Summary
Достижение является фундаментальным навыком, который позволяет людям взаимодействовать с окружающей средой. Несколько исследований были направлены на характеристику достигающего поведения с использованием различных методологий. В данной работе предлагается применение транскраниальной магнитной стимуляции с открытым исходным кодом для оценки состояния кортикоспинальной возбудимости у человека во время достижения выполнения задачи.
Abstract
Охват — это широко изученное поведение в исследованиях в моторной физиологии и нейробиологии. Хотя охват был изучен с использованием различных поведенческих манипуляций, остаются значительные пробелы в понимании нейронных процессов, участвующих в планировании, выполнении и контроле охвата. Новый подход, описанный здесь, сочетает в себе двумерную задачу достижения с транскраниальной магнитной стимуляцией (ТМС) и параллельной электромиографической (ЭМГ) записью нескольких мышц. Этот метод позволяет неинвазивно обнаруживать кортикоспинальную активность в точные моменты времени во время разворачивания достигающих движений. Пример кода задачи включает задачу с отложенным ответом с двумя возможными целями, отображаемыми ± 45° от средней линии. Одноимпульсная ТМС подается в большинстве испытаний задач, либо в начале подготовительного сигнала (базовая линия), либо за 100 мс до императивного сигнала (задержка). Эта конструкция образца подходит для исследования изменений возбудимости кортикоспинала во время подготовки к выходу. Пример кода также включает визуомоторное возмущение (т.е. поворот курсора ± 20°) для исследования влияния адаптации на возбудимость кортикоспинала во время подготовки к выходу. Параметры задачи и доставка ТМС могут быть скорректированы для решения конкретных гипотез о состоянии двигательной системы во время достижения поведения. В первоначальной реализации моторные вызванные потенциалы (MEP) были успешно выявлены в 83% испытаний TMS, и траектории достижения были зарегистрированы во всех испытаниях.
Introduction
Целеустремленное достижение — это фундаментальное двигательное поведение, которое позволяет людям взаимодействовать с внешней средой и манипулировать ею. Изучение достижения в области моторной физиологии, психологии и неврологии произвело богатую и обширную литературу, которая включает в себя различные методологии. Ранние исследования охвата использовали прямые нейронные записи у нечеловеческих приматов для исследования нейронной активности на уровне одиночных нейронов 1,2. Более поздние исследования изучали достижение с использованием поведенческих парадигм, которые используют сенсомоторную адаптацию для изучения природы моторного обучения и контроля 3,4,5. Такие поведенческие задачи в сочетании с функциональной магнитно-резонансной томографией и электроэнцефалографией позволяют измерять активность всего мозга при достижении у человека 6,7. Другие исследования применяли онлайн-ТМС для изучения различных особенностей подготовки и выполненияохвата 8,9,10,11,12,13,14. Тем не менее, остается потребность в гибком подходе с открытым исходным кодом, который сочетает в себе поведенческую оценку достижения с TMS. В то время как полезность объединения TMS с поведенческими протоколами очень хорошоизвестна15, здесь мы специально рассмотрим применение TMS в контексте достижения с использованием подхода с открытым исходным кодом. Это является новым в том смысле, что другие группы, которые публиковались с использованием этой комбинации методов, не сделали свои инструменты легкодоступными, запрещая прямую репликацию. Такой подход с открытым исходным кодом облегчает репликацию, обмен данными и возможность проведения исследований на нескольких сайтах. Кроме того, если другие захотят заняться новыми исследовательскими вопросами с аналогичными инструментами, открытый исходный код может выступать в качестве стартовой площадки для инноваций, поскольку он легко адаптируется.
