مقالة منهجية

تخطيط كهربية متزامنة فروة الرأس (EEG)، العضلات (EMG)، وكامل الجسم تسجيل بالقصور الذاتي القطاعي لمتعدد الوسائط العصبية فك

DOI:

10.3791/50602

⸱

يوليو 26, 2013

 ,  ,  ,  , 
1Functional and Applied Biomechanics Group, National Institutes of Health, 2Laboratory for Non-invasive Brain-Machine Interface Systems, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston, 3Department of Health and Human Performance, University of Houston, 4Center for Neuromotor & Biomechanics Research, University of Houston, 5Department of Biomedical Engineering, University of Houston

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وضع (BMI) نظام فعال الدماغ والآلة واجهة لترميم وتأهيل تحرك ذو قدمين يتطلب فك دقيقة نوايا المستخدم. هنا نقدم بروتوكول تجريبي الرواية وتقنية جمع البيانات في وقت واحد لاكتساب غير الغازية من النشاط العصبي، والنشاط العضلي، والحركيات كامل الجسم خلال مختلف المهام تنقل والظروف.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

دعم الدراسات التي أجريت مؤخرا تورط شبكات فوق الشوك في السيطرة على المشي الإنسان ذو قدمين. يشمل جزء من هذه الأدلة الدراسات، بما في ذلك العمل السابق، مما يدل على أن الحركيات مشية والتنسيق أطرافهم أثناء المشي المشي يمكن الاستدلال على ذلك من فروة الرأس الكهربائي (EEG) مع دقة عالية فك معقول. هذه النتائج حافزا لتطوير نظم الدماغ والآلة واجهة غير الغازية (BMI) لاستخدامها في ترميم و / أو زيادة من مشية-A الهدف الأساسي من البحوث إعادة التأهيل. إلى تاريخ الدراسات الوبائية التي تبحث فك EEG من النشاط خلال مشية اقتصرت على المشي المشي في بيئة تسيطر عليها. ومع ذلك، لتكون قابلة للتطبيق عمليا يجب أن يكون نظام BMI ينطبق على استخدامها في المهام اليومية الحركي مثل المشي فوق الأرض وتحول. هنا، نقدم بروتوكول رواية لجمع غير الغازية من نشاط الدماغ (EEG)، نشاط العضلات (الكهربائي (EMG))، وجملةالبيانات الحركية للجسم E (الرأس والجذع، والأطراف مسارات) خلال كل حلقة مفرغة والمشي فوق الأرض المهام. من خلال جمع هذه البيانات في بيئة غير المنضبط البصيرة يمكن الحصول عليها فيما يتعلق بإمكانية فك التشفير غير المقيدة مشية وسطح EMG من فروة الرأس EEG.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يستخدم هذا البروتوكول ثلاث نظم جمع البيانات في وقت واحد لتسجيل EEG، EMG، والحركيات كامل الجسم (الشكل 1، الجدول 1). يتم جمع البيانات EEG لاسلكيا من 64 قنوات على تردد أخذ العينات من 1،000 هرتز بينما المشي المواضيع. الكهربائي (EMG) التي يتم جمعها في 1،000 هرتز من أقطاب توضع سطح ثنائي على أربعة مجموعات العضلات: الظنبوبي الأمامي (TA)، الساق (جاست)، العضلة ذات الرأسين الفخذية (BF)، والمتسعة الوحشية (VL). يتم جمع البيانات الحركية عند 128 هرتز من 11 أجهزة الاستشعار اللاسلكية التي شنت على الرأس، والجذع العلوي، منطقة أسفل الظهر والذراعين والفخذين والسيقان، وقدم لتسجيل حركة أثناء المشي. كل أجهزة الاستشعار يحتوي على المغنطيسية ثلاثي محاور، جيروسكوب ثلاثي محاور، والتسارع ثلاثي محاور (أي جهاز استشعار MARG).

يتم جمع البيانات من كل نظام ومتزامنة في الوقت المناسب من قبل جهاز كمبيوتر مضيف واحد. ويتم إنجاز التزامن باستخدام إشارة الزناد المرسلة عبر سيري المستمررابط اتصال آل الوصول إليها من قبل جميع نظم البيانات الثلاثة في وقت واحد. تم تنفيذ الزناد كما بسيطة على زر التبديل. عند الضغط على زر إشارة الزناد (1) يتم إرسالها إلى جهاز الكمبيوتر المضيف، في حين يتم إرسال إشارة فارغة (0) عندما لا الضغط عليه. الضغط على زر الزناد يتسبب أيضا ثانية لهجة 0.5 استخدامها بوصفها جديلة الصوت لهذا الموضوع، كما هو موضح في بروتوكول أدناه. ملفقة خمسة أزواج من الأشعة تحت الحمراء (IR) أجهزة استشعار القرب للاستخدام كما يطلق الموقع خلال المشي فوق الأرض التجارب هو موضح أدناه. عندما تمت مقاطعة إشارة الأشعة تحت الحمراء إشارة الزناد (1) يتم إرسالها إلى الكمبيوتر المضيف عبر الارتباط التسلسلي عبر ترددات الراديو (RF) اتصال مع مربع الزناد دليل.

مخصص C + + التطبيق، وذلك باستخدام مجموعة تطوير البرامج (SDK) التي يقدمها كل نظام، وضعت لتسجيل ومزامنة البيانات. رمز يستخدم تقنية خيوط المعالجة المتعددة؛ وترد وظائف لحفظ البيانات من كل نظام (EEG، EMG، ومارجس) في فرديالمواضيع idual. يظهر خوارزمية البرنامج في الشكل 2. يبدأ جمع البيانات عند تنفيذ تطبيق وينتهي عند الضغط على مفتاح 'س'. يتم تنشيط خمسة المواضيع على تنفيذ التطبيق. موضوع واحد (الشكل 2) تراقب القيمة (0 أو 1) من إشارة الزناد من الاتصال التسلسلي. القيمة الحدية الأولي هو صفر. عند تلقي الزناد (أي عندما يتم الضغط على زر أو مكسورة خط الأفق بين الزوج استشعار الأشعة تحت الحمراء) يتم تعيين المتغيرات الزناد العالمية إلى 1. تبقى هذه المتغيرات 1 حتى يتم إعادة تعيين ضمن المواضيع جمع البيانات.

