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Bioengineering

인간의 자세 제어를 연구하는 실험 방법

Published: September 11, 2019 doi: 10.3791/60078
Automatic Translation
1, 1, 1
1Department of Biomedical Engineering, McGill University

Summary

이 문서는 인간의 자세 제어를 연구하는 실험 / 분석 프레임 워크를 제공합니다. 이 프로토콜은 서 있는 실험을 수행하고, 신체 운동학 및 역학 신호를 측정하고, 결과를 분석하여 인간의 자세 제어의 기본 메커니즘에 대한 통찰력을 제공하기 위한 단계별 절차를 제공합니다.

Abstract

신경 및 근골격계의 많은 구성 요소는 안정적이고 똑바로 인간의 자세를 달성하기 위해 함께 작동합니다. 적절한 수학적 방법을 동반 한 제어 실험은 인간의 자세 제어에 관련된 다른 하위 시스템의 역할을 이해하는 데 필요합니다. 이 문서에서는 인간에서 근골격계 및 중앙 제어의 역할을 이해하기 위한 목적으로 교란된 스탠딩 실험을 수행하고, 실험 데이터를 수집하며, 후속 수학적 분석을 수행하기 위한 프로토콜을 설명합니다. 똑바로 서 있습니다. 이러한 방법에 의해 생성 된 결과는 건강한 균형 제어에 대한 통찰력을 제공하고, 환자와 노인의 균형 장애의 병인을 이해하기위한 기초를 형성하고, 개선을위한 중재 설계를 돕기 때문에 중요합니다. 자세 제어 및 안정성. 이러한 방법은 체감각 시스템의 역할을 연구하는 데 사용할 수 있습니다, 발목 관절의 본질적인 강성, 자세 제어의 시각 시스템, 또한 전정 시스템의 역할을 조사하기 위해 확장 될 수있다. 방법은 몸이 주로 발목 관절에 대해 이동하고 단일 링크 반전 진자로 간주됩니다 발목 전략의 경우에 사용되어야한다.

Introduction

인간의 자세 조절은 중추 신경과 근골격계 사이의 복잡한 상호 작용을 통해 실현된다1. 서있는 인체는 본질적으로 불안정하며 다양한 내부 (예 : 호흡, 심장 박동) 및 외부 (예 : 중력) 교동에 따라 달라질 수 있습니다. 안정성은 중앙, 반사 및 내장 구성 요소가 있는 분산 컨트롤러에 의해 달성됩니다(그림1).

자세 제어에 의해 달성된다 : 활성 컨트롤러, 중추 신경계에 의해 중재 (CNS) 척수, 이는 근육 활성화를 변경; 근육 활성화의 변화없이 관절 의 움직임에 저항하는 본질적인 강성 컨트롤러(그림 1). 중앙 컨트롤러는 감각 정보를 사용하여 신체를 안정시키는 교정 근육 힘을 생성하는 내림차순 명령을 생성합니다. 감각 정보는 시각, 전정 및 체감각 시스템에 의해 변환됩니다. 구체적으로, 체감각 시스템은 지지면 및 조인트 각도에 관한 정보를 생성한다; 비전은 환경에 관한 정보를 제공합니다. 전정 시스템은 중력에 대한 머리 각도 속도, 선형 가속도 및 방향에 관한 정보를 생성합니다. 중앙 의 폐쇄 루프 컨트롤러는 2. 액티브 컨트롤러의 두 번째 요소는 짧은 대기 시간으로 근육 활동을 생성하고 관절 운동에 저항하는 토크를 생성하는 반사 강성입니다.

활성 컨트롤러의 두 구성 요소와 관련된 대기 시간이 있습니다. 따라서 지체 없이 작용하는 관절 내재 강성은 자세 제어3에서중요한 역할을 합니다. 본질적인 강성은 수축 근육, 연조직 및 사지의 관성 특성의 수동 점성 특성에 의해 생성되며, 이는 어떤 관절 운동에 반응하여 즉각적으로 저항 토크를 생성합니다4. 자세 조절에서 관절 강성 (본질및 반사 강성)의 역할은 근육 활성화4,5,6및 관절 위치에 의해 정의 된 작동 조건에 따라 변경되기 때문에 명확하게 이해되지 않습니다. 4개 , 7명 , 8,둘 다 몸이 흔들리면서 변화하며, 서있는 것이 내재되어 있습니다.

자세 제어에서 중앙 제어기의 역할과 관절 강성의 역할을 식별하는 것이 중요합니다. 환자를위한 표적 개입의 설계; 낙하 의 위험평가; 노인의 가을 예방을위한 전략의 개발; 및 정형 외과 및 보철과 같은 보조 장치의 디자인. 그러나, 서로 다른 서브 시스템이 함께 작용하기 때문에 전체적인 신체 운동학, 관절 토크 및 근육 근전도만 측정할 수 있기 때문에 어렵다.

따라서 측정 가능한 자세 변수를 사용하여 각 하위 시스템의 기여도를 평가하는 실험 및 분석 방법을 개발하는 것이 필수적입니다. 기술적 인 어려움은 자세 변수의 측정이 폐쇄 루프에서 수행된다는 것입니다. 결과적으로 입력 및 출력(원인 및 효과)이 서로 관련됩니다. 따라서, a) 응답(출력으로)에서 자세 반응을 불러일으키기 위해 외부 섭동(입력으로)을 적용하고, b) 시스템 모델및 디센지글 원인 및 효과를 식별하기 위해 특수 수학적 방법을사용한다.

본 기사는 발목 전략이 사용될 때, 즉 발목 관절에 대해 주로 움직임이 발생할 때 자세 제어에 중점을 둡니다. 이러한 조건에서상체와 하반신은 함께 움직이며, 따라서, 신체는시상면(10)에서단일 링크 역진자로 모델링될 수 있다. 발목 전략은 지지면이 단단하고 섭동이작을때1,11에사용됩니다.

적절한 기계적(proprioceptive) 및 시각적 감각 적 교란을 적용하고 신체 운동학, 운동학 및 근육 활동을 기록할 수 있는 스탠딩 장치가 당사 의 실험실12에서개발되었다. 이 장치는 시각 또는 체감각 자극을 사용하여 자세 반응을 생성하여 발목 강성, 중앙 제어 메커니즘 및 상호 작용의 역할을 연구하는 데 필요한 실험 환경을 제공합니다. 또한 유양봉 공정에 직접 전기 자극을 적용하여 전정 시스템의 역할을 연구하는 장치를 확장할 수 있으며, 이는 머리 속도의 감각을 생성하고 자세 반응을 불러일으킬 수 있는12,13 .

다른 사람은 또한 선형 압전 전기 액추에이터11,회전 전기 모터14,15,선형 전기 모터16,17 인간 자세 제어를 연구하기 위해 유사한 장치를 개발했습니다. , 18은 서있는 발목에 기계적 교란을 적용하는 데 사용되었다. 더 복잡한 장치는 또한 동시에 발목과 엉덩이 관절에 여러 섭동을 적용 할 수있는 다중 세그먼트 자세 제어를 연구하기 위해 개발되었다19,20.