TMS предлагает неинвазивное средство зондирования двигательной системы в точно контролируемых точкахвремени 16. При нанесении на первичную моторную кору (M1) ТМС может вызвать измеримое отклонение в электромиограмме целевой мышцы. Амплитуда этой волны напряжения, известная как двигательный вызванный потенциал (MEP), обеспечивает индекс мгновенного состояния возбудимости кортикоспинального (CS) пути - результирующего аналога всех возбуждающих и тормозных воздействий на путьCS 17. В дополнение к обеспечению надежного внутрисубъектного измерения внутренней возбудимости CS, TMS может быть объединена с другими поведенческими или кинематическими метриками для исследования отношений между активностью CS и поведением во временной точности. Во многих исследованиях использовалась комбинация ТМС и электромиографии (ЭМГ) для решения различных вопросов о двигательной системе, особенно потому, что эта комбинация методов позволяет исследовать депутатов Европарламента в широком спектре поведенческих условий15. Одной из областей, где это оказалось особенно полезным, является изучение подготовки к действию, чаще всего путем изучения движений с одним суставом18. Тем не менее, существует сравнительно меньше исследований ТМС натуралистических движений с несколькими суставами, таких как достигание.
Текущая цель состояла в том, чтобы разработать задачу с задержкой ответа, которая включает в себя поведенческую кинематику, онлайн-введение одноимпульсной ТМС и одновременную запись ЭМГ из нескольких мышц. Задача включает в себя двумерную парадигму достижения точки к точке с онлайн-визуальной обратной связью с использованием горизонтально ориентированного монитора, так что визуальная обратная связь соответствует траекториям достижения (т. Е. Отношение 1: 1 во время достоверной обратной связи и отсутствие преобразования между визуальной обратной связью и движением). Текущая конструкция также включает в себя набор испытаний с висуомоторным возмущением. В приведенном примере это поворотное смещение на 20° обратной связи курсора. Предыдущие исследования использовали аналогичную парадигму охвата для решения вопросов о механизмах и вычислениях, связанных с сенсомоторной адаптацией 19,20,21,22,23,24,25. Кроме того, такой подход позволяет оценить динамику возбудимости двигательной системы в точные моменты времени во время онлайн-обучения моторике.
Поскольку охват оказался плодотворным поведением для исследования обучения / адаптации, оценка возбудимости CS в контексте этого поведения имеет огромный потенциал, чтобы пролить свет на нейронные субстраты, участвующие в этом поведении. Они могут включать в себя локальные ингибирующие влияния, изменения в свойствах настройки, время нейронных событий и т. Д., Как было установлено в исследованиях нечеловеческих приматов. Однако эти особенности было труднее количественно оценить у людей и клинических популяций. Нейронная динамика также может быть исследована при отсутствии явного движения у человека с использованием комбинированного подхода ТМС и ЭМГ (т.е. во время подготовки движения или в состоянии покоя).
Представленные инструменты имеют открытый исходный код, а код легко адаптируется. Эта новая парадигма даст важное представление о механизмах, участвующих в подготовке, выполнении, завершении и адаптации достигающих движений. Более того, эта комбинация методов может раскрыть связь между электрофизиологией и достигающим поведением у людей.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Все методы, описанные здесь, были выполнены в соответствии с протоколом IRB и одобрением (номер протокола IRB Орегонского университета 10182017.017). Информированное согласие было получено от всех субъектов.
1. Достижение аппарата
- Поместите большой графический планшет на рабочий стол.
- Используйте регулируемую алюминиевую рамку 80-20, чтобы расположить монитор задач на 6-8 над планшетом параллельно, с экраном, обращенным вверх (для чертежа см. здесь: https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS и дополнительный рисунок 1).
ПРИМЕЧАНИЕ: Эта настройка позволяет участникам протянуть руку через планшет и получить цели, представленные на мониторе задач, закрывая зрение их достигающей руки. - Используйте установку, описанную в Kim et al.3 , в качестве справочного материала.
2. Интерфейсы машин
- Подключите планшет к компьютеру через USB-порт. Подключите монитор задач к компьютеру через порт HDMI. Подключите задний порт TMS к компьютеру с помощью кабеля DB-9.
- Подключите систему EMG к компьютеру через карту PCI-6220 DAQ. Подключите фотодиод к системе EMG через кабель BNC.
