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Bioengineering

人間の姿勢制御を研究する実験的方法

Published: September 11, 2019 doi: 10.3791/60078
Automatic Translation
1, 1, 1
1Department of Biomedical Engineering, McGill University

Summary

この記事では、人間の姿勢制御を研究するための実験的/分析的枠組みを紹介する。このプロトコルは、立ち実験を行い、ボディキネマティクスと運動信号を測定し、結果を分析して、人間の姿勢制御の基礎となるメカニズムに関する洞察を提供するためのステップバイステップの手順を提供します。

Abstract

神経および筋骨格系の多くの構成要素は、安定した直立した人間の姿勢を達成するために協調して作用する。適切な数学的方法を伴う制御実験は、人間の姿勢制御に関与する異なるサブシステムの役割を理解するために必要とされる。本稿では、人間における筋骨格系と中央制御の役割を理解することを目的として、摂動した立ち実験を行い、実験データを取得し、その後の数学的解析を行うためのプロトコルについて説明する。直立した姿勢。これらの方法によって生成された結果は、健康的なバランス制御に関する洞察を提供し、患者と高齢者のバランスの低下の病因を理解するための基礎を形成し、改善するための介入の設計を支援するので、重要です。姿勢制御と安定性。これらの方法は、身体感覚システムの役割、足首関節の本質的な剛性、および姿勢制御における視覚系の役割を研究するために使用することができ、また、前庭系の役割を調査するために拡張されてもよい。この方法は、足首の戦略の場合に使用され、体は主に足首関節を中心に移動し、シングルリンク反転振り子と見なされます。

Introduction

人間の姿勢制御は、中枢神経系と筋骨格系1との複雑な相互作用を通じて実現される。立っている人体は本質的に不安定であり、様々な内部(例えば、呼吸、心拍)および外部(例えば、重力)摂動を受ける。安定性は、中央、反射、および固有のコンポーネントを備えた分散コントローラによって達成されます (図 1)。

姿勢制御は、中枢神経系(CNS)と脊髄によって媒介されるアクティブコントローラによって達成され、筋肉の活性化を変化させる。筋肉の活性化に変化なく関節の動きに抵抗する固有の剛性コントローラー(図1)。中央コントローラは、感覚情報を使用して、身体を安定させるために矯正筋力を生成する降下コマンドを生成します。感覚情報は、視覚、前庭、および身体感覚システムによって変換されます。具体的には、身体感覚システムは、支持面と関節角度に関する情報を生成します。ビジョンは、環境に関する情報を提供します。前庭システムは、重力に関する頭角速度、線形加速度、および方向に関する情報を生成します。中央の閉ループコントローラは、2を不安定にする可能性のある長い遅延で動作します。アクティブコントローラの2番目の要素は反射剛性で、短い待ち時間で筋肉活動を発生させ、関節の動きに抵抗するトルクを生み出します。

アクティブ コントローラの両方のコンポーネントに関連付けられている待機時間があります。その結果、遅延なく作用する関節固有の剛性は、姿勢制御3において重要な役割を果たす。本質的な剛性は、収縮する筋肉、軟部組織および四肢の慣性特性の受動的粘性特性によって生成され、任意の関節運動に応答して瞬時に抵抗トルクを発生する4。姿勢制御における関節剛性(本質的および反射剛性)の役割は、筋肉活性化4、5、6および関節位置によって定義される動作条件によって変化するため、明確に理解されていない4,7,8は、いずれも体の揺れで変化し、立ち上がりに固有の。

中央コントローラの役割と姿勢制御における関節剛性の識別は、バランス障害の病因を診断するための基礎を提供するため、重要です。患者のための標的介入の設計;落下のリスクの評価;高齢者の転倒防止戦略の策定矯正や人工装具などの補助装置の設計。しかし、異なるサブシステムが一緒に作用し、全体的な結果として生じる身体運動学、関節トルク、筋肉筋電学のみが測定できるため、困難です。

したがって、測定可能な姿勢変数を使用して各サブシステムの寄与度を評価する実験的および分析的手法を開発することが不可欠です。技術的な問題は、姿勢変数の測定がクローズドループで行われることです。その結果、入力と出力 (原因と結果) は相互に関連します。したがって、a)応答(出力として)の姿勢反応を呼び起こすために外部摂動(入力として)を適用し、b)システムモデルとディセンタングラングル原因と効果9を識別するために特殊な数学的方法を採用する必要があります。

本稿では、足首戦略を使用する場合、すなわち、主に足首関節に関する動きが起こる場合の姿勢制御に焦点を当てています。この状態では、上半身と下肢が一緒に移動し、その結果、体は矢状面10における単一リンク反転振り子としてモデル化することができる。足首の戦略は、支持面がしっかりしていて、摂動が小さい場合に使用されます1,11.

適切な機械的(プロプライオティブ)および視覚感覚摂動を適用し、身体運動学、運動学、および筋肉活動を記録することができる立体装置が我々の実験室12で開発された。このデバイスは、視覚または身体感覚刺激を用いて姿勢応答を生成することにより、足首の剛性、中央制御機構、およびその相互作用の役割を研究するために必要な実験環境を提供します。また、頭部速度の感覚を生成し、姿勢応答を呼び起こすことができるマストイドプロセスへの直接電気刺激の適用によって前庭系の役割を研究するために装置を拡張することも可能である12,13.

他の人はまた、リニアピエゾ電気アクチュエータ11、回転電気モーター14、15、および線形電気モーター16、17を研究するために、人間の姿勢制御を研究するために同様のデバイスを開発しました,18は、立っている足首に機械的摂動を適用するために使用された。より複雑なデバイスはまた、足首と股関節に同時に複数の摂動を適用することが可能であるマルチセグメント姿勢制御を研究するために開発されました19,20.

立ち装置

2つのサーボ制御された電気油圧回転式アクチュエータは足首の位置の制御された摂動を適用するために2つのペダルを動かす。アクチュエータは、姿勢制御に必要な大きなトルク(>500 Nm)を生成できます。これは、体の質量の中心が足首の回転軸から遠く(前方)離れているフォワードリーンなどの場合に特に重要であり、姿勢制御のための足首トルクの値が大きくなります。

各回転アクチュエータは、アクセルシャフト(材料の表)上の高性能ポテンショメータによって測定されるペダル位置フィードバックを使用して、別々の比例サーボバルブによって制御されます。コントローラは、MATLABベースのxPCリアルタイムのデジタル信号処理システムを使用して実装されています。アクチュエータ/サーボバルブは一緒に40 Hz以上の帯域幅を持ち、全体的な姿勢制御システムの帯域幅、足首関節剛性、および中央コントローラ21よりもはるかに大きい。

