Summary
Se describe una configuración basada en novela de realidad virtual que aprovecha el control voluntario de la mano para mejorar el rendimiento del motor-habilidad en otra parte (no entrenados). Esto se logra proporcionando retroalimentación sensorial basada en el movimiento en tiempo real como si la mano no entrenado se está moviendo. Este nuevo enfoque puede ser utilizado para mejorar la rehabilitación de pacientes con hemiparesia unilateral.
Abstract
En cuanto se refiere a adquirir habilidades motoras, formación de movimiento físico voluntario es superior a todas las otras formas de entrenamiento (e.g. entrenamiento por observación o pasivo movimiento de las manos del alumno por un dispositivo robótico). Obviamente esto presenta un desafío importante en la rehabilitación de un miembro parético como control voluntario de movimiento físico es limitado. Aquí, describimos un plan de capacitación novedoso hemos desarrollado que tiene el potencial de superar este reto. Había explotado el control voluntario de la mano y proporciona retroalimentación sensorial manipulado movimiento basado en tiempo real como si la otra parte se está moviendo. Manipulación visual a través de realidad virtual (VR) fue combinado con un dispositivo que une los dedos mano izquierdos para seguir pasivamente movimientos derecha dedo voluntaria. En sujetos sanos, se demuestra aumento de rendimiento mejorado dentro de sesión de una extremidad en ausencia de entrenamiento físico voluntario. Resultados en sujetos sanos sugieren que formación con la única disposición VR también podría ser beneficioso para los pacientes con hemiparesia extremidad superior aprovechando el control voluntario de su mano sana para mejorar la rehabilitación de la mano afectada.
Introduction
Práctica física es la forma más eficiente de la formación. Aunque este enfoque es bien1, es muy difícil en caso de que la capacidad básica del motor de la mano de la capacitación limitada2. Para evitar este problema, un gran y creciente cuerpo de literatura examina diversos enfoques indirectos de entrenamiento motor.
Uno de los enfoques de formación indirecta utiliza práctica física con una mano a introducir aumentos del funcionamiento en la otra mano (no practica). Este fenómeno, conocido como transferencia de intermanual, Cruz-Educación (CE) ha sido estudiado extensamente 3,4,5,6,7,8,9 y utilizada para mejorar el rendimiento en diversas tareas motor 10,11,12. Por ejemplo, en la configuración de la habilidad del deporte, los estudios han demostrado que baloncesto entrenamiento Dribling con una mano se transfiere a mayor goteo capacidades en la mano, 13,14,15.
En otro enfoque indirecto, el aprendizaje motor se facilita mediante el uso de feedback visual o sensorial. En el aprendizaje por observación, se ha demostrado que se pueden obtener ganancias de rendimiento importantes simplemente observando pasivamente otra persona realice la tarea16,17,18,19 ,20. Del mismo modo, entrenamiento propioceptivo, en la que la extremidad se mueve pasivamente, también fue demostrado para mejorar el rendimiento en tareas motor 12,21,22,23,24 , 25 , 26.
Junto, estas líneas de investigación sugieren que la entrada sensorial desempeña un papel importante en el aprendizaje. Aquí, demostramos que manipular en línea retroalimentación sensorial (visual y propioceptivo) durante el entrenamiento físico de un miembro resulta en el aumento de rendimiento aumentada en la extremidad opuesta. Describimos a un régimen de entrenamiento que da resultado un rendimiento óptimo en una mano, en la ausencia de su entrenamiento físico voluntario. La novedad conceptual del método propuesto reside en el hecho de que combina las tres diferentes formas de aprendizaje - es decir, aprendizaje por observación, la CE y el movimiento pasivo. Aquí examinamos si el fenómeno de la CE, junto con el espejo de regeneración visual y movimiento pasivo, puede ser aprovechado para facilitar el aprendizaje en sujetos sanos en la ausencia de movimiento voluntario física de la extremidad de la formación.