3. Фотодиодный датчик
- Подключите фотодиодный датчик к кабелю BNC. Закрепите фотодиодный датчик лентой в правом верхнем углу рабочего монитора, при этом датчик обращен к экрану на расстоянии ≤ 1 см.
ПРИМЕЧАНИЕ: Это будет записывать время стимулов, представленных на мониторе задачи в виде аналоговых данных в независимом входном канале.
4. Программное обеспечение
- Загрузите VETA Toolbox26 (https://github.com/greenhouselab/Veta) для MATLAB 2018 для взаимодействия с оборудованием для сбора данных.
- Скачайте код достигающей задачи (https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS), разработанный для контроля экспериментальных параметров и сопряжения с планшетом.
5. Скрининг участников и информированное согласие
- Скрининг предмета на наличие противопоказаний к ТМС. Критерии исключения включают личную или семейную историю судорог, головной боли, черепно-мозговой травмы, обморока, хронического стресса или тревоги, проблем со сном и любых нейроактивных лекарств. Дополнительные критерии исключения включают любые металлические имплантаты в мозге или черепе и любое рекреационное употребление наркотиков или алкоголя за 24 часа до тестирования. Критерии включения включали праворукость и возраст от 18 до 35 лет.
- Предоставить письменное объяснение процедуры и связанных с ней рисков, уточнив любые дополнительные вопросы, которые могут возникнуть у участника.
- Получить информированное согласие участников.
6. Настройка предмета
- Поместите объект в удобное кресло лицом к планшету. Убедитесь, что колени согнуты до 90° ногами под столом.
- Подготовьте кожу и поместите электроды ЭМГ.
- Используйте мелкозернистую наждачную бумагу, чтобы мягко истирать кожу в месте правой первой дорсальной интероссеи (FDI), разгибатель carpi radialis и передние дельтовидные мышцы, а также выступ C4 в основании шеи, чтобы обнаружить электрические артефакты, производимые импульсом TMS.
ПРИМЕЧАНИЕ: Сайты записи мышц могут быть адаптированы в зависимости от потребностей пользователя. - Смажьте каждую истираемую область с помощью прокладки для подготовки спирта один раз на участок электрода для очистки.
- Поместите один электрод ЭМГ на каждый участок. Убедитесь, что электроды работают перпендикулярно мышечным волокнам. Поместите заземленный электрод на костный выступ правого локтя.
- Закрепите каждый электрод медицинской лентой.
- Используйте мелкозернистую наждачную бумагу, чтобы мягко истирать кожу в месте правой первой дорсальной интероссеи (FDI), разгибатель carpi radialis и передние дельтовидные мышцы, а также выступ C4 в основании шеи, чтобы обнаружить электрические артефакты, производимые импульсом TMS.
- Проверьте качество записи ЭМГ. Используйте набор инструментов VETA для визуализации всех следов ЭМГ и убедитесь, что они свободны от артефактов. Если следы ЭМГ шумные, убедитесь, что земля правильно размещена и что все электроды правильно контактируют с кожей.
7. Транскраниальная магнитная стимуляция
- Включите устройство TMS.
- Найдите горячую точку ТМС правой мышцы ПИИ с помощью стимуляции левой М1.
- Поместите катушку ~5 см сбоку и 2 см к передней вершине головы, ориентированную ~45° от средней линии.
- Вводите импульсы ТМС один раз в 4 с при перепозиционировании катушки с шагом примерно 5 мм в передне-задней и медиально-боковой плоскости.
- Начиная с 30% максимальной мощности стимулятора, постепенно увеличивайте интенсивность ТМС на 2% с шагом до тех пор, пока не будут наблюдаться депутаты Европарламента.
- Как только будет определено оптимальное местоположение, при котором MEP могут быть надежно вызваны на большинство (~ 75%) импульсов с минимально возможной интенсивностью стимулятора, определите порог двигателя покоя (RMT), найдя уровень интенсивности, который производит MEP с амплитудой от пика до пика >50 мкВ на пяти из 10 импульсов.
