同時頭皮脳波（EEG）、筋電図（EMG）、およびマルチモーダル神経復号化するための全身分節慣性録音

次の実験の全体的な目標は、モバイル脳イメージングフレームワークの概念を拡張して、幅広いロコモーティブタスクにおける人間の脳体のダイナミクスの研究を可能にすることです。これは、まず E-E-G-E-M-G とモーション キャプチャ センサーを 2 番目のステップとして人間の被写体に配置することで実現されます。3つのデータ収集システムは、カスタムソフトウェアとプッシュボタントリガーデバイスと同期しており、タイムロックE-E-G-E-M-Gとモーションキャプチャデータセットを提供します。

次に、被験者は4つの異なる環境内で9つの特定の機関車のタスクを完了します。さまざまな動きの中での脳の身体のダイナミクスを捉えるために、ロコモーティブタスク中の脳波による脳活動の測定結果が示されました。この方法は、神経補綴物とブレインマシンインターフェースの分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。

例えば、頭皮の脳波からGA運動学や表面筋電図パターンに関する有用な情報を抽出することは可能ですか?この手法が既存の方法よりも優れている点は、モバイルセットアップを使用してE-E-G-E-M-Gおよびモーションキャプチャのデータをワイヤレスで収集できるため、従来のデータ収集技術と比較して、より多くの運動タスクと環境を探索できることです。これらの技術の意味は、基本的にこれらのプロトコルが脳活動の変化と身体の適応について私たちに知らせるため、運動障害とリハビリテーション医学にも及びます。

私の大学院生は、センサーの配置を実演し、JI osirは今日、ボランティアにEMGセンサーを配置する方法を示します。ケビン・ネイサンは、ジョンの助けを借りて、彼の頭皮にEEGセンサーを配置する彼 このプロトコルを開始します。まず、被験者の身長、体重、年齢を記録します。

次に、トレッドミルの速度を調整して、被写体の好みの歩行速度に合わせます。次に、フェルトペンを使用して、nasionとInionの間の距離を測定します。キャップの位置合わせの基準として距離の10%をマークし、距離の中点を頭の頂点としてマークします。

次に、EEGキャップを被写体に置き、参照ランドマークに合わせます。FP 1 電極と FP 2 電極の中間点を 10% 距離マークに合わせ、CZ 電極をマークされた頂点に合わせます。あごの下にストラップを付けてキャップを固定します。

次に、接地電極と参照電極から始めて、小さな注射器を使用して、電極LEDが緑色に変わることで示されるように、各電極のインピーダンスが25キロオーム未満になるまで、各電極に電解質ゲルを注入します。最後に、電極をデータ収集システムのワイヤレストランスミッターに接続します。次に、最初に皮膚を剃り、次にイソプロピルアルコールパッドで洗浄することにより、表面筋電図検査の準備

次に、距骨、前広筋、外側筋、上腕二頭筋、フェム、および腓腹筋の脚ごとに準備された8つの部位のそれぞれに電極を配置します。最後に、左手首または右手首のEMG接地電極を取り付け、すべてのEMG電極をEMGデータロギングユニットに接続してください。モーションキャプチャーの設定を行います。

まず、ベルクロストラップまたは両面テープを使用して、マークセンサーを被写体に置きます。ここに記載されている場所にセンサーを取り付けます。次に、データ収集の前に、被験者にトレッドミルに足を踏み入れてもらい、ここに示されているように安全ハーネスを取り付けます。

EEG信号とEMG信号を調べて、正しい電極の配置、電極接続、およびデータ伝送を確認します。次に、c plus plus コンソール・アプリケーションを実行してデータ収集を開始します。手動トリガープッシュボタンを押してEMG記録を開始し、オーディオキューをビープ音で鳴らします。

実験を開始するには、被験者に30秒間静かに立っているように指示します。次に、30秒後にトリガーボタンを押して歩行を開始します。トレッドミルは、被験者が事前に選択した速度までゆっくりと加速する必要があります。

被験者に5分間歩いてもらいます。5分後、トリガーボタンを押して、トレッドミルをゆっくりと停止させて歩行から立位への移行を開始します。停止した後、被験者は30秒間立ったままでいてください。

次に、キューボタンを押してデータ収集の試行を停止し、データを保存します。この実験を、黒を含む3つの視覚条件で繰り返します。被写体の正面にある距離で、ビデオモニターで脚のリアルタイム観察とトレッドミルの斜めの線の回避に焦点を当てます。

次に、ウォーキングアリーナに移動します。ウォーキングアリーナは、5セットの赤外線近接センサー、コーン、およびテレビ画面を見られるように配置して設定する必要があります。ここでは、被験者をアリーナのウォーキングループの開始位置に配置し、前述のようにデータ収集を開始します。