El concepto en esta configuración difiere del directo intenta entrenar físicamente la mano. En el plano metodológico - presentamos una configuración novedosa incluyendo tecnologías avanzadas tales como realidad virtual 3D y personalizados construidos dispositivos que permiten manipular la entrada visual y propioceptiva en un entorno ambiental natural. Demostrar mejor resultado usando el entrenamiento propuesto tiene consecuencias fundamentales para el aprendizaje del mundo real. Por ejemplo, los niños usan retroalimentación sensorial de una manera diferente de la de adultos27,28,29 y con el fin de optimizar el aprendizaje motor, los niños pueden requerir períodos más largos de la práctica. El uso de CE con retroalimentación sensorial manipulada podría reducir la duración del entrenamiento. Además, adquisición de habilidades de sport puede facilitarse usando este tipo de entrenamiento sofisticado. Finalmente, esto puede resultar beneficioso para el desarrollo de un nuevo enfoque para la rehabilitación de pacientes con déficit motor unilateral como un accidente cerebrovascular.
Protocol
se llevó a cabo el siguiente protocolo de acuerdo con las directrices aprobadas por el Comité de ética humana de Tel-Aviv University.The estudio comprende 2 experimentos – utilizando manipulación visual y la otra visual con la manipulación sensorial propioceptiva. Sujetos estaban sanos, derecho de entrega (según el cuestionario de Edimburgo uso de las manos), con visión normal y no informó de problemas neurológicos o déficits cognitivos. Fueron ingenuos al propósito del estudio y proporcionó consentimiento informado para participar en el estudio.
1. configurar el entorno de realidad Virtual
- que los sujetos se sientan en una silla con las manos hacia delante y las palmas hacia.
- Poner en la realidad virtual auricular (VR) con la cámara 3D especializada montado en la cabeza para proveer en línea información visual del entorno real. Asegúrese de que el vídeo de la cámara se presenta en el auricular VR.
Nota: El video es presentado por C# código de software a la medida, construido basado en un motor de renderizado 3D de código abierto, multiplataforma. - Ponga los guantes Señor compatible con detección de movimiento que permiten el monitoreo en línea de flexión de cada dedo en cada mano. Asegurar que el software incorpora las manos virtuales en una ubicación específica en el espacio tal que los sujetos las manos virtuales sólo verán cuando mirando hacia el lugar donde normalmente serían sus reales manos.
- a lo largo de todo el experimento, asegúrese de que el software registra la configuración de la mano proporcionada por los guantes de.
Nota: El movimiento de la mano virtual integrado es controlado por el mismo software que utiliza la aplicación C programa interfaz (API) para acceder a la información de datos y gesto cruda calibrada de los guantes como los ángulos entre los dedos ' las juntas de. - Colocar los temas ' manos en un movimiento especializado control de dispositivo y los dedos derechos e izquierdos individualmente a los pistones de la correa. Asegúrese de que los sujetos pueden moverse los dedos de la mano derecha por separado.
Nota: Los pistones de dedo de mano derecha mueven un émbolo en un potenciómetro según el grado de su flexión. Esto a su vez controla un módulo que lee la ubicación de cada potenciómetro en cada dedo de la mano derecha y motores de potencias que vaivén el correspondiente dedo de la mano a la posición correspondiente. - Verificar que movimiento voluntario de los dedos de la mano izquierda está restringido por pedir los temas que mueva su mano izquierda mientras se encuentra dentro del dispositivo de.
Nota: Puesto que sólo el movimiento de dedo de mano (derecha) activa activa los motores, movimiento de dedo de mano izquierda voluntario es imposible cuando el dispositivo esté encendido.
2. Llevar a cabo el experimento
Nota: ver figura 1 para las etapas experimentales. Cada sujeto experimentó tres sesiones experimentales de instrucción-evaluación-tren. Los detalles de las etapas de evaluación y las instrucciones se proporcionan en la sección de resultados representativos.
- Unstrap materias ' las manos desde el dispositivo de control de movimiento.
- Se los sujetos realizar un movimiento de secuencia de 5 dígitos dedo unimanual repetidamente tan precisa y rápidamente como sea posible con la mano sin entrenamiento en un marco de tiempo previamente definido (por ejemplo, 30 s). Cada flexión de cada dedo debe ser por lo menos 90 grados.
Nota: Los dedos están numerados del índice (1) al dedo meñique (4) y las instrucciones incluyen una específica secuencia de 5 dígitos. Si la secuencia es de 4-1-3-2-4, con los temas mover sus dedos en el orden siguiente: pequeño-índice-anillo-medio-poco. - Después de la evaluación (paso 2.2), correa de las manos del sujeto en el dispositivo de control de movimiento.
