Jednoczesna elektroencefalografia skóry głowy (EEG), elektromiografia (EMG) i segmentalny zapis inercyjny całego ciała do multimodalnego dekodowania neuronalnego
26 lipca 2013
Opracowanie skutecznego systemu interfejsu mózg-maszyna-(BMI) do przywracania i rehabilitacji dwunożnej lokomocji wymaga dokładnego dekodowania intencji użytkownika. W tym miejscu przedstawiamy nowatorski protokół eksperymentalny i technikę zbierania danych do jednoczesnego nieinwazyjnego nabywania aktywności neuronalnej, aktywności mięśni i kinematyki całego ciała podczas różnych zadań i warunków lokomocyjnych.
Ogólnym celem poniższego eksperymentu jest rozszerzenie koncepcji mobilnego systemu obrazowania mózgu, aby umożliwić badanie dynamiki ludzkiego mózgu i ciała w szerokim zakresie zadań związanych z lokomotywą. Osiąga się to poprzez umieszczenie najpierw czujników E-E-G-E-M-G i czujników przechwytywania ruchu na człowieku w drugim kroku. Trzy systemy gromadzenia danych są zsynchronizowane z niestandardowym oprogramowaniem i urządzeniem spustowym za pomocą przycisku, które zapewnia zestaw danych E-E-G-E-M-G i przechwytywania ruchu.
Następnie badany wykonuje dziewięć konkretnych zadań związanych z lokomotywą w czterech różnych środowiskach. Aby uchwycić dynamikę ciała mózgu podczas różnych ruchów, wyniki pokazują aktywność mózgu mierzoną za pomocą EEG podczas zadań lokomotywowych. Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania z zakresu neuroprotetyki i interfejsów mózg-maszyna.
Na przykład, czy możliwe jest wydobycie przydatnych informacji na temat kinematyki GA lub wzorców EMG powierzchni z EEG skóry głowy? Główną przewagą tej techniki nad istniejącymi metodami jest to, że możemy bezprzewodowo zbierać dane E-E-G-E-M-G i przechwytywania ruchu za pomocą konfiguracji mobilnej, co pozwala nam badać więcej zadań i środowisk motorycznych w porównaniu z tradycyjnymi technikami zbierania danych. Implikacje tych technik rozciągają się również na zaburzenia ruchowe i medycynę rehabilitacyjną, ponieważ zasadniczo protokoły te informują nas o zmianach w aktywności mózgu i adaptacji ciała.
Moi absolwenci zademonstrują teraz rozmieszczenie czujników, a JI osir pokaże, jak umieścić czujniki EMG na naszym ochotniku dzisiaj. Kevin Nathan, z pomocą Johna, ten, który będzie umieszczał czujniki EEG na jego skórze głowy, Aby rozpocząć ten protokół. Najpierw zapisz wzrost, wagę i wiek badanej osoby.
Następnie dostosuj prędkość bieżni, aby dopasować ją do preferowanej prędkości chodzenia fotografowanej osoby. Następnie zmierz odległość między nasionem a Inionem za pomocą pisaka. Zaznacz 10% odległości jako odniesienie do wyrównania nasadki i zaznacz punkt środkowy odległości jako wierzchołek głowy.
Teraz umieść czapkę EEG na obiekcie i wyrównaj ją z punktami orientacyjnymi. Wyrównaj punkt środkowy między elektrodami FP jeden i FP dwa ze znacznikiem odległości 10% i wyrównaj elektrodę CZ z zaznaczonym wierzchołkiem. Zabezpiecz nasadkę, przypinając ją pod brodą.
Następnie, zaczynając od elektrod masowych i referencyjnych, użyj małej strzykawki, aby wstrzyknąć żel elektrolitowy do każdej elektrody, aż impedancja każdej z nich osiągnie poniżej 25 kiloomów, jak wskazuje dioda LED elektrody zmieniająca kolor na zielony. Na koniec podłącz elektrody do nadajnika bezprzewodowego w celu uzyskania systemu akwizycji danych. Następnie przygotuj się do elektromiografii powierzchniowej, najpierw goląc skórę, a następnie czyszcząc wacikiem nasączonym alkoholem izopropylowym.