스탠딩 장치

두 개의 서보 제어 식 전기 유압 회전 액추에이터는 두 개의 페달을 이동하여 발목 위치의 제어된 섭동을 적용합니다. 액추에이터는 자세 제어에 필요한 큰 토크(>500 Nm)를 생성할 수 있습니다. 이것은 신체의 질량 중심이 발목 회전 축에서 멀리 (앞쪽)인 전방 린 (forward Lean)과 같은 경우에 특히 중요하며, 자세 제어를위한 발목 토크의 큰 값을 초래합니다.

각 회전 액추에이터는 액추에이터샤프트(재료 표)의고성능 전위도계로 측정된 페달 위치 피드백을 사용하여 별도의 비례 서보 밸브로 제어됩니다. 컨트롤러는 MATLAB 기반의 xPC 실시간 디지털 신호 처리 시스템을 사용하여 구현됩니다. 액추에이터/서보 밸브는 40Hz 이상의 대역폭을 가지며, 전체 자세 제어 시스템, 발목 관절 강성 및 중앙제어기(21)의대역폭보다 훨씬 큽니까.

가상 현실 장치 및 환경

가상 현실 (VR) 헤드셋(재료의 표)는비전을 교란하는 데 사용됩니다. 헤드셋에는 LCD 화면(눈당 1080 x 1200픽셀 해상도의 듀얼 AMOLED 3.6' 화면)이 포함되어 있어 사용자에게 장치에 전송된 미디어의 입체적인 뷰를 제공하여 3차원 깊이 의 지각을 제공합니다. 새로 고침 빈도는 90 Hz이며, 사용자에게 견고한 가상 감각을 제공하기에충분합니다(22). 화면의 시야는 110°이므로 실제 상황과 유사한 시각적 섭동을 생성할 수 있습니다.

헤드셋은 사용자의 머리 의 회전을 추적하고 사용자가 가상 환경에 완전히 몰입되도록 그에 따라 가상 보기를 변경합니다. 따라서 일반적인 시각적 피드백을 제공할 수 있습니다. 또한 시상평면에서 시야를 회전시킴으로써 시야를 교란시킬 수 있습니다.

운동 측정

수직 반력은 발 아래 두 개의 플레이트 사이에 끼어 있는 4개의 로드 셀에 의해 측정됩니다(재료표). 발목 토크는 565 Nm의 용량과 104 kNm / rad의 비틀림 강성을 가진 토크 트랜스듀서에 의해 직접 측정됩니다. 또한 로드 셀에 의해 변환되는 수직 힘으로부터 간접적으로 측정될 수 있으며, 그들의 거리를 이용하여회전(23)의발목 축까지, 서있는 발에 가해지는 수평힘이작다고가정하면2,24. 압력 중심(COP)은 발목 토크를 총 수직힘으로 나누어 시상평면에서 측정하고, 로드셀(23)에의해 측정된다.

운동학 측정

발목 전략을 사용할 때 피사체의 발이 페달과 함께 움직이기 때문에 발 각도는 페달 각도와 동일합니다. 수직에 대하여 생크 각도는 생크의 선형 변위로부터 간접적으로 수득되며, 50 μm의 해상도와 750Hz25의대역폭을 가진 레이저 범위 파인더(표의 재료표)에 의해 측정된다. 발목 각도는 발과 생크 각도의 합계입니다. 수직에 대하여 본체 각도는 좌우 후방 사이의 중간점의 선형 변위로부터 간접적으로 얻어지며, 레이저 범위 파인더(표)를 이용하여측정된 우수한 장골 등뼈(PSIS)의 해상도를 100 μm 및 750 Hz23의대역폭 . 헤드 위치 및 회전은 초당 60펄스의 시간 적외선(IR) 펄스를 방출하는 VR 시스템 기지국에 의해 VR 환경의 글로벌 좌표계에 대해 측정되며, 이는 밀리미터 이하의 헤드셋 IR 센서에 의해 포착됩니다. 정밀도.

데이터 수집

모든 신호는 코너 주파수가 486.3인 안티 앨리어싱 필터로 필터링된 다음 1000Hz에서 샘플링하여 고성능 24비트/8채널, 동시 샘플링, 동적 신호 수집카드(재료 표)를제공합니다. 20 V의 범위.

안전 메커니즘

6 개의 안전 메커니즘은 과목에 부상을 방지하기 위해 서 있는 장치에 통합되었습니다. 페달은 별도로 제어되며 서로 간섭하지 않습니다. (1) 액추에이터 샤프트에는 샤프트 회전이 수평 위치에서 ± 20 °를 초과하면 유압을 분리하는 밸브를 기계적으로 활성화하는 캠이 있습니다. (2) 두 개의 조정 가능한 기계적 정지는 액추에이터의 운동 범위를 제한; 각 실험 전에 각 피사체의 동작 범위로 설정됩니다. (3) 피실험자와 실험자 모두 패닉 버튼을 누르고; 버튼을 누르면 액추에이터에서 유압 전원이 분리되어 느슨해져 수동으로 이동할 수 있습니다. (4) 피사체의 양쪽에 위치한 난간은 불안정한 경우 지원을 제공할 수 있습니다. (5) 피사체는 전신 하네스(재료 표)를 착용하고,천장의단단한 크로스바에 부착되어 낙상 시 이를 지지합니다. 하네스는 느슨하고 피사체가 불안정해지지 않는 한 정상적인 서있는 것을 방해하지 않으며, 하네스가 피사체가 떨어지는 것을 방지합니다. 추락의 경우, 페달 움직임은 패닉 버튼을 사용하거나 실험자가 피사체에 의해 수동으로 정지됩니다. (6) 서보 밸브는 전기 공급이 중단된 경우 페일 세이프 메커니즘을 사용하여 액추에이터의 회전을 중지합니다.

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Protocol

모든 실험 방법은 McGill 대학 연구 윤리 위원회에 의해 승인되었으며, 과목은 참여하기 전에 정보에 입각한 동의서에 서명합니다.

1. 실험

참고: 각 실험에는 다음 단계가 포함됩니다.