バーチャルリアリティデバイスと環境

バーチャルリアリティ(VR)ヘッドセット(材料の表)は、ビジョンを乱すために使用されます。ヘッドセットには、デバイスに送信されるメディアの立体視をユーザーに提供する LCD スクリーン (デュアル AMOLED 3.6 インチの解像度 1080 x 1200 ピクセル) が含まれており、3 次元の深度知覚を提供します。リフレッシュレートは90 Hzであり、ユーザに固体仮想感覚を提供するのに十分な22.画面の視野は110°であり、現実世界の状況に似た視覚摂動を生成するのに十分です。

ヘッドセットは、ユーザーの頭の回転を追跡し、ユーザーが仮想環境に完全に浸漬できるように、それに応じて仮想ビューを変更します。したがって、通常の視覚的フィードバックを提供できます。また、矢状面で視野を回転させることで視力を乱すこともあります。

キネティック測定

垂直反力は、足の下の2つのプレートの間に挟まれた4つのロードセルによって測定されます(材料の表)。足首のトルクは565 Nmの容量および104 kNm/radのねじり剛性のトルクのトランスデューサーによって直接測定される;また、荷重セルによって導出された垂直力から間接的に測定することができ、その距離を使用して回転23の足首軸を使用し、立っている足に適用される水平力が小さい2、24であると仮定する。圧力の中心(COP)は、足首のトルクを全垂直力で割ることによって矢状面で測定され、負荷セル23によって測定される。

キネマティック測定

足首の戦略を使用すると、被写体の足がペダルと一緒に動くので、足角はペダル角度と同じです。垂直に対するシャンク角度は、シャンクの線形変位から間接的に得られ、50 μmの解像度と750 Hz25の帯域幅を持つレーザーレンジファインダー(材料の表)によって測定される。足首の角度は、足とシャンク角度の合計です。垂直に対するボディ角度は、左右後部優れた腸骨脊椎(PSIS)間の中間点の線形変位から間接的に得られ、レーザー距離ファインダー(材料の表)を用いて測定した。100 μm と 750 Hz23の帯域幅 .ヘッドの位置と回転は、VR環境のグローバル座標系に対して、時間指定赤外線(IR)パルスを毎秒60パルスで放出するVRシステムベースステーションによって測定され、ヘッドセットIRセンサによってサブミリメートルでピックアップされます。精度。

データ取得

すべての信号は、コーナー周波数が486.3のアンチエイリアスフィルタでフィルタリングされ、高性能24ビット/8チャンネル、同時サンプリング、ダイナミック信号集録カード(材料の表)で1000 Hzでサンプリングされます。20 Vの範囲。

安全機構

被験者への傷害を防ぐために、6つの安全機構が立ち装置に組み込まれている。ペダルは別々に制御され、互いに干渉することはありません。(1)アクチュエータシャフトにはカムがあり、シャフトの回転が水平位置から±20°を超えると油圧を切断するバルブを機械的に作動させます。(2)2つの調節可能な機械停止はアクチュエータの動きの範囲を制限する;これらは、各実験の前に各被験者の動きの範囲に設定されます。(3) 被験者と実験者の両方がパニックボタンを押す。ボタンを押すと、アクチュエータから油圧パワーが切断され、ゆるくなるので、手動で移動できます。(4)被写体の両側にある手すりは、不安定な場合にサポートを提供するために利用可能です。(5)被写体は、天井の硬いクロスバーに取り付けられた全身ハーネス(材料表)を装着し、落下時に支えます。ハーネスはたるみであり、被験者が不安定にならない限り、通常の立ち位置に干渉しません。落下の場合、ペダルの動きは、パニックボタンを使用するか、実験者によって、被験者によって手動で停止されます。(6) サーボバルブは、電気供給の中断時にフェイルセーフ機構を使用してアクチュエータの回転を停止します。

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Protocol

すべての実験方法は、マギル大学研究倫理委員会によって承認されており、被験者は参加する前にインフォームドコンセントに署名します。

1. 実験

注: 各実験には、次の手順が含まれます。

  1. 事前テスト
    1. 実行するすべての試行の明確な概要を準備し、データ収集のチェックリストを作成します。
    2. 必要なすべての情報を同意書で入力し、徹底的に読み、質問に答えてもらい、フォームに署名してもらいます。
    3. 被写体の体重、身長、年齢を記録します。
  2. 科目の準備
    1. 筋電図測定
      1. 足首の筋肉の筋電図(EMG)の測定には、電極間距離が1cmの単一の差動電極(材料表)を使用します。
      2. 全体的なゲインが 1000、帯域幅が 20−2000 Hz のアンプ (材料の表)を使用します。
      3. 高い信号対雑音比(SNR)と最小クロストークを確保するために、Seniamプロジェクト26が提供するガイドラインに従って電極取り付け領域を見つけてマークします。筋肉;(2)横胃腸血症(LG)の場合、線維の頭部とかかとの間の線の1/3;(3)ソレウス(SOL)の場合、大腿骨の中間顆と中間マレオロスの間の線の2/3;(4)脛骨前部(TA)の場合、線維の先端と中間マレオルスの先端との間の線の1/3。
      4. カミソリでマークされた部分を剃り、アルコールで皮膚をきれいにします。皮膚を十分に乾燥させます。
      5. 基準電極の膝蓋骨の骨の領域を剃り、アルコールできれいにします。
      6. 被験者をリラックスした仰向けの位置に置く。
      7. 膝蓋骨の剃った部分に基準電極を置きます。
      8. 電極を筋肉の剃った部分に1つずつ取り付け、両面テープを使用して、電極が皮膚にしっかりと固定されていることを確認するように注意してください。
      9. 各電極を配置した後、被験者に抵抗に対して足底フレックス/ドルシフレックス収縮を行い、オシロスコープの波形を調べて、EMG信号が高いSNRであることを確認します。信号SNRが悪い場合は、SNRが高い場所が見つかるまで電極を動かします。
      10. 被写体の動きがEMGケーブルによって妨げられていないことを確認します。
    2. キネマティック測定
      1. シャンク角測定に使用する場合は、ストラップでシャンクに反射マーカーを取り付けます。
        注: シャンク マーカーをシャンク上に可能な限り高く配置して、特定の回転に対して可能な最大の線形変位を生成するため、角度分解能が向上します。
      2. 被写体をボディハーネスに乗せなさい。
      3. 被写体のウエストにストラップで反射マーカーを取り付け、上半身角測定に使用します。ウエスト反射マーカーが左右のPSISの中間点に配置され、被験者の衣服がウエスト反射面を覆わないことを確認します。
      4. 被写体を立ち上がった装置に乗せなさい。
      5. 被写体の足の位置を調整して、各脚の横と中間のマレオリをペダルの回転軸に合わせます。
      6. 被験者の足の位置をマーカーで概説し、実験中に同じ位置に足を置くよう指示します。これにより、足首とアクチュエータの回転軸が実験中に揃った状態が保たれます。
      7. 反射マーカーの中心を指すレーザー距離ファインダーの垂直位置を調整します。レーザーレンジファインダーと反射マーカーの間の水平距離を調整して、レンジファインダーがミッドレンジで動作し、静かな立ち位置中に飽和しないようにします。
      8. 被験者に足首を前後に傾け、レーザーが作業範囲内にとどまることを確認します。
      9. 回転の足首軸に対するレーザー距離ファインダーの高さを測定します。
        注: これらの高さは、線形変位を角度に変換するために使用されます。
    3. 実験プロトコル
      1. 各試験条件に対して何を期待するかを教材に伝える。
      2. 被写体に、前を向きながら手を横に静かに立たせ、現実世界の摂動に直面したときのようにバランスを保つように指示します。
      3. 摂動試験の場合は、摂動を開始し、被験者がそれに適応できるようにします。
      4. サブジェクトが安定した動作を確立したら、データ取得を開始します。
      5. 疲労を避けるために、各試験の後に十分な休息期間を被験者に提供する。彼らがより多くの時間を必要とするかどうかを確認するために彼らと通信します。
      6. 次の試行を実行します。
        1. 装置試験の場合は、2分のテストを行い、被験者が到着する2時間前にセンサーデータを調べます。記録されたセンサー データで、不規則に大きなノイズやオフセットを探します。問題がある場合は、件名が到着する前に解決します。
        2. 静かな立ち上がりのために、摂動なしで2分の静かな立ち裁判を行う。
          注: このトライアルでは、摂動に応じて姿勢変数が変化するかどうかを判断するために必要なリファレンスが提供されます。
        3. 摂動実験の場合は、摂動を実行し、2-3分間のデータを取得します。姿勢制御における視力の役割を検討することが目的である場合は、視覚的な摂動を適用します。目的が姿勢制御における2つのシステムの相互作用を調べることである場合は、視覚とペダルの摂動を同時に適用します。
          注:ペダルの摂動は、スタンディングデバイスペダルの回転として適用されます。同様に、VRヘッドセットを使用して、仮想視野を回転させることによって、視覚摂動が適用されます。ペダル/視野の角度は、研究の目的に応じて選択された信号に従います。ディスカッションセクションでは、姿勢制御の研究に使用される摂動タイプと各摂動のメリットに関する詳細を提供します。
      7. 特定の摂動ごとに最低 3 つの試行を実行します。
        注: 収集されたデータに対して分析を実行する際に、モデルの信頼性を確保するために複数の試行が行われます。例えば、モデルをクロス検証することが可能である。
      8. 被験者が特定の摂動に反応することを学ばないように、ランダムな順序で試験を実行します。これにより、時間の変化をチェックすることもできます。
      9. 各トライアルの後にデータを視覚的に確認し、取得した信号が高品質であることを確認します。

