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 zależności między mózgiem a ciałem u ludzi w szerokim zakresie zadań lokomocyjnych. Osiąga się to poprzez umieszczenie czujników EEG, EMG oraz sensorów przechwytywania ruchu na badanym człowieku w drugim kroku. Trzy systemy zbierania danych są synchronizowane za pomocą specjalistycznego oprogramowania i urządzenia wyzwalającego w postaci przycisku, co zapewnia zsynchronizowany w czasie zestaw danych EEG, EMG i przechwytywania ruchu.
Następnie badany wykonuje dziewięć określonych zadań lokomocyjnych w czterech różnych środowiskach. Aby zarejestrować dynamikę mózg-ciało podczas różnorodnych ruchów, wyniki prezentują aktywność mózgu mierzoną za pomocą EEG podczas zadań lokomocyjnych. Metoda ta może pomóc w udzieleniu odpowiedzi na kluczowe pytania w dziedzinie neuroprotetyki i interfejsów mózg-maszyna.
Na przykład, czy możliwe jest wyodrębnienie użytecznych informacji na temat kinematyki GA lub wzorców powierzchniowego EMG z EEG skóry głowy? Główną zaletą tej techniki w porównaniu z istniejącymi metodami jest możliwość bezprzewodowego gromadzenia danych EEG-EMG oraz danych z przechwytywania ruchu za pomocą mobilnego zestawu, co pozwala na zbadanie większej liczby zadań motorycznych i środowisk w porównaniu z tradycyjnymi technikami zbierania danych. Zastosowanie tych technik rozciąga się również na zaburzenia ruchowe i medycynę rehabilitacyjną, ponieważ protokoły te informują nas w zasadzie o zmianach w aktywności mózgu oraz adaptacji organizmu.
Moi studenci studiów magisterskich zademonstrują teraz rozmieszczenie czujników lub JI osir pokaże, jak umieścić czujniki EMG na naszym dzisiejszym ochotniku. Kevin Nathan, z pomocą Johna, który będzie umieszczał czujniki EEG na skórze głowy, rozpocznie ten protokół. Najpierw należy zapisać wzrost, wagę oraz wiek badanego.
Następnie dostosuj prędkość bieżni do preferowanej prędkości chodu badanego. Dalej, za pomocą pisaka z filcu, zmierz odległość między nasion a Inion. Zaznacz 10% tej odległości jako punkt odniesienia do dopasowania czepek oraz zaznacz punkt środkowy tej odległości jako wierzchołek głowy.
Następnie załóż czepek EEG na badanego i dopasuj go do punktów orientacyjnych. Wyrównaj punkt środkowy między elektrodami FP1 a FP2 z zaznaczonym punktem 10% odległości, a elektrodę CZ z zaznaczonym wierzchołkiem głowy. Zabezpiecz czepek, zapinając pasek pod podbródkiem.
Następnie, zaczynając od elektrod uziemiającej i referencyjnej, za pomocą małej strzykawki wstrzyknij żel elektrolityczny do każdej elektrody, aż impedancja każdej z nich spadnie poniżej 25 kilo ohms, co zostanie zasygnalizowane zmianą koloru diody LED elektrody na zielony. Na koniec podłącz elektrody do nadajnika bezprzewodowego systemu akwizycji danych. Następnie przygotuj się do powierzchniowej elektromiografii, najpierw goląc skórę, a następnie oczyszczając ją wacikiem nasączonym alkoholem izopropylowym.
Następnie umieść elektrody w ośmiu przygotowanych miejscach dla każdej nogi: nad kością skokową (tali), mięśniem obszernym przednim (anterior vastus), mięśniem obszernym bocznym (lateralis), mięśniem dwugłowym uda (biceps fems) oraz mięśniem brzuchatym łydki (gastroc). Na koniec umieść elektrody uziemiające EMG na lewym lub prawym nadgarstku i podłącz wszystkie elektrody EMG do jednostki rejestrującej dane EMG. Przygotuj system do przechwytywania ruchu.
W pierwszej kolejności umieść czujniki markerów na badanym, używając rzepów lub dwustronnej taśmy klejącej. Przymocuj czujniki w lokalizacjach wymienionych tutaj. Następnie poproś badanego o wejście na bieżnię i przypnij pas bezpieczeństwa, jak pokazano tutaj, przed rozpoczęciem gromadzenia danych.