  1. 사전 테스트
    1. 수행할 모든 시험의 명확한 개요를 준비하고 데이터 수집을 위한 검사 목록을 만듭니다.
    2. 주제에 필요한 모든 정보를 동의서에 제공하고, 철저하게 읽고, 질문에 답한 다음, 양식에 서명하도록 요청하십시오.
    3. 피사체의 체중, 신장 및 나이를 기록합니다.
  2. 과목 준비
    1. 근전도 측정
      1. 발목근육의근전도 측정을 위해 전극 간 거리가 1cm인 단일 차동 전극(재료 표)을 사용합니다.
      2. 1000의 전체 이득과 20-2000 Hz의 대역폭앰프(재료표)를사용합니다.
      3. 높은 신호 대 잡음 비(SNR) 및 최소한의 교차 토크를 보장하기 위해, 세니암 프로젝트26에서제공하는 지침에 따라 전극 부착 영역을 찾아 표시한다: (1) 내측 위트로네미옴(MG)의 경우, 가장 눈에 띄는 부푼 부분 근육; (2) 측면 위장혈증(LG)의 경우, 비골의 머리와 발뒤꿈치 사이의 라인의 1/3; (3) 솔레우스(SOL)의 경우, 대퇴골과 내측 말레올루스 사이의 라인의 2/3; (4) 경골 전방 (TA) 1/3 비골의 끝과 내측 말레올루스의 끝 사이의 라인.
      4. 표시된 부위를 면도기로 면도하고 알코올로 피부를 청소하십시오. 피부가 완전히 건조하게 됩니다.
      5. 기준 전극을 위해 슬개골에 뼈 부위를 면도하고 알코올로 깨끗하게 하십시오.
      6. 피사체가 편안한 척추 자세로 거짓말을하십시오.
      7. 기준 전극을 슬개골의 면도 부위에 놓습니다.
      8. 양면 테이프를 사용하여 전극을 근육의 면도 부위에 하나씩 부착하여 전극이 피부에 단단히 고정되도록 주의하십시오.
      9. 각 전극을 배치한 후, 피험자가 발바닥 굴곡/등굴 수축을 저항에 대해 수행하도록 요청하고 오실로스코프의 파형을 검사하여 EMG 신호에 높은 SNR이 있는지 확인합니다. 신호 SNR이 불량하면 SNR이 높은 위치가 발견될 때까지 전극을 이동합니다.
      10. 피사체의 움직임이 EMG 케이블에 의해 방해받지 않도록 하십시오.
    2. 운동학 측정
      1. 스트랩으로 생크에 반사 마커를 부착하여 생크 각도 측정에 사용할 수 있습니다.
        참고: 생크 마커를 생크에 가능한 한 높게 배치하여 주어진 회전에 대해 가능한 가장 큰 선형 변위를 생성하므로 각도 해상도가 향상됩니다.
      2. 피사체를 본체 하네스에 두어 두어.
      3. 상체 각도 측정에 사용할 스트랩으로 피사체의 허리에 반사 마커를 부착하십시오. 허리 반사 마커가 왼쪽과 오른쪽 PSIS 사이의 중간 지점에 배치되고 피사체의 의류가 허리 반사 표면을 덮지 않도록합니다.
      4. 피사체가 서 있는 장치에 도착합니다.
      5. 피사체의 발 위치를 조정하여 각 다리의 측면 및 내측 malleoli를 페달의 회전 축에 맞춥니다.
      6. 피사체의 발 위치를 마커로 윤곽을 그리고 실험 중에 발을 같은 위치에 유지하도록 지시합니다. 이렇게 하면 발목과 액추에이터의 회전 축이 실험 전반에 걸쳐 정렬된 상태로 유지됩니다.
      7. 레이저 레인지 파인더의 수직 위치를 조정하여 반사 마커의 중심을 가리킵니다. 레이저 레인지 파인더와 반사 마커 사이의 수평 거리를 조정하여 레인지 파인더가 미드 레인지에서 작동하고 조용한 서있는 동안 포화되지 않도록합니다.
      8. 피사체가 발목을 앞뒤로 기울이고 레이저가 작동 범위 내에 있는지 확인하십시오.
      9. 회전의 발목 축에 대해 레이저 범위 파인더의 높이를 측정합니다.
        주: 이러한 높이는 선형 변위를 각도로 변환하는 데 사용됩니다.
    3. 실험 프로토콜
      1. 각 시험 조건에 대해 무엇을 기대해야하는지 피험자에게 알립니다.
      2. 피사체에게 앞을 내다보면서 옆으로 조용히 서서 실제 세상의 혼란에 직면했을 때, 그들이 하는 것처럼 균형을 유지하라고 지시한다.
      3. 교란된 시험의 경우, 섭동을 시작하고 피사체가 그것에 적응하도록 허용하십시오.
      4. 주체가 안정적인 동작을 설정하면 데이터 수집을 시작합니다.
      5. 피로를 피하기 위해 각 시험 후 충분한 휴식 기간을 피험자에게 제공하십시오. 더 많은 시간이 필요한지 확인하기 위해 그들과 의사 소통하십시오.
      6. 다음 시험을 수행합니다.
        1. 장치 테스트의 경우, 피사체가 도착하기 2시간 전에 센서 데이터를 검사하기 위해 2분 테스트를 수행합니다. 기록된 센서 데이터에서 불규칙하게 큰 소음이나 오프셋을 찾습니다. 문제가 있는 경우 피사체가 도착하기 전에 해결합니다.
        2. 조용히 서있는 경우, 교란없이 2 분 조용한 서있는 시험을 수행하십시오.
          참고: 이 평가판은 교란에 대한 응답으로 자세 변수가 변경되는지 여부를 결정하는 데 필요한 참조를 제공합니다.
        3. 교란 된 실험의 경우, 섭동을 실행하고 2-3 분 동안 데이터를 수집합니다. 자세 제어에서 시력의 역할을 검토하는 것이 목적이라면 시각적 인 섭동을 적용하십시오. 자세 제어에서 두 시스템의 상호 작용을 검사하는 것이 목표인 경우 시각적 및 페달 교란을 동시에 적용합니다.
          참고: 스탠딩 장치 페달의 회전으로 페달 교란이 적용됩니다. 마찬가지로 VR 헤드셋을 사용하여 가상 시야를 회전시켜 시각적 섭동을 적용합니다. 페달/시야의 각도는 연구 목표에 따라 선택된 신호를 따릅니다. 토론 섹션에서는 자세 제어 및 각 교란의 장점연구에 사용되는 섭동 유형에 대한 세부 정보를 제공합니다.
      7. 각 특정 섭동에 대해 최소 3번의 시험을 수행합니다.
        참고: 수집된 데이터에 대한 분석을 수행할 때 모델의 신뢰성을 보장하기 위해 여러 번의 시험이 수행됩니다. 예를 들어, 모델의 유효성을 교차할 수 있습니다.
      8. 피험자가 특정 섭동에 반응하는 법을 배우지 않도록 무작위로 시험을 수행; 이렇게 하면 시간 변화 동작을 확인할 수 있습니다.
      9. 각 평가판 이후에 데이터를 시각적으로 확인하여 획득한 신호의 품질이 높은지 확인합니다.