2. 人間の姿勢制御の同定

  1. 視覚摂動に対する身体角度の動的関係の非パラメトリック同定
    1. 実験
      1. セクション1.1および1.2のステップに従って、2分間の視覚的に摂動試験を取得する。
      2. ピークからピークまでの振幅が 0.087 rad と 0.105 rad/s の速度を持つ台形信号(TrapZ)を使用します。
      3. ペダル位置をゼロ角度で一定に保つ。
    2. 分析
      注: セクション 2.1.2 および 2.2.2 のデータ分析は MATLAB を使用して実行されます。
      1. 次のコマンドを使用して、生のボディ角度と視覚的な摂動信号 (観測可能な最高周波数が 10 Hz) をデシメーザします。
        Equation 1
        Equation 2
        どこ
        Equation 3
        Equation 4
        Equation 5
        注: 1 kHz のサンプリング レートの場合、デシメーション比を 10 Hz の最高周波数にするには 50 である必要があります。
      2. 電力推定のウィンドウの長さを決定する、最も低い頻度の関心を選択します。
        注: ここでは、最小周波数 0.1 Hz が選択されているので、電力推定のウィンドウ長は 1/0.1 Hz = 10 s です。周波数分解能は最小周波数と同じであるため、0.1、0.2、0.3、10 Hz の計算が行われます。
      3. パワースペクトルを見つけるために、ウィンドウのタイプとオーバーラップの度合いを選択します。
        注: 120 s の試用期間の場合、50% のオーバーラップを持つ 10 s のハニング ウィンドウは、電力スペクトル推定用の 23 セグメントの平均になります。データを 20 Hz にデシメーションしたので、10 s ウィンドウの長さは 200 サンプルです。
      4. このEquation 6関数を使用して、システムの周波数応答 (FR) を検索します。
        Equation 7
        どこ
        Equation 8
        Equation 9
        Equation 10
        Equation 11
        注:提示されたEquation 6関数は、指定された長さと等しいオーバーラップの数を持つハニングウィンドウを使用Equation 12して、によって指定された周波数でデシメーションされたVR摂動Equation 13とボディ角度の間のクロススペクトルを計算します。Equation 14 (つまり、50%のオーバーラップ)。同様に、VR入力の自動スペクトルを計算します。次に、推定クロススペクトルと自動スペクトルを用いて、システムのFRを計算する。
      5. 次のコマンドを使用して、ステップ 2.1.2.4 で推定 FR のゲインとフェーズを見つけます。
        Equation 15
        Equation 16
        どこ
        Equation 17
        Equation 18
      6. 次のコマンドを使用してコイレンス関数を計算します。
        Equation 19
        どこ
        Equation 20
        注:Equation 21関数は、 とEquation 22の間Equation 23の一貫性を見つけるEquation 24のと同様の手順に従います。
      7. ゲイン、位相、および一貫性を周波数の関数としてプロットします。
        Equation 25
        Equation 26
        Equation 27
        注:提示された方法は、視覚および機械的摂動の両方が適用される場合に拡張することができ、多重入力、多重出力(MIMO)FR識別方法を使用する必要があります9.識別はまた、サブスペース法(本質的にMIMOシステムを扱う)27を使用するか、MIMOボックス-ジェンキンス28などのパラメトリック転送関数メソッドを使用して行うことができます。サブスペースとボックスジェンキンス(およびその他の方法)の両方がMATLABシステム識別ツールボックスに実装されています。
  2. 立ち位置における足首固有の剛性のパラメトリック同定
    1. 実験
      1. 機械的に乱れた試行を 2 分間行う ピークからピークへの振幅 0.02 rad と 200 ミリ秒の切り替え間隔を持つ擬似ランダム バイナリ シーケンス (PRBS) 摂動を使用する ペダル平均角度がゼロであることを確認します。
    2. 分析
      1. 足の速度を1回区別して足のEquation 28速度を得る(2回、足の加速度を得るために3回(Equation 29Equation 30同様にトルクを区別して速度と加速度を得る)。コマンド：
        Equation 31
        どこ
        Equation 32
        Equation 33
        Equation 34
      2. 次のコマンドを使用して、足の速度のローカルマキシマとローカルミニマの位置を計算してパルスを見つけます。
        Equation 35
        Equation 36
        どこ
        Equation 37
        Equation 38
        Equation 39
        Equation 40
        注:Equation 41関数は、すべてのローカル最大値(正の足の速度)とその位置を検索します。ローカルミニマを見つけるには、同じ関数が使用されますが、足角速度の符号を反転する必要があります。
      3. 次のコマンドを使用して、コーナー周波数が 50 Hz の 8次のバターワース ローパス フィルタを設計します。
        Equation 42
        Equation 43
        Equation 44
        Equation 45
        Equation 46
      4. バターワースフィルタを使用してゼロフェーズシフトですべての信号をフィルタリングします。
        Equation 47
        Equation 48
        Equation 49
        注:"filtfilt"関数は、フィルタリングされた信号のシフトを引き起こしません。シフトを生成するため、"filter" 関数は使用しないでください。
      5. 足の速度をプロットし、足の速度の極値とパルスの始点(ピーク速度の前にゼロフィート速度を持つ最初の点)との間の時間周期の推定値を視覚的に見つけます。この研究の摂動のために、この点はステップ2.2.2.2で見つかった速度極前に25ミリ秒で起こった。
      6. 各パルスについて、足首のバックグラウンドトルクを、パルスの開始前に25msの足首トルクの平均として計算し、すなわち、速度極値の前に50ミリ秒から25ミリ秒まで始まるセグメント内のトルクの平均を計算する。次のコマンドを使用して、正の速度を持つ k番目のパルスに対してこれを行います。
        Equation 50
        Equation 51
        Equation 52
        注: これは、ステップ 2.2.2.2 で見つかった最大速度と最小速度(負の足の速度)の両方に対して行われます。
      7. 次のコマンドを使用して、すべてのパルスのすべてのバックグラウンド トルクの最小値と最大値を検索します。
        Equation 53
        Equation 54
      8. 各パルスについて、次のコマンドを使用して、パルス開始後65msのトルクデータを(固有のトルクセグメントとして)抽出します。
        Equation 55
        Equation 56
        注:これはまた、足首のトルクの第1と第2の誘導体(固有のトルクの第1および第2の派生を提供するために)だけでなく、足の角度、足の速度、足の加速、およびフィートジャークのために行われます。
      9. 次のコマンドを使用して、k番目の固有トルク セグメントの変更を初期値から計算します。
        Equation 57
        注: これは、足の角度を取得するために同様Equation 58に行われます。
      10. トルク範囲(ステップ2.2.2.7で得られる)を3Nm幅のビンに分割し、各ビンのバックグラウンドトルクを持つパルスを見つけます。
        注:これは"find"関数とインデックス作成を使用して行われます。足首のバックグラウンドトルクは大きく変化しないため、各ビンで固有の剛性が一定であると仮定されます。
      11. 拡張組み込みモデル(EIM)29の組み込み剛性パラメータを推定し、グループj()Equation 59のパルスを用いたj番目のビンについて。
        1. j番目のビン内のすべての固有のトルク応答を連結してベクトルを形成します。 Equation 60
          Equation 61
          グループjEquation 62のi番目Equation 63の固有のトルク応答がどこにあるか。
          注:同様に、足角、速度、加速度を連結し、ステップ2.2.2.11.2で使用するj番目のグループの固有トルクの第1および第2の導関数を連結します。
        2. 足角、速度、加速度、ジャーク、ならびにグループjのトルクの第1および第2の誘導体を一緒に配置して、リグレッジェマトリックスを形成します。
          Equation 64
        3. 円記号 (\) 演算子を使用して、j番目のグループの組み込み剛性パラメータを検索します。
          Equation 65
        4. 低周波固有のEquation 66剛性としての第4の要素を抽出Equation 67する。
      12. セクション 2.2.2.11 のすべてのグループ (ビン) の手順を実行し、対応する低周波固有の剛性を推定します。
      13. 推定低周波剛性値を、被験者の臨界剛性で除算します。
        Equation 68
        ここでmは被験者の質量であり、gは重力加速度であり、そして、Equation 69人為的データ30から導出される、足首軸上の体の質量の中心の高さである。これにより、正規化された剛性Equation 70が与え()
      14. 足首の背景トルクを、対応する測定された垂直Equation 71力で足首の背景トルクを分割して、足首の背景トルクを足首の背景 COP 位置に変換します。
      15. 圧力Equation 72の中心の関数としてプロットします。
        Equation 73
        どこ
        Equation 74
        Equation 75

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Representative Results

擬似ランダム三次シーケンス(PRTS)およびTrapZ信号

図2Aは、擬似ランダム速度プロファイルを統合することによって生成されるPRTS信号を示す。各サンプル時間Equation 76について、信号速度はゼロに等しいか、または事前に定義された正または負の値を取得Equation 77し、.広いEquation 77スペクトルEquation 78帯域幅を持つPRTS入力を制御し、異なるピークからピークへの振幅にスケーリングすることができます。さらに、PRTSは周期的であるが、予測できないが、姿勢制御の研究にとって望ましい。読者はPRTS信号31の詳細な説明のために次の記事を参照してください。

図2BはTrapZ信号を示す。それはゼロの値から始まり、Equation 79ランダムなピリオド(最小値)Equation 80の後、信号は速度Equation 81Equation 82または速度で最小振幅()まで下がる最大振幅()Equation 83までランダムに上昇Equation 84します。信号は、ランダムな期間の最大値または最小値Equation 85にとどまり、(最小Equation 80値)、速度Equation 82または. Equation 84 ループはゼロから再び開始されます。PRTS とは異なり、TrapZ はゼロ平均信号であるため、姿勢応答に非固定性を引き起こさなることは明らかです。また、信号値の変化のタイミングと変化の方向(すなわち、正または負の速度)がランダムであるため、予測できません。

視覚摂動システムへの身体角度の同定

図3は、TrapZ視覚摂動を伴う典型的な立ち行き試験からの信号を示す。図3Aは、矢状面内の視野が0から±0.087ラッド(5°)に回転するVR摂動を示す。図3C,Eは、足角がゼロであるため、非常に類似している足首と体角を示し、シャンクと上半身は一緒に移動する。図3Gは、シャンクとボディアングルと相関する足首トルクを示す。図 3B,D,F,Hは足首の筋肉からのEmgsを示す。SOLとLGが継続的に活動し、MGは定期的に体の揺れで活動の大規模なバーストを生成し、TAはサイレントであることは明らかです。

