Summary
Développement d'un système cerveau-machine interface (IMC) efficace pour la restauration et la réhabilitation de locomotion bipède nécessite décodage précis de l'intention de l'utilisateur. Nous présentons ici un protocole expérimental original et technique de collecte de données pour l'acquisition simultanée non-invasive de l'activité neuronale, l'activité musculaire et du corps entier cinématique au cours de diverses tâches et les conditions de locomotion.
Abstract
Des études récentes soutiennent l'implication des réseaux supraspinaux dans le contrôle de la marche bipède humain. Une partie de ces éléments de preuve comprend des études, y compris nos précédents travaux, démontrant ainsi que la cinématique marche et la coordination des membres lors de la marche sur tapis roulant peuvent être déduites à partir de l'électroencéphalogramme du cuir chevelu (EEG) avec des précisions raisonnablement élevés de décodage. Ces résultats fournissent une impulsion au développement des systèmes cerveau-machine interface non-invasive (IMC) pour une utilisation dans la restauration et / ou l'augmentation de la démarche-un des principaux objectifs de la recherche en réadaptation. À ce jour, les études portant sur le décodage de l'activité EEG au cours de la marche ont été limitées à marche sur tapis roulant dans un environnement contrôlé. Toutefois, pour être pratiquement viable un système IMC doit être applicable pour une utilisation dans des tâches de locomotion quotidiennes comme marcher sur un sol et en tournant. Ici, nous présentons un nouveau protocole pour la collecte non-invasive de l'activité cérébrale (EEG), l'activité musculaire (électromyographie (EMG)) et grosdonnées cinématiques e-corps (tête, torse, et membre trajectoires) pendant deux tapis de course et de marche sur un sol tâches. En recueillant ces données dans l'aperçu de l'environnement non contrôlé peut être acquise en ce qui concerne la faisabilité de décodage sans contrainte démarche et EMG de surface du cuir chevelu EEG.
Introduction
Ce protocole utilise trois systèmes de collecte de données à enregistrer simultanément EEG, EMG, et la cinématique du corps entier (figure 1, tableau 1). Données de l'EEG sont collectées sans fil à partir de 64 canaux à une fréquence d'échantillonnage de 1000 Hz alors que les sujets à pied. Électromyographie (EMG) est recueilli à 1000 Hz à partir d'électrodes de surface placées bilatéralement sur quatre groupes de muscles: jambier antérieur (TA), jumeau (Gast), biceps fémoral (BF), et vaste externe (VL). Les données cinématiques sont recueillies à 128 Hz de 11 capteurs sans fil montées sur la tête, le haut du torse, la région lombaire, les bras, les cuisses, les tiges et les pieds pour enregistrer le mouvement pendant la marche. Chaque capteur contient un magnétomètre triaxial, un gyroscope triaxial, et accéléromètre triaxial (c'est à dire un capteur MARG).
Les données sont recueillies auprès de chaque système et synchronisés en temps par un seul PC hôte. La synchronisation est effectuée en utilisant un signal de déclenchement envoyé par un seri continuliaison de communication al consultée par les trois systèmes de données simultanément. L'élément déclencheur a été mis en œuvre comme un commutateur à bouton simple. Lorsque le bouton est enfoncé un signal de déclenchement (1) est envoyé à l'ordinateur hôte, en un signal nul (0) est envoyé quand il n'est pas actionné. En appuyant sur le bouton de déclenchement provoque également un ton sec 0.5 utilisé comme un signal sonore pour le sujet, tel que décrit dans le protocole ci-dessous. Cinq paires de infrarouge (IR) des capteurs de proximité ont été fabriqués pour être utilisés comme lieu se déclenche pendant le dessus du sol expériences décrites ci-dessous la marche. Lorsque le signal infrarouge est interrompu un signal de déclenchement (1) est envoyé à l'ordinateur hôte via la liaison série par l'intermédiaire d'une fréquence radio (RF) de liaison avec la boîte de déclenchement manuel.
Une coutume application C + +, en utilisant le kit de développement logiciel (SDK) fourni par chaque système, a été développé pour enregistrer et synchroniser les données. Le code utilise une technique multi-threading; fonctions pour enregistrer les données de chaque système (EEG, EMG, et Margs) sont contenues dans indivdiscussions iduels. L'algorithme du logiciel est illustrée à la figure 2. Collecte de données commence lorsque l'application est exécutée et se termine lorsque la touche 'q' est enfoncé. Cinq fils sont activées lors de l'exécution de l'application. Un fil (figure 2) surveille la valeur (0 ou 1) du signal de déclenchement à partir de la connexion série. Valeur de déclenchement initial est égal à zéro. Quand un déclencheur est reçu (c'est à dire lorsque le bouton est pressé ou ligne de visée entre la paire de détecteurs IR est cassé) les variables de déclenchement mondiaux sont mis à 1. Ces variables restent 1 jusqu'à ce qu'ils sont remis à zéro dans les discussions de collecte de données.
