Summary
Questo articolo presenta un quadro sperimentale/analitico per studiare il controllo posturale umano. Il protocollo fornisce procedure dettagliate per l'esecuzione di esperimenti permanenti, la misurazione dei segnali cinemici e cinetica del corpo e l'analisi dei risultati per fornire informazioni sui meccanismi alla base del controllo posturale umano.
Abstract
Molti componenti dei sistemi nervosi e muscolo-scheletrici agiscono in concerto per ottenere la postura umana stabile e verticale. Sono necessari esperimenti controllati accompagnati da metodi matematici adeguati per comprendere il ruolo dei diversi sottosistemi coinvolti nel controllo posturale umano. Questo articolo descrive un protocollo per l'esecuzione di esperimenti in piedi perturbati, l'acquisizione di dati sperimentali e l'esecuzione della successiva analisi matematica, con l'obiettivo di comprendere il ruolo del sistema muscolo-scheletrico e il controllo centrale nell'uomo postura eretta. I risultati generati da questi metodi sono importanti, perché forniscono informazioni sul controllo sano dell'equilibrio, costituiscono la base per comprendere l'eziologia di un equilibrio alterato nei pazienti e negli anziani e aiutano nella progettazione di interventi per migliorare controllo posturale e stabilità. Questi metodi possono essere utilizzati per studiare il ruolo del sistema somatosensoriale, la rigidità intrinseca dell'articolazione della caviglia e il sistema visivo nel controllo posturale, e possono anche essere estesi per studiare il ruolo del sistema vestibolare. I metodi devono essere utilizzati nel caso di una strategia della caviglia, in cui il corpo si muove principalmente sull'articolazione della caviglia ed è considerato un pendolo invertito a collegamento singolo.
Introduction
Il controllo posturale umano si realizza attraverso complesse interazioni tra il sistema nervoso centrale e i sistemi muscolo-scheletrici1. Il corpo umano in piedi è intrinsecamente instabile, soggetto a una varietà di perturbazioni interne (ad esempio, respirazione, battito cardiaco) ed esterne (ad esempio, gravità). La stabilità viene ottenuta da un controller distribuito con componenti centrali, riflessi e intrinseci (Figura 1).
Il controllo posturale è ottenuto da: un controllore attivo, mediato dal sistema nervoso centrale (SNC) e dal midollo spinale, che cambia l'attivazione muscolare; e un controller di rigidità intrinseco che resiste al movimento articolare senza alcun cambiamento nell'attivazionemuscolare( Figura 1 ). Il controller centrale utilizza informazioni sensoriali per generare comandi discendenti che producono forze muscolari correttive per stabilizzare il corpo. Le informazioni sensoriali sono tradotte dai sistemi visivi, vestibolici e somatosensoriali. In particolare, il sistema somatosensoriale genera informazioni riguardanti la superficie di supporto e gli angoli articolari; la visione fornisce informazioni sull'ambiente; e il sistema vestibolare genera informazioni riguardanti la velocità angolare della testa, l'accelerazione lineare e l'orientamento rispetto alla gravità. Il controller centrale a circuito chiuso funziona con lunghi ritardi che possono destabilizzare2. Il secondo elemento del controller attivo è la rigidità del riflesso, che genera attività muscolare con bassa latenza e produce coppia resistendo al movimento articolare.
Esiste una latenza associata a entrambi i componenti del controller attivo; di conseguenza, la rigidità intrinseca articolare, che agisce senza ritardi, svolge un ruolo importante nel controllo posturale3. La rigidità intrinseca è generata da proprietà visco-elastiche passive di muscoli contraente, tessuti molli e proprietà inerziali degli arti, che genera coppia resistiva istantaneamente in risposta a qualsiasi movimento articolare4. Il ruolo della rigidità articolare (rigidità intrinseca e riflessa) nel controllo posturale non è chiaramente compreso, poiché cambia con le condizioni operative, definito dall'attivazione muscolare4,5,6 e posizione articolare 4 DEL psu' , 7 (in questo stato , 8, entrambi cambiano con il corpo ondeggiante, inerente alla posizione.
È importante identificare i ruoli del controller centrale e della rigidità articolare nel controllo posturale, in quanto fornisce la base per: diagnosticare l'eziologia delle compromissione dell'equilibrio; la progettazione di interventi mirati per i pazienti; valutazione del rischio di cadute; lo sviluppo di strategie per la prevenzione delle cadute negli anziani; e la progettazione di dispositivi assistivi come ortopedici e protesi. Tuttavia, è difficile, perché i diversi sottosistemi agiscono insieme e solo la cinematica generale del corpo risultante, le coppia articolari e l'elettromiografia muscolare possono essere misurate.
Pertanto, è essenziale sviluppare metodi sperimentali e analitici che utilizzino le variabili posturali misurabili per valutare il contributo di ciascun sottosistema. Una difficoltà tecnica è che la misurazione delle variabili posturali viene eseguita in loop chiuso. Di conseguenza, gli ingressi e gli output (causa ed effetto) sono interconnessi. Di conseguenza, è necessario: a) applicare perturbazioni esterne (come input) per evocare reazioni posturali nelle risposte (come uscite), e b) impiegare metodi matematici specializzati per identificare i modelli di sistema e districare causa ed effetto9.
Il presente articolo si concentra sul controllo posturale quando viene utilizzata una strategia della caviglia, cioè quando i movimenti si verificano principalmente sull'articolazione della caviglia. In questa condizione, la parte superiore del corpo e gli arti inferiori si muovono insieme, di conseguenza, il corpo può essere modellato come un pendolo invertito a collegamento singolo nel piano sagittale10. La strategia della caviglia viene utilizzata quando la superficie di supporto è ferma e le perturbazioni sono piccole1,11.
Nel nostrolaboratorioè stato sviluppato un apparato permanente in grado di applicare adeguate perturbazioni meccaniche (propriocettive) e sensoriali visive e registrare la cinetica, la cinetica e le attività muscolari del corpo. Il dispositivo fornisce l'ambiente sperimentale necessario per studiare il ruolo della rigidità della caviglia, i meccanismi di controllo centrale e le loro interazioni generando risposte posturali utilizzando stimoli visivi o/e somatosensoriali. È anche possibile estendere il dispositivo per studiare il ruolo del sistema vestibolare mediante l'applicazione della stimolazione elettrica diretta ai processi mastoidi, che può generare una sensazione di velocità della testa ed evocare risposte posturali12,13 .
Altri hanno anche sviluppato dispositivi simili per studiare il controllo posturale umano, dove attuatori elettrici piezo lineari11, motori elettrici rotanti14,15, e motori elettrici lineari16,17 , 18 sono stati utilizzati per applicare perturbazioni meccaniche alla caviglia in piedi. Sono stati inoltre sviluppati dispositivi più complessi per studiare il controllo posturale multisegmento, dove è possibile applicare contemporaneamente più perturbazioni alle articolazioni della caviglia e dell'anca19,20.
Apparecchi in piedi
Due attuatori rotanti elettrodrululici controllati dal servo muovono due pedali per applicare perturbazioni controllate della posizione della caviglia. Gli attuatori possono generare grandi torque (>500 Nm) necessari per il controllo posturale; questo è particolarmente importante in casi come la magra in avanti, dove il centro di massa del corpo è lontano (anteriore) dall'asse di rotazione della caviglia, con conseguente grandi valori di coppia alla caviglia per il controllo posturale.
Ogni attuatore rotante è controllato da una valvola servo proporzionale separata, utilizzando il feedback della posizione del pedale, misurato da un potenziatore ad alte prestazioni sull'albero dell'attuatore (Tabella dei materiali). Il controller viene implementato utilizzando un sistema di elaborazione del segnale digitale xPC basato su MATLAB. L'attuatore/servo-valve insieme hanno una larghezza di banda superiore a 40 Hz, molto più grande della larghezza di banda del sistema di controllo posturale complessivo, rigidità dell'articolazione della caviglia e controller centrale21.