図4は、図3のデータに対する身体角度への視覚入力に関する転送関数のFRを示す。最初のステップは、ゲインと位相がコハシエンスが高い場合にのみ意味を持つため、一貫性を調べることです(コサイレンスが1の場合、入力と出力の間に線形ノイズフリーの関係があり、入力出力が1未満のコハレンスが発生します)。リレーションシップが非線形であるか、データがノイズである)コサイレンスは0.1−1Hzの低周波で最も高く、高い周波数では大幅に低下します。ゲインは最初は0.1 Hzから0.2 Hzに増加し、その後1 Hzまで減少し、身体の高い慣性による予想ローパス動作を示します。フェーズもゼロから始まり、周波数でほぼ直線的に減少し、入力に対して出力が遅れていることを示します。

足首固有の剛性パラメータの同定

図5は、典型的な摂動立試験のために測定された信号を示す。図5Aは、ピーク対ピークの振幅が0.02 radのPRBSと200ミリ秒のスイッチング間隔を示すペダル位置を、スイッチング間隔の整数倍数で2つの値(-0.01と0.01)の間で切り替える。図5Cは足首の角度を示し、その他の変化は揺れ動きによる足の動きによるものである。図5Eは、約0.04 radのピークツーピーク運動で摂動に応答するボディ角度を示し、図5Gは測定された足首トルクを示す。2つの成分は明らかです:体の揺れを伴うトルクの変調と、ストレッチ反射トルク応答を示す大きな下向きピーク(一般的に、ドルフレックスパルスの後に起こる)。図 5B,D,F,Hは SOL、MG、LG および TA EMG を示しています。TS筋肉が継続的にアクティブであり、ストレッチ反射応答による活動の大きなバーストを表示することは明らかです。TAは、TS筋肉のストレッチ反射活性と同時に起こるので、TS筋肉からのクロストークのように見えるいくつかのピークを除いて、ほとんど沈黙している。

図6は、典型的なパルス位置摂動、その速度および対応するSOL EMGおよびトルク応答を示す。組み込み応答は、ピークフィート速度の後に 25 ミリ秒前に開始し、40 ミリ秒まで続きます。SOL EMG のピークは反射応答の存在を示します。ピーク速度の前に 50 ミリ秒を開始する事前応答セグメントは、バックグラウンドトルクを見つけるために使用されます。

図 7は、図 5 に示す被写体の左右の COP 位置を関数として示しています。剛性は、提示された分析方法を用いて推定した。本質的な剛性は一定ではないが、姿勢の揺れによって大きく変化することは明らかである。これらの変化は、COPが足首の回転軸から遠ざかるにつれて剛性が増加するため、機能的に適切に見えるが、落下する可能性が高い23。

Figure 1
図1:姿勢制御モデル:本体は本質的に不安定であり、重力トルク()Equation 87および妨害の影響を受ける。安定した直立姿勢は、中央コントローラー、脊髄ストレッチ反射、および固有の機械的関節剛性によって生成される矯正筋力によって維持されます。ストレッチ反射と中心的な寄与による筋肉の活性化は、EMG活性に明らかです.赤色の信号しか測定できませんが、黒色の信号は測定できません。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 2
図2:PRTS信号とTrapZ信号の生成。(A)PRTS信号。刺激は、0、1、および 2 の値を含む 242 の長さの PRTS シーケンスから作成され、0、+v、および -v の固定速度Equation 88に対応します。速度は、摂動信号として使用される位置を生成するために統合されています。摂動信号の周期は、mがシフトレジストラEquation 89のステージ番号であり、速度の配列を決定する、 と等しい。(B) TrapZ信号。信号はゼロから始まります。ランダムなEquation 79時間間隔 () の後、最大 ()Equation 81または最小値 (Equation 90一定の速度で) まで上下に傾斜し、ランダムな時間間隔Equation 85() の後に信号がゼロに戻り、ループ全体が再び開始されます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 3
図 3: TrapZ 視覚摂動を用いた典型的な実験的な試算、ピークからピークまでの摂動振幅は 0.174 rad、速度は 0.105 rad/s です。(A)VR摂動角、矢状面における視野の回転を示す。(C)足が動かないため、シャンク角度と同じ足首角。(E)体角。(G)足首のトルク。(B, D, F, H)SOL、MG、LG、およびTAの生の整流EMG;SOLとLGは継続的に活動し、MGは身体の揺れに関連する活動のバーストを示し、TAは沈黙している。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 4
図4:図3に示すデータから推定される身体角と視覚摂動の動的関係の周波数応答。ゲイン(トップパネル)は、周波数の関数として入力に対する出力の振幅の比率を示します。低パス動作を示します。位相(中央パネル)は、周波数の関数として入力フェーズと出力フェーズの差を示します。コヒーレンス(ボトムパネル)は、各周波数の入力電力に直線的に関連する出力電力の量を測定するインデックスを提供します。1 の一貫性は、完全な線形入出力関係を示します。ただし、ノイズまたは非線形性の存在は、ノイズを減らします。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 5
図5:典型的なPRBS位置摂動試験、ピーク対ピークの摂動振幅は0.02 radであり、スイッチング間隔は200ミリ秒である。(A)足がペダルで動くので位置摂動と同じである足角。(C) 足首の角度;ランダムな変化は、揺れとシャンクの動きによるものです。(E)体角は、体が反転振り子として作用すると仮定して得られる。(G)足首トルク測定は、ロードセルデータを形成する。(B, D, F, H)SOL、MG、LG、および TA の生 EMG;TS筋肉はすべて連続的にアクティブであり、大きなピークはストレッチ反射活動を反映します。TAはほとんど沈黙している。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 6
図6:拡大された時間スケールで、図5に示す試験からの個々のパルス。(A) 足角、(B)足の速度、(C)SOL EMG、および(D)足首トルク。縦の点線は、応答を事前応答 (25 ミリ秒)、固有応答 (65 ミリ秒)、および反射応答 (300 ミリ秒) に分離します。正のトルクおよび角度はドルシフレキシオンに対応する。この図のデータは、アミリとカーニー23から取得されます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 7
図7:典型的な被験者の左右のCOP位置の関数としての正規化固有剛性の推定値を、図5に示すデータから得た。バーは、剛性値の 95% の信頼区間を示します。この図のデータは、アミリとカーニー23から取得されます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

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Discussion

いくつかのステップは、人間の姿勢制御を研究するためにこれらの実験を行う上で重要です。これらのステップは、信号の正しい測定に関連付けられており、含まれています:1)足首のトルクの正しい測定のために、ペダルの回転のシャンク足首軸の正しい位置合わせ。2)レンジファインダーの正しいセットアップは、彼らがその範囲内で動作し、実験中に飽和していないことを確認します。3)良質と最小限のクロストークでEMGの測定。4)十分な応答を呼び起こすが、通常の姿勢制御を中断しない適切な摂動の適用。5)身体シフトや疲労を避けながら、意図した分析に基づいて、適切な試験長の選択。実験に加えて、分析も慎重に行う必要があります。機械的に摂動された立っている状態で得られたデータから本質的な剛性を推定するためには、(TS筋肉の活動のバーストの直後に始まる)反射トルクを確保しない方法で固有応答の長さを選択することが重要です。含ま。さらに、多くの研究は、本質的な剛性が立って11、14、15で変化しないと仮定しているが、最近の研究は、剛性の変調を考慮することが重要であることを示した。姿勢の揺れ23、32に関連する足首のトルクの変化。任意の入力から出力への動的関係の FR を決定する場合、最も重要な手順は、レコードの長さに適したウィンドウの長さとオーバーラップを選択して、クロススペクトルと電力スペクトルを正しく推定することです。