- Отметьте положение, аккуратно положив тонкие полоски светоотражающей ленты на голову участника по периметру катушки. Поддерживайте позиционирование катушки либо вручную, удерживая катушку, либо используя подставку для ее поддержки.
8. Настройка задачи
- Наденьте Velcro перчатку на правую руку участника, чтобы облегчить расслабленную позу силового захвата.
- Прикрепите стилус к перчатке и посоветуйте субъекту держать руку расслабленной между достигающими движениями.
- Сообщите инструкции по выполнению задач, которые выглядят следующим образом: Направьте курсор в исходное положение в нижней части экрана. Вы увидите подсказку в одном из двух целевых мест. Когда цель заполняется цветом, доберитесь до цели как можно быстрее и точнее. Затем вернитесь в исходное положение. Укажите местоположение домашних позиций, сигналов и целей (рисунок 1A).
- Научите участника прорезать мишени стилусом как можно быстрее и точнее. Выключите свет в комнате задач, чтобы скрыть видение участником движений рук и улучшить видимость монитора задач.
9. Проектирование задач
- Контрольная презентация визуальных стимулов с помощью Psychtoolbox 3.0 в Matlab 2018 (Файл дополнительного кодирования 1).
- Используйте следующие параметры для сопоставления текущих данных: 20 практических испытаний; 270 тестовых испытаний; ТМС на 4/5 тестовых испытаний; ТМС либо совпадает с началом подготовительного сигнала (базовая ТМС), либо за 100 мс до императивного сигнала (задержка ТМС) с равной частотой; 1/10 от общего числа испытаний являются уловочными испытаниями, в которых императивный сигнал не появляется; домашнее положение представляет собой круг радиусом 2 см, расположенный в нижнем центре рабочего пространства; две круговые цели радиусом 1 см расположены на расстоянии 15 см от домашнего положения на расстоянии +45° и -45° от средней линии.
- Задайте порядок и продолжительность событий следующим образом: подготовительный сигнал в 900 мс и императивный сигнал в 900 мс.
10. Администрирование TMS
- Набор инструментов VETA одновременно администрирует TMS и записывает EMG https://github.com/greenhouselab/Veta.
- Контролируйте синхронизацию импульсов ТМС с помощью набора инструментов VETA, чтобы она совпадала с выбранными поведенческими событиями (т.е. началом подготовительного сигнала или 100 мс, предшествующим началу цели).
- Доставляйте TMS с достаточной частотой, чтобы обеспечить достаточное количество депутатов Европарламента для анализа.
ПРИМЕЧАНИЕ: Как написано, код задачи будет доставлять импульс ТМС на 4/5 от общего числа испытаний либо в начале подготовительного сигнала для получения исходных значений для депутатов Европарламента, либо за 100 мс до того, как императивный сигнал вызовет задержку депутатов Европарламента. Параметры могут быть скорректированы в коде в соответствии с потребностями пользователя. Испытания без ТМС могут быть использованы для оценки поведенческих показателей при отсутствии ТМС. Это полезно для определения любого возможного влияния TMS на производительность.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Успешное выполнение описанных методов включает в себя запись данных планшетов, следов ЭМГ и надежное выявление депутатов Европарламента. Был завершен эксперимент, который включал 270 тестовых испытаний с ТМС, проведенных в 4/5 испытаний (216 испытаний).
Данные были собраны у 16 участников (восемь женщин; восемь мужчин) в возрасте от 25 ± 10 лет, все из которых сообщили о себе как о правшах. Мы оценили эффективность визуального возмущения на поведенческие показатели, выведя функцию обучения для одного репрезентативного участника. Эти данные представлены на рисунке 1B и показывают, что ошибка цели руки участника скорректирована на условия возмущения и вымывания, как и ожидалось. Мы также оценили стандартное отклонение целевой погрешности во время базовых достижений, которое приблизилось к 4,5° (рисунок 1B). Это согласуется с предыдущими исследованиями24.