- De referencia del paciente a la etapa de formación próxima para realizar la secuencia de movimientos del dedo con la mano activa en su propio ritmo.
- Repetir la evaluación etapas 2.1-2.2 nuevo.
3. Análisis de los datos conductuales y calcular el rendimiento
- en el software personalizado que lee los archivos de datos de los guantes en los experimentos, haga clic en ' cargar los datos de la mano izquierda ' y elija los archivos creados en el ' izquierdo Captura de ' carpeta en el relevante tema.
Nota: no hay carpetas diferentes para pre y post evaluaciones. Los nombres de archivo contienen la identificación del paso de evaluación. - Haga clic en ' cargar los datos de la mano derecha ' y elija los archivos creados en la ' captura de mano derecha ' carpeta en el relevante tema.
- Haga clic en ' ir ' a reproducir y visualizar los movimientos de manos virtual durante cada etapa de evaluación basado en los datos de los sensores en el guante de seguimiento de movimiento.
- Para cada etapa de evaluación y cada tema por separado, contar el número de completar y dedo correcto secuencias (P) realizaron con la mano no capacitados.
Nota: Un movimiento de dedo se considera válido sólo cuando el ángulo entre la falange proximal y el metacarpiano alcanzó 90 °. Una secuencia de 5 dígitos se considera completa y correcta sólo si todos los movimientos de dedo eran válidos. - Rendimiento de calcular índice de ganancias (G) según la siguiente fórmula:
donde P post_training /P pre_training corresponden al tema ' rendimiento s (número de secuencias de dedo completo) en la formación de post/pre evaluación de la etapa respectivamente.
Representative Results
36 temas en dos experimentos entrenados para ejecutar rápidas secuencias de movimientos de dedo de mano derecha, mientras que la regeneración sensorial (visual propioceptiva) fue manipulado. Los dedos fueron numerados del índice (1) al dedo meñique (4) y cada sujeto se le pidió que aprender tres secuencias diferentes en tres sesiones consecutivas experimentales tales como: 4-1-3-2-4, 4-2-3-1-4 y 3-1-4-2-3. Cada sesión de secuencia se asoció con un tipo de formación específica y la asociación entre la secuencia y el tipo de entrenamiento fue contrapesada a través de temas. Al principio de cada sesión, se presentaron temas con una diapositiva de instrucciones que muestra dos ilustraciones de la mano (derecha e izquierdas) con los dedos numerados y una secuencia específica del número 5, que representa la secuencia de movimientos del dedo que se debe aprender (ver figura 1). La diapositiva de instrucciones (12 s) fue seguido por la formación previa etapa de evaluación (30 s). En esta etapa, en línea información visual consistió en una exhibición de dos manos virtuales cuyos movimientos de dedo fueron desiguales en tiempo real a los movimientos de dedo real de los sujetos (las manos virtuales se basaron en un modelo disponible en la caja de herramientas de guantes 5DT). Por lo tanto, movimiento real de la mano izquierda fue acompañado por la retroalimentación visual del movimiento de izquierda virtual (congruente). Sujetos fueron instruidos para ejecutar repetidamente la secuencia lo más rápido y como exactamente como sea posible con su mano izquierda. En la siguiente etapa de formación, sujetos formación en la secuencia en una condición experimental específica de manera semipresencial. La etapa de formación contenida 20 bloques, cada bloque de entrenamiento duró 15 s seguido de 9 s de la pantalla en blanco amarillo, que sirvió como referencia para el período de descanso. Se utilizaron 20 bloques de formación, que en nuestro caso fueron suficientes para obtener diferencias significativas entre las condiciones. Finalmente, una posterior a la capacitación se llevó a cabo la etapa de evaluación idéntica a la evaluación de la formación previa. Cada sujeto experimentó tres tales sesiones experimentales de instrucción-evaluación-tren. Cada sesión experimental se asoció con una secuencia de formación única condición y el dedo. En el experimento 1, se compararon los valores del índice G a través de las siguientes condiciones de formación: formación (1) por la observación - sujetos pasivamente observó la mano izquierda virtual realizando la secuencia mientras tanto sus manos reales estaban inmóviles; (2) CE - sujetos entrenados físicamente con su mano derecha mientras recibe información visual en línea congruente de movimiento de la mano derecha virtual; (3) CE + manipulación Visual (VM) - lo importante, la configuración VR nos ha permitido crear una única condición experimental 3d en el que sujetos entrenan físicamente con su mano derecha mientras recibe información visual en línea de la izquierda (incongruente) mano virtual movimiento (CE + VM condición). Movimiento de dedo de mano izquierda virtual se basa en el movimiento de dedo de mano derecha real detectada por los guantes (paso 1.4). En todas las condiciones - la palma de las manos de los sujetos fueron hacia arriba. El ritmo de movimiento de dedo de la mano virtual en la formación, por condición de observación (condición 1) fue creado basado en el ritmo promedio de la asignatura durante la anterior mano derecha activa condiciones (2 y 3). En casos donde el orden de las condiciones de entrenamiento debido a contrarrestar era tal que era el primer entrenamiento por observación, el ritmo fue fijado basado en el ritmo promedio del tema anterior. Todas las comparaciones del índice G se realizaron en una sujeto vinculado-moda a través de las condiciones de entrenamiento.