2. 인간 자세 통제의 식별

  1. 바디 각도와 시각적 섭동사이의 동적 관계를 비파라메트릭 식별
    1. 실험
      1. 섹션 1.1 과 1.2의 단계에 따라 2 분 동안 시각적으로 교란 된 시험을 획득하십시오.
      2. 0.087 라드의 피크 대 피크 진폭과 0.105 라드 / s의 속도를 가진 사다리꼴 신호 (TrapZ)를 사용합니다.
      3. 페달 위치를 0 각도로 일정하게 잡습니다.
    2. 분석
      참고: 섹션 2.1.2 및 2.2.2의 데이터 분석은 MATLAB을 사용하여 수행됩니다.
      1. 다음 명령을 사용하여 원시 바디 각도 및 시각적 섭동 신호(관측 가능한 가장 높은 주파수가 10Hz)를 decimate합니다.
        Equation 1
        Equation 2
        어디
        Equation 3
        Equation 4
        Equation 5
        참고: 1kHz의 샘플링 속도의 경우 데시메이션 비율이 50이어야 10Hz의 가장 높은 주파수를 가지어야 합니다.
      2. 전력 추정을 위한 창 길이를 결정하는 가장 낮은 관심 주파수를 선택합니다.
        참고: 여기서는 0.1Hz의 최소 주파수가 선택되므로 전력 추정을 위한 창 길이는 1/0.1 Hz = 10s입니다. 주파수 분해능은 최소 주파수와 동일하므로 0.1, 0.2, 0.3, ..., 10Hz에 대해 계산이 수행됩니다.
      3. 창 유형과 겹치는 정도를 선택하여 전력 스펙트럼을 찾습니다.
        참고: 120s의 시험 길이의 경우 50% 겹치는 10s 해닝 창은 전력 스펙트럼 추정을 위해 평균 23개의 세그먼트를 생성합니다. 데이터를 20Hz로 소멸했기 때문에 10초 창에는 200개의 샘플 길이가 있습니다.
      4. 이 Equation 6 함수를 사용하여 시스템의 주파수 응답(FR)을 찾습니다.
        Equation 7
        어디
        Equation 8
        Equation 9
        Equation 10
        Equation 11
        참고: 제시된 Equation 6 함수는 지정된 길이와 동일한 겹침 수를 가진 Equation 12 Equation 13 해닝 창을 사용하여 지정한 주파수에서 소멸된 VR 섭동과 본체 각도 사이의 교차 스펙트럼을 계산합니다. Equation 14 (즉, 50% 겹침). 마찬가지로, VR 입력의 자동 스펙트럼을 계산합니다. 그런 다음 예상 교차 스펙트럼 및 자동 스펙트럼을 사용하여 시스템의 FR을 계산합니다.
      5. 다음 명령을 사용하여 2.1.2.4 단계에서 예상 FR의 게인과 단계를 찾습니다.
        Equation 15
        Equation 16
        어디
        Equation 17
        Equation 18
      6. 다음 명령을 사용하여 일관성 함수를 계산합니다.
        Equation 19
        어디
        Equation 20
        참고 Equation 21 : 함수는 사이의 Equation 22 Equation 23 Equation 24 일관성을 찾는 것과 유사한 절차를 따릅니다.
      7. 게인, 위상 및 일관성을 주파수 함수로 플로팅합니다.
        Equation 25
        Equation 26
        Equation 27
        참고: 제시된 방법은 시각적 및 기계적 섭동이 모두 적용되는 경우, 다중 입력, 다중 출력(MIMO) FR 식별 방법을 사용해야 하는 경우9로확장될 수 있습니다. 식별은 또한 하위 공간 방법(본질적으로 MIMO 시스템을 다루는)27을 사용하거나 MIMO Box-Jenkins28과같은 파라메트릭 전송 함수 방법을 사용하여 수행할 수도 있습니다. 하위 공간 및 Box-Jenkins(및 기타 방법)는 MATLAB 시스템 식별 도구 상자에서 구현됩니다.
  2. 서있는 발목 본질강성의 파라메트릭 식별
    1. 실험
      1. 기계적으로 교란된 시험을 2분 동안 수행합니다. 0.02 rad의 피크 대 피크 진폭과 200 ms의 스위칭 간격으로 의사 랜덤 이진 서열(PRBS) 교란을 사용하여 페달 평균 각도가 0이 되도록 합니다.
    2. 분석
      1. 발 신호를 한 번 분화하여Equation 28발 속도를 얻기 위해Equation 29 (두 번 발Equation 30 가속을 얻으려면 (그리고 발 가속을 얻기 위해 세 번 (마찬가지로 토크를 차별화하여 속도와 가속을 얻으려면 다음을 사용하여 명령:
        Equation 31
        어디
        Equation 32
        Equation 33
        Equation 34
      2. 다음 명령을 사용하여 발 속도의 로컬 최대값 및 로컬 최소값의 위치를 계산하여 펄스를 찾습니다.
        Equation 35
        Equation 36
        어디
        Equation 37
        Equation 38
        Equation 39
        Equation 40
        참고: Equation 41 함수는 모든 로컬 최대값(양수 발 속도)과 해당 위치를 찾습니다. 로컬 미니마를 찾으려면 동일한 함수가 사용되지만 발 각도 속도의 부호를 되찾아야 합니다.
      3. 다음 명령을 사용하여 코너 주파수가 50Hz인8차 버터워스 로우 패스 필터를 디자인합니다.
        Equation 42
        Equation 43
        Equation 44
        Equation 45
        Equation 46
      4. 버터워스 필터를 사용하여 제로 페이즈 시프트로 모든 신호를 필터링합니다.
        Equation 47
        Equation 48
        Equation 49
        참고:"filtfilt" 함수는 필터링된 신호의 이동을 일으키지 않습니다. 시프트를 생성하기 때문에 "필터" 함수를 사용하지마십시오.
      5. 발 속도를 플롯하고 발 속도의 극각과 펄스의 시작 사이의 시간 기간의 추정치를 시각적으로 찾습니다(피크 속도 전에 발 속도가 0인 첫 번째 점임). 이 연구의 섭동을 위해, 이 점은 단계 2.2.2.2에서 발견된 속도 극단적 이전에 25 ms를 발생했습니다.
      6. 각 펄스에 대해, 펄스가 시작되기 전에 25 ms의 발목 토크의 평균으로 발목 배경 토크를 계산합니다, 즉, 속도 극초전 25ms까지 50 ms를 시작하는 세그먼트의 토크의 평균. 다음 명령을 사용하여 양수 속도를 가진 kth 펄스에 대해이 작업을 수행하십시오.
        Equation 50
        Equation 51
        Equation 52
        참고: 이 작업은 2.2.2.2단계에서 발견되는 최대 및 최소 속도(음수 발 속도)에 대해 수행됩니다.
      7. 다음 명령을 사용하여 모든 펄스에 대한 모든 백그라운드 토크의 최소 및 최대 토크를 찾습니다.
        Equation 53
        Equation 54
      8. 각 펄스에 대해 다음 명령을 사용하여 펄스 시작 후(내장 토크 세그먼트로) 65ms의 토크 데이터를 추출합니다.
        Equation 55
        Equation 56
        참고: 이것은 또한 발목 토크의 첫 번째 및 두 번째 유도체(본질 토크의 제1 및 제2 파생을 제공하기 위해)뿐만 아니라 발 각도, 발 속도, 발 가속 및 발 경련에 대해서도 수행됩니다.
      9. 다음 명령을 사용하여 초기 값에서 kth 내장 토크 세그먼트의 변화를 계산합니다.
        Equation 57
        참고: 이 작업은 발 각도를Equation 58얻기 위해 비슷하게 수행됩니다.
      10. 토크 범위(2.2.2.7단계에서 획득)를 3Nm 너비의 빈으로 나누고 각 빈에서 배경 토크가 있는 펄스를 찾습니다.
        참고 : 이 작업은"찾기"기능 및 인덱싱을 사용하여 수행됩니다. 발목 배경 토크가 크게 변경되지 않기 때문에 각 빈에서 본질적인 강성이 일정하다고 가정합니다.
      11. 확장된 내재 모델(EIM)29의내재 강성 파라미터를 추정하고, j(j)의Equation 59펄스를 사용하여jth 빈에 대해.
        1. jth bin의 모든 내장 토크 응답을 통합하여 벡터를 Equation 60 형성합니다.
          Equation 61
          여기서 Equation 62 ith Equation 63() 그룹 j의 본질토크 응답입니다.
          참고: 마찬가지로, 2.2.2.11.2 단계에서 사용되는jth 그룹의 본질토크의 발각, 속도 및 가속도 및 제1 및 제2 유도체를 연결합니다.
        2. 발 각도, 속도, 가속도 및 저크뿐만 아니라 그룹 j의 토크의 첫 번째 및 두 번째 미분은 함께 배치하여 회귀 행렬을 형성합니다.
          Equation 64
        3. 백슬래시(\) 연산자를 사용하여jth 그룹에 대한 본질적인 강성 매개변수를 찾습니다.
          Equation 65
        4. 저주파 Equation 66 본질강성으로서의 제4 원소를 추출한다.Equation 67
      12. 모든 그룹(빈)에 대해 섹션 2.2.2.11에서 단계를 수행하고 해당 저주파 고유 강성을 추정합니다.
      13. 모든 예상 저주파 강성 값을 피사체의 임계 강성으로 나눕니다.
        Equation 68
        여기서 m은 피사체의 질량이고, g는 중력 가속도이며, Equation 69 인체 중심의 높이는 인체 측정 데이터30에서유래한 회전의 발목 축 위에 있는 질량 중심의 높이이다. 이렇게 하면 정규화된 강성()이Equation 70부여됩니다.
      14. 발목 배경 토크를 발목 배경 COPEquation 71위치()로 변환하여 발목 배경 토크를 해당 측정된 수직 힘으로 분할합니다.
      15. 압력 Equation 72 중심의 함수로 플롯합니다.
        Equation 73
        어디
        Equation 74
        Equation 75