في موضوع EEG بالوصول عن بعد البيانات EEG فروة الرأس في الوقت الحقيقي باستخدام بروتوكول TCP / IP. يتم كتابة البيانات إلى ملف نصي خط سطرا في وتيرة أخذ العينات المطابقة (1،000 هرتز). يتم كتابة إشارة الزناد EEG العالمية إلى العمود الأول، بينما الأعمدة 2-65 من 64 قنوات EEG. إذا كانت إشارة الزناد EEG العالمية 1، فإنه تتم إعادة تعيين إلى الصفر. معطياتالكتابة تستمر حتى يتم إنهاء الموضوع EEG. سجل اثنين من المواضيع المستقلة المرج بيانات الاستشعار. اثنين من المواضيع ضرورية لأن 11 أجهزة الاستشعار اللاسلكية MARG نقل البيانات باستخدام برنامج الشركة المصنعة في وضع تدفق قوي، والتي مخازن البيانات على أجهزة الاستشعار الفردية لمنع فقدان البيانات في حال وقوع مشاكل البث اللاسلكي. هذا التخزين المؤقت يحط نقل البيانات في الوقت الحقيقي: إذا استشعار واحد غير قادر على نقل البيانات لعينة تعطى جميع أجهزة الاستشعار 11 احتفاظ تلك النقطة في الوقت العازلة وإحالته عند نقطة عينة متاحة المقبل. MARG نقل البيانات لاسلكيا يتخلف حتما وراء EEG، وبالتالي استشعار المرج تحتاج إلى وقت لافراغ بيانات مخزنة على أجهزة الكمبيوتر المضيفة بعد توقف جمع البيانات. للتغلب على هذه المشكلة، وتستخدم اثنين من المواضيع في خوارزمية جمع البيانات MARG (الشكل 2). الخيط الأول بملء وجود مخزن مؤقت الزناد MARG من MARG متغير الزناد العالمي في تواتر أخذ العينات الاستشعار (128 هرتز) في حين أن موضوع EEG يتم جمعالبيانات. عندما يتوقف جمع البيانات الكتابة إلى المخزن المؤقت الزناد إنهاء أيضا. الخيط MARG (الشكل 2) يستخدم وظائف من SDK استشعار لاستقبال البيانات من أجهزة الاستشعار والكتابة إلى ملف في نفس الطريقة التي يعامل بها البيانات EEG. وهذا هو، العمود الأول هو قيمة على الزناد MARG العالمية (التي تم الحصول عليها من المخزن المؤقت الزناد MARG) والأعمدة 99 التالية هي القيم من أجهزة الاستشعار MARG 11 (9 أجهزة استشعار في وحدة MARG). الخيط MARG يكتب البيانات حتى الساعة مؤشر المخزن المؤقت الزناد MARG يساوي مؤشر آخر مرة من البيانات EEG الذي يتم إنهاء تنفيذ الموضوع نقطة.

وخلافا للبيانات EEG والمرج، لا يتم تسجيل البيانات لاسلكيا EMG. بدلا من ذلك، يتم تسجيل البيانات EMG على بطاقة SD ضمن وحدة تسجيل البيانات. يتم إرسال إشارة عبر اتصال بلوتوث لتشغيل وإيقاف كتابة البيانات إلى بطاقة SD. تبدأ الكتابة عند تلقي أول دليل الزناد من قبل موضوع EEG. كتابة البيانات قفات مع EEGالموضوع عندما يتم الضغط على زر 'س'.

تم فحص بروتوكول التالية والتي وافق عليها مجلس المراجعة المؤسساتي في جامعة هيوستن. جميع المواد الواردة، وقراءة، ووقع على استمارة الموافقة قبل المشاركة.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. إعداد الموضوع

  1. قياس ارتفاع الموضوع، والوزن، وتسجيل سنهم.
  2. تقييم المفضل سرعة مفرغه هذا الموضوع من خلال وجود لهم ضبط النفس سرعة مفرغه حتى مريحة.
  3. باستخدام قلم غيض شعر، بمناسبة قمة الرأس من الرأس ونقطة الوسط بين الأنيفى وinion للموضوع. بالإضافة إلى ذلك، علامة 10٪ من الأنيفى لمسافة inion كمرجع لمحاذاة الحد الأقصى.

2. تخطيط كهربية فروة الرأس (EEG)

  1. نعلق الأقطاب الكهربائية EEG كما هو محدد من قبل النظام الدولي 10-20 باستخدام غطاء EEG المجهزة لهذا الموضوع كما في 12. الغطاء يضمن تحديد المكان المناسب من الأقطاب الكهربائية على فروة الرأس.
  2. وضع غطاء EEG حول هذا الموضوع عن طريق مواءمة علامة 10٪ من الخطوة 1.3 في منتصف من FP1 FP2 والأقطاب والقطب تشيكوسلوفاكيا مع قمة الرأس ملحوظ. تم العثور على مزيد من التفاصيل لوضع سقف في 12. SEعلاج الغطاء بواسطة ضخم تحت الذقن.
  3. ربط الأقطاب الكهربائية EEG إلى السيطرة على المربع EEG. بدءا من الأرض وأقطاب المرجعية، استخدم حقنة صغيرة لحقن هلام المنحل بالكهرباء في كل قطب كهربائي حتى مقاومة كل التدابير أقل من 25 أوم كما يتبين من القطب الصمام تحول الخضراء. المزيد من التفاصيل بشأن إعداد الكهربائي EEG متوفرة في 12،13.
  4. توصيل الأقطاب الكهربائية EEG إلى جهاز الإرسال اللاسلكية EEG. تأمين جهاز الإرسال إلى هذا الموضوع على حزام الفيلكرو وضعت حول الكتفين وربط جهاز الاستقبال اللاسلكي EEG لاثنين من مكبرات الصوت 32 قناة.
  5. توصيل مكبرات الصوت إلى جهاز الكمبيوتر المضيف عبر منفذ USB باستخدام الألياف البصرية لتحويل USB.
  6. تعيين دقة قناة EEG إلى 0.1 μV، تردد قطع منخفضة إلى العاصمة، وقطع التردد العالي إلى 1،000 هرتز في البرنامج EEG لجمع البيانات.