Przeanalizuj sygnały EEG i EMG, aby zweryfikować prawidłowe rozmieszczenie elektrod, ich podłączenie oraz transmisję danych. Następnie rozpocznij zbieranie danych, uruchamiając aplikację konsolową w języku C++. Naciśnij ręczny przycisk wyzwalający, aby zainicjować rejestrację EMG i wyemitować sygnał dźwiękowy w postaci sygnału beep.
Aby rozpocząć eksperyment, poproś badanego o pozostanie w spokojnej pozycji stojącej przez 30 sekund. Następnie po 30 sekundach naciśnij przycisk wyzwalający, aby rozpocząć chód. Bieżnia powinna powoli przyspieszać do wcześniej wybranej prędkości badanego.
Poproś badanego o marsz przez pięć minut. Po upływie pięciu minut naciśnij przycisk spustowy, aby zainicjować przejście z marszu do stania poprzez powolne zatrzymanie bieżni. Po całkowitym zatrzymaniu badany powinien pozostać w pozycji stojącej przez 30 sekund.
Teraz naciśnij przycisk kolejki, aby zatrzymać próbę zbierania danych i zapisać dane. Powtórz ten eksperyment w trzech warunkach wizualnych, w tym z czarnym punktem w pewnej odległości przed badanym, aby skupić się na obserwacji kończyn w czasie rzeczywistym na monitorze wideo i uniknąć linii przekątnej na bieżni.
Następnie przejdź do areny do chodzenia. Arenę do chodzenia należy przygotować, rozmieszczając pięć zestawów podczerwonych czujników zbliżeniowych, stożków i ekranów telewizyjnych zgodnie z przedstawionym schematem. W tym miejscu ustaw badanego na początku pętli chodzeniowej areny i rozpocznij zbieranie danych zgodnie z wcześniejszym opisem.
Teraz naciśnij przycisk wyzwalający, aby rozpocząć eksperyment związany z chodzeniem. W momencie aktywacji wyzwalacza na ekranie naprzeciwko badanego pojawi się pierwsza strzałka kierunkowa.
W przypadku zauważenia strzałki w prawo lub w lewo, badany powinien wyjść z obszaru pachołków przy wejściu, obrócić się o 90 stopni w wskazanym kierunku, pokonać pętlę i powrócić do pachołków wejściowych. Jeśli pojawi się strzałka w górę, badany powinien kontynuować marsz prosto z pachołków wejściowych. Następnie, gdy badany znajdzie się w odległości około dwóch metrów od czujników IR, należy podać sygnał manualny i strzałkę kierunkową.
Następnie badany powinien przejść przez pierwszy zestaw czujników IR, a następnie wykonać odpowiedni zwrot o 90 stopni, aby domknąć pętlę. Podczas powrotu do pachołków startowych w trakcie marszu, eksperymentator powinien podążać za badanym w odległości około trzech do pięciu metrów, prowadząc komputer sterujący na wózku. Aby zapewnić jakość sygnału bezprzewodowego, badany powinien kontynuować marsz po dotarciu do pachołków startowych. Po wykonaniu jednej pętli, sekwencję należy powtórzyć z losową kolejnością strzałek, aż do momentu wykonania trzech pętli dla każdej początkowej strzałki.
Po wykonaniu wymaganej liczby pętli naciśnij przycisk wyzwalacza ręcznego, aby zasygnalizować przejście do pozycji stojącej. Badany powinien stać nieruchomo przez 30 s. Następnie zakończ zbieranie danych, naciskając przycisk sygnałowy (cue button) na komputerze głównym.
Ustaw krzesło za badanym i rozpocznij gromadzenie danych. Badany powinien stać nieruchomo przez 15 sekund na początku pomiaru. Po upływie 15 sekund naciśnij przycisk ręcznego wyzwalacza.
Po usłyszeniu sygnału badany powinien przejść z pozycji stojącej do pozycji siedzącej i utrzymać ją do następnego sygnału dźwiękowego. Należy odczekać losowy odstęp czasu od 5 do 15 sekund. Następnie należy nacisnąć wyzwalacz ręczny, aby podać sygnał do przejścia z pozycji siedzącej do stojącej.
Poproś badanego o utrzymanie pozycji stojącej do następnego sygnału dźwiękowego. Powtórz tę procedurę do 10. Dokończ sekwencję przejścia ze stania do siedzenia oraz z siedzenia do stania.