Ganancias de rendimiento de la mano izquierda tras entrenamiento en condición 3 (CE + manipulación Visual) significativamente mayor en comparación con las ganancias se obtuvieron después de formación por la observación de la mano izquierda (condición 1; p < 0.01; dos colas t-test apareado) o tras derecho entrenamiento con comentarios visuales congruentes – la forma tradicional del CE de la mano (condición 2; p < 0.05; dos colas apareadas prueba t; Figura 2 y tabla 1). Curiosamente, el entrenamiento con retroalimentación visual incongruente (CE + VM) rindió beneficios de rendimiento mayor que la suma de las ganancias obtenidas por dos tipos de formación básica: formación física de la mano derecha y la formación por la observación de izquierda sin física movimiento. Este efecto aditivo super demuestra que aumentos del funcionamiento en la mano izquierda no linealmente se mejoran cuando mano derecha formación se complementa con información visual de la mano izquierda que está controlado por el sujeto. Esto implica que la CE y el aprendizaje por observación son procesos interactuantes que pueden combinarse para un esquema de aprendizaje novedoso.
También examinamos en otro grupo de 18 sujetos sanos si la adición de movimiento pasivo de la mano izquierda puede mejorar ganancias de rendimiento de la mano izquierda. Para ello en el estudio 2, temas experimentaron un protocolo similar con 3 tipos de entrenamiento mientras sus manos se colocaron dentro del dispositivo a la medida anterior (paso 1.7) que controla el movimiento de dedo de mano izquierda. En este experimento, sujetos entrenan para bloques de 10. Cada bloque de entrenamiento duró 50 s seguido de 10 s de una pantalla en blanco amarillo que sirve como referencia para el período de descanso. Se utilizaron los siguientes tres tipos de formación: (1) CE + VM – Cruz educación acompañado por manipula información visual (similar a la condición 3 del estudio 1); (2) CE + PM-Norma Cruz-Educación (es decir mano derecha movimiento activo + retroalimentación visual del movimiento de la mano derecha virtual), junto con movimiento pasivo acoplado (PM) de la mano izquierda; (3) CE + VM + PM – sujetos entrenados físicamente con su mano derecha mientras que entrada visual fue manipulado que correspondiente a movimiento de la mano virtual a la izquierda aparecía (similar a la condición 3 utilizado en el primer estudio). Sin embargo, además, movimiento activo del dedo de mano derecha dio lugar a movimiento de dedo izquierda pasivo acoplado a través del dispositivo.
La adición de movimiento pasivo dedo izquierdo para la manipulación visual, rindió las ganancias más alto rendimiento izquierdo (figura 3 y tabla 2), que fueron significativamente mayores que las ganancias de rendimiento después de la manipulación visual solo (condición 1; p < 0.01; dos colas t-test apareado). Cabe señalar que aunque la condición del entrenamiento CE + VM era similar a la de estudio 1, valores absolutos G son sólo comparables a través de condiciones dentro del mismo estudio. Esto es debido a que (1) formación diseño era ligeramente diferente (en estudio 2 ante las palmas hacia abajo y no sube por el dispositivo, de diferente duración o número de la formación de bloques) y (2) cada experimento se realizó en un grupo diferente de sujetos. Importante, dentro de cada estudio, cada sujeto realiza los tres tipos de entrenamiento y los índices G en condiciones se comparan de manera sincronizada.
