电脊谱用于人类脊柱传感运动网络的非侵入性记录
Alexander G Steele1,2, Amir H Faraji2,3,4,5, Jose L Contreras-Vidal1
1Laboratory for Noninvasive Brain-Machine Interfaces, IUCRC BRAIN, University of Houston, N308 Engineering Building I, Houston, TX 77204, United States of America.
Journal of neural engineering
|December 20, 2023
概括
电脊谱 (ESG) 现在可以在运动过程中测量脊柱传感运动网络. 这种非侵入性技术揭示了功能连接的变化,为脊髓功能提供了新的见解.
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
- 发动机控制器的控制器
背景情况:
- 脊柱传感运动网络的非侵入性测量是有限的.
- 电脊谱 (ESG) 是一种非侵入性方法,但其用于研究感觉运动网络的应用尚未得到充分探索.
- 现有的方法往往侧重于引起的反应或手术内监测.
研究的目的:
- 评估高密度电脊谱 (ESG) 的可行性,以测量脊柱传感运动网络.
- 为了确定在单关节下肢运动期间在脊髓和皮质层面的时空和功能连接变化.
- 为了研究ESG在特征神经活动在自愿运动期间的实用性.
主要方法:
- 在十名健康成年人中同步记录脑电图 (EEG),肌电图 (EMG) 和高密度ESG.
- 多方位的工件去除,包括H∞过,工件子空间重建和独立组件 (IC) 分析.
- 使用EEGIC和ESG数据在脚部曲和膝盖曲任务期间的概括部分定向一致性来分析功能连接.
主要成果:
- 通过K-means集群,确定了五个与运动规划,注意力和感官处理区域 (Brodmann区域9,8,39,4,22) 相关的不同EEGIC集群.
- 对ESG数据的时间频率分析显示,与休息相比,运动执行期间的局部变化.
- 在运动期间,皮质区域和脊柱传感器之间观察到显著的双向功能连接.
结论:
- 这项研究是第一个使用高密度ESG来表征单关节下肢运动的研究.
- 研究结果支持ESG在神经上完整的个体中捕捉到外接和外接脊柱信号.
- 作为研究脊髓功能和感觉运动网络的直接,非侵入性工具,ESG显示出前景.