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Representative Results

의사 랜덤 삼차 시퀀스 (PRTS) 및 TrapZ 신호

도 2A는 의사 임의 속도 프로파일을 통합하여 생성되는 PRTS 신호를 나타낸다. 각 샘플 Equation 76 시간에 대해 신호 속도는 0과 같거나 미리 정의된 양수 또는 Equation 77 음수 값을 획득할 수 있습니다. 넓은 Equation 77 스펙트럼 Equation 78 대역폭을 가진 PRTS 입력을 제어하고, 다양한 피크 대 피크 진폭으로 생성하고 확장할 수 있습니다. 더욱이, PRTS는 주기적이지만 예측할 수 없으며, 이는 자세 제어의 연구에 바람직하다. 리더는 PRTS신호(31)에대한 자세한 설명을 위해 다음 기사를 참조한다.

도 2B는 TrapZ 신호를 나타낸다. 0 값에서 시작하고 임의의 기간 Equation 79 Equation 80 (최소값)이 지나면 신호가 최대 진폭 ()Equation 81까지 임의로 Equation 82 증가하거나 속도 () 속도로Equation 83램프가 Equation 84 낮습니다. 신호는 Equation 85 임의 기간 동안 최대 또는 최소값(최소 Equation 80 값)으로 유지된 다음 Equation 82 Equation 84 속도 또는 로0으로 0으로 돌아갑니다. 루프는 0에서 다시 시작됩니다. PRTS와 달리 TrapZ는 제로 평균 신호이므로 자세 응답에서 비 구속성을 일으키지 않습니다. 또한 신호 값의 변경 타이밍과 변경 방향(즉, 양수 또는 음수 속도)이 임의적이기 때문에 예측할 수 없습니다.

시야각을 가시화 시스템으로 식별

그림 3은 TrapZ 시각적 교란을 가진 일반적인 서 시험에서 신호를 보여줍니다. 그림 3A는 시상 평면에서 시야가 0±0~0.087 rad(5°)로 회전하는 VR 섭동을 나타낸다. 그림 3C,E는 발 각도가 0이고 생크와 상체가 함께 움직이기 때문에 매우 유사한 발목 및 신체 각도를 보여줍니다. 그림 3G는 생크 및 바디 각도와 상관되는 발목 토크를 나타낸다. 그림 3B , D, F, H는 발목 근육에서 EMGs를 보여줍니다. SOL과 LG가 지속적으로 활동하고 있으며 MG는 주기적으로 신체 동요로 큰 활동을 생성하며 TA는 침묵합니다.

도 4는 도 3의데이터에 대한 시각적 입력과 본체 각도를 연관하는 전달 함수의 FR을 나타낸다. 첫 번째 단계는 게인과 위상이 일관성이 높을 때만 의미가 있기 때문에 일관성을 검사하는 것입니다(일관성이 1일 때, 입력과 출력 사이에 선형 노이즈-프리 관계가 있음; 입력 출력시 1 미만의 일관성이 발생함) 관계가 비선형이거나 데이터가 시음이 없음). 일관성은 0.1-1 Hz 사이의 낮은 주파수에서 가장 높으며 높은 주파수에서 크게 떨어집니다. 이득은 처음에 0.1Hz에서 0.2Hz로 증가한 다음 1Hz까지 감소하여 신체의 높은 관성으로 인해 예상되는 로우 패스 동작을 보여 주어 있습니다. 또한 이 단계는 0에서 시작하여 주파수에 따라 거의 선형으로 감소하여 입력에 대해 출력이 지연되었음을 나타냅니다.