Figura 1. Experimento de diseño. Ilustración esquemática de una sola sesión experimental en estudio 1. Cada sujeto realizó 3 tales sesiones. En cada sesión, se presentó una única secuencia de cinco dígitos junto con un bosquejo de los dedos asignados. Después de instrucciones, temas realizan la secuencia rápida y tan preciso como sea posible usando su mano izquierda para la evaluación inicial del nivel de rendimiento. A continuación, sujetos formación en la secuencia por uno de los tipos de formación (ver resultados representativos) de manera semipresencial. Después del entrenamiento, temas repiten la etapa de evaluación para la nueva evaluación del nivel de rendimiento. En estudio 2, el diseño general fue similar, con diferentes duraciones/cantidad de la formación de bloques (detalladas en los resultados representativos). Manos en la ilustración representanla mano activa (la regeneración visual contiene siempre dos manos virtuales). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 2. Estudio 1 – ganancias de rendimiento de la mano izquierda. Entrenamiento físico con la mano derecha mientras recibe información visual en línea como si la mano izquierda se mueve (CE + manipulación visual; VM; rojo) dio lugar a mayor aumento del rendimiento de la mano izquierda en relación con las demás condiciones de formación examinadas: observación de la mano izquierda (amarillo) y la Cruz-educación sin manipulación visual (es decir mano derecha formación + información visual congruente de mano derecha virtual movimiento; verde). Barras de error denotan SEM a través de 18 temas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 3. Estudio 2 – mano izquierda rendimiento ganancias. La ganancia de rendimiento de mano izquierda más alta se obtuvo cuando Cruz educación con manipulación visual fue combinada con el movimiento de dedo de mano izquierda pasiva por el dispositivo (CE + VM + PM; rojo claro). Esta mejora fue significativamente mayor a la obtenida después de Cruz educación con manipulación visual (CE + VM; rojo) y educación con la manipulación propioceptiva (CE + PM; verde). Barras de error denotan SEM a través de 18 temas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Tabla 1. Estudio de 1 datos. Rendimiento individual del sujeto (P) durante las etapas de la evaluación pre y post entrenamiento en estudio 1. Cada celda representa el número de secuencias de 5 dígitos completadas correctamente realizados en 30 s. S – número de tema. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Tabla 2. Estudio de 2 datos. Lo mismo que la tabla 1 para estudio 2. Nota que formación orientación duración y de la mano en este experimento fueron diferente que el experimento 1 (Ver texto). Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Discussion
Describimos una configuración novedosa formación y demostrar cómo incrustar la regeneración sensorial virtual en un ambiente de mundo real optimiza el aprendizaje motor en una mano que no se entrena bajo control voluntario. Manipulamos feedback en dos modalidades: visual y propioceptivo.
Hay algunos pasos críticos en el protocolo presentado. En primer lugar, el sistema consta de varios componentes separados (guantes, VR auricular, cámara y dispositivo de movimiento pasivo) que deben conectarse con cuidado al configurar el entorno de VR. Para ello, el experimentador debe mantener el orden descrito en el protocolo y verificar la conveniencia de los sujetos.
La combinación de la manipulación visual y propioceptiva durante el entrenamiento introducido ganancias de rendimiento significativamente más altos en la mano no entrenado en relación con otros tipos de entrenamiento existentes como el aprendizaje por observación17y3 de la CE con y sin mano pasiva movimientos24,25,26.
Es una pregunta abierta si gana el mayor rendimiento en la actual manifestación generaliza a otras tareas, entrenamiento de duración, las modalidades de la retroalimentación o identidades de mano (mano activa o bi-manual de movimientos a la izquierda). El presente estudio se limitó a sujetos diestros usando una tarea de secuencia de dedo simples. Además, la manipulación de la propiocepción en la configuración actual se basa en un sistema que permite movimientos muy limitados (como el dedo flexión/extensión) para una formación relativamente a corto plazo. Trabajo adicional es necesaria establecer la generalización de la instalación presentada a otros tipos de comportamientos.
