-
~ 1 ~
Cinematica micri de mn dedus de la MEG, EEG i intercranian EEG:
De la interfee creier-main la reabilitarea motorie
Capacitatea de a utiliza semnale creierului electrofiziologice a
decoda diveri parametri de miscare voluntara este o chestiune
central n creier, maina Interface (BMI) de cercetare. Sistemele
invazive IMC poate decoda cu succes traiectoriile de micare din
activitatea spiking de neuroni n cortexul primar motor i cortexul
posterior parietal. Acesta a fost mult timp presupus ca tehnicile
non-invazive nu asigur rezoluie semnal suficient pentru a decoda
cinematica micrilor complexe care variaz n timp. Acest punct de
vedere provine de la ipoteza c parametrii de micare, cum ar fi
direcia,poziie, vitez sau acceleraie sunt n principal codificate de
ardere neuronale n cortexul motor. n consecin, faptul c astfel de
semnale pot s nu fie detectate folosind tehnici non-invazive, cum
ar fi electroencefalografia (EEG) sau
magnetoencefalografia (MEG),conduce afirmaia la amend.
Proprietile de circulaie nu pot fi decodate cu metode non-invazive.
Cu toate acestea, acest punct de vedere a fost dovedit gresit
de
numeroase studii n ultimii ani. n primul rnd,in ultimul, un grup
mare de cercetare a artat c semnalul potenial cmp local (LFP), care
reprezint nsumat activitatea unei populaii neuronale, poate
codifica parametrii de micare la un nivel comparabil cu nregistrri
unitare. Aceste constatri au fost confirmate n oamenii de
utilizarea cu succes a electrocorticografia (ECoG) pentru a obine
decodare micare continu prin uman invaziv IMC apropie. Foarte
recent, o serie de studii non-invazive au fost n msur s furnizeze
dovezi izbitoare c datele la nivel de suprafa, chiar MEG sau EEG
poate conine suficiente informaii cu privire la micarea mnii n
scopul de a deduce direcia de micare i de mna cinematica de semnale
creierului nregistrate folosind metode non-invazive. Aici vom oferi
o scurt trecere n revist a acestei literaturi recente i a discuta
despre importana sa privind viitorul cercetrii IMC i implicaiile
acesteia asupra elaborarea unei lucrari de strategii de reabilitare
cu motorii
Elucidarea bazei neuronale a parametrilor de micare de mn la om
nu numai c va
aduce mai mult lumin asupra neurobiologie de control al
motorului, dar va deschide ci pentru
identificarea alternative, idei pentru interfete
creier-calculator (BCI) eficiente. Optimizarea,
modul n care un bra neuroprotetic este controlat n scopul de a
nelege un obiect se bazeaz n
mare msur pe nelegerea noastr a substratului neuronal a micrilor
voluntare. Cu alte
cuvinte, calitatea i eficiena procesului de decodificare n
interfaa creier-main (BMI) este o
dezvoltare complicata legata de nelegerea noastr a proces de
codificare neuronale. Totui, o
mare parte a cercetrii IMC se concentreaz pe gsirea semnelor
neuronale care pot fi modulate
endogen de subiect i, prin urmare, utilizat n mod indirect
pentru a comunica o comand la un
dispozitiv extern. Aceste caracteristici BMI nu trebuie neaprat
s fie legate de aciunile finale
dorite. Pentru exemplu, imagini de miscare au fost folosite
pentru a obine controlul cursorului n
-
~ 2 ~
sistemul non-invasive BMI [1-3]. Dei astfel de sisteme au fost
un succes relativ au, de
asemenea, mai multe limitri. Pentru exemplu, ele se bazeaz pe
controlul endogen al ritmului
senzorimotor prin stri ale imagini mentale care au puin de a
face cu scopul. Mai mult, BMI
abordeaza baze pe Controlul voluntar al ritmurilor
senzorimotoare a creierului [1,4],astfel
subiectul necesit o pregatire mai amanuntita.