Le fil EEG accède à distance aux données de l'EEG de cuir chevelu en temps réel en utilisant le protocole TCP / IP. Les données sont écrites sur une ligne du fichier de texte ligne par ligne à la fréquence d'échantillonnage correspondant (1000 Hz). Le signal de déclenchement EEG globale est écrit dans la première colonne, tandis que les colonnes sont de 2 à 65 des 64 canaux EEG. Si le signal de déclenchement EEG global était de 1, il est remis à zéro. Donnéesl'écriture se poursuit jusqu'à ce que le fil EEG est terminée. Deux record de threads indépendants IMPR données du capteur. Deux fils sont nécessaires parce que les 11 capteurs de MARG sans fil transmettent des données en utilisant le logiciel du fabricant dans le mode de diffusion robuste, qui tamponne les données sur les capteurs individuels pour éviter toute perte de données en cas de problèmes de transmission sans fil. Ce tampon dégrade transfert de données en temps réel: si un capteur est incapable de transmettre les données d'un échantillon donné les 11 capteurs conserver ce point de temps dans leur tampon et la transmettre au prochain point de l'échantillon disponible. MARG transfert de données sans fil accuse inévitablement derrière EEG; ainsi capteurs MARG besoin de temps pour décharger les données en mémoire tampon vers le PC hôte après la collecte de données est arrêté. Pour surmonter ce problème, deux threads sont utilisés dans l'algorithme de collecte de données MARG (Figure 2). Le premier fil remplit un tampon de déclenchement MARG partir de la variable de déclenchement de MARG globale à la fréquence d'échantillonnage du capteur (128 Hz), tandis que le fil EEG recueilledonnées. Lorsque la collecte des données cesse d'écrire dans la mémoire tampon de déclenchement se termine également. Le fil MARG (Figure 2) utilise les fonctions du SDK de la sonde à recevoir des données en provenance des capteurs et de l'écrire dans un fichier de la même manière que les données de l'EEG. Autrement dit, la première colonne est la valeur de la gâchette de MARG global (obtenu à partir de la mémoire tampon de déclenchement MARG) et les 99 colonnes suivantes les valeurs des capteurs 11 de MARG (9 capteurs par unité MARG). Le fil MARG écrit des données jusqu'à ce que l'index de temps de la mémoire tampon de déclenchement MARG est égal à l'index de dernier instant des données de l'EEG au cours de laquelle l'exécution des threads de point est terminée.
Contrairement aux données de l'EEG et Marg, les données EMG ne sont pas enregistrés sans fil. Au lieu de cela, les données EMG sont enregistrés sur une carte SD dans l'unité d'enregistrement de données. Un signal est envoyé via une connexion Bluetooth pour démarrer et arrêter l'écriture de données sur la carte SD. L'écriture commence lorsque le premier déclencheur manuel est reçue par le fil EEG. écriture de données s'arrête avec l'EEGfil quand la touche «q» est enfoncée.
Le protocole suivant a été examiné et approuvé par l'Institutional Review Board de l'Université de Houston. Tous les sujets ont reçu, lu et signé un formulaire de consentement avant la participation.
Protocol
1. Préparation sujet
- Mesurez la hauteur du sujet, le poids et enregistrer leur âge.
- Évaluer la vitesse du tapis roulant préféré du sujet en leur faisant vitesse du tapis roulant auto-réglage jusqu'à ce que confortable.
- L'utilisation d'un stylo feutre, marquer le sommet de la tête au point médian entre le nasion et inion du sujet. En outre, marquer 10% du nasion à distance inion comme référence pour aligner le cap.
2. L'électroencéphalographie Scalp (EEG)
- Appliquez les électrodes EEG comme spécifié par le système international 10-20 en utilisant un bouchon EEG monté sur le sujet comme en 12. Le bouchon assure un placement correct des électrodes sur le cuir chevelu.
- Placez le bouchon EEG sur le sujet en alignant la barre des 10% à partir de l'étape 1.3 au milieu des Fp1 et Fp2 électrodes et l'électrode Cz avec le sommet marqué. Plus de détails pour le placement de la PAC se trouvent dans 12. Seguérir le cap par des sangles en dessous du menton.
- Connectez électrodes EEG à la boîte de contrôle EEG. A partir de sol et des électrodes de référence, utilisez une petite seringue pour injecter un gel électrolyte dans chaque électrode jusqu'à impédance de chaque mesure moins de 25 kQ comme indiqué par électrode LED tournant vert. De plus amples détails sur la préparation de l'électrode EEG sont disponibles en 12,13.