Один пульс ТМС был доставлен в каждом испытании. Половина импульсов была доставлена на исходном уровне, а половина была доставлена в течение подготовительного периода задержки (рисунок 2А). В среднем 91 ± 23 базовых и 88 ± 20 задержек депутатов Европарламента были успешно зарегистрированы на одного участника, что соответствует 84% и 81% успеха соответственно. Депутаты Европарламента подсчитывались только тогда, когда амплитуды превышали 0,05 мВ. Траектории охвата были успешно получены с графического планшета во всех испытаниях, за исключением испытаний улова (т.е. испытаний, в которых сигнал «идти» не был представлен, и испытаний, в которых участники либо не смогли инициировать охват, либо инициировали до императивного сигнала).
Средний период задержки (продолжительность между подготовительным и императивным сигналом) составил 915 ± 0,5 мс (среднее ± стандартного отклонения). Базовая ТМС вводилась через 26 ± 8 мс после начала подготовительного сигнала, а задержка ТМС составляла 126 ± 3 мс до начала императивного сигнала (рисунок 2B). Последовательное отклонение от предполагаемого времени администрирования TMS в каждом случае указывает на то, что необходима дальнейшая оптимизация для учета нежелательных задержек, вносимых аппаратными или программными компонентами. Тем не менее, относительно низкая пропорциональная дисперсия в этих задержках предполагает, что это в основном фиксированные задержки, которые можно контролировать с помощью дополнительного пилотного тестирования, и указывает на то, что время событий, как правило, надежно во всех испытаниях.
Рисунок 1: Поведенческие данные, собранные с планшета. (A) Рабочее пространство включает в себя домашнее положение (темно-синий), две цели (голубой) и репрезентативный набор траекторий охвата из блока предварительного воздействия одного участника. (B) Погрешность цели рассчитывалась как расстояние в градусах от конечной точки досягаемости до центра цели. Пробные бункеры представляют собой среднее значение двух последовательных испытаний на контейнер, и данные разделены экспериментальными блоками: предварительное воздействие (незатененное), воздействие (красное), вымывание в отсутствие обратной связи (зеленый) и вымывание с правдивой обратной связью (незатененное). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 2: Пример следов MEP. (A) Репрезентативные MEP и соответствующие фотодиодные следы для обеих экспериментальных эпох (базовая линия и задержка). (B) Отрицательная базовая задержка MEP (-26 ± 8 мс) указывает на то, что стимул TMS прибыл после подготовительного сигнала, в то время как положительная задержка задержки MEP задержки (126 ± 3 мс) указывает на то, что стимул TMS прибыл до желаемой точки времени (за 100 мс до императивного сигнала). Задержки усредняются по всем участникам (n = 16). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Дополнительный рисунок 1: Чертеж достигающего аппарата. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный кодовый файл 1: Код для визуальной стимуляции. Файл delayed_reach_TMS.m содержит код задачи для управления планшетом, представления стимула, транскраниальной магнитной стимуляции и записи электромиографии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Методы, описанные выше, предлагают новый подход к изучению двигательной подготовки в контексте достижения поведения. Хотя достижение представляет собой популярную модельную задачу в изучении двигательного контроля и обучения, существует необходимость в точной оценке динамики CS, связанной с достижением поведения. TMS предлагает неинвазивный, точно во времени метод захвата активности CS в дискретных точках времени во время достижения. Описанный здесь подход сочетает в себе два независимых подполя — ТМС и переход в единую парадигму, которая предполагает одновременную регистрацию кинематических и электрофизиологических метрик.
Хотя описанные методы могут выявить важную информацию о контроле действий в контексте охвата, существуют определенные ограничения и соображения. Самое главное, что надежность измерений MEP зависит от стабильности активности ЭМГ до введения TMS, а также от количества захваченных27 депутатов Европарламента. Крайне важно, чтобы качество данных ГРП оценивалось до сбора данных. Для достаточной статистической мощности рекомендуется минимум 20 измерений MEP на каждое условие задачи. Кроме того, в то время как изменения в MEP представляют собой количественное изменение возбудимости CS, природа TMS и результирующая MEP производят довольно грубую, суммарную метрику активности CS, и их причинно-следственную связь с поведением следует интерпретировать с осторожностью15. Кроме того, графический планшет требует, чтобы стилус поддерживал контакт с поверхностью планшета, что ограничивает диапазон достигающих задач и захват отверстий, которые могут быть использованы.
