表面电肌图的演变:从肌肉电生理学到神经记录和接口

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 运动学 运动学

背景情况:

• 传统上,表面电肌图 (EMG) 在收缩期间测量肌肉的电活动.
• 肌肉活动受到肌肉纤维潜力和来自运动神经元的神经信号的影响.
• 经典EMG是运动学的主要工具,但先进的技术提供了更深入的神经洞察力.

研究的目的:

• 提供现代表面EMG技术的概述和视角.
• 要突出EMG从外围肌肉记录到神经信号分析的演变.
• 讨论先进的EMG对理解运动神经控制和神经技术的影响.

主要方法:

• 使用具有众多电极的高密度EMG系统.
• 将解卷算法应用于EMG记录,以估计脊髓运动神经元放电时间.
• 在过去的二十年里,这些算法在非侵入性人类研究中得到了验证.

主要成果:

• 高密度EMG使人类的运动神经元放电时间的非侵入性估计成为可能.
• 表面EMG正在转化为神经记录和接口信号.
• 技术进步极大地影响了对运动控制和神经技术的理解.

结论:

• 现代EMG技术,特别是高密度系统,为脊柱运动神经元活动提供了一个窗口.
• 电磁场的演变增强了关于神经控制运动的基本知识.
• 这种进展为神经生理学和神经工程应用开辟了新的途径.