暴露于不兼容的虚拟手术会在重新适应后影响肌肉模式的零空间组件,但不会影响任务执行

科学领域:

• 运动控制和学习.
• 神经科学是一个神经科学.
• 机器人技术和人与计算机的互动.

背景情况:

• 获得运动技能往往需要形成新的肌肉协同作用.
• 协同效应假设表明,大脑利用这些协同效应来简化运动控制.
• 虚拟现实范式提供受控环境来研究运动适应.

研究的目的:

• 调查通过虚拟手术诱导的适应新型肌肉协同作用是否会影响随后的运动任务性能.
• 为了确定经历不兼容的虚拟手术是否会在回到基线任务后改变肌肉激活模式.
• 检查底层运动学习和适应的神经机制.

主要方法:

• 开发一种"虚拟手术"范式,在同位射程中改变肌电控制映射.
• 实验性操纵肌肉激活到光标运动映射,以创建不兼容的协同效应.
• 在虚拟手术适应之前,期间和之后评估任务性能和肌肉模式的变化.
• 分析肌肉协同作用,特别是零空间组件,在不扰动和扰动条件下.

主要成果:

• 参与者成功地适应了不兼容的虚拟手术,通过利用新的肌肉模式来提高任务性能.
• 经历不兼容的虚拟手术并没有对原始,不被干扰的任务的表现产生负面影响.
• 适应虚拟手术导致在基线任务期间肌肉激活模式的零空间组件发生显著变化.

结论:

• 运动技能的学习可以涉及到新的肌肉协同作用的形成,以克服干扰.
• 神经系统通过修改肌肉激活策略以应对改变的感觉运动反来证明适应能力.
• 肌肉模式的变化,即使在适应之后,也表明在运动控制策略中持续的神经适应.