Dispositivo e ambiente di realtà virtuale
Un auricolare di realtà virtuale (VR) (Table of Materials) viene utilizzato per perturbare la visione. L'auricolare contiene uno schermo LCD (doppio schermo AMOLED 3.6' con una risoluzione di 1080 x 1200 pixel per occhio) che fornisce all'utente una vista stereoscopica dei supporti inviati al dispositivo, offrendo una percezione della profondità tridimensionale. La frequenza di aggiornamento è di 90 Hz, sufficiente a fornire un solido senso virtuale agli utenti22. Il campo visivo dello schermo è di 110 gradi, sufficiente a generare perturbazioni visive simili a situazioni del mondo reale.
L'auricolare tiene traccia della rotazione della testa dell'utente e modifica di conseguenza la vista virtuale in modo che l'utente sia completamente immerso nell'ambiente virtuale; pertanto, può fornire il normale feedback visivo; e può anche perturbare la vista ruotando il campo visivo in piano sagittale.
Misure cinetiche
La forza di reazione verticale è misurata da quattro celle di carico, inserite tra due piastre sotto il piede (Tabella dei materiali). La coppia della caviglia è misurata direttamente da trasduttori di coppia con una capacità di 565 Nm e una rigidità torsionale di 104 kNm/rad; può anche essere misurato indirettamente dalle forze verticali trasdotte dalle celle di carico, utilizzando le loro distanze dall'asse della caviglia di rotazione23, supponendo che le forze orizzontali applicate ai piedi in piedi siano piccole2,24. Il centro di pressione (COP) è misurato in piano sagittale dividendo la coppia della caviglia per la forza verticale totale, misurata dalle celle di carico23.
Misure cinematiche
L'angolo del piede è lo stesso dell'angolo del pedale, perché quando viene utilizzata una strategia di caviglia, il piede del soggetto si muove con il pedale. L'angolo di gambo rispetto alla verticale si ottiene indirettamente dallo spostamento lineare del gambo, misurato da un rilevatore di range laser (Tabella dei materiali) con una risoluzione di 50 m e una larghezza di banda di 750 Hz25. L'angolo della caviglia è la somma degli angoli del piede e del gambo. L'angolo del corpo rispetto alla verticale si ottiene indirettamente dallo spostamento lineare del punto medio tra le spine iliache superiori superiori sinistra e destra (PSIS), misurato utilizzando un cercatore di gamma laser (Tabella dei materiali) con una risoluzione di 100 m e larghezza di banda di 750 Hz23. La posizione e la rotazione della testa vengono misurate rispetto al sistema di coordinate globale dell'ambiente VR dalle stazioni di base del sistema VR che emettono impulsi a infrarossi a tempo (IR) a 60 impulsi al secondo che vengono rilevati dai sensori IR dell'auricolare con sub-millimeter precisione.
Acquisizione dei dati
Tutti i segnali vengono filtrati con un filtro anti-aliasing con una frequenza di angolo di 486.3 e quindi campionati a 1000 Hz con prestazioni elevate a 24 bit/8 canali, campionamento simultaneo, schede di acquisizione del segnale dinamico (Tabella dei materiali)con gamma di 20 V.
Meccanismi di sicurezza
Sei meccanismi di sicurezza sono stati incorporati nell'apparato permanente per prevenire lesioni ai soggetti; i pedali sono controllati separatamente e non interferiscono mai l'uno con l'altro. (1) L'albero dell'attuatore ha una camma, che attiva meccanicamente una valvola che scollega la pressione idraulica se la rotazione dell'albero supera i 20 gradi dalla sua posizione orizzontale. (2) Due fermi meccanici regolabili limitano la gamma di movimento dell'attuatore; questi sono impostati sulla gamma di movimento di ciascun soggetto prima di ogni esperimento. (3) Sia il soggetto che lo sperimentatore tengono premuto un pulsante di panico; premendo il pulsante si disconnette l'alimentazione idraulica dagli attuatori e li fa allentare, in modo che possano essere spostati manualmente. (4) I corrimano situati su entrambi i lati del soggetto sono disponibili per fornire supporto in caso di instabilità. (5) Il soggetto indossa un'imbracatura a tutto corpo (Table of Materials), attaccata alle traverse rigide nel soffitto per sostenerle in caso di caduta. L'imbracatura è allentata e non interferisce con la posizione normale, a meno che il soggetto non diventi instabile, dove l'imbracatura impedisce al soggetto di cadere. In caso di caduta, i movimenti del pedale saranno interrotti manualmente dal soggetto, utilizzando il pulsante di panico o dallo sperimentatore. (6) I servo-valve arrestano la rotazione degli attuatori utilizzando meccanismi sicuri in caso di interruzione dell'alimentazione elettrica.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Tutti i metodi sperimentali sono stati approvati dal McGill University Research Ethics Board e i soggetti firmano consensi informati prima di partecipare.
1. Esperimenti
NOTA: ogni esperimento prevede i passaggi seguenti.
- Pre-test
- Preparare una struttura definita di tutte le prove da eseguire e creare un elenco di controllo per la raccolta dei dati.
- Fornisci al soggetto un modulo di consenso con tutte le informazioni necessarie, chiedi loro di leggerlo a fondo, rispondere a tutte le domande e poi chiedere loro di firmare il modulo.
- Registrare il peso, l'altezza e l'età del soggetto.
- Preparazione del soggetto
- Misurazione elettromiografica
- Utilizzare singoli elettrodi differenziali (Tabella dei materiali) con una distanza interelettroda di 1 cm per la misurazione dell'elettromiografia (EMG) dei muscoli della caviglia.
- Utilizzare un amplificatore (Table of Materials) con un guadagno complessivo di 1000 e una larghezza di banda di 20-2000 Hz.
- Per garantire un elevato rapporto segnale-rumore (SNR) e un minimo cross-talk, individuare e contrassegnare le aree di fissaggio degli elettrodi secondo le linee guida fornite dal progetto Seniam26, come di seguito: (1) per il gastrocnemio mediale (MG), il rigonfiamento più muscolo; (2) per il gastrocnemio laterale (LG), 1/3 della linea tra la testa del perone e il tallone; (3) per soleo (SOL), 2/3 della linea tra i condili mediali del femore e il malleolo mediale; (4) per tibialis anteriore (TA), 1/3 della linea tra la punta del perone e la punta del malleolo mediale.
- Rasare le aree contrassegnate con un rasoio e pulire la pelle con alcool. Lasciare asciugare accuratamente la pelle.
- Rasare un'area ossea sulla rotula per l'elettrodo di riferimento e pulire con alcool.
- Fai in modo che il soggetto si trovi in una posizione rilassata.
- Posizionare l'elettrodo di riferimento sull'area rasata della rotula.
- Fissare gli elettrodi uno ad uno alle aree rasate dei muscoli, utilizzando nastro adesivo doppio lato, facendo attenzione a garantire che gli elettrodi siano fissati alla pelle in modo sicuro.
- Dopo aver posizionato ogni elettrodo, chiedere al soggetto di eseguire una contrazione plantaflessing/dorsiflexing contro la resistenza ed esaminare le forme d'onda su un oscilloscopio per garantire che il segnale EMG abbia un alto SNR. Se il segnale SNR è scarso, spostare gli elettrodi fino a trovare una posizione con un SNR elevato.
- Assicurarsi che i movimenti del soggetto non siano ostacolati dai cavi EMG.
- Misure cinematiche
- Fissare un marcatore riflettente al gambo con un cinturino, da utilizzare per la misurazione dell'angolo del gambo.
NOTA: Posizionare il marcatore del gambo più in alto possibile sul gambo per generare il più grande spostamento lineare possibile per una determinata rotazione, migliorando quindi la risoluzione angolare. - Fare in modo che il soggetto sia messo sull'imbracatura del corpo.
