Multifunctionele Setup voor het bestuderen van Human Motor Control Met behulp van Transcraniële Magnetische Stimulatie, Elektromyografie, Motion Capture en Virtual Reality
3 september 2015
Transcraniale magnetische stimulatie, elektromyografie en 3D-bewegingsregistratie zijn veelgebruikte niet-invasieve technieken voor het onderzoeken van neuromusculaire functies bij mensen. In dit artikel beschrijven we een protocol dat gegevens die door al deze drie tools worden gegenereerd, synchronelijk samplet, samen met de unieke toevoeging van virtuele realiteitsstimuluspresentatie en feedback.
Het algemene doel van het volgende experiment is om een gegeneraliseerde techniek te illustreren voor het synchroniseren van meerdere datastromen die worden opgenomen tijdens menselijke biomechanische studies. Dit wordt bereikt door elektromyografische en motion capture signalen te gebruiken om een analoog synchronisatie-evenement te genereren dat onafhankelijk kan worden opgenomen door twee of meer systemen. Als tweede stap kunnen eenvoudige circuitcomponenten worden ontworpen, die dit evenement omzetten in signalen die geschikt zijn voor elk opnameapparaat.
Gebruik vervolgens analysesoftware om de synchronisatie-evenementen tijdelijk uit te lijnen over de onafhankelijk opgenomen signalen om alle signalen te synchroniseren. De resultaten tonen aan dat verschillende biomechanische signalen tijdelijk kunnen worden uitgelijnd binnen de bemonsteringsfrequenties van de respectieve dataopnamesystemen, waardoor het mogelijk wordt om een rijke experimentele dataset van natuurlijke menselijke beweging te verzamelen om neuromusculaire controle te bestuderen. Er zijn meerdere complexe vragen op het gebied van motorische controle en biomechanica die het beste kunnen worden beantwoord door natuurlijke menselijke beweging in een laboratoriumomgeving te bestuderen.
Hier beschrijven we de methode om virtual reality te gebruiken om gedragstaken te definiëren waarbij meerdere fysiologische signalen gelijktijdig worden opgenomen. Het voordeel van een op virtual reality gebaseerde experimentele setup ten opzichte van bestaande methoden zoals hardware-gebaseerde gedragsopstellingen is dat deze zeer snel kan worden aangepast aan verschillende experimenten en aan de unieke anatomie van individuele deelnemers. Tijdens gedragsexperimenten is het gebruikelijk om tegelijkertijd verschillende signalen op te nemen die gedrag kwantificeren, zoals elektromyografie en motion capture.
Onze methode biedt een oplossing voor het probleem van temporele afstemming van deze signalen door gebruik te maken van een aangepaste synchronisatie-eenheid die compatibel is met meerdere fabrikanten. Begin met het maken van alle noodzakelijke elektrische verbindingen tussen de EMG-apparatuur, inclusief versterkers, pre-versterkers, sensordraden en sensorpads volgens de specificaties van de fabrikant. Reinig elke elektrodeplaats om consistente en lage impedantiewaarden tussen elektrode en huid te garanderen.
Instrueer vervolgens het onderwerp om isometrische contracties uit te voeren van de individuele spieren van belang, bevestig de EMG-elektroden over de gepalpeerde locatie van spiercontractie. Houd rekening met de oriëntatie van de actieve sites langs de spiervezels. Bevestig de grondelektrode op de huid over de C zevende wervel.
Om de signaalkwaliteit te testen, inspecteer de versterkte EMG-signalen op de computer terwijl het onderwerp elke spier van belang samentrekt. Verlaag ten slotte de versterkingsversterkingen als EMG-signalen verzadigen tijdens spiercontracties die nodig zijn voor de gedragstaak. Begin met het kalibreren van de motion tracking-camera's volgens de instructies van de fabrikant.