3. الكهربائي السطحي (EMG)

  1. تحضير لEMG القطبالتنسيب في 8 مواقع العضلات: حلاقة الجلد، يسحل مع الصنفرة، وتنظيف مع وسادة ايزوبروبيل. مكان الأقطاب الكهربائية على مواقع معدة والاتصال EMG وحدة تسجيل البيانات. وضع EMG القطب الأرض على المعصم الأيمن أو الأيسر، والاتصال إلى وحدة تسجيل البيانات.

4. التقاط الحركة

  1. مزامنة المرج أجهزة استشعار في حين رست وفقا لتعليمات الشركة الصانعة.
  2. إزالة المرج أجهزة الاستشعار ومكان على هذا الموضوع باستخدام الأشرطة الفيلكرو أو الشريط مزدوجة من جانب في مواقع في الجدول 2.

5. إعداد بيئة

  1. إعداد مفرغه عن طريق تسجيل خط قطري (45 ° من الأفقي) على الحزام. وضع جهاز التلفزيون متصلا كاميرا الفيديو حوالي 1 متر أمام حلقة مفرغة. الشريط قطعة من الورق مع 2 بوصة قطرها دائرة سوداء على شاشة التلفزيون.
  2. إعداد الساحة سيرا على الأقدام عن طريق وضع 5 مجموعات من أجهزة الاستشعار IR القرب، والأقماع، والتلفزيون وcreen كما يقع في الشكل 3.

6. طاحون الدوس

  1. موضوع يصعد على حلقة مفرغة. نعلق حزام الأمان.
  2. قبل جمع البيانات، وفحص إشارات EEG EMG وللتحقق من الصحيح وضع قطب كهربائي، اتصال القطب، ونقل البيانات.
  3. بدء جمع البيانات عن طريق تشغيل C + + تطبيق وحدة التحكم. اضغط على دليل الزناد ضغط على زر لبدء تسجيل EMG وإعطاء جديلة الصوت (صفير) لبدء التجربة.
  4. يبقى هذا الموضوع في موقف هادئة لمدة 30 ثانية.
  5. بعد 30 ثانية زر ضغط الزناد لبدء المشي؛ وتسارعت حلقة مفرغة ببطء إلى سرعة الشخص المعني تم اختيارها مسبقا.
  6. موضوع يمشي لمدة 5 دقائق.
  7. في نهاية 5 دقائق، ودفع زر الزناد لبدء سيرا على الأقدام إلى الوقوف الانتقال من خلال وقف ببطء حلقة مفرغة. بعد التوصل إلى وقف بقي الموضوع واقفا لمدة 30 ثانية. اضغط على زر 'س' لوقف جمع البيانات رالريال وحفظ البيانات.
  8. كرر الخطوات من 6،2-6،7 لجميع الظروف مفرغه ثلاثة:
  9. المشي سيرا على الأقدام في حين تبحث في نقطة سوداء في المسافة.
  10. المشي المشي مع مراعاة حركة الساقين الخاصة على شاشة التلفزيون.
  11. المشي سيرا على الأقدام أثناء استخدام ردود فعل الفيديو لتجنب خط قطري في حلقة مفرغة (لمحاكاة حمولة المعرفية 6).

7. الساحة المشي (1)

  1. موضوع موقف في بداية الحلقة المشي الساحة (الشكل 3).
  2. بدء جمع البيانات كما في 6،2-6،4.
  3. تضغط على الزر الزناد لبدء المشي. وفي الوقت يعطى على الزناد، وسهم الاتجاه الأول (→، ←، أو ↑) يتم عرضها على الشاشة عكس هذا الموضوع (الشكل 3). إذا → ← أو لوحظ، مخارج موضوع مجموعة مدخل من المخاريط، يتحول 90 درجة في هذا الاتجاه، يكمل حلقة والعودة إلى المخاريط المدخل. إذا وUARR؛ لوحظ، لا يزال موضوع على التوالي للخروج من المخاريط مدخل والزناد دليل واتجاه السهم (→ أو ←) وتعطى عندما يكون الموضوع تصل إلى ما يقرب من 2 متر قبل أجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء. عائدات الموضوع من خلال المجموعة الأولى من أجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء ومن ثم يجعل المقابلة 90 ° أنتقل إلى استكمال حلقة، والعودة إلى المخاريط المدخل. (أثناء المشي، المجرب يلي هذا الموضوع على مسافة ما يقرب من 3-5 متر مع جهاز الكمبيوتر المضيف على عربة بعجلات لتعزيز جودة الإشارة اللاسلكية.)
  4. لا يزال موضوع المشي عندما قال انه / انها تصل المخاريط مدخل بعد الانتهاء من حلقة واحدة. ويتكرر تسلسل 7.3 مع ترتيب عشوائي من السهام حتى تم الانتهاء 3 حلقات لكل سهم الأولي (→، ←، أو ↑).
  5. بعد استيفاء شرط 7.4، تضغط على الزر الزناد دليل عندما يصل الموضوع المخاريط مدخل إشارة الانتقالية إلى الدائمة. موضوع تقف بهدوء لمدة 30 ثانية ثميتم إنهاء جمع البيانات عن طريق الضغط على زر 'س' على الكمبيوتر المضيف.