Несмотря на ограничения этого конкретного протокола, комбинация ТМС и ЭМГ для индексации возбудимости двигательной системы во время поведенческих задач, отличных от достижения, хорошо известна15. К преимуществам такого комбинированного подхода можно отнести возможность измерения динамики возбудимости КС даже при отсутствии явного движения, а также в не имеющих отношения к задаче мышцах. Этот подход также обеспечивает высокую временную точность, порядка миллисекунд. Кроме того, протокол, описанный здесь, может быть адаптирован для работы с любым количеством устройств ЭМГ, которые взаимодействуют непосредственно с компьютером представления стимулов через перечисленные устройства ввода/вывода.
Учитывая эти преимущества, протокол может помочь преодолеть разрыв между исследованиями на людях и животных. Большое количество исследований на нечеловеческих приматах изучило электрофизиологические механизмы, связанные с достижением и моторным обучением в контексте достижения. Дальнейшие исследования на людях с использованием комбинированного подхода ТМС и ЭМГ могут помочь соединить нечеловеческую электрофизиологию и поведенческие результаты человека. Предыдущие исследования MEP в контексте достижения показали фасилитационный эффект ТМС во время подготовки к охвату и захвату, когда теменная кора, премоторная кора и париетальная цепи M1 были стимулированы до движения 8,14. Однако амплитуды вызванных потенциалов покоя, измеренные с помощью электроэнцефалографии от 75 до 150 мс после ТМС над М1, были уменьшены после адпатации силового поля13. Тонкая взаимосвязь между подготовкой, адаптацией и изменениями в CS требует дальнейшего изучения. Более того, используя один и тот же набор инструментов и методов в разных лабораториях, репликация будет более достижимой, и это поможет интерпретируемости результатов исследования.
В то время как основное внимание здесь уделяется ТМС M1, в нескольких исследованиях использовалась двухсайтовая ТМС для изучения взаимодействий между областями коры (например, теменной корой и M1). В то время как многие из этих исследований были проведены во время отдыха, несколько исследований изучали кортико-кортикальные взаимодействия в контексте планирования и выполнения охвата. Двухсайтовая ТМС показала стимуляцию задней теменной коры, облегчающую возбудимость М1 при 50 мс и ~100 мс после слухового сигнала «идти», чтобы инициировать подготовленный контралатеральный охват28. Были установлены дополнительные методы для подходов TMS с двумя катушками, которые включают приложения во время целенаправленного поведения reach-to-catch29. Протокол, описанный здесь, дополняет эти предыдущие исследования и методы и может быть легко адаптирован для исследований ТМС с двумя сайтами.
