精确的神经控制手假肢的姿势相关的活动在灵长类的抓住电路中

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
• 康复技术 康复技术 康复技术

背景情况:

• 当前的大脑-计算机接口 (BCI) 在日常任务中难以精确地控制手.
• 现有的BCI经常关注速度控制,尽管有证据表明姿势在与手有关的神经信号中占主导地位.

研究的目的:

• 调查与姿势相关的神经信号是否可用于因果控制假肢手.
• 开发和评估一个新的BCI培训范式,以姿势转换为中心.

主要方法:

• 开发了一个BCI培训范式,重点是复制姿势过渡.
• 训练有素的非人类灵长类动物使用这个范式来控制一个多维的手假肢.
• 分析神经活动,以确定对假肢控制的主要贡献者.

主要成果:

• 子在控制多维手假肢方面取得了很高的准确性.
• 假肢的控制包括复杂的精确握手.
• 抓取区域的神经姿势信号被确定为控制的主要贡献者.

结论:

• 首次证明了多维手假肢的神经姿势控制.
• 这种方法通过利用姿势信息,为BCI开发开辟了新的途径.
• 未来的BCI可以利用姿势信号来改善手部运动的功能恢复.