- Connecter les électrodes EEG à l'émetteur EEG sans fil. Fixer l'émetteur à l'objet sur une bande Velcro placé autour des épaules et de connecter le récepteur EEG sans fil à deux amplificateurs 32 de canal.
- Branchez les amplis à l'ordinateur hôte via un port USB à l'aide d'une fibre optique au convertisseur USB.
- Réglez la résolution du canal EEG à 0,1 mV, fréquence de coupure basse de DC, et la fréquence de coupure élevée à 1000 Hz dans le logiciel EEG de collecte de données.
3. électromyographie de surface (EMG)
- Préparez-vous à électrode EMGplacement sur 8 sites musculaires: rasage de la peau, poncer avec du papier de verre et nettoyer avec un tampon imbibé d'alcool isopropylique. Placer les électrodes sur des sites préparés et se connecter à l'unité de l'enregistrement des données EMG. Placez électrode de masse EMG sur le poignet droit ou gauche, et se connecter à l'unité d'enregistrement de données.
4. Motion Capture
- Synchroniser MARG capteurs lorsqu'ils sont à quai selon les instructions du fabricant.
- Retirer les détecteurs Marg et mettent sur le sujet avec des sangles velcro ou ruban adhésif double face à des emplacements dans le tableau 2.
5. Environnement Préparation
- Préparer tapis roulant en collant une ligne diagonale (45 ° de l'horizontale) sur la courroie. Placer un moniteur de télévision relié à une caméra vidéo, d'environ 1 m à l'avant du tapis roulant. Collez un morceau de papier avec un cercle noir 2 pouces de diamètre à la télévision.
- Configuration arène marche en plaçant 5 ensembles de capteurs infrarouges de proximité, de cônes et de télévision screen comme situé dans la figure 3.
6. Tapis de course
- Sujet monte sur tapis roulant. Fixez harnais de sécurité.
- Avant la collecte de données, d'examiner les signaux EEG et EMG pour vérifier le placement correct de l'électrode, la connexion des électrodes, et la transmission de données.
- Commencer la collecte de données en exécutant l'application C + + console. Appuyez sur le bouton de déclenchement manuel pour lancer l'enregistrement EMG et de donner un signal sonore (bip) pour commencer l'expérience.
- Le sujet reste en position tranquille pendant 30 secondes.
- Après 30 secondes le bouton-poussoir de déclenchement pour initier la marche, le tapis roulant est lentement accéléré à la vitesse pré-sélectionnée de l'objet.
- Le sujet se promène pendant 5 min.
- A la fin de 5 min, poussez le bouton de déclenchement pour initier à pied de transition se tenir en arrêtant lentement le tapis roulant. Après être venu à un arrêt le sujet reste debout pendant 30 sec. Appuyez sur la touche 'q' pour arrêter la collecte de données trial et sauvegarder les données.
- Répétez les étapes 6.2 à 6.7 pour les trois conditions de tapis roulant:
- Marche sur tapis roulant tout en regardant point noir au loin.
- Marche sur tapis roulant tout en observant le mouvement de ses propres jambes sur le moniteur TV.
- Marche sur tapis roulant tout en utilisant les informations vidéo pour éviter diagonale sur le tapis roulant (pour simuler la charge cognitive 6).
7. Arena pied (1)
- Placez le sujet au début de la boucle de marche de l'arène (Figure 3).
- Commencer la collecte des données que dans 6,2-6,4.
- Appuyez sur le bouton de déclenchement pour initier la marche. Au moment où le déclencheur est donné, la première flèche directionnelle (→, ← ou ↑) est affiché sur l'écran en face de l'objet (figure 3). Si → ou ← est observée, le sujet sort de l'ensemble d'entrée de cônes, des virages à 90 ° dans ce sens, complète la boucle et revient à les cônes d'entrée. Si & RAUr; est observée, le sujet continue tout droit sorti des cônes d'entrée et un déclenchement manuel et flèche (→ ou ←) est donnée lorsque le sujet atteint environ 2 mètres avant que les capteurs IR. Le sujet passe par la première série de capteurs infrarouges, puis rend les 90 ° correspondant tournent pour compléter la boucle, en revenant aux cônes d'entrée. (Lors de la marche, l'expérimentateur suit le sujet à une distance d'environ 3-5 mètres avec l'ordinateur hôte sur un chariot à roues pour améliorer la qualité du signal sans fil.)