Пример кода задачи состоит из задачи отложенного ответа с двумя потенциальными целями. Такие параметры, как номера испытаний, характеристики цели и курсора, визуальная обратная связь и доставка TMS, могут быть скорректированы для решения различных исследовательских вопросов. Данные, записанные с помощью этого подхода, включают поведенческую кинематику из планшета и электрофизиологические измерения из ЭМГ. Предварительные результаты показали, что ТМС и поведенческие измерения демонстрируют надежное время и достаточную чувствительность к изменчивости в направлениях охвата в испытаниях. Эти методы и результаты являются доказательством концепции для будущих исследований нейронных механизмов достижения через ТМС с использованием этого подхода.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Все авторы заявляют, что конфликта интересов нет
Acknowledgments
Это исследование стало возможным отчасти благодаря щедрому финансированию программы Knight Campus Undergraduate Scholars и Фонда Фила и Пенни Найт.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 2-Port Native PCI Express | StarTech.com | RS232 Card with 16950 UART | Must be compatible with desktop computer |
| Adjustable 80-20 aluminum frame | any | ||
| Alcohol prep pads | any | EMG preparation | |
| Bagnoli Bipolar Electrodes | Delsys | DE 2.1 | |
| Bagnoli Reference Electrode | Delsys | USX2000 | 2” (5cm) Round |
| Bagnoli-8 EMG System | Delsys | ||
| Chair | any | ||
| Computer monitor for EMG/TMS | n/a | ||
| Desk | any | ||
| Desktop Computer | Dell | xps 8930 | RAM: 16 GB, Storage: 1TB, Graphics: 1060 6GB |
| EMG electrodes | Delsys | Sensor Adhesive Interface | |
| Fine grain sandpaper | any | EMG preparation | |
| Graphics tablet | Wacom | Intuos-4 XL | |
| Handle of paint roller | any | to be used as stylus handle, hollowed out center must be large enough for stylus to sit securely inside | |
| Medical tape | any | To secure EMG electrodes | |
| PCI-6220 card DAQ | National Instruments | To interface EMG system | |
| Photodiode Sensor | Vishay | BPW21R | To record timing of task events into EMG trace. |
| Rear TMS port | Magstim | Included with TMS machine | |
| Right-handed polyethylene glove | any | Cut out thumb and index finger of glove to expose FDI muscle | |
| Sensory Adhesive Interface, 2-slot | Delsys | SC-F01 | |
| Stylus | Wacom | Intuos-4 grip pen | |
| Tablet-to-Computer USB cable | any | Included in Tablet purchase | |
| Task Monitor | Asus | VG248 | |
| TMS coil | Magstim | D70 Remote Coil | 7cm diameter, figure-of-eight coil |
| TMS machine | Magstim | 200-2 | |
| TMS-to-Computer DB9 cable | any | Connects to PCIe Serial Card | |
| Velcro | any | To be placed on glove and stylus handle |
References
- Georgopoulos, A. P., Kalaska, J. F., Caminiti, R., Massey, J. T. On the relations between the direction of two-dimensional arm movements and cell discharge in primate motor cortex. The Journal of Neuroscience. 2 (11), 1527-1537 (1982).
- Georgopoulous, A. P., Schwartz, A. B., Kettner, R. E. Neuronal population coding of movement direction. Science. 233 (4771), 1416-1419 (1986).
- Kim, H. E., Morehead, J. R., Parvin, D. E., Moazzezi, R., Ivry, R. B. Invariant errors reveal limitations in motor correction rather than constraints on error sensitivity. Communications Biology. 1, 19 (2018).
- Huberdeau, D. M., Krakauer, J. W., Haith, A. M. Dual-process decomposition in human sensorimotor adaptation. Current Opinion in Neurobiology. 33, 71-77 (2015).
- Shadmehr, R., Smith, M. A., Krakauer, J. W. Error correction, sensory prediction, and adaptation in motor control. Annual Review of Neuroscience. 33 (1), 89-108 (2010).
- Filimon, F., Nelson, J. D., Hagler, D. J., Sereno, M. I. Human cortical representations for reaching: Mirror neurons for execution, observation, and imagery. NeuroImage. 37 (4), 1315-1328 (2007).
- Hammon, P. S., Makeig, S., Poizner, H., Todorov, E., de Sa, V. R. Predicting reaching targets from human EEG. IEEE Signal Processing Magazine. 25 (1), 69-77 (2008).
- Busan, P., et al. Effect of transcranial magnetic stimulation (TMS) on parietal and premotor cortex during planning of reaching movements. PloS One. 4 (2), 4621 (2009).
- Busan, P., et al. Transcranial magnetic stimulation and preparation of visually-guided reaching movements. Frontiers in Neuroengineering. 5, 18 (2012).
- Lega, C., et al. The topography of visually guided grasping in the premotor cortex: a dense-transcranial magnetic stimulation (TMS) mapping study. The Journal of Neuroscience. 40 (35), 6790-6800 (2020).
- Marigold, D. S., Lajoie, K., Heed, T. No effect of triple-pulse TMS medial to intraparietal sulcus on online correction for target perturbations during goal-directed hand and foot reaches. PloS One. 14 (10), 0223986 (2019).