Następnie umieść elektrodę w każdym z ośmiu przygotowanych miejsc na każdą nogę dla tali, przedniego obszernego, bocznego, bicepsa, kobiet i brzuchatego. Na koniec należy podłączyć elektrody uziemiające EMG na lewym lub prawym nadgarstku i podłączyć wszystkie elektrody EMG do jednostki rejestrującej dane EMG. Aby skonfigurować przechwytywanie ruchu.
Najpierw umieść czujniki znaczników na przedmiocie za pomocą pasków na rzepy lub taśmy dwustronnej. Zamocuj czujniki w miejscach wymienionych tutaj. Następnie poproś badanego, aby wszedł na bieżnię i założył uprząż bezpieczeństwa, jak pokazano tutaj, przed zebraniem danych.
Sprawdź sygnały EEG i EMG, aby zweryfikować prawidłowe ułożenie elektrod, podłączenie elektrod i transmisję danych. Następnie rozpocznij zbieranie danych, uruchamiając aplikację konsolową c plus plus. Naciśnij przycisk spustu ręcznego, aby rozpocząć nagrywanie EMG i wyemitować sygnał dźwiękowy.
Aby rozpocząć eksperyment, poinstruuj badanego, aby pozostał w cichej pozycji przez 30 sekund. Następnie po 30 sekundach naciśnij przycisk spustu, aby rozpocząć chodzenie. Bieżnia powinna powoli przyspieszać do prędkości wybranej przez obiekt.
Niech osoba badana będzie spacerować przez pięć minut. Po pięciu minutach naciśnij przycisk spustu, aby zainicjować przejście chodu do stania, powoli zatrzymując bieżnię. Po zatrzymaniu się obiekt powinien pozostać w pozycji stojącej przez 30 sekund.
Teraz naciśnij przycisk kolejki, aby zatrzymać próbę zbierania danych i zapisać dane. Powtórz ten eksperyment z trzema warunkami wizualnymi, w tym czarnym. w pewnej odległości przed obiektem, aby skupić się na obserwacji nóg w czasie rzeczywistym na monitorze wideo i unikaniu ukośnej linii na bieżni.
Następnie przejdź na arenę spacerową. Arenę spacerową należy ustawić, umieszczając pięć zestawów czujników zbliżeniowych na podczerwień, stożków i ekranów telewizyjnych, jak widać. W tym miejscu umieść obiekt na początku pętli spacerowej areny i rozpocznij zbieranie danych zgodnie z wcześniejszym opisem.
Teraz naciśnij przycisk spustu, aby rozpocząć eksperyment chodu. W momencie podania spustu. Pierwsza strzałka kierunkowa jest wyświetlana na ekranie naprzeciwko obiektu.
Jeśli zostanie zaobserwowana strzałka w prawo lub strzałka w lewo, tester powinien opuścić zestaw pachołków przy wejściu, obrócić się o 90 stopni w tym kierunku, zakończyć pętlę i powrócić do pachołków wejściowych. Jeśli zostanie zaobserwowana strzałka w górę, obiekt powinien kontynuować prosto ze stożków wejściowych. Następnie należy nacisnąć ręczny spust i strzałkę kierunku, gdy obiekt znajdzie się w odległości około dwóch metrów od czujników podczerwieni.
Tester powinien następnie przejść przez pierwszy zestaw czujników podczerwieni, a następnie wykonać odpowiedni obrót o 90 stopni, aby zakończyć pętlę. Wracając do stożków wejściowych podczas chodzenia, eksperymentator powinien podążać za badanym w odległości około trzech do pięciu metrów z komputerem gospodarza na wózku na kółkach Aby zapewnić jakość sygnału bezprzewodowego, badany powinien kontynuować chodzenie, gdy dotrze do stożków wejściowych. Po zakończeniu pojedynczej pętli sekwencję należy powtarzać z losową kolejnością strzałek, aż zostaną zakończone trzy pętle dla każdej początkowej strzałki.
Po wykonaniu wymaganej liczby pętli naciśnij przycisk spustu ręcznego, aby zasygnalizować przejście do stania. Tester powinien stać cicho przez 30 sekund. Następnie zakończ zbieranie danych, naciskając przycisk cue na komputerze hosta.
Ustaw krzesło za osobą badaną i rozpocznij zbieranie danych. Osoba badana powinna stać cicho przez 15 sekund na początku zbierania danych. Po 15 sekundach naciśnij przycisk spustu ręcznego.