8. الساحة المشي (2)

  1. إعادة ترتيب الساحة المشي بالطبع بحيث خمس مجموعات من أجهزة الاستشعار IR متوضعة في نصف دائرة أمام هذا الموضوع (الشكل 4).
  2. بدء جمع البيانات كما هو الحال مع التجارب السابقة (7،1-7،2).
  3. مماثلة إلى الساحة المشي الأول، إعطاء الزناد دليل لبدء المشي. في ذلك الوقت على الزناد، واحدة من 5 السهام اتجاه (←، →، figure-protocol-1 ، figure-protocol-2 ، أو ↑) يتم عرضها على الشاشة. كل سهم يتوافق مع مجموعة واحدة من أجهزة الاستشعار الأشعة تحت الحمراء التي تتمركز حول الساحة (الشكل 4).
  4. موضوع تلاحظ السهم على الشاشة وواLKS إلى التعيين المطابق من أجهزة الاستشعار الأشعة تحت الحمراء، مما يجعل منعطف حول مخروط خارج أجهزة الاستشعار، يمر من خلال أجهزة استشعار مرتين (الشكل 4). بعد إجراء منعطف، يعود هذا الموضوع إلى نقطة البداية ويستمر المشي.
  5. تكرار تسلسل 8،3-8،4، مع ترتيب عشوائي من السهام، حتى تم إنجاز 3 حلقات لكل سهم الاتجاه.
  6. بعد استيفاء شرط 8.6، تضغط على الزر الزناد دليل عندما يكون الموضوع تصل إلى نقطة انطلاق للإشارة إلى التحول إلى الدائمة. جمع بيانات كاملة كما هو الحال في 7.5.

9. الجلوس إلى الوقوف

  1. وضع كرسي وراء هذا الموضوع والبدء في جمع البيانات كما في 6،2-6،3. موضوع تقف بهدوء لمدة 15 ثانية في بداية جمع البيانات.
  2. بعد 15 ثانية، اضغط على زر الزناد دليل. بعد سماع التحولات موضوع جديلة من الوقوف على الجلوس الموقف، وعقد ضعية الجلوس حتى جديلة الصوت التالية (زر).
  4. كرر 9،2-9،3 حتى 10 كاملة الوقوف إلى الجلوس والجلوس إلى الوقوف المناورات هي كاملة، وبعد ذلك هذا الموضوع تقف بهدوء لمدة 15 ثانية. ثم، إنهاء جمع البيانات عن طريق الضغط على زر 'س'.
  5. كرر الموقف إلى الجلوس بروتوكول (9،1-9،4) لذاتية موقف إلى الجلوس والجلوس إلى الوقوف الانتقالية. بدلا من إعطاء هذا الموضوع نقطة انطلاق للانتقال، ويكون موضوع الشروع في نقل ملاك بنفسها حتى 10 من كل مناورة كاملة.

10. المشي الأروقة

  1. موضوع موقف وعربة جمع البيانات في منتصف 1/8 ميل عشر، مدخل مستقيم. بدء جمع البيانات كما هو الحال مع التجارب المشي مفرغه (6،2-6،4). بعد 30 ثانية فترة يستريح الأولي، وإعطاء الزناد دليل لبدء المشي.
  2. وsubjeماسح الصور المقطعية يمشي باستمرار لمدة 5 دقائق. عندما تصل إلى هذا الموضوع في غضون 10 مترا من نهاية الردهة، وقال انه / انها-يبادر النفس منعطف ولا يزال يسير في الاتجاه المعاكس.
  3. في نهاية 5 دقائق تضغط على الزر الزناد دليل لوقف قريبة. موضوع تقف بهدوء لمدة 30 ثانية في حين يبحث الأمام مباشرة. إنهاء جمع البيانات عن طريق الضغط على زر 'س'.
  4. تبدأ تجربة المدخل الثاني كما في 10.1.
  5. بعد فاصل زمني عشوائي من المشي (20-40 ثانية)، وإعطاء المشغل اليدوي وجديلة الصوت أن يكون موضوع التوقف عن السير.
  6. هذا الموضوع لا يزال واقفا لفترة قصيرة، مدة العشوائي (5-15 ثانية).
  7. تضغط على الزر الزناد دليل أن يكون موضوع المشي الذاتية.
  8. كرر الخطوات من 10،5-10،7 حتى 10 دورات المتقطعة كاملة؛ إنهاء جمع البيانات كما في 10.3.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ويبين الشكل 5 10 ثانية من وقت تخوض EEG، المرج، والبيانات EMG المسجلة أثناء المشي المشي (بروتوكول القسم 3). لاحظ أن كل MARG سينور في الواقع يسجل 9 إشارات (المغناطيسية ثلاثي محاور، الجيروسكوبات، والتسارع)، ولكن يتم عرض التسارع العمودي فقط. البيانات الخام في الشكل 5 تحتوي على القطع الأثرية التي يجب أخذها في الاعتبار أثناء تجهيزها قبل التحليل والعصبية فك. أمثلة من التحف EEG في الشكل 5 تشمل يومض العين الحاضر في حوالي 8.5 ثانية، وانخفاض وتيرة الحركة قطعة أثرية موجودة في جميع أنحاء.

ويبين الشكل 6 حلقة واحدة كاملة (~ 35 ثانية) من فوق الأرض المشي أثناء المشي الساحة (1) البروتوكول. نوعيا، والبيانات من الساحة فوق الأرض المشي المهام تحتوي على أكثر القطع الأثرية من المشي سيرا على الأقدام نظرا لحركة إضافية من رأس الموضوع والعنق أثناء الدوران. النشاط عضلات الوجه والجمجمة هو particيعرض ملحوظ ularly على الأقطاب الزمنية (قنوات المسمى FT وT في الشكل 1) في الشكل (6). لاحظ زيادة في النشاط إشارة EMG مقارنة المشي مفرغه (الشكل 5)، وتحديدا في الكاحل الزوج ناهض-خصم. الشكل 6 أيضا الأحداث من دون المستوى الأمثل لجمع البيانات EEG اللاسلكية التي يجب أخذها في الاعتبار أثناء معالجة البيانات. مباشرة قبل 4 الزناد عشر، البيانات EEG تظهر خطوط مسطحة، مما يدل على انقطاع البث اللاسلكي بين الكمبيوتر المضيف ونظام التخطيط الدماغي. يجب أن قلص هذا الجزء من البيانات من مجموعة البيانات بالكامل (EEG، المرج، وEMG).