摂動の設計は、人間の立ち実験における重要なステップである。サポートサーフェスの角度または視野の角度として、姿勢制御の研究にさまざまなタイプの機械的および視覚的な摂動が使用されています。これらには、マルチサイン、ローパスフィルタリングノイズ、擬似ランダム三次シーケンス(PRTS)および他の3、9、10、12、18、24、31が含まれます。 、33、34。しかし、擬似ランダムバイナリシーケンス(PRBS)の使用は、機械的な摂動に有利です: 1) 特定のピークからピークまでの振幅に対して、広い範囲の周波数に対して最高の電力を提供し、切り替えレート3;2)それは予測不可能でありながら繰り返し可能であり、平均化によって騒音を減らすことを可能にする。3)絶対平均速度が低いPRBS入力は反射応答を生成し、立っている伸縮反射の定量を可能にする。視覚システムでは、視覚システムが視覚フィールドの高速な変化に従うことができないため、ステップ パルスは有意な姿勢応答を呼び出しません。さらに、1つの周波数を持つSinusoidsのような予測可能な入力は、解起行動を生成することができます。マルチ・ライン信号は、視覚反応の研究には効果がありません。PRTS信号は、有益な入力であるとして、立って視覚システムを研究するために広く使用されています。視野の動きは連続的ではなく離散的であり、その速度は一貫した視覚的応答を生成するために制御することができる。PRTSはうまく機能しますが、ゼロ以外の平均信号であり、姿勢制御に非文房具を引き起こし、識別が困難になる可能性があります。したがって、TrapZ は、予測不可能で離散的で、ゼロ平均を持つこの問題に対処するように設計されています (図 2B)。実験を設計する上でもう1つの重要な考慮事項は、摂動振幅です。一般に、振幅の低い摂動は、目的が線形解析を実行し、足首の戦略から逸脱しない場合に使用する必要があります。足首戦略の妥当性は分析的に35で確認することができ、大きな偏差がある場合には、より大きな摂動振幅によって生成され、非線形解析方法は、立っている身体のマルチセグメントモデルを伴って、であり、であり、あることである。必要な36.

摂動設計のもう 1 つの考慮事項は、モデル パラメータの信頼性の高い推定を可能にするのに十分な長さである必要がある試用期間です。しかし、非常に長い試験は、被験者が身体の向きをシフトさせる可能性があるため、システムモデリングと識別を困難にする非文房具性をもたらす可能性があるため、望ましくない。2~3分の試用期間が最適です。この試用期間は、試験間に十分な休息期間が施行されていれば、一般的に疲労を引き起こしません。解析方法は、必要な試用期間にも影響します。FR またはインパルス応答関数を使用した線形解析を使用する場合、最も低い頻度でレコードの長さが決まります。ウィンドウの長さの逆数は最小周波数と等しいため、低い周波数を調べる場合は、より長いウィンドウを使用する必要があります。さらに、試験は、堅牢なスペクトル推定値を得るのに十分な平均を提供するのに十分な長さでなければなりません。非線形解析は通常、線形モデルよりも多くのパラメータを持つため、一般に、さらに長いデータ レコードが必要になります。

人間の姿勢制御の研究は、適切な識別方法の選択を必要とします。パラメトリックおよび非パラメトリック線形識別方法は、姿勢制御10、12、18、19、20、28、31を研究するために使用することができる ,37,38,39,40,41,42,43,44,45 ,46,47,48,49,50,51,52,53,54.非パラメトリック識別は、FR推定を使用して、姿勢制御を研究するために広く使用されています, それは立っている24の閉ループ状態で取得されたデータの識別に適しており、少数を必要とするためa-prioriの仮定 (この方法の詳細については、24を参照)。最も一般的に使用される方法は、外部(機械的/感覚的)摂動と出力(例えば、体角、足首トルク、または筋肉EMG)との間の閉ループシステムのFRを推定することです。物理的な有意性を提供し、各コンポーネントを個別に調べるために、多くの研究は、クローズドループシステムのパラメトリックモデルを使用し、パラメトリックモデルのFRと推定出力感度10のパラメータに一致するパラメータを推定しました。 ,18,31,37,38,39,40,41,42,43 ,44,45,46,47,48,49,50,51.一方、パラメトリック識別は、システムの入出力が、限られた数のパラメータを持つ一部のモデル構造によって関連していることを前提としています。 予測誤差法は、測定された出力とモデル予測55の間の誤差を最小限に抑えるモデルパラメータを見つけるために使用されます。外部摂動を測定し、解析に使用する必要があるFRモデルとは対照的に、これらの方法は、適切にパラメトリライズされた別個のノイズモデルが同様に推定される限り、任意の2つの信号に直接適用することができます。これは、外部摂動を測定する必要がないことを意味します。ただし、モデルの順序は事前に決定する必要がありますが、パラメトリック モデルは通常、FR モデルよりもパラメータが少ないため、より堅牢なパラメータ推定値を提供します。パラメトリック モデルの主な欠点は、パラメータの公平な推定値を取得するために正しいノイズ モデルを使用する必要がある場合です。

人間の姿勢制御における重要な考慮事項は、新しい実験および環境条件への顕著な適応性である。これは、多感覚統合によって達成され、CNSは身体感覚、視覚、前庭システムからの情報を組み合わせ、実験においてより正確な(そしてより少ない可変)感覚入力に大きな重みを与える。姿勢制御のための条件。例えば、プロプライオセプションが足の回転によって動揺する場合、CNSは視覚的および前庭的な入力により多くを依存する。多感覚統合を定量化する方法はPeterka31によって開発された。特定の外部摂動を用いた立ち実験のために、彼は閉じたループシステムのFRを同定し、それにパラメトリックモデルを取り付けた(前の段落で説明したように)。パラメトリックモデルは中央制御で構成され、その入力は3つの感覚システムからの入力の加重合計でした。重みは、姿勢制御に対する各感覚源の重要性を定量化する手段を提供するために使用された、すなわち、重量が高いほど、感覚入力がより重要である。実験データへのこの方法の適用は、摂動感覚系がその入力の不正確さのために低い重量および低い重要性を有することを示し、したがって、姿勢制御31に寄与し少ない。この方法は、老化や疾患による姿勢制御もどのように変化するかを示すために使用されてきた38,39.同様のアプローチは、機械的または/および視覚的な摂動を適用し、姿勢制御における重要な感覚系の役割と相互作用を調査するために適用される実験装置で使用することができます。