Po usłyszeniu sygnału tester powinien przejść ze stania do siedzenia, postawy, trzymania, pozycji siedzącej aż do następnej kolejki audio. Poczekaj losowy interwał od pięciu do 15 sekund. Następnie naciśnij spust ręczny, aby dać wskazówkę do przejścia z pozycji siedzącej na stojącą.
Niech osoba badana utrzyma pozycję stojącą do następnej kolejki audio. Powtarzaj tę procedurę do 10. Kompletna podstawa do siedzenia i siedzenie do stania.
Manewry są zakończone, po czym obiekt powinien stać cicho przez 15 sekund. Następnie zakończ zbieranie danych, naciskając przycisk cue. Następnie powtórz protokół "wstaw do siedzenia" dla przejścia z samodzielnie zainicjowanego stania do siedzenia i z siedzenia do stania.
Tym razem, zamiast dawać testerowi impuls do przejścia, niech tester sam zainicjuje transfer, aż do zakończenia 10 każdego manewru. W przypadku chodzenia po korytarzu umieść obiekt i wózek do zbierania danych na środku prostego korytarza o długości jednej ósmej mili. Rozpocznij zbieranie danych, tak jak w przypadku eksperymentów z chodzeniem na bieżni.
Po początkowym 32. okresie odpoczynku daj testerowi ręczny spust lub sygnał dźwiękowy, aby rozpocząć chodzenie. Niech osoba badana będzie chodzić nieprzerwanie przez pięć minut. Gdy tester znajdzie się w odległości mniejszej niż 10 metrów od końca korytarza, powinien sam zainicjować zawrócenie i kontynuować spacer w przeciwnym kierunku.
Po pięciu minutach naciśnij przycisk spustu ręcznego, aby przestać chodzić. Osoba badana powinna stać cicho przez 30 sekund, patrząc prosto przed siebie. Następnie zakończ zbieranie danych w wyborach.
Następnie rozpocznij drugi eksperyment na korytarzu. Po losowym czasie chodzenia trwającym od 20 do 40 sekund daj ręczny spust i sygnał dźwiękowy, aby obiekt przestał chodzić. Tester powinien następnie pozostać w pozycji stojącej przez krótki, losowy czas od pięciu do 15 sekund.
Następnie naciśnij przycisk ręcznego spustu, aby obiekt wznowił chodzenie. Powtarzaj te kroki, aż zakończy się 10 cykli zatrzymania startu, a następnie zakończ. Reprezentatywne wyniki zbierania danych z 10 sekund chodzenia na bieżni są pokazane tutaj.
Górny panel pokazuje 64-kanałowe surowe dane EEG z nazwą kanału Z Międzynarodowej Konwencji 10 20 środkowy panel pokazuje przyspieszenie w kierunku pionowym z 11 czujników znaczników. Dolny panel pokazuje ośmiokanałowy surowy EMG. Ten rysunek przedstawia reprezentatywne dane z jednej pętli chodzenia podczas areny.
Pionowe czarne paski jednego protokołu wskazują wyzwalacze. Pierwszy spust znajduje się za pomocą przycisku ze strzałką w prawo. Ostatnie cztery pochodzą z czujników podczerwieni, IR od jednego do podczerwieni cztery, gdy badany przechodzi przez pętlę, a tutaj widzimy przykładowe dane z przejścia ze stanowiska do siedzenia i siedzenia do stania.
Przyspieszenie EEG i dane EMG przedstawiono jak na pierwszym rysunku. Pionowe paski wskazują ręczne wyzwalacze, aby zainicjować odpowiednio stanie i siedzenie. Na koniec ten rysunek przedstawia przykładowe dane z przejścia ze stania do chodzenia i chodzenia do stania na korytarzu.
Zadanie chodzenia. Pionowe paski wskazują ręczne spusty i sygnały dźwiękowe, aby odpowiednio rozpocząć i zakończyć chodzenie. Ważne jest, aby pamiętać, że czujniki EEG i czujniki EMG są wrażliwe na artefakty ruchu, dlatego powinniśmy upewnić się, że czujniki są bezpieczne i bezpiecznie przymocowane do tego obiektu.
Zgodnie z tą procedurą można zastosować inne techniki, takie jak niezależna analiza składowych lub regresja liniowa, aby wyizolować sygnały elektrokorowe od artefaktów, co pozwala na wyodrębnienie kinematyki kończyn lub profili EMG z danych EEG. Technika ta umożliwi społeczności zajmującej się interfejsami neuronowymi udzielenie odpowiedzi na pytania dotyczące tego, w jaki sposób mózg odnosi się do ruchu i intencji ruchu, a także zapewni środki do wydobycia informacji o chodzie z EEG skóry głowy.