ويبين الشكل 7 دورة واحدة تقف إلى الجلوس والجلوس إلى الوقوف البيانات. كما هو الحال مع غيرها من البيانات، والتحف حركة موجودة في EEG، سواء أثناء نهاية الفترة الانتقالية وكما هو استقر في الرأس وكأنه يجلس (أو الدائمة) هو الحفاظ عليها. فاصل واحد من المشي الأروقة بما في ذلك الوقوف إلى المشيالثانية سيرا على الأقدام إلى الوقوف ويظهر التحول في الشكل 8. لاحظ التعلية من EMG والبيانات تسارع بعد العظة الصوت لبدء ووقف قريبة. تتزامن مع هذه التعلية هو ظهور واختفاء قطعة أثرية الحركة في البيانات EEG. يعرض الشكل 8 أيضا اتصال الأمثل على EEG PO10 القطب والذي يحدث في حوالي 7 ثانية. ويلاحظ هذا السلوك أحيانا أثناء التجربة، ومن المرجح نتيجة لفقدان الاتصال بين القطب EEG وفروة الرأس. القطب PO10 يجب إزالتها من تحليل البيانات لهذه المحاكمة. لأن يمكن ملاحظتها البيانات EEG في الوقت الحقيقي، ويتم التحقق من الأقطاب الكهربائية EEG اتصال (البروتوكول الخطوة 6.2) قبل كل محاكمة في البروتوكول، ويمكن تدارك سوء اتصال الكهربائي قبل المحاكمة المقبلة.

اسم شركة كمية
BrainAmp الأمبيرlifier المنتجات الدماغ، شركة محدودة 2
actiCAP غطاء EEG مع أقطاب 64 المنتجات الدماغ، شركة محدودة 1
Brainvision MOVE نظام EEG اللاسلكية المنتجات الدماغ، شركة محدودة 1
DataLOG MWX8 وحدة جمع البيانات EMG القياسات الحيوية المحدودة 1
SX230 أقطاب EMG القياسات الحيوية المحدودة 8
R506 EMG القطب الأرض القياسات الحيوية المحدودة 1
أوبال حركة رصد (استشعار MARG) APDM، وشركة 11
محطة لرسو السفن أوبال لنقل البيانات لاسلكيا يتدفقون APDM، وشركة 2
أوبال نقطة وصول لاسلكية APDM، وشركة 2
VELLEMAN، وشركة 5
Wixel برمجة وحدة لاسلكية USB Pololu، وشركة 6

الجدول 1. المعدات.

الاستشعار موقع
رئيس وسط الجبهة فوق الحاجبين
جذع بين الدروع في قاعدة للقص
قطني مركز العودة في الحد الأدنى من منحنى الفقرات القطنية
ذراع 1 الجانب الوحشي من الذراع؛ الأقرب إلى الرسغ ~ 10٪ لتصل إلى الكوع
الفخذ 1 الجانب الوحشي من الفخذ، و 50٪ بين الورك والركبة
عرقوب 1 الجانب الوحشي من عرقوب، و 75٪ من القاصي الركبة
القدم 1 تركزت على مشط القدم من القدم
توضع 1 الذراع، الفخذ، الساق، والقدم استشعار ثنائية.

الجدول 2. المواقع الاستشعار MARG.

figure-results-1
الشكل 1. سهمي (أ) و الجبهي (ب) عرض لموضوع ارتداء EEG، EMG، وأجهزة استشعار بالقصور الذاتي المرج لجمع البيانات. (ج) التمثيل الطبوغرافية من المواقع الكهربائي EEG على فروة الرأس، وتآمر مع EEGlab ماتلاب الأدوات 14. ( د) البيانات المتنقلة عربة جمع تحتوي على الكمبيوتر المضيف، دليل الزناد، EMG بلوتوث، المرج نقطة وصول لاسلكية، وجهاز استقبال لاسلكي EEG، ومكبرات الصوت، وإمدادات الطاقة.d/50602/50602fig1large.jpg "الهدف =" _blank "> اضغط هنا لعرض أكبر شخصية.

figure-results-2
الشكل 2. مخطط انسيابي بالتفصيل خوارزمية لمصممة خصيصا، والبرمجيات جمع البيانات متعددة الخيوط. انقر هنا لعرض أكبر شخصية .

figure-results-3
الشكل (3). تخطيطي (عين الطير) تمثيل الساحة المشي (1) بروتوكول التجريبية. واحد سهم (→، ←، أو ↑) ويرد على شاشة العرض عندما يكون الموضوع هو في نهاية المخروط مدخل ق. إذا كان الحق (→) أو اليسار (←) ويرد، هذا الموضوع يتبع حلقة الأحمر أو الأخضر، على التوالي، ويمر من خلال أربع مجموعات من الأشعة تحت الحمراء (IR) أجهزة الاستشعار (IR1-IR4). إذا كان مستقيم (↑) ويرد، وهذا الموضوع يسير نحو عرض الشاشة (الخط الأزرق)، والسهم الثاني (→ ← أو) يرد عندما يكون الموضوع هو حوالي 1 متر أمام أجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء (IR5). بعد يمر من خلال مجموعة أجهزة الاستشعار IR5، ويكمل هذا الموضوع حلقة على طول مسار المقابلة (أحمر أو أخضر)، والعودة إلى نقطة البداية.

figure-results-4
الشكل 4. التخطيطي (عين الطير) تمثيل المشي الساحة (2) بروتوكول التجريبية. في بداية التجربة، سهم واحد (pload/50602/50602larrhighres.jpg "/>، figure-results-5 ، →، ←، أو ↑) ويرد على هذا الموضوع على شاشة العرض. على أساس سهم وردت، موضوع يمشي مباشرة إلى التعيين المطابق من أجهزة الاستشعار الأشعة تحت الحمراء، ويمر من خلال أجهزة الاستشعار، ويكمل منعطف حول مخروط، والعودة إلى نقطة البداية (حلقة الموافق figure-results-6 يظهر سهم أعلاه).

figure-results-7
الشكل 5. عينة بيانات من 10 ثانية من المشي مفرغه. لوحة العلوي يظهر 64 قناة البيانات EEG الخام مع اسم القناة 10-20 اتفاقية دولية. وسط يظهر لوحة تسارع في الاتجاه العمودي من 11 أجهزة الاستشعار MARG. يظهر أسفل لوحة 8 قناة الخام EMG. انقر هنا لعرض أكبر شخصية .