- Fissare un marcatore di riflessione alla vita del soggetto con un cinturino, da utilizzare per la misurazione dell'angolo superiore del corpo. Assicurarsi che il marcatore riflettente in vita sia posizionato nel punto medio tra il sinistro e destro e che l'abbigliamento del soggetto non copra la superficie riflettente della vita.
- Chiedi all'argomento di salire sull'apparato in piedi.
- Regolare la posizione del piede del soggetto per allineare i malleoli laterali e mediali di ogni gamba all'asse di rotazione del pedale.
- Delineare le posizioni del piede del soggetto con un pennarello e indicare loro di mantenere i piedi nelle stesse posizioni durante gli esperimenti. Questo assicura che gli assi di rotazione delle caviglie e degli attuatori rimangano allineati durante gli esperimenti.
- Regolare la posizione verticale dei cercatori di gamma laser in modo che puntino al centro dei marcatori riflettenti. Regolare la distanza orizzontale tra il cercatore di gamma laser e marcatori riflettenti, in modo che i cercatori di gamma lavorano nel loro raggio medio e non saturare durante la posizione tranquilla.
- Fai in modo che il soggetto si sporghi avanti e indietro sulla caviglia e assicurati che i laser rimangano all'interno del loro raggio di lavoro.
- Misurare l'altezza dei cercatori di gamma laser rispetto all'asse della caviglia di rotazione.
NOTA: queste altezze vengono utilizzate per convertire gli spostamenti lineari in angoli.
- Fissare un marcatore riflettente al gambo con un cinturino, da utilizzare per la misurazione dell'angolo del gambo.
- Protocolli sperimentali
- Informare l'argomento di cosa aspettarsi per ogni condizione di prova.
- Istruisci il soggetto a stare tranquillamente con le mani di lato mentre guarda in avanti, e di mantenere il loro equilibrio come fanno, di fronte alle perturbazioni del mondo reale.
- Per le prove perturbate, avviare la perturbazione e consentire al soggetto di adattarsi ad esso.
- Avviare l'acquisizione dei dati una volta che il soggetto ha stabilito un comportamento stabile.
- Fornire al soggetto un periodo di riposo sufficiente dopo ogni prova per evitare la fatica. Comunicare con loro per vedere se hanno bisogno di più tempo.
- Eseguire le seguenti prove.
- Per il test dell'apparato, eseguire un test di 2 min per esaminare i dati del sensore 2 h prima dell'arrivo del soggetto. Cercare rumori o scostamenti di dimensioni irregolari nei dati registrati del sensore. Se ci sono problemi, risolverli prima che arrivi l'argomento.
- Per una tranquilla in piedi, esegui una prova tranquilla di 2 min senza perturbazioni.
NOTA: Questa prova fornisce un riferimento, necessario per determinare se/come le variabili posturali cambiano in risposta alle perturbazioni. - Per gli esperimenti perturbati, eseguire la perturbazione e acquisire i dati per 2-3 min. Applicare perturbazioni del pedale se l'obiettivo è quello di studiare il ruolo del sistema somatosensoriale / rigidità della caviglia in piedi. Applicare perturbazioni visive se l'obiettivo è quello di esaminare il ruolo della visione nel controllo posturale. Applicare contemporaneamente perturbazioni visive e pedonali se l'obiettivo è quello di esaminare l'interazione dei due sistemi nel controllo posturale.
NOTA: le perturbazioni dei pedali vengono applicate come rotazione dei pedali del dispositivo in piedi. Allo stesso modo, le perturbazioni visive vengono applicate ruotando il campo visivo virtuale, utilizzando l'auricolare VR. L'angolo del pedale/campo visivo segue un segnale, selezionato a seconda degli obiettivi dello studio. La sezione di discussione fornisce dettagli sui tipi di perturbazione, utilizzati per lo studio del controllo posturale e dei meriti di ogni perturbazione.
- Esegui un minimo di 3 prove per ogni perturbazione specifica.
NOTA: vengono eseguite più prove per garantire l'affidabilità dei modelli durante l'esecuzione dell'analisi sui dati raccolti; ad esempio, è possibile incrociare la convalida dei modelli. - Eseguire le prove in ordine casuale per garantire che i soggetti non imparino a reagire a una perturbazione specifica; questo rende anche possibile controllare il comportamento variabile nel tempo.
- Controllare i dati visivamente dopo ogni prova per assicurarsi che i segnali acquisiti siano di alta qualità.
- Misurazione elettromiografica
2. Identificazione del controllo posturale umano
- Identificazione non parametrica della relazione dinamica dell'angolo del corpo alle perturbazioni visive
- rsperimento
- Acquisire prove visivamente perturbate per 2 min secondo i passaggi nelle sezioni 1.1 e 1.2.
- Utilizzare un segnale trapezioide (Trapezoidal) con un'ampiezza picco-picco di 0,087 rad e una velocità di 0,105 rad/s.
- Mantenere la costante di posizione del pedale con l'angolo zero.
- analisi
NOTA: l'analisi dei dati nelle sezioni 2.1.2 e 2.2.2 viene eseguita utilizzando MATLAB.- Decimare l'angolo del corpo grezzo e i segnali di perturbazione visiva (in modo che la frequenza osservabile più alta sia di 10 Hz), utilizzando i seguenti comandi:
dove
NOTA: per una frequenza di campionamento di 1 kHz, il rapporto di decimazione deve essere 50 per avere una frequenza più alta di 10 Hz. - Scegliere la frequenza di interesse più bassa, che determinerà la lunghezza della finestra per la stima dell'alimentazione.
NOTA: In questo caso, viene scelta una frequenza minima di 0,1 Hz, quindi la lunghezza della finestra per la stima dell'alimentazione è di 1/0,1 Hz e 10 s. La frequenza è la stessa della frequenza minima e, pertanto, i calcoli vengono eseguiti per 0,1, 0,2, 0,3, ..., 10 Hz. - Scegliere il tipo di finestra e il grado di sovrapposizione per trovare gli spettri di potenza.
NOTA: per una durata di prova di 120 s, 10 s finestre Hanning con 50% sovrapposizione risultati in media di 23 segmenti per la stima dello spettro di potenza. Dal momento che abbiamo decimato i dati a 20 Hz, una finestra di 10 s ha una lunghezza di 200 campioni. - Utilizzare
la funzione per trovare la risposta di frequenza (FR) del sistema:
dove
NOTA: La funzione presentata calcola lo spettro incrociato tra la perturbazione della 
VR decimata e l'angolo del corpo nelle frequenze specificate da , utilizzando una finestra hanning con la lunghezza specificata da 
e il numero di sovrapposizioni pari a 
(cioè la sovrapposizione del 50%). Allo stesso modo, calcola l'auto-spettro dell'input VR. Quindi, utilizzando lo spettro trasversale e l'autospettro stimato, calcola il FR del sistema. - Trovare il guadagno e la fase del FR stimato nel passaggio 2.1.2.4, utilizzando i seguenti comandi:
dove
- Calcolare la funzione di coerenza utilizzando il seguente comando:
dove
NOTA:
la funzione 
segue una procedura simile 
per trovare la coerenza tra e . - Tracciare il guadagno, la fase e la coerenza in funzione della frequenza.
NOTA: il metodo presentato può essere esteso al caso in cui vengono applicate perturbazioni sia visive che meccaniche, in cui è necessario utilizzare un metodo di identificazione FR a ingresso multiplo, a più uscite (MIMO)FR. L'identificazione può essere effettuata anche utilizzando il metodo subspaziale (che si occupa intrinsecamente di sistemi MIMO)27 o utilizzando metodi di funzione di trasferimento parametrici come MIMO Box-Jenkins28. Sia il subspazio che Box-Jenkins (e altri metodi) sono implementati nella casella degli strumenti di identificazione del sistema MATLAB.