- Le sujet continue de marcher quand il / elle atteint les cônes d'entrée après avoir terminé une seule boucle. Sequence 7.3 est répété avec ordre aléatoire de flèches jusqu'à 3 boucles ont été réalisées pour chaque flèche initiale (→, ← ou ↑).
- Après avoir satisfait état 7.4, appuyez sur le bouton de déclenchement manuel lorsque le sujet atteint les cônes d'entrée à la transition à la position debout signaler. Sujet se tient tranquillement pendant 30 secondes, puisla collecte des données est terminée en appuyant sur la touche 'q' sur le PC hôte.
8. Arena pied (2)
- Réorganiser arène cours de marche pour que les cinq ensembles de capteurs infrarouges sont positionnés dans un demi-cercle en face de l'objet (figure 4).
- Commencer la collecte de données comme les essais précédents (7,1-7,2).
- Semblable à Arena marche I, donner un déclencheur manuel d'initier la marche. À l'heure de la détente, l'un des 5 flèches de direction (←, →,
, 
Ou ↑) est affiché sur l'écran. Chaque flèche correspond à un ensemble de capteurs infrarouges qui sont positionnés autour de l'arène (Figure 4). - Le sujet observe la flèche sur l'écran et waLKS à l'ensemble correspondant de détecteurs infrarouges, soit un demi-tour autour du cône au-delà des capteurs, en passant par les capteurs deux fois (figure 4). Après avoir fait le demi-tour, l'objet retourne au point de départ et continue à pied.
- Répétez la séquence de 08.03 à 08.04, avec ordre aléatoire des flèches, jusqu'à 3 boucles ont été réalisées pour chaque flèche directionnelle.
- Après avoir satisfait état 8.6, appuyez sur le bouton de déclenchement manuel lorsque le sujet atteint le point de départ de la transition à la position debout signaler. La collecte de données complètes que dans 7.5.
, 9. Asseyez-vous au stand
- Placez une chaise derrière le sujet et de commencer la collecte des données que dans 6.2-6.3. Le sujet se tient tranquillement pendant 15 secondes au début de la collecte des données.
- Après 15 secondes, appuyez sur le bouton de déclenchement manuel. Après avoir entendu soumis transitions de repère de position pour s'asseoir posture, tenant position assise jusqu'à ce que la queue de son prochain (bouton poussoir).
- Répétez 09.02 à 09.03 jusqu'au 10 complète tenir à s'asseoir et sit-to-Stand manœuvres sont terminées, après quoi le sujet se tient tranquillement pendant 15 sec. Ensuite, mettre fin à la collecte des données en appuyant sur le bouton 'q'.
- Répétez le stand à s'asseoir protocole (9.1-9.4) pour l'auto-initié pied-assis et assis-debout transition. Plutôt que de donner l'objet d'un déclencheur de transition, ont fait l'objet initier le transfert possèdent leur propre jusqu'au 10 de chaque manœuvre est terminée.
10. Marcher Couloir
- Position de sujet et de collecte de données panier au milieu de 1/8 ème mile, couloir droit. Commencer la collecte de données comme avec les expériences de marche sur tapis roulant (6,2-6,4). Après la période initiale de 30 sec de repos, donner un déclencheur manuel d'initier la marche.
- Le subject marche en continu pendant 5 min. Lorsque le sujet atteint dans les 10 mètres de la fin de couloir, il / elle auto-initie un demi-tour et se poursuit à pied dans la direction opposée.
- A la fin de 5 min appuyez sur le bouton de déclenchement manuel d'arrêter la marche. Le sujet se tient tranquillement pendant 30 secondes tout en regardant droit devant lui. Mettre fin à la collecte des données en appuyant sur la touche 'q'.
- Commencer une seconde expérience de couloir comme dans 10.1.
- Après un intervalle de temps aléatoire de marche (20 à 40 secondes), envoyer un déclenchement manuel et cue audio à avoir fait l'objet d'arrêt marche.
- Le sujet reste debout pour faire court, durée aléatoire (5-15 sec).
- Appuyez sur le bouton de déclenchement manuel à avoir soumis reprendre la marche.
- Répétez les étapes 10.5-10.7 jusqu'à 10 cycles de stop-start sont complets; mettre fin à la collecte de données en 10.3.
Representative Results
La figure 5 montre 10 secondes de temps verrouillé EEG, Marg et les données EMG enregistrées lors de la marche tapis roulant (section Protocol 3). Notez que chaque MARG senor enregistre effectivement 9 signaux (magnétomètres triaxiaux, des gyroscopes et accéléromètres), mais seulement l'accélération verticale est affichée. Les données brutes de la figure 5 contiennent des objets qui doivent être pris en compte lors du prétraitement avant l'analyse et le décodage neuronal. Exemples d'artefacts EEG dans la figure 5 comprennent clignements présents à environ 8,5 sec et une faible artefacts de mouvement de fréquence présente partout.
