления для разработки таких нейропротезов.

Процитировано в 15 статьях

Liu H, Li B, Zhang M, Dai C, Xi P, Liu Y, Huang Q, He J, Lang Y, Tang R. Liu H, et al. Биология (Базель). 2021 27 декабря; 11 (1): 36. doi: 10.3390/biology11010036. Биология (Базель). 2021. PMID: 35053035 Бесплатная статья PMC.

Ху Д., Ван С., Ли Б., Лю Х., Хе Дж. Ху Д. и др. наук о мозге. 2021 10 сентября; 11 (9): 1193. doi: 10.3390/brainsci11091193. наук о мозге. 2021. PMID: 34573213 Бесплатная статья PMC.

Усоро Д.О., Стергилл Б.С., Массельман К.С., Кападона Д.Р., Панкрацио Д.Дж. Usoro JO и др. Микромашины (Базель).2021 17 августа; 12 (8): 972. дои: 10.3390/ми12080972. Микромашины (Базель). 2021. PMID: 34442594 Бесплатная статья PMC. Обзор.

Цзинь Т., Дуань Ф., Ян З., Инь С., Чен С., Лю Ю., Яо Ц., Цзянь Ф. Цзинь Т. и др. Передний нейроробот. 2020 27 окт;14:570313. doi: 10.3389/fnbot.2020.570313. eCollection 2020. Фронтальный нейроробот. 2020. PMID: 33192436 Бесплатная статья PMC.

Тоэда М., Аой С., Фуджики С., Фунато Т., Цучия К., Янагихара Д. Тоэда М. и др. Фронтальные нейроски. 2020 17 января; 13:1337. doi: 10.3389/fnins.2019.01337. eCollection 2019. Front Neurosci. 2020. PMID: 32009870 Бесплатная статья PMC.

Читайте также:

Что отображается на мониторе автоматизированной системы расшифровки параметров движения локомотива

Введение

Результаты

Похожие статьи

Процитировано в 15 статьях