- Decimare l'angolo del corpo grezzo e i segnali di perturbazione visiva (in modo che la frequenza osservabile più alta sia di 10 Hz), utilizzando i seguenti comandi:
- rsperimento
- Identificazione parametrica della rigidità intrinseca della caviglia in
- rsperimento
- Eseguire prove perturbate meccanicamente per 2 min. Utilizzare una perturbazione di sequenze binarie pseudo-casuali (PRBS) con un'ampiezza picco-picco di 0,02 rad e un intervallo di commutazione di 200 ms.
- analisi
- Differenziare il segnale del piede
una volta per ottenere
la velocità del piede
( , due volte per ottenere l'accelerazione del piede ( e tre volte per ottenere il suo scatto ( Allo stesso modo differenziare la coppia per ottenere la sua velocità e accelerazione, utilizzando il seguente Comando:
dove
- Calcolare la posizione della massima locale e della velocità del piede locale per individuare gli impulsi, utilizzando il seguente comando:
dove
NOTA:
funzione trova tutte le massime locali (velocità del piede positivo) e le loro posizioni. Per trovare il minimo locale, viene utilizzata la stessa funzione, ma il segno della velocità dell'angolo del piede deve essere invertito. - Progettare un filtro Butterworth low-pass di 8th ordine con una frequenza di angolo di 50 Hz, utilizzando il seguente comando:
- Filtra tutti i segnali con uno spostamento a zero fasi utilizzando il filtro Butterworth:
NOTA: la funzione "filtfilt" non causa alcun cambiamento nel segnale filtrato. Non utilizzare la funzione "filtro", perché genera unturno. - Tracciare la velocità del piede e trovare visivamente una stima del periodo di tempo tra l'estremità della velocità del piede e l'inizio dell'impulso (che è il primo punto con velocità del piede zero prima della velocità di picco). Per la perturbazione in questo studio, questo punto si è verificato 25 ms prima dell'estremità della velocità trovata nel passaggio 2.2.2.2.
- Per ogni impulso, calcolare la coppia dello sfondo della caviglia come media della coppia alla caviglia di 25 ms prima dell'inizio dell'impulso, cioè la media della coppia nel segmento a partire da 50 ms fino a 25 ms prima dell'estremità di velocità. Eseguire questa operazione per l'impulso kcon una velocità positiva utilizzando il seguente comando:
NOTA: Questa operazione viene eseguita sia per la velocità massima che per quella minima (velocità negativa del piede) rilevate nel passaggio 2.2.2.2. - Trovare il minimo e il massimo di tutte le coppia di sfondo per tutti gli impulsi, utilizzando il seguente comando:
- Per ogni impulso, estrarre i dati di coppia di 65 ms dopo l'avvio dell'impulso (come segmento di coppia intrinseco), utilizzando il seguente comando:
NOTA: Questo viene fatto anche per la prima e la seconda derivata della coppia alla caviglia (per fornire il primo e il secondo derivato della coppia intrinseca), così come, angolo del piede, velocità del piede, accelerazione del piede, e piede jerk. - Calcolare la modifica nel segmento di coppia intrinseca kth dal valore iniziale, utilizzando il comando seguente:
NOTA: Questa operazione viene eseguita
in modo analogo per l'angolo del piede per ottenere . - Dividere l'intervallo di coppia (ottenuto al punto 2.2.2.7) in 3 bidoni larghi nm e trovare gli impulsi con coppia di sfondo in ogni contenitore.
NOTA: Questa operazione viene eseguita utilizzando la funzione"find" e l'indicizzazione. Si presume che la rigidità intrinseca sia costante in ogni contenitore, poiché la coppia di fondo della caviglia non cambia in modo significativo. - Stimare i parametri di rigidità intrinseca del modello intrinseco esteso (EIM)29, per il contenitore jth utilizzando gli impulsi nel gruppo j (
).- Concatenare tutte le risposte di coppia intrinseche nelcontenitore j th per formare il vettore
:
dove
è la
risposta di coppia intrinseca ith ( ) nel gruppo j.
NOTA: Allo stesso modo, concatenare l'angolo del piede, la velocità e l'accelerazione e la prima e la seconda derivata della coppia intrinseca delgruppo j th da utilizzare nel passaggio 2.2.2.11.2. - Posizionare l'angolo del piede, la velocità, l'accelerazione e lo scatto, nonché la prima e la seconda derivata della coppia del gruppo j insieme per formare la matrice regressore:
- Trovare i parametri di rigidità intrinseci per il gruppo jth utilizzando l'operatore barra rovesciata (-):
- Estrarre il quarto
elemento di come
rigidità intrinseca a bassa frequenza .
- Concatenare tutte le risposte di coppia intrinseche nelcontenitore j th per formare il vettore
- Eseguire i passaggi nella sezione 2.2.2.11 per tutti i gruppi (bin) e stimare la rigidità intrinseca a bassa frequenza corrispondente.
- Dividere tutti i valori di rigidità a bassa frequenza stimati per la rigidità critica del soggetto:
dove m è la massa del soggetto, g
è l'accelerazione gravitazionale, ed è l'altezza del centro di massa del corpo sopra l'asse di rotazione della caviglia, derivato da dati antropometrici30. Questo dà la rigidità
normalizzata ( ). - Convertire la coppia di sfondo della caviglia in posizione COP sfondo caviglia (
) dividendo le tartarughe di sfondo della caviglia con le corrispondenti forze verticali misurate. - Grafico
in funzione del centro di pressione.
dove
- Differenziare il segnale del piede
- rsperimento
la funzione per trovare la risposta di frequenza (FR) del sistema:
VR decimata e l'angolo del corpo nelle frequenze specificate da , utilizzando una finestra hanning con la lunghezza specificata da 
e il numero di sovrapposizioni pari a 
(cioè la sovrapposizione del 50%). Allo stesso modo, calcola l'auto-spettro dell'input VR. Quindi, utilizzando lo spettro trasversale e l'autospettro stimato, calcola il FR del sistema.
la funzione 
segue una procedura simile 
per trovare la coerenza tra e .
una volta per ottenere
la velocità del piede
( , due volte per ottenere l'accelerazione del piede ( e tre volte per ottenere il suo scatto ( Allo stesso modo differenziare la coppia per ottenere la sua velocità e accelerazione, utilizzando il seguente Comando:
funzione trova tutte le massime locali (velocità del piede positivo) e le loro posizioni. Per trovare il minimo locale, viene utilizzata la stessa funzione, ma il segno della velocità dell'angolo del piede deve essere invertito.
in modo analogo per l'angolo del piede per ottenere .
).
:
è la
risposta di coppia intrinseca ith ( ) nel gruppo j.
elemento di come
rigidità intrinseca a bassa frequenza .
è l'accelerazione gravitazionale, ed è l'altezza del centro di massa del corpo sopra l'asse di rotazione della caviglia, derivato da dati antropometrici30. Questo dà la rigidità
normalizzata ( ).
) dividendo le tartarughe di sfondo della caviglia con le corrispondenti forze verticali misurate.
in funzione del centro di pressione.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Pseudo sequenza casuale ternaria (PRTS) e trap
La figura 2A mostra un segnale PRTS, generato integrando un profilo di velocità pseudo casuale. Per ogni 
tempo di campionamento, la velocità del segnale può essere uguale 
a zero o acquisire un valore positivo o negativo predefinito, . Controllando e 
, gli ingressi PRTS con un'ampia larghezza di banda spettrale possono essere generati e scalati in base a diverse ampiezze picco-picco. Inoltre, il PRTS è periodico, ma imprevedibile, che è auspicabile per lo studio del controllo posturale. Il lettore fa riferimento al seguente articolo per una spiegazione dettagliata del segnale PRTS31.