figure-results-8
الشكل (6). عينة بيانات من حلقة واحدة (مسار السهم الأيمن، الشكل 3) من المشي أثناء الساحة I البروتوكول. يتم عرض EEG، والتسارع، والبيانات EMG كما في الشكل 5. أشرطة سوداء عمودي هي الموقع من المشغلات التي تلقاها البرنامج. على الزناد الأول هو من ضغط على زر دليل الشروع في حلقة من خلال تقديم السهم →. مشغلات الأربعة التالية هي من أجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء IR1-IR4 (الشكل 3) كما يخترق موضوع الحلقة.tp_upload/50602/50602fig6large.jpg "الهدف =" _blank "> اضغط هنا لعرض أكبر شخصية.

figure-results-9
الرقم 7. يتم تقديم عينة البيانات من الوقوف إلى الجلوس والجلوس إلى الوقوف الانتقالية. EEG، والتسارع، وEMG البيانات كما في الشكل 5. الأشرطة العمودية تشير مشغلات دليل (والعظة الصوت) للشروع في الوقوف والجلوس، على التوالي. اضغط هنا لعرض أكبر شخصية .

figure-results-10
الرقم 8. عينة بيانات من المشي الأروقة تبين الانتقال من ستانقرع على المشي والمشي لالدائمة. EEG، والتسارع، وتظهر البيانات EMG كما في الشكل 5. الأشرطة العمودية تشير مشغلات دليل وجديلة الصوت لبدء المشي ansd تتوقف، على التوالي. انقر هنا لعرض أكبر شخصية .

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

بروتوكول المعروضة هنا يجمع ثلاثة أنظمة جمع البيانات في وقت واحد لتسجيل نشاط المخ والنشاط العضلي، والحركيات كامل الجسم خلال مجموعة متنوعة من المهام قاطرة. الانتهاء من بروتوكول كامل يستغرق نحو 3 الموارد البشرية، بما في ذلك 1 ساعة إعداد الموضوع. هي التي شنت على كل نظام، ويتحرك مع، موضوع. لذا، فمن الأهمية بمكان للتحقق من الاتصالات من الأقطاب الكهربائية EEG EMG وقبل بداية كل محاكمة جديدة. هذا يمكن القيام به بسهولة باستخدام حزم البرامج المقدمة من قبل الشركة المصنعة منها، والتي تمكن البيانات التي سيتم بحثها في الوقت الحقيقي باستخدام واجهات رسومية على الكمبيوتر المضيف. يتطلب تطبيق جمع البيانات حزم البرامج هذه لتكون قيد التشغيل، وتبسيط عملية التحقق. بالإضافة إلى ذلك، يجب الحرص على أن أجهزة الاستشعار MARG وترد بقوة على هذا الموضوع قبل كل محاكمة.

وتنتقل البيانات EEG وMARG لاسلكيا على مدى غيغاهرتز 2.4-2.5نطاق الطيف. لأن العديد من الأجهزة الإلكترونية الأخرى استخدام هذا النطاق، من المهم أن تنظر في إمكانية اجهة لاسلكية في البيئة التجريبية. جانب أساسي من عملية جمع البيانات هي خط البصر الرؤية بين عربة متنقلة وهذا الموضوع، الذي يوفر قوة للتدخل لاسلكي. كل من استقبال لاسلكية EEG ونقاط الوصول MARG (الشكل 1) توفير المصابيح التي تشير إلى الإخلاص الاتصال. يتم وضع الكمبيوتر المضيف وجهاز استقبال لاسلكي لأجهزة الاستشعار EEG وMARG على عربة متنقلة للحفاظ على خط مباشر للبصر وتعظيم نقل البيانات لاسلكيا كما مشى هذا الموضوع على أرض الواقع. لقد وجدنا من الأفضل الحفاظ على جمع البيانات القوية عن طريق الحفاظ على عربة متنقلة في 5 أمتار من هذا الموضوع، وعلى مسافة التي لم تقيد حركة الموضوع خلال أي من المهام. توظف + + C تطبيق مؤشرات ترابط متعددة لجمع البيانات لتوفير متانة إلى فقدان البيانات بسبب انقطاع اللاسلكية جonnection من EEG. إذا تم فقد الاتصال EEG، EMG MARG والبيانات لا تزال تسجل، ولكن لن يكون هناك بيانات EEG المتاحة لتلك النقاط الزمنية. أجهزة الاستشعار المرج تقديم على وحدة التخزين المؤقت كما نوقش أعلاه لمنع فقدان البيانات في حالة حدوث اتصال لاسلكي، بينما يتم تخزين البيانات EMG على بطاقة SD ضمن تسجيل البيانات وحدة متنقلة.

وهناك قضية مشتركة مع جمع البيانات EEG أثناء المشي هو وجود قطعة أثرية في الإشارات. وبصفة عامة، يمكن تقسيم القطع الأثرية إلى مجموعتين: مصادر الفسيولوجية من القطع الأثرية بما في ذلك يومض، حركة العين، ونشاط العضلات في الوجه، ودقات القلب، والتحف الميكانيكية مثل الحركة من الأقطاب الكهربائية و / أو كابلات أثناء تنفيذ بروتوكول تجريبي. إزالة قطعة أثرية هو موضوع البحوث الجارية، ويتضمن تقنيات مثل تحليل عنصر مستقل 15،16 والقائم على قناة إجراءات الانحدار قالب 17. تقليل وإزالة قطعة أثرية هو خطوة حاسمة في العلاقات العامةeprocessing من البيانات عن العصبية فك من حركة الجسم. الإعداد المقدمة هنا هي مشابهة للدراسات السابقة في هذا الكابلات الكهربائي EEG وزجوا به في موصل واحد. النتائج من تلك الدراسات تشير إلى أن القطع الأثرية الميكانيكية نظرا لنفوذ الكابل أو حركة لم يلعب دورا في فك رموز حركة من النشاط العصبي 7،8. يتم اعتماد تلك النتائج وفقا لدراسات أخرى التي نخلص إلى أن القطع الأثرية ذات صلة مشية كانت يستهان بها في بطيئة الى معتدلة المشي بسرعة 17. ومع ذلك، يقيس هذه التجربة EEG خلال الأنشطة التي تتطلب المزيد من الحركة من الجسم من الدراسات السابقة، بما في ذلك الاعتصام إلى الوقوف التحولات، فوق الأرض والمشي، وتحول، وبالتالي، يجب أن يتم فحص دقيق للبيانات EEG الخام لتحديد إمكانية التلوث من التحف الميكانيكية. وإن لم يكن حتى الآن على نطاق واسع، ويمكن حل هذه المشاكل المحتملة من خلال التكامل بين الأجهزة رواية في البروتوكول الحالي. مثل هذه الأجهزة المؤتمر الوطني العراقيوديس أقطاب بالموقع EEG (المستخدمة في هذا البروتوكول) وبنابض، الأقطاب الكهربائية EEG الجافة، التي لديها القدرة على تحسين البشرة القطب مقاومة الاتصال أثناء الحركة 18. ويجري دمج هذه التقنيات في نظم التخطيط الدماغي اللاسلكي الذي قد يقلل من تأثير الحركة الفنية 19. دمج الأجهزة رواية الرغم من ذلك، يوفر هذا البروتوكول فرصة فريدة لمواصلة تطوير خوارزميات جديدة للحركة ورفض قطعة أثرية EMG لأن كل جزء من الجسم كان المجهزة 16. ونحن نخطط لدراسة ارتباط السلاسل الزمنية والتماسك مجال التردد بين EEG، EMG، والحركة لتطوير قطاع قوي نماذج الرفض قطعة أثرية تنطبق على الاجهزة EEG المتاحة حاليا. وقد أظهرت أساليب فك دينا قوة ضد التحف 7،8، وسيتم فحص هذه الأساليب تحت سيناريوهات أكثر تعقيدا في هذا البروتوكول.