La configuración actual puede extenderse de varias maneras. En primer lugar, nuevos tipos de modalidades se pueden agregar por ejemplo, diferentes sonidos auditivos vinculante a los movimientos de dedos diferentes durante la tarea de secuencia. Esto podría resultar en un efecto aditivo supra que se optimiza aún más el aprendizaje en la mano. En segundo lugar, el diseño actual del sistema permite un intercambio fácil entre la mano de movimiento voluntariosa (mano derecha en la descripción actual) y la mano pasiva acoplada (mano izquierda). Los estudios futuros pueden capitalizar esta flexibilidad para examinar cómo direccionalidad de transmisión (entre las manos dominantes y no dominantes3) puede modificar el nivel de rendimiento cuando se utiliza las manipulaciones sensoriales presentadas. Por último, la única configuración VR desarrollamos puede adaptarse a tareas más complejas (en contraposición a la tarea de secuencia de dedo simple). Simulación Virtual de objetos externos tales como bolas, pernos y juntas puede ser embebido en el entorno real, proporcionando una experiencia de formación rica y atractiva.
En cuanto a las aplicaciones futuras, el efecto descrito en este estudio se puede usar con poblaciones clínicas tales como pacientes con hemiparesia extremidad superior introduciendo el entrenamiento físico con la mano sana y proporcionando retroalimentación visual como si la mano afectada es en movimiento. Dado que el control voluntario de la extremidad afectada se limita en tales poblaciones, este plan de formación tiene el potencial de eludir los desafíos de la terapia física directa de la mano afectada y tal vez mejor recuperación tarifas30 ,31. Este enfoque, explotando el fenómeno de la Cruz-educación y la terapia de espejo, así como tareas de rehabilitación bien establecido, no ha sido previamente probado en pacientes clínicos y tiene el potencial para proporcionar una rehabilitación más eficaz régimen. Finalmente, puesto que esta configuración es parcialmente Señor compatible, permite el uso de todo el cerebro resonancia magnética funcional (fMRI) para probar los circuitos neuronales relevantes durante dicha capacitación12.
Disclosures
Los autores declaran que no tienen intereses financieros que compiten.
Acknowledgments
Este estudio fue apoyado por el principal programa de planificación de la Comisión de presupuesto y Israel Science Foundation (grant no. 51/11) y la Fundación de Ciencias de Israel (convocatoria Nº 1771/13 y 2043/13) (R.M.); la Yosef Sagol beca para investigación de la neurociencia, la beca honoraria presidencial israelí para la investigación de la neurociencia y la beca de Sagol escuela de Neurociencia (O.O.). Los fundadores no tenían ningún papel en el diseño del estudio, recopilación de datos y análisis, publicación o preparación del manuscrito. Los autores agradecen E. Kagan y A. Hakim ayuda con adquisición de datos, Lihi Sadeh y Y. Siman-Tov, Yuval Wilchfort con filmación y configuración y O. Levy Rehabit-Tec sistema de acceso al dispositivo de movimiento pasivo.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Oculus Development Kit 1 | Oculus VR | The Oculus Rift DK1 is a virtual reality headset developed and manufactured by Oculus VR, and contains development kit. | |
| 5DT Data Glove 14 MRI Right-handed and left handed | Fifth dimension Technologies | 100-0009 and 100-0010 | The 5DT Data Glove Ultra is designed to satisfy the stringent requirements of modern Motion Capture and Animation Professionals. It offers comfort, ease of use, a small form factor and multiple application drivers. The high data quality, low cross-correlation and high data rate make it ideal for realistic realtime animation. |
| PlayStation Eye Camera | Sony | The PlayStation Eye (trademarked PLAYSTATION Eye) is a digital camera device, similar to a webcam, for thePlayStation 3. The technology uses computer vision and gesture recognition to process images taken by the camera. | |
| REHABILITATION SYSTEM REHABIT-TEC | Rehabit-Tec | www.rehabit-tec.com | The Rehabit-Tec Rehabilitation system is a rehabilitation system intended to allow a CVA injured individual advance self rehabilitation on the basis of mirror movements |
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