La figure 6 montre une boucle complète (~ 35 sec) sur un terrain de marche pendant la marche de l'aréna (1) protocole. Qualitativement, les données de l'arène sur un terrain tâches pied contiennent plus d'artefacts que marche sur tapis roulant en raison du mouvement supplémentaire de la tête et du cou du sujet pendant le tournage. L'activité des muscles du visage et du crâne est particulièrerement visible sur les électrodes temporales (canaux étiquetés FT et T dans la figure 1) dans la figure 6. Notez l'augmentation de l'activité du signal EMG par rapport à la marche sur tapis roulant (figure 5), en particulier dans la paire agoniste-antagoniste cheville. Figure 6 présente également des événements la collecte des données EEG sans fil optimale qui doit être comptabilisée au cours du traitement des données. Immédiatement avant la 4 e déclencheur, les données EEG montrent des lignes plates, ce qui indique une interruption de transmission sans fil entre le PC hôte et le système EEG. Cette section de données doit être rognée de l'ensemble des données (EEG, Marg et EMG).
La figure 7 montre un support à s'asseoir cycle, et s'asseoir à supporter données. Comme avec d'autres données, artefacts de mouvement sont présents dans EEG, aussi bien pendant la fin de la transition et que la tête est stabilisé comme assis (ou debout) est maintenue. Un intervalle de couloir de marche, notamment stand-à-marchere-debout rendez-transition est représenté en figure 8. note la montée en puissance des données d'accélération EMG et après les signaux audio pour démarrer et arrêter la marche. Parallèlement à cette montée en puissance est l'apparition et la disparition des artefacts de mouvement dans les données de l'EEG. Figure 8 présente également une connexion optimale sur PO10 d'électrodes EEG qui se produit à environ 7 s. Ce comportement est parfois observée lors de l'expérience et est probablement due à la perte de contact entre l'électrode EEG et le cuir chevelu. PO10 électrode doit être retiré de l'analyse des données de cet essai. Parce que les données EEG peuvent être observés en temps réel, et la connexion des électrodes EEG est vérifiée (protocole étape 6.2) avant chaque essai dans le protocole, la mauvaise connexion de l'électrode peut être corrigée avant le prochain procès.
| Nom | Entreprise | Quantité |
| BrainAmp Amplifier | Produits du cerveau, GmbH | 2 |
| actiCAP bouchon EEG avec 64 électrodes | Produits du cerveau, GmbH | 1 |
| BrainVision DÉPLACER système EEG sans fil | Produits du cerveau, GmbH | 1 |
| DATALOG unité de collecte MWX8 EMG données | Biométrie, Ltd | 1 |
| SX230 EMG électrodes | Biométrie, Ltd | 8 |
| R506 électrode de masse EMG | Biométrie, Ltd | 1 |
| Opal mouvement moniteur (capteur MARG) | APDM, Inc. | 11 |
| Station d'accueil Opal de données sans fil en streaming | APDM, Inc. | 2 |
| Opal point d'accès sans fil | APDM, Inc. | 2 |
| Velleman, Inc. | 5 | |
| Programmable Module sans fil USB Wixel | Pololu, Inc. | 6 |
Tableau 1. Équipement.
| Capteur | Emplacement |
| Head | Centre de front au-dessus des sourcils |
| Trunk | Entre pectoraux à la base du sternum |
| Lombaire | Centre de dos au minimum de la courbe lombaire |
| Bras 1 | Côté latéral du bras, à proximité de poignet ~ 10% à coude |
| Cuisse 1 | Côté latéral de la cuisse; 50% entre la hanche et du genou |
| Shank 1 | Latérale de la tige; 75% distale du genou |
| Foot 1 | Centré sur le cou-de-pied |
| 1 bras, cuisse, jambe et pied capteurs sont placés bilatéralement. | |
Tableau 2. MARG Emplacement des sondes.
Figure 1. Sagittale (a) et frontale (b) vue d'un sujet portant EEG, EMG, et Marg capteurs inertiels pour la collecte des données. (C) représentation topographique de l'emplacement des électrodes EEG sur le cuir chevelu, comploté avec EEGLAB Matlab toolbox 14. ( d) données mobiles collection panier contenant PC hôte, déclenchement manuel, EMG Bluetooth, Marg les points d'accès sans fil et un récepteur sans fil EEG, amplificateurs, et l'alimentation.d/50602/50602fig1large.jpg "target =" _blank "> Cliquez ici pour agrandir la figure.