次に、トリガーボタンを押して歩行実験を開始します。トリガーが与えられた時点で。最初の方向矢印は、被写体の反対側の画面に表示されます。

右矢印または左矢印が観察された場合、被験者は入口でコーンのセットを出て、その方向に90度回転し、ループを完了して入口コーンに戻る必要があります。上向き矢印が観察された場合、被験者は入口コーンからまっすぐに進む必要があります。次に、被験者がIRセンサーから約2メートルに達したときに、手動トリガーと方向矢印を与える必要があります。

次に、被験者は最初のIRセンサーのセットを通過し、対応する90度回転させてループを完了する必要があります。歩行中に入口コーンに戻ると、実験者は、車輪付きカート上のホストPCで約3〜5メートルの距離で被験者を追跡すべきである無線信号品質を確保するために、被験者は、彼または彼女が入口コーンに到達したときに歩き続けるべきである。1 つのループを完了した後、最初の矢印ごとに 3 つのループが完了するまで、ランダムな順序でシーケンスを繰り返す必要があります。

必要な数のループが完了したら、手動トリガーボタンを押して、スタンディングへの移行を通知します。被験者は30秒間静かに立っている必要があります。その後、ホストPCのキューボタンを押してデータ収集を終了します。

被験者の後ろに椅子を置き、データ収集を開始します。被験者は、データ収集の開始時に15秒間静かに立っている必要があります。15秒後、手動トリガーボタンを押します。

キューを聞いた後、被験者は立っている状態から座っている状態、姿勢、保持、座位に移行し、次のオーディオキューまで移動する必要があります。5 秒から 15 秒のランダムな間隔で待ちます。次に、手動トリガーを押して、座るから立つための移行の合図を与えます。

被験者に次のオーディオキューまで立った姿勢を保ってもらいます。この手順を10まで繰り返します。座るために立ち、立つために座る。

操作が完了し、その後、被験者は15秒間静かに立っている必要があります。その後、キューボタンを押してデータ収集を終了します。次に、自発的に開始したスタンドからシットへの移行とシットからスタンドへの移行のために、スタンドからシットへのプロトコルを繰り返します。

今回は、被験者にトランジションのトリガーを与えるのではなく、各操作が10回完了するまで、被験者に自分でトランスファーを開始させます。廊下の歩行位置については、被験者とデータ収集カートを1つの8マイルの直線廊下の真ん中に置きます。トレッドミルの歩行実験と同様に、データ収集を開始します。

最初の32回目の休息期間の後、被験者に手動トリガーまたはビープ音を鳴らして歩行を開始します。被験者に5分間連続して歩いてもらいます。被験者が廊下の端から10メートル以内に到達したとき、彼または彼女は自分でUターンを開始し、反対方向に歩き続ける必要があります。

5分後、手動トリガーボタンを押して歩行を停止します。被験者はまっすぐ前を見ながら、30秒間静かに立っている必要があります。その後、データ収集の選出を終了します。

次に、2 つ目の廊下での実験を開始します。20秒から40秒のランダムな時間間隔で歩行した後、手動トリガーとオーディオキューを与えて、被験者が歩行を停止させます。その後、被験者は5〜15秒間、ランダムに短い時間立ったままでいる必要があります。

次に、手動トリガーボタンを押して、被験者に歩行を再開させます。10サイクルの停止開始が完了するまでこれらの手順を繰り返し、その後終了します。ここには、トレッドミルで10秒間のウォーキングから得られたデータ収集の代表的な結果が示されています。

トップパネルは、10 20国際大会から、中央のパネルは11マークセンサーからの垂直方向の加速度を示しています。下部パネルには、8チャンネルの生EMGが表示されています。この図は、アリーナ中の 1 回の歩行ループの代表的なデータを示しています。

1つのプロトコルの縦の黒いバーはトリガーを示します。最初のトリガーは、右矢印を示すプッシュボタンから来ます。最後の4つはIRセンサーからのもので、被験者がループを横切るときのIR1からIR4までで、ここではスタンドからシット、シットからスタンへの移行からのサンプルデータを見ることができます。

EEG加速度とEMGデータは、最初の図のように示されています。垂直バーは、立っていることと座っていることをそれぞれ開始するための手動トリガーを示します。最後に、次の図は、廊下での立っている状態から歩く状態、および歩行から立っている状態への遷移のサンプル データを示しています。

ウォーキングタスク。縦棒は、手動トリガーとオーディオキューでそれぞれ歩行を開始および停止することを示します。EEGセンサーとEMGセンサーはモーションアーティファクトに敏感であるため、センサーがこの被写体に安全で安全に取り付けられていることを覚えておくことが重要です。

この手順に続いて、独立成分分析や線形回帰などの他の手法を適用して、アーチファクトから電気皮質信号を分離し、EEGデータから四肢の運動学またはEMGプロファイルを抽出できます。この技術により、ニューラルインターフェースコミュニティは、脳が運動や運動意図とどのように関連しているかについての質問に答えることができるようになり、頭皮の脳波から歩行に関する情報を抽出する手段が提供されます。