발목 내성 강성 매개변수 식별

도 5는 전형적인 교란 된 스탠딩 시험에 대해 측정 된 신호를 보여줍니다. 그림 5A는 0.02 rad의 피크 대 피크 진폭과 200 ms의 스위칭 간격을 가진 PRBS인 페달 교란을 보여 줍니다. 그림 5C는 발목 각도를 나타내며, 빠른 변화는 발 움직임으로 인한 반면 다른 변화는 흔들리는 생크 운동의 결과입니다. 도 5E는 약 0.04 rad의 피크 대 피크 움직임으로 섭동에 반응하여 체각을 나타낸다. 두 가지 구성 요소는 분명하다 : 몸 의 동요와 토크의 변조, 큰 하향 피크, 스트레치 반사 토크 응답을 보여주는 (일반적으로 등굴 펄스 후 발생). 그림 5B , D, F, H는 SOL, MG, LG 및 TA EMGs를 보여줍니다. TS 근육이 지속적으로 활성화되어 있으며 스트레치 반사 반응으로 인해 큰 활동이 발생한다는 것은 분명합니다. TA는 TS 근육의 스트레치 반사 활동과 동시에 발생하기 때문에 TS 근육에서 크로스 토크인 것처럼 보이는 몇 가지 피크를 제외하고는 대부분 침묵합니다.

도 6은 전형적인 펄스 위치 교란, 속도 및 상응하는 SOL EMG 및 토크 응답을 나타낸다. 본질적인 응답시작 25 ms 전에 피크 발 속도 후 40 ms까지 지속; SOL EMG의 피크는 반사 반응의 존재를 나타낸다. 피크 속도 전에 50ms를 시작으로 사전 응답 세그먼트는 배경 토크를 찾는 데 사용됩니다.

도 7은 도 5에나타낸 피험자의 좌우 측면에 대한 COP 위치의 함수로서 본질적인 강성을 나타낸다; 제시된 분석 방법을 사용하여 강성을 추정하였다. 본질적인 강성은 일정하지 않지만 자세의 동요에 따라 크게 변화한다는 것은 분명합니다. 이러한 변화는 COP가 회전의 발목 축에서 더 멀리 이동함에 따라 강성이 증가하기 때문에 기능적으로 적합하게 나타나며, 여기서23가떨어질 가능성이 높다.

Figure 1
그림 1: 자세 제어 모델: 신체는 본질적으로 불안정하며 중력 토크()Equation 87및 장애가 불안정합니다. 안정된 직립 자세는 중앙 제어기, 척추 스트레치 반사 및 본질적인 기계적 관절 강성에 의해 생성되는 교정 근육 힘에 의해 유지됩니다. 스트레칭 반사 및 중앙 기여로 인한 근육 활성화는 EMG 활동에서 분명합니다. 적색 신호만 측정할 수 있는 반면 검정 신호는 측정할 수 없습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: PRTS 및 TrapZ 신호 생성. (A)PRTS 신호. 자극은 0, 1 및 2의 값을 포함하는 242 길이의 PRTS 시퀀스에서 만들어지며, Equation 88 고정 된 기간 동안 0, +v 및 -v의 고정 속도에 해당합니다. 속도는 섭동 신호로 사용되는 위치를 생성하기 위해 통합됩니다. 섭동 신호의 기간은 속도의 시퀀스를 결정하는 시프트 레지스트라의 스테이지 번호인 Equation 89 m과 같습니다. (B)TrapZ 신호. 신호는 0에서 시작됩니다. 임의 시간 간격Equation 79() 후, 최대 ()Equation 81또는 최소 값Equation 90 (일정한 속도와 함께) 최대 또는 아래로 램프, 신호는 임의의 시간 간격 후 0으로 돌아갑니다 ()Equation 85전체 루프가 다시 시작됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 3
그림 3: TrapZ 시각적 교란이 있는 일반적인 실험 실험; 피크 대 피크 교란 진폭은 0.174 rad이고 속도는 0.105 rad/s입니다. (A)VR 교동 각, 시상평면에서 시야의 회전을 나타낸다. (C)발목 각도는 발이 움직이지 않기 때문에 생크 각도와 동일합니다. (E)본체 각도. (G)발목 토크. (B, D, F, H) SOL, MG, LG 및 TA의 원시 정류 EMG; SOL과 LG는 지속적으로 활동하고 MG는 신체 동요와 관련된 활동의 파열을 보여주고 TA는 침묵합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 4
그림 4: 그림 3에 제시된 데이터에서 추정된 시각적 섭동에 대한 신체 각도의 동적 관계에 대한 주파수 응답입니다. 게인(top panel)은 출력과 입력의 진폭의 비율을 주파수의 함수로서 나타낸다; 로우 패스 동작을 보여 주며, 위상(중간 패널)은 주파수의 함수로서 입력과 출력 위상의 차이를 나타낸다. 일관성(bottom panel)은 각 주파수에서 입력 전력과 선형적으로 연관된 출력 전력의 양을 측정하는 인덱스를 제공합니다. 1의 일관성은 완벽한 선형 입력 출력 관계를 보여줍니다. 그러나 노이즈 또는 비선형이 있으면 노이즈가 줄어듭니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 5
그림 5: 일반적인 PRBS 위치 교란 시험; 피크 대 피크 섭동 진폭은 0.02 rad이고 스위칭 간격은 200 ms입니다. (A)발각도는 발이 페달과 함께 움직이기 때문에 위치 교란과 동일합니다. (C)발목 각도; 임의의 변화는 흔들리는 생크 운동으로 인한 것입니다. (E)신체 각도, 신체가 반전 진자 역할을 가정하여 얻은. (G)발목 토크 측정은 로드 셀 데이터를 형성합니다. (B, D, F, H) SOL, MG, LG 및 TA의 원시 EMG; TS 근육은 모두 지속적으로 활동적이며 큰 피크는 스트레치 반사 활동을 반영합니다. TA는 대부분 침묵합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 6
도 6: 도 5에 도시된 시험으로부터의 개별 펄스, 확장된 시간 척도. (A)발 각도 ,(B)발 속도,(C)SOL EMG 및(D)발목 토크. 수직 점선은 응답을 사전 응답(25ms), 내재 응답(65ms) 및 반사 응답(300ms)으로 구분합니다. 포지티브 토크와 각도는 도르시굴에 해당합니다. 이 그림의 데이터는 Amiri와 Kearney23에서가져온 것입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 7
도 7: 전형적인 피험자의 좌우에 대한 COP 위치의 함수로서 정규화된 내재강성 추정, 도 5에 도시된 데이터로부터 얻어진. 막대는 강성 값의 95% 신뢰 구간을 나타냅니다. 이 그림의 데이터는 Amiri와 Kearney23에서가져온 것입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Discussion