Figura 2B mostra un segnale Trap. Inizia da un valore zero e 
dopo un 
periodo casuale (il cui minimo è ),
il segnale 
si alza casualmente fino alla sua
ampiezza massima 
( ) con una velocità o rampe fino alla sua ampiezza minima ( ) con una velocità . Il segnale rimane al suo massimo o 
minimo per un periodo casuale, (minimo di ) e quindi torna a zero con velocità o . Il ciclo ricomincia da zero. È evidente che, a differenza del PRTS, il Trap è un segnale zero, e quindi non causa non-stazione nella risposta posturale. Inoltre, è imprevedibile, in quanto la tempistica del cambiamento del valore del segnale e la direzione del cambiamento (cioè la velocità positiva o negativa) sono casuali.
Identificazione dell'angolo del corpo al sistema di perturbazioni visive
Figura 3 Mostra i segnali da una prova tipica in piedi con perturbazioni visive Trap. La figura 3A mostra la perturbazione VR, in cui il campo visivo ruota da 0 a 0,087 rad (5) nel piano sagittale. Figura 3C,E mostra gli angoli della caviglia e del corpo, che sono molto simili, dal momento che l'angolo del piede è zero, e gambo e parte superiore del corpo si muovono insieme. Figura 3G mostra la coppia alla caviglia, che è correlata con il gambo e gli angoli del corpo. Figura 3B ,D,F,H mostra gli EMG dai muscoli della caviglia. È evidente che SOL e LG sono continuamente attivi, MG genera periodicamente grandi esplosioni di attività con ondeggianti del corpo e TA è silenziosa.
Figura 4 Mostra il FR della funzione di trasferimento che corre l'input visivo per l'angolo del corpo per i dati in Figura 3. Il primo passo è quello di esaminare la coerenza, perché guadagno e fase sono significativi solo quando la coerenza è alta (quando la coerenza è 1, c'è una relazione lineare senza rumore tra l'input e l'uscita; una coerenza minore di 1 avviene quando l'uscita di input avviene relazione non è lineare o i dati sono rumorosi). La coerenza è la più alta a bassa frequenza, tra 0,1 hz e scende significativamente a frequenze più alte. Il guadagno aumenta inizialmente da 0,1 Hz a 0,2 Hz e poi diminuisce fino a 1 Hz, mostrando il comportamento previsto a passaggio basso a causa dell'elevata inerzia del corpo. La fase inizia anche da zero e diminuisce quasi linearmente con la frequenza, indicando che l'uscita viene ritardata rispetto all'ingresso.
Identificazione dei parametri di rigidità intrinseca della caviglia
La figura 5 mostra i segnali misurati per una tipica prova permanente perturbata. La figura 5A mostra la perturbazione del pedale: un PRBS con un'ampiezza picco-picco di 0,02 rad e un intervallo di commutazione di 200 ms. La posizione del pedale passa da due valori (-0,01 e 0,01) a multipli interi dell'intervallo di commutazione. Figura 5C mostra l'angolo della caviglia, dove i cambiamenti veloci sono dovuti al movimento del piede, mentre gli altri cambiamenti sono il risultato del movimento shank con ondeggiamento. La figura 5E mostra l'angolo del corpo in risposta alla perturbazione con un movimento picco-picco di circa 0,04 rad. due componenti sono evidenti: la modulazione della coppia con ondeggiamento del corpo, e grandi picchi verso il basso, mostrando la risposta di coppia riflesso allungamento (generalmente accadendo dopo un impulso dorsiflexing). Figura 5B ,D,F,H mostra gli EMG SOL, MG, LG e TA. È chiaro che i muscoli TS sono continuamente attivi e mostrano grandi raffiche di attività a causa di risposte riflessi stretch. TA è per lo più silenzioso, ad eccezione di alcuni picchi, che sembrano essere crosstalk dai muscoli TS, perché si verificano contemporaneamente con l'attività stretch reflex dei muscoli TS.
La figura 6 mostra una tipica perturbazione della posizione dell'impulso, la sua velocità e la corrispondente risposta SOL EMG e coppia. La risposta intrinseca inizia 25 ms prima e dura fino a 40 ms dopo la velocità del piede di picco; il picco nel SOL EMG mostra la presenza di una risposta riflessiva. Il segmento pre-risposta, a partire da 50 ms prima che la velocità di picco venga utilizzato per trovare la coppia di sfondo.
Figura 7 Mostra la rigidità intrinseca come una funzione la posizione COP per i lati sinistro e destro del soggetto mostrato Figura 5; la rigidità è stata stimata utilizzando il metodo di analisi presentato. È evidente che la rigidità intrinseca non è costante, ma cambia in modo significativo con onde posturali. Questi cambiamenti appaiono funzionalmente appropriati, perché la rigidità aumenta man mano che la COP si allontana dall'asse della caviglia di rotazione, dove c'è una maggiore possibilità di cadutadi 23.
Figura 1: Modello di controllo posturale: il corpo è intrinsecamente instabile e soggetto a coppia di gravità destabilizzante (
) e disturbi. La postura eretta stabile è mantenuta dalle forze muscolari correttive, generate da un controller centrale, riflessi di allungamento spinale e rigidità dell'articolazione meccanica intrinseca. L'attivazione muscolare dovuta al riflesso allungato e ai contributi centrali è evidente nell'attività EMG. Solo i segnali in rosso possono essere misurati, mentre i segnali neri non possono essere misurati. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 2: Generazione di segnali PRTS e Trap. (A) segnale PRTS. Uno stimolo viene creato da una sequenza PRTS di 242 lunghezze, che include valori pari a 0, 1 e 2, 
corrispondenti a velocità fisse pari a 0, v e -v per una durata fissa di . La velocità è integrata per generare la posizione, che viene utilizzata come segnale di perturbazione. Il periodo del segnale di perturbazione è uguale a 
, dove m è il numero di fase del registrar del turno, determinando la sequenza della velocità. (B) Segnale trap. Il segnale inizia da zero; dopo un intervallodi tempo casuale ( ),si rampe
verso l'alto o verso il basso fino alsuo massimo ( ) o valore minimo ( con una velocità costante; il segnale torna a zero dopo un intervallo di tempo casuale ( ) e l'intero ciclo ricomincia. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 3: Prova sperimentale tipica con perturbazione visiva di Trap, l'ampiezza di perturbazione picco-picco è di 0,174 rad e la velocità è di 0,105 rad/s. (A) Angolo di perturbazione VR, che mostra la rotazione del campo visivo in piano sagittale. (C) Angolo della caviglia, che è lo stesso dell'angolo del gambo, in quanto il piede non si muove. (E) Angolo del corpo. (G)coppia alla caviglia. (B, D, F, H) Raw ha rettificato EMG di SOL, MG, LG e TA; SOL e LG sono continuamente attivi, mentre MG mostra raffica di attività associata al body ondeggiamento, e TA è silenziosa. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 4: Risposta di frequenza della relazione dinamica tra l'angolo del corpo e la perturbazione visiva stimata dai dati presentati nella Figura 3. Guadagno (pannello superiore) mostra il rapporto tra l'ampiezza dell'uscita e l'ingresso in funzione della frequenza; mostra un comportamento di passaggio basso. La fase (pannello centrale) mostra la differenza tra la fase di input e quella di uscita in funzione della frequenza. La coerenza (pannello inferiore) fornisce un indice che misura la quantità di potenza di uscita collegata linearmente alla potenza di ingresso ad ogni frequenza. Una coerenza di 1 mostra una perfetta relazione input-output lineare; tuttavia, la presenza di rumore o non linearità lo riduce. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 5: Prova tipica di perturbazione della posizione PRBS; l'ampiezza di perturbazione picco-picco è 0,02 rad e l'intervallo di commutazione è 200 ms. (A) Angolo del piede, che è lo stesso delle perturbazioni di posizione poiché il piede si muove con il pedale. (C) Angolo della caviglia; i cambiamenti casuali sono dovuti al movimento dello scandito con ondeggiamento. (E) Angolo del corpo, ottenuto assumendo che il corpo agisca come un pendolo invertito. (G) Coppia caviglia misurata formano i dati delle celle di carico. (B, D, F, H) Raw EMG di SOL, MG, LG e TA; i muscoli TS sono tutti continuamente attivi, mentre i grandi picchi riflettono l'attività dei riflessi distirpa; TA è per lo più silenzioso. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 6: Un singolo impulso dallo studio illustrato nella Figura 5, su una scala temporale estesa. (A) Angolo del piede,(B)velocità del piede, (C) SOL EMG e (D)coppia della caviglia. Le linee tratteggiate verticali separano la risposta nella risposta preliminare (25 ms), nella risposta intrinseca (65 ms) e nella risposta reflex (300 ms); coppia positiva e angoli corrispondono alla dorsiflexion. I dati relativi a questa cifra sono tratti da Amiri e Kearney23. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 7: Stimata rigidità intrinseca normalizzata in funzione della posizione COP per il lato sinistro e destro di un soggetto tipico, ottenuta dai dati illustrati nella Figura 5. Le barre indicano gli intervalli di confidenza del 95% dei valori di rigidità. I dati relativi a questa cifra sono tratti da Amiri e Kearney23. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Diversi passaggi sono fondamentali per eseguire questi esperimenti per studiare il controllo posturale umano. Questi passaggi sono associati alla corretta misurazione dei segnali e includono: 1) Corretto allineamento dell'asse della caviglia del gambo di rotazione a quello dei pedali, per la corretta misurazione delle coppia alla caviglia. 2) Corretto set-up dei cercatori di gamma per garantire che funzionino nella loro gamma e non sono saturi durante gli esperimenti. 3) Misurazione di EMG con buona qualità e minimal e minimal cross talk. 4) Applicazione di opportune perturbazioni, che evocano risposte sufficienti, ma non interrompono il normale controllo posturale. 5) Selezione di una lunghezza di prova appropriata, basata sull'analisi prevista, evitando lo spostamento del corpo e la fatica. Oltre agli esperimenti, anche l'analisi deve essere effettuata con attenzione. Per la stima della rigidità intrinseca dai dati acquisiti in piedi perturbati meccanicamente, è fondamentale selezionare la lunghezza della risposta intrinseca in modo da garantire no reflex torque (che inizia subito dopo una raffica di attività nei muscoli TS) è Incluso. Inoltre, anche se molti studi hanno ipotizzato che la rigidità intrinseca non cambi in piedi11,14,15, uno studio recente ha dimostrato che è importante tenere conto della modulazione della rigidità con cambiamenti nella coppia alla caviglia associati all'ondeggiamento posturale23,32. Per determinare il FR della relazione dinamica da qualsiasi ingresso all'output, il passo più importante è quello di stimare correttamente lo spettro trasversale e lo spettro di potenza selezionando la lunghezza della finestra e la sovrapposizione, appropriata alla lunghezza del record.
La progettazione delle perturbazioni è un passo importante negli esperimenti in piedi umana. Diversi tipi di perturbazioni meccaniche e visive sono stati utilizzati per lo studio del controllo posturale, dato come l'angolo della superficie di supporto o l'angolo del campo visivo. Questi includono il rumore filtrato multi-sine, a basso passaggio, la sequenza ternaria pseudo-casuale (PRTS) e altri3,9 ,10,12,18,24,31 ,33,34. Tuttavia, l'uso di una sequenza binaria pseudo casuale (PRBS) è vantaggioso per le perturbazioni meccaniche, perché: 1) Per una data ampiezza picco-picco, fornisce la massima potenza su una vasta gamma di frequenze, che può essere controllata selezionando la velocità di commutazione3; 2) È imprevedibile, ma ripetibile, consentendo di ridurre il rumore mediante una media; 3) Un ingresso PRBS con bassa velocità media assoluta genera risposte riflessive, consentendo la quantificazione dei riflessi di stiramento in piedi. Per il sistema visivo, gli impulsi passo non evocano risposte posturali significative, perché il sistema visivo non può seguire cambiamenti rapidi del campo visivo. Inoltre, input prevedibili come i siinusoidi con una frequenza possono generare un comportamento anticipatore. I segnali multi-sine non sono efficaci per lo studio delle risposte visive, perché i loro cambiamenti rapidi e continui sono difficili da seguire e possono causare ai soggetti di diventare malati di movimento. I segnali PRTS sono stati ampiamente utilizzati per studiare il sistema visivo in piedi, in quanto è un input informativo; i movimenti del campo visivo sono discreti piuttosto che continui e la loro velocità può essere controllata per generare risposte visive coerenti. Anche se, il PRTS funziona bene, si tratta di un segnale medio diverso da zero, che può causare non-stazione nel controllo posturale e rende difficile l'identificazione. Di conseguenza, il Trap è stato progettato per risolvere questo problema, che è imprevedibile, discreto e ha una media zero (Figura 2B). Un'altra considerazione importante nella progettazione degli esperimenti è l'ampiezza della perturbazione. Generalmente, le perturbazioni con basse ampiezza devono essere utilizzate quando l'obiettivo è quello di eseguire analisi lineari e non deviare da una strategia della caviglia. La validità della strategia della caviglia può essere verificata analiticamente35, e se ci sono grandi deviazioni, che possono essere generate da ampiezze di perturbazione più grandi, metodi di analisi non lineari, accompagnati da modelli multisegmento del corpo in piedi, possono essere richiesto36.
Un'altra considerazione per la progettazione delle perturbazioni è la lunghezza di prova, che deve essere sufficientemente lunga da consentire stime affidabili dei parametri del modello. Tuttavia, prove molto lunghe sono indesiderabili, perché possono provocare il soggetto spostando l'orientamento del corpo, con conseguente non-stazione che rende difficile la modellazione e l'identificazione del sistema. Una durata di prova compresa tra 2 e 3 minuti è ottimale. Questa durata di prova non comporta generalmente affaticamento, a condizione che venga applicato un periodo di riposo sufficiente tra le prove. Il metodo di analisi influenza anche la lunghezza di prova richiesta. Se viene utilizzata un'analisi lineare che utilizza FR o la funzione di risposta all'impulso, la frequenza di interesse più bassa determinerà la lunghezza del record. L'inverso della lunghezza della finestra è uguale alla frequenza minima, quindi, se le frequenze più basse devono essere esaminate, è necessario utilizzare finestre più lunghe. Inoltre, lo studio deve essere sufficientemente lungo da fornire una media sufficiente per produrre solide stime spettrali. L'analisi non lineare, in generale, richiede record di dati anche più lunghi, perché i modelli non lineari di solito hanno più parametri rispetto ai modelli lineari.
Lo studio del controllo posturale umano richiede la selezione di un metodo di identificazione appropriato. I metodi di identificazione lineare parametrica e non parametrica possono essere utilizzati per studiare il controllo posturale10,12,18,19,20,28,31 ,37,38,39,40,41,42,43,44,45 ,46,47,48,49,50,51,52,53,54 . L'identificazione non parametrica,utilizzando la stima FR, è stata ampiamente utilizzata per studiare il controllo posturale, perché è adatta per l'identificazione dei dati acquisiti nella condizione a circuito chiuso di stare in piedi24 e richiede pochi ipotesi a-priori (per i dettagli di questo metodo vedere24). Il metodo più comunemente usato è quello di stimare il FR del sistema a circuito chiuso tra una perturbazione esterna (meccanica/sensoriale) e un'uscita (ad esempio, angolo del corpo, coppia alla caviglia o muscolo EMG), che è una combinazione di controller, impianto e feedback. Per fornire rilevanza fisica ed esaminare ogni componente separatamente, molti studi hanno utilizzato un modello parametrico del sistema a ciclo chiuso e stimato i parametri che corrispondono al FR del modello parametrico a quello della sensibilità di output stimata10 ,18,31,37,38,39,40,41,42,43 ,44,45,46,47,48,49,50,51. L'identificazione parametrica,d'altra parte, presuppone che l'input e l'output del sistema siano correlati da una struttura del modello con un numero limitato di parametri, noti a-priori. Il metodo di errore di stima viene utilizzato per trovare i parametri del modello che riducono al minimo l'errore tra l'output misurato e la stima del modello55. A differenza dei modelli FR, in cui la perturbazione esterna deve essere misurata e utilizzata per l'analisi, questi metodi possono essere applicati direttamente a due segnali qualsiasi, purché sia stimato un modello di rumore separato, che sia adeguatamente parametrizzato, sia pari a56. Ciò significa che non è necessario misurare la perturbazione esterna. Anche se gli ordini del modello devono essere determinati a-priori, i modelli parametrici di solito hanno meno parametri rispetto ai modelli FR e quindi forniscono stime dei parametri più affidabili. Lo svantaggio principale di un modello parametrico è che è necessario utilizzare un modello di rumore corretto per ottenere stime imparziali dei parametri.