Figure 2. Organigramme détaillant l'algorithme de la coutume conçu, logiciel de collecte de données multi-thread. Cliquez ici pour agrandir la figure .
Figure 3. Schéma (l'oeil d'oiseau) représentation de l'aréna marche (1) Le protocole expérimental. Une flèche (→, ← ou ↑) est présenté sur l'écran d'affichage lorsque l'objet est à l'extrémité du cône d'entrée s. Si la droite (→) ou à gauche (←) est présenté, le sujet suit la boucle rouge ou vert, respectivement, en passant par quatre ensembles de capteurs infrarouges (IR) (IR1-IR4). Si la droite (↑) est présenté, le sujet se dirige vers l'écran d'affichage (ligne bleue), et une deuxième flèche (→ ou ←) est présentée lorsque le sujet est d'environ 1 mètre avant que les capteurs IR (IR5). Après passage à travers l'ensemble de capteur IR5, la matière remplit la boucle le long de la trajectoire correspondante (rouge ou vert), le retour au point de départ.
Figure 4. Schéma (l'oeil de l'oiseau) représentation de l'aréna en marche (2) protocole expérimental. Au début de l'expérience, une seule flèche (pload/50602/50602larrhighres.jpg "/>, 
, →, ← ou ↑) est présenté à l'objet sur l'écran d'affichage. Sur la base de la flèche reçu, le sujet se dirige directement à l'ensemble correspondant de capteurs infrarouges, passe à travers les capteurs, effectue un demi-tour autour du cône, et revient au point de départ (boucle correspondant à flèche apparaît au-dessus).
Figure 5. Les données d'échantillon de 10 secondes de la marche sur tapis roulant. panneau supérieur montre 64 canaux de données EEG brutes avec le nom du canal 10-20 convention internationale. Moyen- panneau montre une accélération dans le sens vertical de 11 capteurs marg. panneau du bas montre 8 canaux EMG brut. Cliquez ici pour agrandir la figure .
Figure 6. Exemples de données d'une boucle (chemin de flèche droite, figure 3) de la marche durant le protocole I Arena. EEG, l'accélération et les données EMG sont présentées comme dans la Figure 5. Barres noires verticales sont emplacement des déclencheurs reçus par le logiciel. Le premier déclencheur est à partir du bouton poussoir manuel initier la boucle en présentant la flèche →. Les quatre suivants sont des déclencheurs de capteurs infrarouges IR1-IR4 (figure 3) que le sujet traverse la boucle.tp_upload/50602/50602fig6large.jpg "target =" _blank "> Cliquez ici pour agrandir la figure.
Figure 7. Les données d'échantillon du support à s'asseoir et assis-debout transition. EEG, l'accélération et les données EMG sont présentées comme dans la Figure 5. barres verticales indiquent déclencheurs manuels (et des signaux sonores) pour lancer debout et assis, respectivement. Cliquez ici pour agrandir la figure .
Figure 8. Les données d'échantillon de couloir marche montrant passage de Standing à la marche et la marche à la position debout. EEG, l'accélération et les données EMG sont affichés comme dans la Figure 5. barres verticales indiquent déclencheurs manuels et cue audio pour commencer ANSD arrêter la marche, respectivement. Cliquez ici pour agrandir la figure .
Discussion
Le protocole présenté ici réunit trois systèmes de collecte de données à enregistrer simultanément l'activité du cerveau, l'activité musculaire, et la cinématique du corps entier au cours d'une variété de tâches de locomotives. La réalisation de l'ensemble du protocole dure environ 3 heures, dont 1 h de préparation sujet. Chaque système est monté sur et se déplace avec l'objet. Par conséquent, il est essentiel de vérifier les connexions des électrodes EEG et EMG avant le début de chaque nouveau procès. Ceci peut être facilement fait en utilisant les logiciels fournis par le constructeur respectif, ce qui permet aux données d'être examinés en temps réel à l'aide d'interfaces graphiques sur le PC hôte. L'application de collecte de données exige que ces logiciels soient en cours d'exécution, ce qui simplifie le processus de vérification. En outre, il faut prendre soin que les capteurs MARG sont solidement attachés à l'objet, avant chaque essai.