提示された方法は、実験的および分析的方法が足首戦略を使用する場合の姿勢制御の研究のために意図されているので、いくつかの制限があります。したがって、摂動は過度の身体の動きを避けるように設計されなければならない。しかし、摂動が大きい場合、または支持面が準拠している場合は、股関節戦略が使用され、足首と股関節の両方の動きが重要です。股関節戦略は、下半身と上半身の反相運動によって特徴付けられており、これは特に1 Hz57より大きい周波数で顕著である。股関節戦略の研究は、少なくとも2つのリンク、すなわち二重反転振り子モデルで体をモデリングする必要があります。

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Disclosures

著者は何も開示していない。

Acknowledgments

この記事は、カナダ保健研究所のカタール国立研究とMOP助成金#81280からNPRP助成金#6-463-2-189によって可能になりました。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
5K potentiometer Maurey 112P19502 Measures actuator shaft angle
8 channel Bagnoli surface EMG amplifiers and electrodes Delsys Measures the EMG of ankle muscles
AlienWare Laptop Dell Inc. P69F001-Rev. A02 VR-ready PC laptop
Data acquisition card National instruments 4472 Samples the analogue signals from the sensors
Directional valve REXROTH 4WMR10C3X Bypasses the flow if the angle of actuator shaft goes beyond ±20°
Full body harness Jelco 740 Protect the subjects from falling
Laser range finder Micro-epsilon 1302-100 1507307 Measures shank linear displacement
Laser range finder Micro-epsilon 1302-200 1509074 Measures body linear displacement
Load cell Omega LC302-100 Measures vertical reaction forces
Proportional servo-valve MOOG D681-4718 Controls the hydraulic flow to the rotary actuators
Rotary actuator Rotac 26R21VDEISFTFLGMTG Applies mechanical perturbations
Torque transducer Lebow 2110-5k Measures ankle torque
Virtual Environment Motion Trackers HTC inc. 1551984681 Tracks the head motion
Virtual Reality Headset HTC inc. 1551984681 Provides visual perturbations