Tape actieve LED-sensoren op botlandmerken nabij de armscharnieren en andere anatomische punten van belang, zoals in de buurt van de vinger, pols, schouder en borst. Bevestig een andere LED-sensor aan de virtual reality of VR-headset om het gezichtspunt in de virtuele omgeving in te stellen. Verbind vervolgens elke LED met een bedradingskabel die is bevestigd aan de draadloze driver-eenheid.
Schakel de driver-eenheid in en zorg voor goede verlichting van alle LED's. Positioneer ten slotte de synchronisatie-LED op een locatie weg van het onderwerp, maar binnen een duidelijk zicht van de motion capture-camera's. Calibreer eerst het transcraniële magnetische stimulatie- of TMS-apparaat en -software om nauwkeurige spoelplaatsing mogelijk te maken.
Om dit te doen, registreer de TMS-spoelen co met anatomische landmerken zoals de NAS preauriculair punten en neuspunt. Gebruik een kalibratie-aanwijzer. Voer vervolgens hotspottechnieken uit om TMS-gevoelige gebieden op de cortex te lokaliseren die de grootste amplitude voor motorisch geëvokeerd potentiaal of meps produceren.
Met de laagste amplitude van stimulatie, registreer de locatie van de beste stimulatieplaats op de hoofdhuid van het onderwerp met de gekalibreerde stereotactische registratieapparatuur en -software. Meet tenslotte de drempel van het onderwerp door de amplitude van stimulatie op de geselecteerde locatie te verlagen tot meps van minimaal 50 microvolt worden geëvokeerd 50% van de tijd. Stel eerst de VR-omgeving in voor de gedragstaak volgens het protocol van de fabrikant.
Gebruik commerciële VR-software die compatibel is met de headset en het motion tracking-systeemprogramma. Digitale uitgangen via de parallelle poort voor synchronisatie en markering van specifieke gebeurtenissen van belang. Verbind de VR-uitvoer met de synchronisatiecircuit en andere apparatuur die moet worden gesynchroniseerd met behulp van kabels met passende connectoren.
Informeer de over de vereisten van de taak die hij of zij in vr zal uitvoeren. Vraag het onderwerp om naar sferische doelen te wijzen wanneer ze in zijn of haar gezichtsveld verschijnen. Zodra het onderwerp de taak begrijpt en de kans krijgt om het te oefenen, begint u met het opnemen van EMG-motion capture-gegevens en synchronisatiesignalen tijdens een enkele VR-synchronisatieproef.
De software activeert de EMG-apparatuur om signalen op te nemen die neuromusculaire activiteit illustreren die plaatsvond tijdens bewegingen van het bovenste lidmaat. Het activeert ook de motion capture-apparatuur om continue bewegingsgegevens op te nemen. Dit signaal kan worden gebruikt om de EMG- en motion capture-gegevens te synchroniseren. Hier.
De gemiddelde angulaire kinematica en dynamica en de bijbehorende continue en onmiddellijke neuromusculaire activiteit over 24 proeven worden getoond voor een enkele taak. Deze multidimensionele datasets die worden geleverd door de virtual reality stellen onderzoekers in staat om specifieke menselijke motorische controlemechanismen te onderzoeken. Na het bekijken van deze video zou u een algemeen begrip moeten hebben van hoe meerdere datastromen kunnen worden gesynchroniseerd die kunnen worden opgenomen tijdens menselijke bewegingsexperimenten zoals EMG en motion capture. Deze procedure kan worden uitgebreid met aanvullende systemen zoals elektro-encefalografie.
Bovendien kan elektrische stimulatie van perifere zenuwen ook worden gebruikt om de bijdrage van sensorische feedback aan motorische controle te evalueren na de ontwikkeling ervan. Deze techniek heeft de weg gebaand voor neurowetenschappers om veranderingen in de door het brein gecontroleerde beweging bij
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Dit artikel presenteert een protocol voor het synchroniseren van gegevens van transcraniële magnetische stimulatie, elektromyografie en 3D-bewegingsregistratie om neuromusculaire functie te bestuderen. De integratie van virtuele realiteit voor stimuluspresentatie verbetert de experimentele setup.