ملامح سطح سجلتEMG تعتمد على العديد من العوامل، وتفسير إشارات EMG السطحية لدراسة استراتيجيات العصبية يتطلب النظر فيها 20. تم تصميم إجراءات صارمة لإعداد الجلد وEMG وضع قطب كهربائي المستخدمة في هذا البروتوكول لتقليل تأثير العوامل غير فيزيولوجي على إشارات EMG السطح. ترتبط السعة والتردد من EMG المسجلة بموجب هذا البروتوكول إلى صافي نشاط وحدة المحرك، وبالتالي لا ينبغي أن تفسر على تسجيل باعتبارها التمثيل المباشر من النشاط العصبي للعضلات المطلوب. حتى الآن، دراسة متأنية من سطح EMG إشارة وأساليب أكثر تقدما لتقدير محرك العصبية إلى العضلات، من خلال تحليل إشارة EMG لتحديد التغيرات النسبية في التنشيط العصبي (على سبيل المثال من خلال تحديد مرات التفريغ من الوحدات الحركية) يمكن أن توفر معلومات قيمة حول أنماط التنشيط العضلات 20. وعلاوة على ذلك، في سياق العصبية فك التشفير، على الرغم من أن نشاط الدماغاكتسبت جراحية وقد تبين أن تحتوي على معلومات حول سطح EMG 21، أنه من غير المعروف حاليا ما إذا كانت فروة الرأس EEG يمكن أن تستخدم أيضا للفك السفلي نشاط العضلات أطرافهم أثناء المشي بالإضافة إلى الحركيات مشية. ونحن نتوقع أن هذا البروتوكول يسمح لنا لدراسة ما إذا كان القرار المكانية انخفاض طرائق تصوير الدماغ غير الغازية كافية لعزل النشاط العصبي المتصلة العضلات الفردية.

وقد أظهرت دراسات سابقة جدوى في استخدام EEG موسع لفك الحركيات أثناء المشي سيرا على الأقدام 7،8 توفير قوة دفع لتطوير واجهة آلة الدماغ (BMI) لاستعادة المشي باستخدام إشارات من الدماغ. وقد ثبت أيضا طرق فك الوقت المجال يعتمد على تحوير السعة من إشارات EEG دلتا الفرقة لتكون حساسة لمكونات مصطنعة 7،8. حتى الآن، والدراسات مفرغه تجري في بيئة تسيطر عليها خلالها رؤية المستخدم والحركةويقتصر، مما يحد من التلوث من النشاط العصبي بسبب مثيرات الخارجية. من خلال إدماج تسجيل البيانات لاسلكيا، ويسمح هذا البروتوكول مجموعة من مزامنة EEG، EMG، والبيانات الحركية خلال مجموعة متنوعة من المهام تنقل والبيئات. دمج أجهزة استشعار بالقصور الذاتي لتتبع الحركة يتطلب المزيد من الحاسوب و حاليا تجهيز لاستخراج الحركيات من نظام التقاط الحركة، والتدابير الناتجة تحتوي على صغيرة - ولكنها مقبولة - هامش الخطأ التي لن تكون موجودة في الكاميرا نظام يستند 22. هذه الصعوبات يمكن التحكم فيها هي ضرورة لإنشاء بروتوكول التجريبية التي تمكن من دراسة النقالة السلوك المعرفي والحركية في البيئات المتغيرة. كما نوقش في أماكن أخرى 10،11، مثل هذا الإعداد هو بلا حدود تقريبا في الأسئلة البحثية التي يمكن معالجتها. سيكون تركيزنا في المستقبل القريب سوف يكون على القضايا الحرجة في التنمية من مؤشر كتلة الجسم لإعادة التأهيل من الوقوف والمشي بعدإصابات الدماغ والأعصاب. وسيكون أحد العناصر الأساسية، على النحو المذكور أعلاه، تكون التنمية من رواية استراتيجيات فك قوي واجهات الدماغ والآلة إلى أنظمة روبوتية إعادة التأهيل التي يمكن أن نرفض التحف الفسيولوجية والميكانيكية لاستعادة الحركة باستخدام إشارات يقاس من الدماغ. على سبيل المثال، يتم تنفيذ بروتوكول المشي الأروقة في الفضاء العام مع أشخاص آخرين حاضرا أثناء جمع البيانات، وبالتالي يوفر اختبار لتطوير تقنيات العصبية فك في البيئة الطبيعية. وتشمل الأسئلة البحثية الأخرى ذات الاهتمام باستخدام هذا البروتوكول مقارنة نماذج الروبوتية الإصلاح التي تشمل التدريب على المشي الإيقاعي مقابل عدم الإيقاعي، ودراسة النشاط العصبي أثناء الانتعاش وظيفية بعد الإصابة في مراحل حادة ومزمنة.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

رعيت رسوم الإنتاج والنشر لهذا المقال الذي APDM.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وأيد هذا العمل من قبل المعهد الوطني للاضطرابات العصبية والسكتة الدماغية (NINDS) منح # R01NS075889-01. وأيد هذا البحث في جزء من برنامج بحوث جماعية من المعاهد الوطنية للصحة، مركز السريرية. كما نشكر واضعي شهريار إقبال وYongtian وللحصول على المساعدة في جمع البيانات. وقد رعت تكلفة نشر النفاذ المفتوح من هذه المادة من قبل APDM، وشركة (بورتلاند، OR؛ http://apdm.com ).