- Savoie, F. -A., Dallaire-Jean, L., Thenault, F., Whittingstall, K., Bernier, P. -M. Single-pulse TMS over the parietal cortex does not impair sensorimotor perturbation-induced changes in motor commands. eNeuro. 7 (2), (2020).
- Taga, M., et al. Motor adaptation and internal model formation in a robot-mediated forcefield. Psychoradiology. 1 (2), 73-87 (2021).
- Vesia, M., et al. Human dorsomedial parieto-motor circuit specifies grasp during the planning of goal-directed hand actions. Cortex. 92, 175-186 (2017).
- Bestmann, S., Krakauer, J. W. The uses and interpretations of the motor-evoked potential for understanding behaviour. Experimental Brain Research. 233 (3), 679-689 (2015).
- Rossini, P. M., et al. Non-invasive electrical and magnetic stimulation of the brain, spinal cord, roots and peripheral nerves: Basic principles and procedures for routine clinical and research application. An updated report from an I.F.C.N. Committee. Clinical Neurophysiology. 126 (6), 1071-1110 (2015).
- Rothwell, J. C., Thompson, P. D., Boyd, S., Marsden, C. D. Stimulation of the human motor cortex through the scalp. Experimental Physiology. 76 (2), 159-200 (1991).
- Bestmann, S., Duque, J. Transcranial magnetic stimulation: decomposing the processes underlying action preparation. The Neuroscientist. 22 (4), 392-405 (2016).
- Kim, H. E., Avraham, G., Ivry, R. B. The psychology of reaching: action selection, movement implementation, and sensorimotor learning. Annual Review of Psychology. 72 (1), 61-95 (2021).
- McDougle, S. D., Bond, K. M., Taylor, J. A. Explicit and implicit processes constitute the fast and slow processes of sensorimotor learning. The Journal of Neuroscience. 35 (26), 9568-9579 (2015).
- McDougle, S. D., Bond, K. M., Taylor, J. A. Implications of plan-based generalization in sensorimotor adaptation. Journal of Neurophysiology. 118 (1), 383-393 (2017).
- McDougle, S. D., Ivry, R. B., Taylor, J. A. Taking aim at the cognitive side of learning in sensorimotor adaptation tasks. Trends in Cognitive Sciences. 20 (7), 535-544 (2016).
- Morehead, J. R., Qasim, S. E., Crossley, M. J., Ivry, R. Savings upon re-aiming in visuomotor adaptation. The Journal of Neuroscience. 35 (42), 14386-14396 (2015).
- Taylor, J. A., Krakauer, J. W., Ivry, R. B. Explicit and implicit contributions to learning in a sensorimotor adaptation task. The Journal of Neuroscience. 34 (8), 3023-3032 (2014).
- Tsay, J. S., Kim, H. E., Parvin, D. E., Stover, A. R., Ivry, R. B. Individual differences in proprioception predict the extent of implicit sensorimotor adaptation. Journal of Neurophysiology. 125 (4), 1307-1321 (2021).
- Jackson, N., Greenhouse, I. VETA: An open-source matlab-based toolbox for the collection and analysis of electromyography combined with transcranial magnetic stimulation. Frontiers in Neuroscience. 13, 975 (2019).
- Goldsworthy, M. R., Hordacre, B., Ridding, M. C. Minimum number of trials required for within- and between-session reliability of TMS measures of corticospinal excitability. Neuroscience. 320, 205-209 (2016).
- Koch, G., et al. Functional interplay between posterior parietal and ipsilateral motor cortex revealed by twin-coil transcranial magnetic stimulation during reach planning toward contralateral space. The Journal of Neuroscience. 28 (23), 5944-5953 (2008).
- Goldenkoff, E. R., Mashni, A., Michon, K. J., Lavis, H., Vesia, M. Measuring and manipulating functionally specific neural pathways in the human motor system with transcranial magnetic stimulation. Journal of Visualized Experiments. (156), e60706 (2020).