Przegląd
Niniejsze badanie przedstawia nowy protokół eksperymentalny dla nieinwazyjnego pozyskiwania danych neuronalnych, mięśniowych i kinematycznych podczas zadań związanych z lokomocją. Podejście to ma na celu usprawnienie systemów interfejsu mózg-maszyna w rehabilitacji lokomocji bipedalnej.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauka
- Rehabilitacja
- Interfejsy mózg-komputer
Wstęp
- Zrozumienie dynamiki relacji mózg-ciało jest kluczowe dla opracowania skutecznych neuroprotez.
- Obecne metody często ograniczają zakres badanych zadań motorycznych oraz środowisk.
- Techniki nieinwazyjne mogą dostarczyć informacji na temat aktywności neuronalnej podczas ruchu.
- Niniejsze badanie analizuje synchronizację danych EEG, EMG oraz systemów przechwytywania ruchu.
Cel badania
- Opracowanie systemu mobilnego obrazowania mózgu do badania lokomocji u ludzi.
- Zbadanie możliwości wyodrębniania informacji kinematycznych z danych EEG.
- Pogłębienie zrozumienia zmian w aktywności mózgu podczas różnorodnych zadań lokomocyjnych.
Zastosowane metody
- Umieszczenie czujników EEG, EMG i systemów motion capture na badanym człowieku.
- Synchronizacja systemów zbierania danych przy użyciu dedykowanego oprogramowania.
- Wykonanie dziewięciu zadań lokomocyjnych w czterech różnych środowiskach.
- Gromadzenie danych podczas chodzenia, stania oraz przejść między zadaniami.
Główne wyniki
- Pomyślne pozyskanie zsynchronizowanych danych EEG, EMG i przechwytywania ruchu.
- Wykazanie wzorców aktywności mózgu odpowiadających różnym zadaniom lokomozyjnym.
- Zidentyfikowanie potencjału do wyodrębniania przydatnych informacji kinematycznych z sygnału EEG.
- Wskazanie zalet mobilnego zestawu pomiarowego w przypadku różnorodnych zadań motorycznych.
Wnioski
- Opracowany protokół umożliwia kompleksowe badanie dynamiki zależności między mózgiem a ciałem.
- Wyniki mogą mieć zastosowanie w przyszłych projektach neuroprotez oraz strategiach rehabilitacyjnych.
- Podejście to może ułatwić badanie zaburzeń ruchowych oraz procesów powrotu do sprawności.
Najczęściej zadawane pytania
Znaczenie dla Przemysłu
Niniejszy protokół umożliwia multimodalne dekodowanie neuronalne podczas nieskrępowanej lokomocji, rozwiązując kluczowy problem w rozwoju interfejsów mózg-maszyna dla neurorehabilitacji. Dzięki synchronizacji danych EEG, EMG i kinematyki całego ciała w warunkach rzeczywistych, pozwala on na mechanistyczne ograniczenie ryzyka w przypadku interfejsów neuronalnych przeznaczonych do przywracania funkcji chodu. Podejście to dostarcza wartości prognostycznej dla walidacji celów w programach neuroprotetycznych poprzez powiązanie aktywności kory mózgowej z intencją ruchu w zróżnicowanych kontekstach lokomocyjnych.
Strategiczne zastosowania w badaniach i rozwoju biofarmaceutycznym
Wczesne etapy odkrywania i walidacja celu
- Wartość naukowa: Umożliwia badanie wkładu nadrdzeniowego w chód dwunożny poprzez dekodowanie kinematyki chodu i koordynacji kończyn na podstawie EEG skóry głowy.
- Wartość operacyjna: Wspiera biologiczną weryfikację celów neuronalnych poprzez korelację wzorców aktywności mózgu ze specyficznymi zadaniami lokomocyjnymi w warunkach bieżni, chodu po podłożu oraz skrętów.
Przesiewy i opracowywanie testów
- Wartość naukowa: Przygotowuje zwalidowane systemy biologiczne do dalszych etapów analizy poprzez potwierdzenie możliwości wyodrębnienia wzorców powierzchniowego EMG oraz kinematyki chodu z sygnałów neuronalnych.