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
منتجات الدماغ BrainAmp AmpAmp ، Gmbhالكمية: 2
غطاء actiCAP EEG مع 64 قطباكهربائيا منتجات الدماغ ، Gmbhالكمية: 1
EEG اللاسلكي Brainvision MOVEمنتجات الدماغ ، Gmbhالكمية: 1
وحدة جمع بيانات DataLOG MWX8 EMGBiometrics، Ltd.الكمية: 1
SX230 EMG أقطابكهربائية للقياسات الحيوية المحدودةالكمية: 8
R506 EMG القطب الأرضيالقياسات الحيوية المحدودة.الكمية: 1
مراقب حركة أوبال (مستشعر MARG)APDM، Inc.الكمية: 11
محطة إرساء أوبال لتدفق البيانات اللاسلكيةAPDM، Inc.الكمية: 2
نقطة وصول لاسلكية أوبال APDM، Inc.الكمية: 2
طقم حاجز ضوء الأشعة تحت الحمراء MK120Velleman، Inc.الكمية: 5
وحدة لاسلكية USB قابلة للبرمجة Wixel Pololu، Inc.الكمية: 6
<قوي>الجدول 1. المعدات < / قوي>
نظام

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Choi, J. T., Bastian, A. J. Adaptation reveals independent control networks for human walking. Nature Neuroscience. 10 (8), 1055-1062 (2007).
  2. Grillner, S., Wallen, P., et al. Neural bases of goal-directed locomotion in vertebrates - an overview. Brain Research Reviews. 57, 2-12 (2008).
  3. Petersen, T. H., Willerslev-Olsen, M., Conway, B. A., Nielsen, J. B. The motor cortex drives the muscles during walking in human subjects. Journal of Physiology. 590 (10), 2443-2452 (2012).
  4. Fitzsimmons, N. A., Lebedev, M. A., et al. Extracting kinematic parameters for monkey bipedal walking from cortical neuronal ensemble activity. Frontiers in Integrative Neuroscience. 3, 3(2009).
  5. Harada, T., Miyai, I., Kubota, K. Gait capacity affects cortical activation patterns related to speed control in the elderly. Experimental Brain Research. 193 (3), 445-454 (2009).
  6. Gwin, J. T., Gramann, K., Makeig, S., Ferris, D. P. Electrocortical activity is coupled to gait cycle phase during treadmill walking. Neuroimage. 54, 1289-1296 (2011).
  7. Presacco, A., Goodman, R., Forrester, L., Contreras-Vidal, J. L. Neural decoding of treadmill walking from noninvasive electroencephalographic signals. Journal of Neurophysiology. 106, 1875-1887 (2011).
  8. Presacco, A., Forrester, L. W., Contreras-Vidal, J. L. Decoding intra-limb and inter-limb kinematics during treadmill walking from scalp electroencephalographic (EEG) signals. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 20 (2), 212-219 (2012).
  9. Wagner, J., Solis-Escalante, T., et al. Level of participation in robotic-assisted treadmill walking modulates midline sensorimotor EEG rhythms in abled-bodied subjects. NeuroImage. 63, 1203-1211 (2012).
  10. Makeig, S., Gramann, K., et al. Linking brain, mind, and behavior. International Journal of Psychophysiology. 73, 95-100 (2009).
  11. Gramann, K., Gwin, J. T., et al. Cognition in action: imaging brain/body dynamics in mobile humans. Reviews in the Neurosciences. 22, 593-608 (2011).
  12. Wilson, J. A., Schalk, G., et al. Using an EEG-based brain computer interface for virtual cursor movement with BCI2000. J. Vis. Exp. (29), e1319(2009).
  13. Brummer, V., Schneider, S., et al. Coherence between brain cortical function and neurocognitive performance during changed gravity conditions. J. Vis. Exp. (51), e2670(2011).
  14. Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods. 134 (1), 9-21 (2004).
  15. Makeig, S., Bell, A. J., et al. Independent component analysis of electroencephalographic data. Advances in Neural Information Processing Systems. 8, 145-151 (1996).
  16. Rong, F., Contreras-Vidal, J. L. Magnetoencephalographic artifact identification and automatic removal based on independent component analysis and categorization approaches. Journal of Neuroscience Methods. 157, 337-354 (2006).
  17. Gwin, J. T., Gramann, K., Makeig, S., Ferris, D. P. Removal of movement artifact from high-density EEG recorded during walking and running. Journal of Neurophysiology. 103, 3526-3534 (2010).
  18. Liao, L. D., Wang, I. J., Chen, S. F., Chang, J. Y., Lin, C. T. Design, fabrication, and experimental validation of a novel dry-contact sensor for measuring electroencephalography signals without skin preparation. Sensors. 11, 5819-5834 (2011).
  19. Liao, L. D., Lin, C. T., et al. Biosensor technologies for augmented brain-computer interfaces in the next decades. Proceedings of the IEEE. 100, 1553-1566 (2012).
  20. Farina, D., Merletti, R., Enoka, R. M. The extraction of neural strategies from the surface EMG. Journal of Applied Physiology. 96, 1486-1495 (2004).
  21. Flint, R. D., Ethier, C., et al. Local field potentials allow accurate decoding of muscle activity. Journal of Neurophysiology. 108, 18-27 (2012).
  22. Luinge, H. J., Veltink, P. H. Measuring orientation of human body segments using miniature gyroscopes and accelerometers. Medical & Biological Engineering & Computing. 43, 273-282 (2005).

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

مقالات ذات صلة