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References

  1. Horak, F. B. Postural orientation and equilibrium: what do we need to know about neural control of balance to prevent falls? Age and Ageing. 35, 7-11 (2006).
  2. Morasso, P. G., Schieppati, M. Can muscle stiffness alone stabilize upright standing? Journal of Neurophysiology. 82 (3), 1622-1626 (1999).
  3. Kearney, R. E., Hunter, I. W. System identification of human joint dynamics. Critical Reviews in Biomedical Engineering. 18 (1), 55-87 (1990).
  4. Mirbagheri, M. M., Barbeau, H., Kearney, R. E. Intrinsic and reflex contributions to human ankle stiffness: variation with activation level and position. Experimental Brain Research. 135 (4), 423-436 (2000).
  5. Weiss, P. L., Hunter, I. W., Kearney, R. E. Human ankle joint stiffness over the full range of muscle activation levels. Journal of Biomechanics. 21 (7), 539-544 (1988).
  6. Golkar, M. A., Sobhani Tehrani, E., Kearney, R. E. Linear Parameter Varying Identification of Dynamic Joint Stiffness during Time-Varying Voluntary Contractions. Frontiers in Computational Neuroscience. 11, 35 (2017).
  7. Weiss, P. L., Kearney, R. E., Hunter, I. W. Position dependence of ankle joint dynamics--I. Passive mechanics. Journal of Biomechanics. 19 (9), 727-735 (1986).
  8. Weiss, P. L., Kearney, R. E., Hunter, I. W. Position dependence of ankle joint dynamics--II. Active mechanics. Journal of Biomechanics. 19 (9), 737-751 (1986).
  9. Engelhart, D., Boonstra, T. A., Aarts, R. G. K. M., Schouten, A. C., van der Kooij, H. Comparison of closed-loop system identification techniques to quantify multi-joint human balance control. Annual Reviews in Control. 41, 58-70 (2016).
  10. Kiemel, T., Elahi, A. J., Jeka, J. J. Identification of the plant for upright stance in humans: multiple movement patterns from a single neural strategy. Journal of Neurophysiology. 100 (6), 3394-3406 (2008).
  11. Loram, I. D., Lakie, M. Direct measurement of human ankle stiffness during quiet standing: the intrinsic mechanical stiffness is insufficient for stability. Journal of Physiology-London. 545 (3), 1041-1053 (2002).
  12. Fitzpatrick, R., Burke, D., Gandevia, S. C. Loop gain of reflexes controlling human standing measured with the use of postural and vestibular disturbances. Journal of Neurophysiology. 76 (6), 3994-4008 (1996).
  13. Dakin, C. J., Son, G. M. L., Inglis, J. T., Blouin, J. S. Frequency response of human vestibular reflexes characterized by stochastic stimuli. The Journal of Physiology. 583 (3), 1117-1127 (2007).
  14. Vlutters, M., Boonstra, T. A., Schouten, A. C., vander Kooij, H. Direct measurement of the intrinsic ankle stiffness during standing. Journal of Biomechanics. 48 (7), 1258-1263 (2015).
  15. Casadio, M., Morasso, P. G., Sanguineti, V. Direct measurement of ankle stiffness during quiet standing: implications for control modelling and clinical application. Gait and Posture. 21 (4), 410-424 (2005).
  16. Sakanaka, T. E. Causes of Variation in Intrinsic Ankle Stiffness and the Consequences for Standing. , University of Birmingham. Doctoral dissertation (2017).
  17. Sakanaka, T. E., Lakie, M., Reynolds, R. F. Sway-dependent changes in standing ankle stiffness caused by muscle thixotropy. Journal of Physiology. 594 (3), 781-793 (2016).
  18. Peterka, R. J., Murchison, C. F., Parrington, L., Fino, P. C., King, L. A. Implementation of a Central Sensorimotor Integration Test for Characterization of Human Balance Control During Stance. Frontiers in Neurology. 9, 1045 (2018).
  19. Engelhart, D., Schouten, A. C., Aarts, R. G., van der Kooij, H. Assessment of Multi-Joint Coordination and Adaptation in Standing Balance: A Novel Device and System Identification Technique. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 23 (6), 973-982 (2015).
  20. Boonstra, T. A., Schouten, A. C., van der Kooij, H. Identification of the contribution of the ankle and hip joints to multi-segmental balance control. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. 10, 23 (2013).
  21. Forster, S. M., Wagner, R., Kearney, R. E. A bilateral electro-hydraulic actuator system to measure dynamic ankle joint stiffness during upright human stance. Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , Cancun, Mexico. (2003).
  22. Davis, J., Hsieh, Y. -H., Lee, H. -C. Humans perceive flicker artifacts at 500 Hz. Scientific Reports. 5, 7861 (2015).
  23. Amiri, P., Kearney, R. E. Ankle intrinsic stiffness changes with postural sway. Journal of Biomechanics. 85, 50-58 (2019).
  24. van der Kooij, H., van Asseldonk, E., van der Helm, F. C. Comparison of different methods to identify and quantify balance control. Journal of Neuroscience Methods. 145 (1-2), 175-203 (2005).
  25. Amiri, P., MacLean, L. J., Kearney, R. E. Measurement of shank angle during stance using laser range finders. International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology. , Orlando, FL. (2016).
  26. The SENIAM project. , Available from: http://www.seniam.org/ (2019).
  27. Jalaleddini, K., Tehrani, E. S., Kearney, R. E. A Subspace Approach to the Structural Decomposition and Identification of Ankle Joint Dynamic Stiffness. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 64 (6), 1357-1368 (2017).
  28. Amiri, P., Kearney, R. E. A Closed-loop Method to Identify EMG-Ankle Torque Dynamic Relation in Human Balance Control. Conference Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , Berlin, Germany. (2019).