Una considerazione importante nel controllo posturale umano è la sua notevole adattabilità alle nuove condizioni sperimentali e ambientali. Ciò si ottiene attraverso l'integrazione multisensoriale, il che significa che il CNS combina le informazioni provenienti da sistemi somatosensoriali, visivi e vestibolici, mentre dà un peso maggiore a input sensoriali più accurati (e meno variabili) in qualsiasi sistema sperimentale condizioni per il controllo posturale. Ad esempio, quando la propriocezione è perturbata attraverso la rotazione del piede, il CNS si basa maggiormente sugli input visivi e vestibolri. Peterka31 ha sviluppato un metodo per quantificare l'integrazione multisensoriale. Per un esperimento permanente con una perturbazione esterna specifica, ha identificato il FR del sistema a circuito chiuso e quindi ha montato un modello parametrico ad esso (come spiegato nel paragrafo precedente). Il modello parametrico comprendeva un controllo centrale, il cui input era la somma ponderata degli ingressi dei tre sistemi sensoriali; i pesi sono stati utilizzati per fornire un mezzo per quantificare l'importanza di ogni fonte sensoriale al controllo posturale, cioè, maggiore è il peso, più importante è l'ingresso sensoriale. L'applicazione di questo metodo ai dati sperimentali ha mostrato che il sistema sensoriale perturbato ha un peso inferiore e un'importanza inferiore a causa dell'imprecisione del suo input e, pertanto, contribuisce meno al controllo posturale31. Questo metodo è stato utilizzato per mostrare come il controllo posturale cambia anche a causa di invecchiamento e malattie38,39. Un approccio simile può essere utilizzato con il nostro apparato sperimentale, dove vengono applicate perturbazioni meccaniche o/e visive per studiare il ruolo e l'interazione degli importanti sistemi sensoriali nel controllo posturale.
I metodi presentati hanno alcune limitazioni in quanto i metodi sperimentali e analitici sono destinati allo studio del controllo posturale quando viene utilizzata una strategia della caviglia. Pertanto, le perturbazioni devono essere progettate per evitare un eccessivo movimento del corpo. Tuttavia, quando le perturbazioni sono grandi o la superficie di supporto è conforme, viene utilizzata una strategia dell'anca, il che significa che i movimenti sia della caviglia che dell'anca sono significativi. La strategia dell'anca è caratterizzata da movimento antifase della parte inferiore e superiore del corpo, che è specificamente pronunciato in frequenze superiori a 1 Hz57. Lo studio della strategia dell'anca richiede la modellazione del corpo con almeno due collegamenti, cioè un modello a pendolo a doppio versamento.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Gli autori non hanno nulla da rivelare.
Acknowledgments
Questo articolo è stato reso possibile dalla sovvenzione NPRP #6-463-2-189 dalla Qatar National Research e MOP grant #81280 dal Canadian Institutes of Health Research.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 5K potentiometer | Maurey | 112P19502 | Measures actuator shaft angle |
| 8 channel Bagnoli surface EMG amplifiers and electrodes | Delsys | Measures the EMG of ankle muscles | |
| AlienWare Laptop | Dell Inc. | P69F001-Rev. A02 | VR-ready PC laptop |
| Data acquisition card | National instruments | 4472 | Samples the analogue signals from the sensors |
| Directional valve | REXROTH | 4WMR10C3X | Bypasses the flow if the angle of actuator shaft goes beyond ±20° |
| Full body harness | Jelco | 740 | Protect the subjects from falling |
| Laser range finder | Micro-epsilon 1302-100 | 1507307 | Measures shank linear displacement |
| Laser range finder | Micro-epsilon 1302-200 | 1509074 | Measures body linear displacement |
| Load cell | Omega | LC302-100 | Measures vertical reaction forces |
| Proportional servo-valve | MOOG | D681-4718 | Controls the hydraulic flow to the rotary actuators |
| Rotary actuator | Rotac | 26R21VDEISFTFLGMTG | Applies mechanical perturbations |
| Torque transducer | Lebow | 2110-5k | Measures ankle torque |
| Virtual Environment Motion Trackers | HTC inc. | 1551984681 | Tracks the head motion |
| Virtual Reality Headset | HTC inc. | 1551984681 | Provides visual perturbations |
References
- Horak, F. B. Postural orientation and equilibrium: what do we need to know about neural control of balance to prevent falls? Age and Ageing. 35, 7-11 (2006).
- Morasso, P. G., Schieppati, M. Can muscle stiffness alone stabilize upright standing? Journal of Neurophysiology. 82 (3), 1622-1626 (1999).
- Kearney, R. E., Hunter, I. W. System identification of human joint dynamics. Critical Reviews in Biomedical Engineering. 18 (1), 55-87 (1990).
- Mirbagheri, M. M., Barbeau, H., Kearney, R. E. Intrinsic and reflex contributions to human ankle stiffness: variation with activation level and position. Experimental Brain Research. 135 (4), 423-436 (2000).
- Weiss, P. L., Hunter, I. W., Kearney, R. E. Human ankle joint stiffness over the full range of muscle activation levels. Journal of Biomechanics. 21 (7), 539-544 (1988).
- Golkar, M. A., Sobhani Tehrani, E., Kearney, R. E. Linear Parameter Varying Identification of Dynamic Joint Stiffness during Time-Varying Voluntary Contractions. Frontiers in Computational Neuroscience. 11, 35 (2017).
- Weiss, P. L., Kearney, R. E., Hunter, I. W. Position dependence of ankle joint dynamics--I. Passive mechanics. Journal of Biomechanics. 19 (9), 727-735 (1986).
- Weiss, P. L., Kearney, R. E., Hunter, I. W. Position dependence of ankle joint dynamics--II. Active mechanics. Journal of Biomechanics. 19 (9), 737-751 (1986).
- Engelhart, D., Boonstra, T. A., Aarts, R. G. K. M., Schouten, A. C., van der Kooij, H. Comparison of closed-loop system identification techniques to quantify multi-joint human balance control. Annual Reviews in Control. 41, 58-70 (2016).
- Kiemel, T., Elahi, A. J., Jeka, J. J. Identification of the plant for upright stance in humans: multiple movement patterns from a single neural strategy. Journal of Neurophysiology. 100 (6), 3394-3406 (2008).
- Loram, I. D., Lakie, M. Direct measurement of human ankle stiffness during quiet standing: the intrinsic mechanical stiffness is insufficient for stability. Journal of Physiology-London. 545 (3), 1041-1053 (2002).
- Fitzpatrick, R., Burke, D., Gandevia, S. C. Loop gain of reflexes controlling human standing measured with the use of postural and vestibular disturbances. Journal of Neurophysiology. 76 (6), 3994-4008 (1996).
- Dakin, C. J., Son, G. M. L., Inglis, J. T., Blouin, J. S. Frequency response of human vestibular reflexes characterized by stochastic stimuli. The Journal of Physiology. 583 (3), 1117-1127 (2007).
