神经生理学和生物力学数据在实时虚拟步行分析系统 (GRAIL) 中的同步:一项原则证明研究
Stefan A Maas1, Tim Göcking1, Robert Stojan1
1Department of Neuromotor Behavior and Exercise, University of Münster, 48149 Münster, Germany.
Sensors (Basel, Switzerland)
|June 27, 2024
概括
这项研究引入了一种同步系统,用于实时收集神经生理和步态数据. 经过验证的方法可以达到千秒准确度,这对于神经运动康复研究至关重要.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 康复工程 康复工程 康复工程
- 生物医学信号处理
背景情况:
- 在自然条件下研究步态的神经相关物对于神经运动康复至关重要.
- 步态实时分析交互实验室 (GRAIL) 为控制步态研究提供了沉浸式虚拟现实.
- 同步大脑活动 (EEG/fNIRS) 与步行动力学/动力学是必不可少的,但具有挑战性.
研究的目的:
- 概述一个实时的设置,同时收集多通道EEG,fNIRS和步态动力学的数据.
- 为了证明GRAIL中的这个同步的神经生理学和动力学/动力学数据采集系统的时间精度.
- 验证系统在复制已知的生理现象和关联神经生理和步态数据方面的能力.
主要方法:
- 利用实验室流媒体层 (LSL) 生态系统进行数据同步.
- 实现了定制光二极管方法,以实现精确的系统同步.
- 收集了同时进行的脑电图 (EEG),功能近红外光谱 (fNIRS) 和步态动态数据.
- 采用一个启动任务和一个棋盘视觉刺激来验证.
主要成果:
- 实现了高时间精度 (毫秒范围) 的同步数据采集.
- 成功复制已知的生理现象,包括与事件相关的大脑血液动力学活动和视觉唤起的潜能.
- 证明能够准确地将神经生理学数据与步态动力学和动力学联系起来.
结论:
- 开发的系统能够在生态有效的环境中准确,实时,同步地收集神经生理和步态数据.
- 这项概念验证研究验证了先进的神经运动康复研究的强大方法.
- 该系统的毫秒级准确度有助于详细分析大脑 - 步态相互作用.