Po zakończeniu manewrów badany powinien stać w spokoju przez 15 sekund. Następnie należy zakończyć zbieranie danych, naciskając przycisk sygnałowy. W dalszej kolejności należy powtórzyć protokół przejścia ze stanu stojącego do siedzącego dla samodzielnie zainicjowanego przejścia ze stanu stojącego do siedzącego oraz ze stanu siedzącego do stojącego.
W tym przypadku, zamiast podawać badanemu sygnał do przejścia, należy pozwolić mu na samodzielne zainicjowanie transferu, aż do momentu wykonania 10 powtórzeń każdego manewru. W przypadku chodzenia po korytarzu należy ustawić badanego oraz wózek do zbierania danych na środku prostego korytarza o długości jednej ósmej mili. Rozpocznij zbieranie danych w taki sam sposób, jak w przypadku eksperymentów z chodzeniem na bieżni.
Po początkowym 32-sekundowym okresie spoczynku, należy podać badanemu manualny sygnał lub sygnał dźwiękowy w celu rozpoczęcia marszu. Badany powinien maszerować w sposób ciągły przez pięć minut. Gdy badany znajdzie się w odległości 10 metrów od końca korytarza, powinien samodzielnie wykonać zwrot w kształcie litery U i kontynuować marsz w przeciwnym kierunku.
Po pięciu minutach naciśnij ręczny przycisk wyzwalacza, aby zatrzymać chód. Badany powinien stać nieruchomo przez 30 sekund, patrząc prosto przed siebie. Następnie zakończ proces zbierania danych.
Następnie rozpocznij drugi eksperyment w korytarzu. Po losowym odstępie czasu marszu, trwającym od 20 do 40 sekund, podaj sygnał manualny i dźwiękowy, aby badany przestał iść. Następnie badany powinien pozostać w pozycji stojącej przez krótki, losowy czas od 5 do 15 sekund.
Następnie naciśnij przycisk spustu ręcznego, aby badany wznowił marsz. Powtarzaj te kroki, aż zostanie wykonanych 10 cykli zatrzymania i startu, a następnie zakończ pomiary. Przedstawione tutaj reprezentatywne wyniki zbierania danych pochodzą z 10 sekund marszu na bieżni.
Górny panel przedstawia surowe dane EEG z 64 kanałów z nazwami kanałów zgodnie z Międzynarodowym Systemem 10-20, panel środkowy pokazuje przyspieszenie w kierunku pionowym z 11 czujników markerów. Dolny panel przedstawia surowe dane EMG z ośmiu kanałów. Rysunek ten prezentuje reprezentatywne dane z jednego cyklu chodu w arenie.
Pionowe czarne paski protokołu wskazują wyzwalacze. Pierwszy wyzwalacz pochodzi z przycisku z prawą strzałką. Ostatnie cztery pochodzą z czujników IR, od IR 1 do IR 4, w miarę jak badany pokonuje pętlę; tutaj przedstawiono przykładowe dane z przejścia z pozycji stojącej do siedzącej oraz z siedzącej do stojącej.
Przyspieszenie EEG oraz dane EMG przedstawiono tak, jak na pierwszej rysunku. Pionowe słupki wskazują ręczne wyzwalacze służące odpowiednio do zainicjowania stania i siedzenia. Na koniec, rysunek ten przedstawia przykładowe dane z przejścia ze stania do chodzenia oraz z chodzenia do stania w korytarzu.
Zadanie polegające na chodzeniu. Pionowe paski wskazują odpowiednio manualne wyzwalacze oraz sygnały dźwiękowe rozpoczynające i kończące chód. Należy pamiętać, że czujniki EEG i EMG są wrażliwe na artefakty ruchowe, dlatego należy upewnić się, że czujniki są stabilne i bezpiecznie przymocowane do badanego.
Po przeprowadzeniu tej procedury można zastosować inne techniki, takie jak analiza niezależnych komponentów lub regresja liniowa, aby oddzielić sygnały korowe od artefaktów, co umożliwia wyodrębnienie kinematyki kończyn lub profilów EMG z danych EEG. Technika ta pozwoli społeczności zajmującej się interfejsami neuronowymi odpowiedzieć na pytania dotyczące relacji między mózgiem a ruchem i intencją ruchu, a także zapewni sposób na wyodrębnienie informacji o chodzie z EEG skóry głowy.
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.
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.
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.