Données de l'EEG et Marg sont transmises sans fil sur le 2.4-2.5 GHzgamme de fréquences. Parce que de nombreux autres appareils électroniques utilisent cette bande de fréquences, il est important de considérer la possibilité d'interface sans fil dans l'environnement expérimental. Un aspect essentiel de la collecte de données est la visibilité en ligne de mire entre le chariot mobile et le sujet, qui offre robustesse aux interférences sans fil. Le récepteur sans fil EEG et les points d'accès MARG (Figure 1) fournissent LED pour indiquer la fidélité de connexion. Le PC hôte et récepteurs sans fil pour les capteurs EEG et Marg sont placés sur un chariot mobile pour maintenir une ligne de vue directe et maximiser la transmission de données sans fil comme le sujet se dirigea sol. Nous avons trouvé la collecte de données robuste a été le mieux conservé en gardant le chariot mobile à moins de 5 mètres de l'objet, une distance qui ne limite pas le mouvement du sujet pendant l'une des tâches. L'application C + + utilise plusieurs threads pour la collecte des données afin de fournir robustesse à la perte de données due à une interruption de fil connection de l'EEG. Si la connexion est perdue EEG, Marg et les données EMG est encore enregistrée, mais pas de données EEG seront disponibles pour les points dans le temps. Les capteurs fournissent MARG en unité tampon tel que discuté ci-dessus pour éviter toute perte de données en cas de connexion sans fil, tandis que les données EMG est stockée sur une carte SD dans l'unité d'enregistrement de données mobile.
Un problème commun à la collecte de données de l'EEG lors de la marche est la présence d'un artefact dans les signaux. D'une manière générale, les artefacts peuvent être divisés en deux groupes: les sources physiologiques d'objets, y compris clignote, le mouvement de l'œil, l'activité des muscles du visage, des battements cardiaques, et des objets mécaniques telles que le mouvement des électrodes et / ou des câbles pendant l'exécution du protocole expérimental. Correction de l'artefact est un sujet de recherche en cours et comprend des techniques telles que l'analyse en composantes indépendantes 15,16 et procédures de régression modèles basés sur un canal 17. minimisation de l'artefact et l'enlèvement est une étape cruciale dans la preprocessing de données pour le décodage de neurones de mouvement du corps. La configuration présentée ici est similaire à des études précédentes en ce que les câbles d'électrodes EEG ont été regroupés dans un seul connecteur. Les résultats de ces études indiquent que les artefacts mécaniques dues au balancement du câble ou du mouvement n'ont pas joué un rôle dans le décodage de mouvement à partir de l'activité neuronale 7,8. Ces résultats sont corroborés par d'autres études qui concluent que les artefacts liés à la marche étaient négligeable dans lente à modérée vitesses de marche 17. Cependant, cette expérience, on mesure EEG au cours d'activités qui nécessitent plus de mouvement du corps que les études précédentes, y compris les sit-debout transitions, sur un terrain de marche, et le tournage, et donc, un examen attentif des données EEG brutes doit être entrepris pour identifier le potentiel contamination des artefacts mécaniques. Bien que n'étant pas encore largement disponibles, ces problèmes potentiels pourraient être résolus grâce à l'intégration de nouveaux matériels dans le protocole actuel. Ces matériels incLudes électrodes actives EEG (utilisé dans ce protocole) et à ressort, des électrodes EEG secs, qui ont le potentiel d'améliorer le contact peau-impédance de l'électrode pendant le mouvement 18. Ces technologies sont intégrées dans les systèmes EEG sans fil qui peut réduire l'effet des artefacts de mouvement 19. L'intégration des nouveaux matériels nonobstant, ce protocole offre une occasion unique de continuer à développer de nouveaux algorithmes pour le mouvement et l'EMG rejet d'artefact parce que chaque segment du corps a été instrumenté 16. Nous avons l'intention d'étudier des séries chronologiques corrélation et la cohérence du domaine de fréquence entre EEG, EMG, et le mouvement du segment de développer robustes artefacts paradigmes de rejet applicables aux configurations EEG actuellement disponibles. Nos méthodes de décodage ont montré la robustesse contre les artefacts 7,8; ces méthodes seront examinées dans le cadre des scénarios plus complexes dans le présent Protocole.
Caractéristiques de la surface enregistréeEMG dépendent de nombreux facteurs, et l'interprétation des signaux EMG de surface pour l'étude des stratégies neuronales nécessite leur examen 20. Les procédures strictes pour la préparation de la peau et le placement des électrodes EMG utilisé dans ce protocole ont été conçus pour minimiser l'influence des facteurs non physiologiques sur les signaux EMG de surface. L'amplitude et la fréquence de l'EMG enregistrée par ce protocole sont liés à l'activité de l'unité motrice net, et donc l'enregistrement ne doivent pas être interprétées comme une représentation directe de l'activité neuronale du muscle désiré. Pourtant, un examen attentif du signal EMG de surface et les méthodes les plus avancées pour estimer dur neural au muscle en décomposant le signal EMG pour déterminer les changements relatifs à l'activation de neurones (par exemple en identifiant les temps de décharge des unités motrices) peuvent fournir de précieuses informations sur les modèles d'activation musculaire 20. En outre, dans le contexte de décodage neuronal, bien que l'activité cérébraleacquis invasive a été montré pour contenir des informations sur surface EMG 21, il est actuellement inconnu si EEG de surface peut également être utilisé pour décoder l'activité musculaire des membres inférieurs lors de la marche en plus de cinématique démarche. Nous nous attendons à ce protocole nous permettra d'examiner si la résolution spatiale réduite de modalités d'imagerie cérébrale non invasives est suffisante pour isoler l'activité neuronale liée aux muscles individuels.