몇몇 단계는 인간 자세 통제를 공부하기 위하여 이 실험을 능력을 발휘하기에서 중요합니다. 이러한 단계는 신호의 올바른 측정과 관련이 있으며 다음을 포함합니다: 1) 발목 토크의 정확한 측정을 위해 1) 페달의 회전에 대한 생크 발목 축의 올바른 정렬. 2) 범위 파인더가 범위에서 작동하고 실험 중에 포화되지 않도록 레인지 파인더를 올바르게 설정합니다. 3) 좋은 품질과 최소한의 크로스 토크와 EMG의 측정. 4) 충분한 응답을 불러 일으키지만 정상적인 자세 제어를 방해하지 않는 적절한 교란을 적용합니다. 5) 신체 이동 과 피로를 피하면서 의도 된 분석에 따라 적절한 시험 길이를 선택합니다. 실험 외에도 분석도 신중하게 수행해야 합니다. 기계적으로 교란 된 서에서 획득 한 데이터에서 내재 강성의 추정을 위해, 그것은 더 반사 토크를 보장하는 방식으로 본질적인 응답의 길이를 선택하는 것이 중요합니다 (이는 TS 근육에서 활동의 버스트 후 곧 시작) 포함. 또한, 많은 연구가 본질적인 강성이 서11,14,15에서변하지 않는다고 가정했지만, 최근 연구는 강성의 변조를 고려하는 것이 중요하다는 것을 보여주었다. 자세 동요와 관련된 발목 토크의 변화23,32. 출력에 대한 모든 입력에서 동적 관계의 FR을 결정하기 위해 가장 중요한 단계는 레코드 길이에 적합한 창 길이와 겹침을 선택하여 교차 스펙트럼 및 전력 스펙트럼을 올바르게 추정하는 것입니다.

섭동의 설계는 인간의 서 실험에서 중요한 단계입니다. 지지면의 각도 또는 시야의 각도로 주어진 자세 제어 연구에는 다양한 유형의 기계적 및 시각적 섭동이 사용되었습니다. 여기에는 멀티 사인, 로우 패스 필터링 된 노이즈, 의사 무작위 삼차 서열 (PRTS) 및 기타3,9,10,12,18,24,31이 포함됩니다. ,33,34. 그러나, 의사 랜덤 바이너리 시퀀스(PRBS)의 사용은 기계적 섭동에 유리하기 때문에: 1) 주어진 피크 대 피크 진폭의 경우, 광범위한 주파수에 대해 가장 높은 전력을 제공하며, 이를 선택하여 제어할 수 있다. 전환 속도3; 2) 예측할 수 있지만 반복 가능하여 평균화하여 노이즈를 줄일 수 있습니다. 3) 절대 평균 속도가 낮은 PRBS 입력은 반사 반응을 생성하여 서있는 스트레치 반사를 정량화합니다. 시각 시스템의 경우, 스텝 펄스는 시각적 시스템이 시야의 빠른 변화를 따를 수 없기 때문에 중요한 자세 응답을 불러일으키지 않습니다. 또한 하나의 주파수를 가진 정현파와 같은 예측 가능한 입력은 예측 동작을 생성할 수 있습니다. 멀티 사인 신호는 빠르고 지속적인 변화가 따르기 어렵고 피사체가 움직이기 어렵기 때문에 시각적 반응 연구에 효과적이지 않습니다. PRTS 신호는 유익한 입력이기 때문에 서있는 시각 시스템을 연구하기 위해 광범위하게 사용되었습니다. 시야의 움직임은 연속이 아닌 이산이며 속도를 제어하여 일관된 시각적 응답을 생성할 수 있습니다. 비록, PRTS는 잘 수행, 그것은 비 제로 평균 신호, 자세 제어에 비 고정성을 일으킬 수 있으며 식별을 어렵게. 따라서 TrapZ는 예측할 수 없고, 이산적이며, 0평균(그림2B)을가지는 이 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 실험을 디자인할 때 고려해야 할 또 다른 중요한 사항은 섭동 진폭입니다. 일반적으로 진폭이 낮은 섭동은 선형 해석을 수행하고 발목 전략에서 벗어나지 않는 경우 사용해야 합니다. 발목 전략의 유효성은분석적으로 35를확인할 수 있으며, 큰 섭란 진폭에 의해 생성 될 수있는 큰 편차가있는 경우, 비선형 분석 방법, 서있는 신체의 다중 세그먼트 모델을 동반 할 수있다, 필요한36.

섭화 설계의 또 다른 고려 사항은 모델 매개 변수의 신뢰할 수 있는 추정을 허용하기에 충분히 길어야 하는 시험 길이입니다. 그러나 매우 긴 시험은 피사체가 신체 방향을 이동시켜 시스템 모델링 및 식별을 어렵게 만드는 비구속성을 초래할 수 있기 때문에 바람직하지 않습니다. 2분에서 3분 사이의 시험 길이가 최적입니다. 이 재판 길이 일반적으로 피로 귀 착되지 않습니다., 충분 한 휴식 기간 재판 사이 적용 하는 제공. 분석 방법은 필요한 시험 길이에도 영향을 미칩니다. FR 또는 임펄스 응답 함수를 사용하는 선형 해석을 사용하는 경우 관심 있는 빈도가 가장 낮으면 레코드 길이가 결정됩니다. 창 길이의 역은 최소 주파수와 같기 때문에 낮은 주파수를 검사하려면 더 긴 창을 사용해야 합니다. 또한, 시험은 강력한 스펙트럼 추정치를 산출하기에 충분한 평균을 제공하기에 충분해야 합니다. 비선형 해석은 일반적으로 비선형 모델에선형 모델보다 더 많은 매개변수를 갖기 때문에 더 긴 데이터 레코드가 필요합니다.

인간의 자세 제어에 대한 연구는 적절한 식별 방법의 선택이 필요합니다. 파라메트릭 및 비파라메트릭 선형 식별 방법은 자세 대조군10,12,18,19,20,28,31을 연구하는 데 사용할 수 있습니다. ,37,38,39,40, 41,42,43,44,45 ,46,47,48,49,50,51,52,53,54 . FR 추정을 사용하여 비 파라메트릭 식별은서있는 24의 폐쇄 루프 조건에서 획득 된 데이터의 식별에 적합하고 거의 필요하지 않으므로 자세 제어를 연구하는 데 광범위하게 사용되었습니다. a-우선 순위 가정(이 메서드의 세부 정보는24참조). 가장 일반적으로 사용되는 방법은 제어기, 플랜트 및 피드백의 조합인 외부(기계적/감각적) 섭동과 출력(예: 신체 각도, 발목 토크 또는 근육 EMG) 사이의 폐쇄 루프 시스템의 FR을 추정하는 것입니다. 물리적 중요성을 제공하고 각 구성 요소를 개별적으로 검사하기 위해 많은 연구에서 폐쇄 루프 시스템의 파라메트릭 모델을 사용하고 파라메트릭 모델의 FR과 예상 출력 감도 10과 일치하는 매개 변수를 추정했습니다. ,18,31,37,38, 39,40,41,42,43 ,44,45,46,47,48,49,50,51. 파라메트릭 식별은,반면에, 시스템 입력 및 출력이 제한된 수의 파라미터들, 공지된 a-priori를가진 일부 모델 구조에 의해 관련되어 있다고 가정한다. 예측 오차 방법은 측정된 출력과 모델예측(55)사이의 오차를 최소화하는 모델 파라미터를 찾는 데 사용된다. 외부 섭동을 측정하고 분석에 사용해야 하는 FR 모델과 달리, 이러한 방법은 적절하게 파라메트화되는 별도의 노이즈 모델이56으로추정되는 한, 임의의 두 신호에 직접 적용될 수 있다. 즉, 외부 섭동을 측정할 필요가 없습니다. 모델 순서는 우선 순위를 결정해야 하지만 파라메트릭 모델은 일반적으로 FR 모델보다 적은 매개변수를 가지므로 보다 강력한 매개변수 추정을 제공합니다. 파라메트릭 모델의 주요 단점은 매개변수의 편향되지 않은 추정을 얻기 위해 올바른 노이즈 모델을 사용해야 한다는 것입니다.