  29. Sobhani Tehrani, E., Jalaleddini, K., Kearney, R. E. Ankle Joint Intrinsic Dynamics is More Complex than a Mass-Spring-Damper Model. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 25 (9), 1568-1580 (2017).
  30. NASA. Anthropometry and biomechanics. , Available from: http://msis.jsc.nasa.gov/sections/section03.htm (1995).
  31. Peterka, R. J. Sensorimotor integration in human postural control. Journal of Neurophysiology. 88 (3), 1097-1118 (2002).
  32. Amiri, P., Kearney, R. E. Ankle intrinsic stiffness is modulated by postural sway. Conference Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , Seogwipo, South Korea. (2017).
  33. Jeka, J. J., Allison, L. K., Kiemel, T. The dynamics of visual reweighting in healthy and fall-prone older adults. Journal of Motor Behavior. 42 (4), 197-208 (2010).
  34. Jilk, D. J., Safavynia, S. A., Ting, L. H. Contribution of vision to postural behaviors during continuous support-surface translations. Experimental Brain Research. 232 (1), 169-180 (2014).
  35. Winter, D. A., Patla, A. E., Prince, F., Ishac, M., Gielo-Perczak, K. Stiffness control of balance in quiet standing. Journal of Neurophysiology. 80 (3), 1211-1221 (1998).
  36. Pasma, J. H., Boonstra, T. A., van Kordelaar, J., Spyropoulou, V. V., Schouten, A. C. A Sensitivity Analysis of an Inverted Pendulum Balance Control Model. Frontiers in Computational Neuroscience. 11, 99 (2017).
  37. Pasma, J. H., et al. Changes in sensory reweighting of proprioceptive information during standing balance with age and disease. Journal of Neurophysiology. 114 (6), 3220-3233 (2015).
  38. Pasma, J. H., et al. Impaired standing balance: The clinical need for closing the loop. Neuroscience. , 157-165 (2014).
  39. Engelhart, D., et al. Impaired Standing Balance in Elderly: A New Engineering Method Helps to Unravel Causes and Effects. Journal of the American Medical Directors Association. 15 (3), (2014).
  40. Pasma, J. H., Boonstra, T. A., Campfens, S. F., Schouten, A. C., Van der Kooij, H. Sensory reweighting of proprioceptive information of the left and right leg during human balance control. Journal of Neurophysiology. 108 (4), 1138-1148 (2012).
  41. Goodworth, A. D., Peterka, R. J. Sensorimotor integration for multisegmental frontal plane balance control in humans. Journal of Neurophysiology. 107 (1), 12-28 (2012).
  42. Kiemel, T., Zhang, Y., Jeka, J. J. Identification of neural feedback for upright stance in humans: stabilization rather than sway minimization. Journal of Neuroscience. 31 (42), 15144-15153 (2011).
  43. van der Kooij, H., van Asseldonk, E. H. F., Geelen, J., van Vugt, J. P. P., Bloem, B. R. Detecting asymmetries in balance control with system identification: first experimental results from Parkinson patients. Journal of Neural Transmission. 114 (10), 1333 (2007).
  44. Fujisawa, N., et al. Human standing posture control system depending on adopted strategies. Medical and Biological Engineering and Computing. 43 (1), 107-114 (2005).
  45. Johansson, R., Magnusson, M., Fransson, P. A., Karlberg, M. Multi-stimulus multi-response posturography. Mathematical Biosciences. 174 (1), 41-59 (2001).
  46. Jeka, J., Oie, K., Schöner, G., Dijkstra, T., Henson, E. Position and Velocity Coupling of Postural Sway to Somatosensory Drive. Journal of Neurophysiology. 79 (4), 1661-1674 (1998).
  47. Peterka, R. J., Benolken, M. S. Role of somatosensory and vestibular cues in attenuating visually induced human postural sway. Experimental Brain Research. 105 (1), 101-110 (1995).
  48. Maki, B. E., Fernie, G. R. A system identification approach to balance testing. Progress in Brain Research. 76, 297-306 (1988).
  49. Johansson, R., Magnusson, M., Akesson, M. Identification of human postural dynamics. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 35 (10), 858-869 (1988).
  50. Maki, B. E., Holliday, P. J., Fernie, G. R. A Posture Control Model and Balance Test for the Prediction of Relative Postural Stability. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. BME-34. 10 (10), 797-810 (1987).
  51. Werness, S. A., Anderson, D. J. Parametric analysis of dynamic postural responses. Biological Cybernetics. 51 (3), 155-168 (1984).
  52. Hwang, S., Agada, P., Kiemel, T., Jeka, J. J. Identification of the Unstable Human Postural Control System. Frontiers in Systems Neuroscience. 10, 22 (2016).
  53. Ishida, A., Imai, S., Fukuoka, Y. Analysis of the posture control system under fixed and sway-referenced support conditions. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 44 (5), 331-336 (1997).
  54. Ishida, A., Miyazaki, S. Maximum likelihood identification of a posture control system. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 34 (1), 1-5 (1987).
  55. Ljung, L. System Identification: Theory for the User. , Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ. (1986).
  56. Forssell, U., Ljung, L. Closed-loop identification revisited. Automatica. 35 (7), 1215-1241 (1999).
  57. Horak, F. B., Nashner, L. M. Central programming of postural movements: adaptation to altered support-surface configurations. Journal of Neurophysiology. 55 (6), 1369-1381 (1986).

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人間の姿勢制御を研究する実験的方法
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Amiri, P., Mohebbi, A., Kearney, R.… More

Amiri, P., Mohebbi, A., Kearney, R. Experimental Methods to Study Human Postural Control. J. Vis. Exp. (151), e60078, doi:10.3791/60078 (2019).

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