Des études antérieures ont montré la faisabilité de l'utilisation non invasive EEG pour décoder cinématique au cours de marche sur tapis roulant 7,8 donner une impulsion pour le développement d'une interface cerveau-machine (BMI) pour restaurer la marche grâce aux signaux du cerveau. Dans le domaine temporel méthodes de décodage basé sur la modulation d'amplitude des signaux EEG delta-band ont également été montré pour être insensibles aux composants artéfactuelles 7,8. Pourtant, des études de tapis roulant se déroulent dans un environnement contrôlé au cours de laquelle la vision et le mouvement de l'utilisateurest restreint, limitant ainsi la contamination de l'activité neuronale due à des stimuli externes. Grâce à l'incorporation de l'enregistrement de données sans fil, ce protocole permet de collecter des synchronisé EEG, EMG, et les données cinématiques au cours d'une variété de tâches de locomotion et d'environnements. L'intégration des capteurs inertiels pour le suivi de mouvement nécessite plus de calculs et hors traitement pour extraire cinématique d'un système de capture de mouvement, et les mesures résultant contient une petite - mais acceptable - marge d'erreur qui ne serait pas présent dans un système de caméra 22 en fonction. Ces difficultés gérables sont une nécessité de mettre en place un protocole expérimental qui permet d'étudier mobile du comportement cognitif-moteur dans des environnements changeants. Comme nous l'avons d'ailleurs 10,11, une telle configuration est presque illimitées dans les questions de recherche qui peuvent être abordées. Notre objectif dans un proche avenir sera sur des questions cruciales pour le développement de l'IMC pour la réhabilitation de tenir debout et marcher à la suitelésions cérébrales et de la neuropathie. Un élément clé, comme mentionné ci-dessus, sera le développement de nouvelles stratégies de décodage robustes pour les interfaces cerveau-machine pour les systèmes robotiques de réadaptation qui peut rejeter des artefacts physiologiques et mécaniques pour rétablir le mouvement en utilisant des signaux mesurés à partir du cerveau. Par exemple, le protocole de marche de couloir est réalisée dans un espace public avec d'autres personnes présentes lors de la collecte des données, et fournit ainsi un banc d'essai pour le développement de neurones techniques de décodage dans le milieu naturel. D'autres questions de recherche d'intérêt qui utilisent ce protocole comprennent la comparaison réhabilitation paradigmes robotiques impliquant entraînement à la marche rythmée par rapport aux non-rythmique, et l'étude de l'activité neuronale au cours de la récupération fonctionnelle après une lésion dans les phases aiguës et chroniques.
Disclosures
Production et la publication des honoraires pour cet article ont été parrainés par APDM.
Acknowledgments
Ce travail a été soutenu par le National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) accorder # R01NS075889-01. Cette recherche a été financée en partie par le Programme de recherche intra-muros des NIH, Clinical Center. Les auteurs remercient également Shahriar Iqbal et Yongtian Il l'aide à la collecte des données. Le coût de la publication en libre accès de cet article a été parrainé par APDM, Inc. (Portland, OR; http://apdm.com ).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| BrainAmp Amplifier | Brain Products, Gmbh | Quantity: 2 | |
| actiCAP EEG cap with 64 electrodes | Brain Products, Gmbh | Quantity:1 | |
| Brainvision MOVE wireless EEG system | Brain Products, Gmbh | Quantity:1 | |
| DataLOG MWX8 EMG data collection unit | Biometrics, Ltd. | Quantity:1 | |
| SX230 EMG electrodes | Biometrics, Ltd. | Quantity:8 | |
| R506 EMG ground electrode | Biometrics, Ltd. | Quantity:1 | |
| Opal movement monitor (MARG sensor) | APDM, Inc. | Quantity:11 | |
| Opal docking station for wireless data streaming | APDM, Inc. | Quantity:2 | |
| Opal wireless access point | APDM, Inc. | Quantity:2 | |
| Infrared Light Barrier Kit MK120 | Velleman, Inc. | Quantity:5 | |
| Wixel Programmable USB Wireless Module | Pololu, Inc. | Quantity:6 | |
| Table 1. Equipment | |||
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