인간의 자세 제어에서 중요한 고려 사항은 새로운 실험 및 환경 조건에 대한 놀라운 적응성입니다. 이는 다감각 통합을 통해 달성되는데, 이는 CNS가 체감각, 시각 및 전정 시스템의 정보를 결합하는 반면, 모든 실험에서 보다 정확하고 덜 가변적인 감각 입력에 더 큰 가중치를 부여한다는 것을 의미합니다. 자세 조절을 위한 조건입니다. 예를 들어, 프로피오셉션이 발 회전을 통해 교란될 때, CNS는 시각 및 전정 입력에 더 많이 의존합니다. Peterka31은 다감각 통합을 정량화하는 방법을 개발했습니다. 특정 외부 섭동을 가진 서있는 실험의 경우, 그는 폐쇄 루프 시스템의 FR을 식별한 다음 파라메트릭 모델을 장착했습니다(이전 단락에서 설명한 대로). 파라메트릭 모델은 중앙 제어를 구성했는데, 그 입력은 세 가지 감각 시스템에서 입력의 가중 합계였습니다. 가중치는 자세 제어에 대한 각 감각 소스의 중요성, 즉 가중치가 높을수록, 더 중요한 감각 입력을 정량화하는 수단을 제공하기 위해 사용되었다. 실험 데이터에 이 방법을 적용하면 교란된 감각 시스템이 입력의 부정확성으로 인해 무게가 낮고 중요성이 낮아지므로, 자세제어(31)에덜 기여하는 것으로 나타났다. 이 방법은 노화및 질병으로 인한 자세 조절도 어떻게 변화하는지 를 보여주기 위해 사용되어왔다(38,39). 자세 제어에서 중요한 감각 시스템의 역할과 상호 작용을 조사하기 위해 기계적 또는/및 시각적 섭동이 적용되는 실험 장치와 유사한 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

제시된 방법은 발목 전략이 사용될 때 자세 제어의 연구를 위한 실험 및 분석 방법이 기재되기 때문에 몇 가지 제한사항이 있다. 따라서 과도한 신체 움직임을 피하기 위해 섭동을 설계해야합니다. 그러나 섭동이 크거나 지지면이 규정을 준수하면 엉덩이 전략이 사용되므로 발목과 엉덩이 움직임이 모두 중요합니다. 엉덩이 전략은 특히 1 Hz57보다큰 주파수에서 발음되는 하반신과 상체의 반위상 이동을 특징으로합니다. 엉덩이 전략의 연구는 적어도 두 개의 링크, 즉, 이중 반전 진자 모델로 몸을 모델링해야합니다.

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Disclosures

저자는 공개 할 것이 없다.

Acknowledgments

이 문서는 NPRP 교부금 #6-463-2-189 카타르 국립 연구 및 MOP 교부금 #81280 캐나다 보건 연구소에서 가능하게 되었다.

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

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References

  1. 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).
  2. Morasso, P. G., Schieppati, M. Can muscle stiffness alone stabilize upright standing? Journal of Neurophysiology. 82 (3), 1622-1626 (1999).
  3. Kearney, R. E., Hunter, I. W. System identification of human joint dynamics. Critical Reviews in Biomedical Engineering. 18 (1), 55-87 (1990).
  4. 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).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. Sakanaka, T. E. Causes of Variation in Intrinsic Ankle Stiffness and the Consequences for Standing. , University of Birmingham. Doctoral dissertation (2017).
  17. 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).
  18. 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).
  19. 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).
  20. 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).
  21. 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).
  22. Davis, J., Hsieh, Y. -H., Lee, H. -C. Humans perceive flicker artifacts at 500 Hz. Scientific Reports. 5, 7861 (2015).
  23. Amiri, P., Kearney, R. E. Ankle intrinsic stiffness changes with postural sway. Journal of Biomechanics. 85, 50-58 (2019).
  24. 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).
  25. 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).
  26. The SENIAM project. , Available from: http://www.seniam.org/ (2019).
  27. 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).
  28. 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).
  29. 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).
  30. NASA. Anthropometry and biomechanics. , Available from: http://msis.jsc.nasa.gov/sections/section03.htm (1995).
  31. Peterka, R. J. Sensorimotor integration in human postural control. Journal of Neurophysiology. 88 (3), 1097-1118 (2002).
  32. 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).
  33. 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).
  34. 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).
  35. 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).
  36. 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).
  37. 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).
  38. Pasma, J. H., et al. Impaired standing balance: The clinical need for closing the loop. Neuroscience. , 157-165 (2014).
  39. 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).
  40. 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).
  41. Goodworth, A. D., Peterka, R. J. Sensorimotor integration for multisegmental frontal plane balance control in humans. Journal of Neurophysiology. 107 (1), 12-28 (2012).
  42. 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).
  43. 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).
  44. Fujisawa, N., et al. Human standing posture control system depending on adopted strategies. Medical and Biological Engineering and Computing. 43 (1), 107-114 (2005).
  45. Johansson, R., Magnusson, M., Fransson, P. A., Karlberg, M. Multi-stimulus multi-response posturography. Mathematical Biosciences. 174 (1), 41-59 (2001).
  46. 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).
  47. 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).
  48. Maki, B. E., Fernie, G. R. A system identification approach to balance testing. Progress in Brain Research. 76, 297-306 (1988).
  49. Johansson, R., Magnusson, M., Akesson, M. Identification of human postural dynamics. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 35 (10), 858-869 (1988).
  50. 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).
  51. Werness, S. A., Anderson, D. J. Parametric analysis of dynamic postural responses. Biological Cybernetics. 51 (3), 155-168 (1984).
  52. Hwang, S., Agada, P., Kiemel, T., Jeka, J. J. Identification of the Unstable Human Postural Control System. Frontiers in Systems Neuroscience. 10, 22 (2016).
  53. 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).
  54. Ishida, A., Miyazaki, S. Maximum likelihood identification of a posture control system. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 34 (1), 1-5 (1987).
  55. Ljung, L. System Identification: Theory for the User. , Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ. (1986).
  56. Forssell, U., Ljung, L. Closed-loop identification revisited. Automatica. 35 (7), 1215-1241 (1999).
  57. 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).

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Amiri, P., Mohebbi, A., Kearney, R. Experimental Methods to Study Human Postural Control. J. Vis. Exp. (151), e60078, doi:10.3791/60078 (2019).

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