Belangrijke studieonderdelen
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschappen
- Biomechanica
- Motorische controle
Achtergrond
- Transcraniële magnetische stimulatie en elektromyografie zijn niet-invasieve technieken.
- 3D-bewegingsregistratie biedt gedetailleerde bewegingsanalyse.
- Begrip van neuromusculaire controle is cruciaal voor verschillende toepassingen.
- Combineren van deze methoden kan uitgebreide datasets opleveren.
Doel van het onderzoek
- Om een techniek te illustreren voor het synchroniseren van meerdere gegevensstromen.
- Om het begrip van menselijke biomechanische studies te verbeteren.
- Om de analyse van naturalistische menselijke beweging te faciliteren.
Gebruikte methoden
- Elektromyografische en bewegingsregistraties worden opgenomen.
- Analoge synchronisatiegebeurtenissen worden gegenereerd voor uitlijning.
- Eenvoudige circuitcomponenten transformeren synchronisatiegebeurtenissen.
- Analysesoftware lijnt signalen uit over opnamesystemen.
Belangrijkste resultaten
- Biomechanische signalen kunnen worden uitgelijnd binnen bemonsteringsfrequenties.
- Rijke experimentele datasets van menselijke beweging worden verzameld.
- Synchronisatie verbetert de studie van neuromusculaire controle.
- Natuurlijke menselijke beweging kan effectief worden geanalyseerd in een laboratoriumomgeving.
Conclusies
- Het protocol maakt uitgebreide gegevensverzameling mogelijk voor motorische controlestudies.
- Synchroniseren van meerdere gegevensstromen verbetert experimentele nauwkeurigheid.
- Deze aanpak kan complexe vragen in de biomechanica aanpakken.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Integrating transcranial magnetic stimulation, electromyography, motion capture, and virtual reality enables high-fidelity, temporally synchronized datasets for human motor control research. This multifunctional setup supports mechanistic de-risking and predictive confidence in early-stage neuromuscular target validation. The approach enhances translational continuity from discovery through preclinical modeling of movement disorders.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of neuromuscular pathways and functional target validation in human-relevant systems.
- Supports mechanistic de-risking by capturing real-time neural and biomechanical responses to controlled stimuli.
- Facilitates predictive confidence in target selection for movement disorder therapeutics.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, synchronized biological systems for downstream screening workflows.
- Standardizes quantitative outputs across EMG, motion capture, and TMS for reproducible assay development.
- Enables scalable, platform-ready protocols adaptable to diverse experimental designs.
Translational & Preclinical Research
- Aligns experimental outputs with disease-relevant motor phenotypes for translational biomarker development.
- Provides continuity from human movement analysis to preclinical validation in neuromuscular research.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by integrating multi-modal physiological data.
Pipeline & Workflow Integration
This synchronized data acquisition method bridges early discovery, lead identification, and preclinical research in neuromuscular R&D pipelines.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing and pathway clarification through temporally aligned neural and biomechanical data.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative readouts for compound or intervention evaluation.
- Analytics: Provides synchronized, multi-dimensional datasets for robust statistical comparison of experimental conditions.
- Translational Research: Facilitates biomarker alignment and disease-relevant modeling for movement disorders.
- Enterprise Reuse: Offers a modular, adaptable platform for repeated use across diverse neuromuscular studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neuromuscular target validation.
- Operational Value: Standardizes data acquisition and synchronization for reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision-making and capital efficiency by enabling robust, multi-modal data integration.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of neuromuscular therapeutic programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electrophysiology, motion analysis, and virtual reality system integration.
- Demands compatible instrumentation and analytical infrastructure for multi-modal data synchronization.
- Necessitates cross-team standardization of protocols and data formats.
- Adaptable to various model systems and experimental designs with minimal electronics assembly skills.
- Temporal alignment precision is limited by the sampling frequencies of the recording systems.