- Wartość operacyjna: Rozwiązuje kwestię standaryzacji i powtarzalności testów dzięki zsynchronizowanemu pozyskiwaniu danych przy użyciu specjalistycznego oprogramowania i wyzwalania przyciskiem w różnych środowiskach.
Badania translacyjne i przedkliniczne
- Wartość naukowa: Wspiera modelowanie systemów istotnych dla chorób, umożliwiając badanie dynamiki mózg-ciało w zaburzeniach ruchowych poprzez mobilne zbieranie danych w warunkach niekontrolowanych.
- Wartość operacyjna: Zwiększa ciągłość translacyjną, zapewniając skalowalną platformę do walidacji przedklinicznej strategii neuroprotetycznych ukierunkowanych na przywrócenie chodu.
Integracja potoku i przepływu pracy
Metoda ta integruje się z kontinuum odkryć – od testowania hipotez dotyczących neuronalnej kontroli ruchu, po identyfikację wiodących rozwiązań dla systemów BMI, a uzyskane wyniki stanowią podstawę do prac przedklinicznych nad technologiami neurorehabilitacyjnymi.
- Biologia odkrywcza: Wspiera testowanie hipotez dotyczących udziału kory mózgowej w kontroli lokomocji poprzez umożliwienie dekodowania trajektorii kończyn i profili aktywacji mięśni z EEG.
- Przesiewanie: Opisuje gotowość testu poprzez ilościowy pomiar przyspieszenia oraz sygnałów EMG i EEG, zsynchronizowanych za pomocą ręcznych wyzwalaczy i sygnałów dźwiękowych.
- Analityka: Wskazuje na odczyty, takie jak pionowe przyspieszenie z czujników znaczników oraz wielokanałowe profile EMG, które umożliwiają porównanie korelatów neuronalnych podczas chodu, stania i zadań przejścia.
- Badania translacyjne: Łączy się z ciągłością przedkliniczną, wykazując wykonalność dekodowania nieskrępowanego chodu i powierzchniowego EMG z EEG skóry głowy w środowisku areny i korytarza.
- Ponowne wykorzystanie w przedsiębiorstwie: Przedstawia zsynchronizowaną strukturę EEG-EMG-motion capture jako możliwość ponownego wykorzystania do badania dynamiki mózg-ciało w różnych zadaniach motorycznych i środowiskach.
Wpływ operacyjny i przedsiębiorstwowy
- Wartość naukowa: Zwiększenie pewności prognostycznej w walidacji celów poprzez redukcję niejednoznaczności mechanistycznej w relacjach mózg-zachowanie podczas lokomocji.
- Wartość operacyjna: Standaryzacja, odtwarzalność i skalowalność gromadzenia danych multimodalnych za pomocą bezprzewodowego zestawu mobilnego i zsynchronizowanego wyzwalania.
- Wartość strategiczna: Lepsze podejmowanie decyzji go/no-go w rozwoju neuroprotez dzięki umożliwieniu oceny użyteczności sygnałów neuronalnych w rzeczywistych kontekstach lokomocyjnych.
- Wpływ na portfolio: Priorytetyzacja podejść do BMI skorygowana o ryzyko, oparta na wykazanej wykonalności dekodowania kinematyki z EEG podczas chodzenia i skręcania po podłożu.
Uwagi dotyczące wdrożenia
- Wymaga wiedzy specjalistycznej z zakresu neurofizjologii, przetwarzania sygnałów oraz systemów przechwytywania ruchu w celu prawidłowego rozmieszczenia czujników i redukcji artefaktów.
- Zależność od infrastruktury transmisji bezprzewodowej i sprzętu synchronizacyjnego w celu zachowania integralności danych podczas zadań ambulatoryjnych.
- Konieczność standaryzacji protokołów rozmieszczenia elektrod między zespołami (wyrównanie czepek EEG, przygotowanie miejsc pomiaru EMG) w celu zapewnienia powtarzalności zapisów neuronalnych i mięśniowych.
- Kwestie adaptacyjne dla różnych modeli systemów ze względu na wrażliwość czujników EEG i EMG na artefakty ruchowe, co wymaga bezpiecznego mocowania i kontroli impedancji z użyciem żelu.
- Ograniczenia praktyczne obejmują zanieczyszczenie sygnału artefaktami ruchowymi, co wymusza stosowanie technik postprocesingu, takich jak analiza składowych niezależnych, w celu wyizolowania sygnałów korowych.