- Vlutters, M., Boonstra, T. A., Schouten, A. C., vander Kooij, H. Direct measurement of the intrinsic ankle stiffness during standing. Journal of Biomechanics. 48 (7), 1258-1263 (2015).
- Casadio, M., Morasso, P. G., Sanguineti, V. Direct measurement of ankle stiffness during quiet standing: implications for control modelling and clinical application. Gait and Posture. 21 (4), 410-424 (2005).
- Sakanaka, T. E. Causes of Variation in Intrinsic Ankle Stiffness and the Consequences for Standing. , University of Birmingham. Doctoral dissertation (2017).
- Sakanaka, T. E., Lakie, M., Reynolds, R. F. Sway-dependent changes in standing ankle stiffness caused by muscle thixotropy. Journal of Physiology. 594 (3), 781-793 (2016).
- Peterka, R. J., Murchison, C. F., Parrington, L., Fino, P. C., King, L. A. Implementation of a Central Sensorimotor Integration Test for Characterization of Human Balance Control During Stance. Frontiers in Neurology. 9, 1045 (2018).
- Engelhart, D., Schouten, A. C., Aarts, R. G., van der Kooij, H. Assessment of Multi-Joint Coordination and Adaptation in Standing Balance: A Novel Device and System Identification Technique. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 23 (6), 973-982 (2015).
- Boonstra, T. A., Schouten, A. C., van der Kooij, H. Identification of the contribution of the ankle and hip joints to multi-segmental balance control. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. 10, 23 (2013).
- Forster, S. M., Wagner, R., Kearney, R. E. A bilateral electro-hydraulic actuator system to measure dynamic ankle joint stiffness during upright human stance. Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , Cancun, Mexico. (2003).
- Davis, J., Hsieh, Y. -H., Lee, H. -C. Humans perceive flicker artifacts at 500 Hz. Scientific Reports. 5, 7861 (2015).
- Amiri, P., Kearney, R. E. Ankle intrinsic stiffness changes with postural sway. Journal of Biomechanics. 85, 50-58 (2019).
- van der Kooij, H., van Asseldonk, E., van der Helm, F. C. Comparison of different methods to identify and quantify balance control. Journal of Neuroscience Methods. 145 (1-2), 175-203 (2005).
- Amiri, P., MacLean, L. J., Kearney, R. E. Measurement of shank angle during stance using laser range finders. International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology. , Orlando, FL. (2016).
- The SENIAM project. , Available from: http://www.seniam.org/ (2019).
- Jalaleddini, K., Tehrani, E. S., Kearney, R. E. A Subspace Approach to the Structural Decomposition and Identification of Ankle Joint Dynamic Stiffness. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 64 (6), 1357-1368 (2017).
- Amiri, P., Kearney, R. E. A Closed-loop Method to Identify EMG-Ankle Torque Dynamic Relation in Human Balance Control. Conference Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , Berlin, Germany. (2019).
- Sobhani Tehrani, E., Jalaleddini, K., Kearney, R. E. Ankle Joint Intrinsic Dynamics is More Complex than a Mass-Spring-Damper Model. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 25 (9), 1568-1580 (2017).
- NASA. Anthropometry and biomechanics. , Available from: http://msis.jsc.nasa.gov/sections/section03.htm (1995).
- Peterka, R. J. Sensorimotor integration in human postural control. Journal of Neurophysiology. 88 (3), 1097-1118 (2002).
- Amiri, P., Kearney, R. E. Ankle intrinsic stiffness is modulated by postural sway. Conference Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , Seogwipo, South Korea. (2017).
- Jeka, J. J., Allison, L. K., Kiemel, T. The dynamics of visual reweighting in healthy and fall-prone older adults. Journal of Motor Behavior. 42 (4), 197-208 (2010).
- Jilk, D. J., Safavynia, S. A., Ting, L. H. Contribution of vision to postural behaviors during continuous support-surface translations. Experimental Brain Research. 232 (1), 169-180 (2014).
- Winter, D. A., Patla, A. E., Prince, F., Ishac, M., Gielo-Perczak, K. Stiffness control of balance in quiet standing. Journal of Neurophysiology. 80 (3), 1211-1221 (1998).
- Pasma, J. H., Boonstra, T. A., van Kordelaar, J., Spyropoulou, V. V., Schouten, A. C. A Sensitivity Analysis of an Inverted Pendulum Balance Control Model. Frontiers in Computational Neuroscience. 11, 99 (2017).
- Pasma, J. H., et al. Changes in sensory reweighting of proprioceptive information during standing balance with age and disease. Journal of Neurophysiology. 114 (6), 3220-3233 (2015).
- Pasma, J. H., et al. Impaired standing balance: The clinical need for closing the loop. Neuroscience. , 157-165 (2014).
- Engelhart, D., et al. Impaired Standing Balance in Elderly: A New Engineering Method Helps to Unravel Causes and Effects. Journal of the American Medical Directors Association. 15 (3), (2014).
- Pasma, J. H., Boonstra, T. A., Campfens, S. F., Schouten, A. C., Van der Kooij, H. Sensory reweighting of proprioceptive information of the left and right leg during human balance control. Journal of Neurophysiology. 108 (4), 1138-1148 (2012).
- Goodworth, A. D., Peterka, R. J. Sensorimotor integration for multisegmental frontal plane balance control in humans. Journal of Neurophysiology. 107 (1), 12-28 (2012).
- Kiemel, T., Zhang, Y., Jeka, J. J. Identification of neural feedback for upright stance in humans: stabilization rather than sway minimization. Journal of Neuroscience. 31 (42), 15144-15153 (2011).
- van der Kooij, H., van Asseldonk, E. H. F., Geelen, J., van Vugt, J. P. P., Bloem, B. R. Detecting asymmetries in balance control with system identification: first experimental results from Parkinson patients. Journal of Neural Transmission. 114 (10), 1333 (2007).
- Fujisawa, N., et al. Human standing posture control system depending on adopted strategies. Medical and Biological Engineering and Computing. 43 (1), 107-114 (2005).
- Johansson, R., Magnusson, M., Fransson, P. A., Karlberg, M.
- Jeka, J., Oie, K., Schöner, G., Dijkstra, T., Henson, E. Position and Velocity Coupling of Postural Sway to Somatosensory Drive. Journal of Neurophysiology. 79 (4), 1661-1674 (1998).
- Peterka, R. J., Benolken, M. S. Role of somatosensory and vestibular cues in attenuating visually induced human postural sway. Experimental Brain Research. 105 (1), 101-110 (1995).
- Maki, B. E., Fernie, G. R. A system identification approach to balance testing. Progress in Brain Research. 76, 297-306 (1988).
- Johansson, R., Magnusson, M., Akesson, M.
- Maki, B. E., Holliday, P. J., Fernie, G. R. A Posture Control Model and Balance Test for the Prediction of Relative Postural Stability. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. BME-34. 10 (10), 797-810 (1987).
- Werness, S. A., Anderson, D. J. Parametric analysis of dynamic postural responses. Biological Cybernetics. 51 (3), 155-168 (1984).
- Hwang, S., Agada, P., Kiemel, T., Jeka, J. J. Identification of the Unstable Human Postural Control System. Frontiers in Systems Neuroscience. 10, 22 (2016).
- Ishida, A., Imai, S., Fukuoka, Y. Analysis of the posture control system under fixed and sway-referenced support conditions. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 44 (5), 331-336 (1997).
- Ishida, A., Miyazaki, S. Maximum likelihood identification of a posture control system. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 34 (1), 1-5 (1987).
- Ljung, L. System Identification: Theory for the User. , Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ. (1986).
- Forssell, U., Ljung, L.
- Horak, F. B., Nashner, L. M. Central programming of postural movements: adaptation to altered support-surface configurations. Journal of Neurophysiology. 55 (6), 1369-1381 (1986).