De asemenea, acestea abordri de clasificare a componentei
semnalului care ofer doar
grade limitate de libertate pentru dispozitivul de ieire (de
exemplu, n sus, n jos, stanga,
dreapta). Aceste limitri pot fi considerate mai puin critice n
contextul experimentelor ,de
laborator cu subiecti de voluntariat sntoi, dar acestea ar putea
fi cruciale atunci cnd vine
vorba de punerea n aplicare a Dispozitivul BMI ntr-un mediu
clinic. Urmatoarea generatie de
aplicatii BMI aspir s ofere intentii de decodare continu . Un
astfel de demers presupune
identificarea, cea mai mare precizie posibil, modelele neuronale
care medieza parametrii micarii
reale. Un control intuitiv BMI bazat pe aceste modele naturale
de codare neuronale inerente
duce la perioade mai scurte de formare i crete uurina utilizrii
sistemului.
O alta notiune benefic a acestui cadru este faptul c ngusteaz
decalajul ntre cercetare
BMI i fiziologia de baz i se confrunt cu BMI de cercetare cu
ntrebri fundamentale ale
neurotiinelor despre cum creierul uman mediaz inteniile de motor
i modul n care aceasta
codific cinematica de micare. Dincolo de faptul c interaciunea
strns ntre BMI cercetare i
bazele neurofiziologie este convenabil pentru a avea beneficii
reciproce pentru cele dou
domenii, se pare c acesta este singura modalitate de a obine n
cele din urm o precizie
continu al controlului creier -mini protetice. n aceast lucrare,
vom revizui starea abilitatii
neuronale de decodare al micrii minilor. Dei vom meniona pe
scurt constatri majore din
studiile pe animale, precum i nregistrrile invasive la om, ne
vom concentra discuia privind
foarte recent descoperirile realizate cu magnetoencefalografie
(MEG) i electroencefalograf
(EEG). Mai mult dect att, avnd n vedere c decodarea direciei de
micare a fost complet
revizuit n alt parte [5], vom petrece mai mult timp cu privire
la posibilitatea de a folosi
neinvaziv tehnici pentru a deduce parametrii cinematici, cum ar
fi viteza mnii . n cele din
urm, vom discuta aceast recenta literatur n contextul viitoarei
ci de cercetare non-invaziva
BMI i posibilele implicaiile ale actualelor constatrii privind
dezvoltarea viitoare a BMI-bazate
pe strategii de reabilitare care au ca scop de a spori auto
recuperarea.
2. Parametrii de micare dedui din nregistrri invazive
2.1. Reglaj direcional
Studiile efectuate la primate non-umane au artat c, n timpul
sarcinii centru-iesire,
direcia de miscari ale bratelor se poate deduce din modelul de
ardere de neuroni individuali n
cortexul motorul primar [6,7]. Interesant, cortexul motor primar
(M1) neuronii au dovedit a afia
un "reglaj direcional", cu alte cuvinte,rata de ardere (definit
ca numrul mediu de epi n timp)a
fiecarui neuron a depins de direcia micrii de brat efectuata .O
directie reglata prezint rata de
-
~ 3 ~
ardere maxima atunci cnd braul este deplasat n "direcia
preferat" i rate din ce in ce mai
mici pentru alte direcii. Rata de ardere modulare a acestor
neuroni marcate ca o funcie a
micrii de direcie (de exemplu, profilul de dependen de direcie)
seaman ca o funcie
cosinus care are varfuri in jurul direciei preferat. Acest a
condus la conceptul standard de
"reglaj cosinus". Evaluarea de reglaj a populaie de neuroni
permite astfel calculul unui "vector
de populatie" global care indic n direcia micrii efectuate [7].
n timp ce cele mai multe studii
au folosit activitate singur unitate (SUA), pentru a decoda
parametric miscarii, un grup tot mai
mare de cercetare sugereaza in ultimii ani ca semnalele MUA i
LFP (Vezi Fig. 1 pentru o
prezentare generala a acestor semnale) au aceeasi putere de a
deduce direcii de micare de la
cortexul motor maimu [8,9]. Acesta din urm Studiile au furnizat
dovezi eseniale ca LFPs n
special ar putea fi un semnal foarte util pentru cercetare BMI.
Intr-adevar, un avantaj major al
semnalele LFP comparativ cu unitatea de activitate din punct de
vedere practic este c, dei este
dificil de a asigura o inregistrare de durat la un singur
neuron, semnale LFP ar putea asigura un
semnal cu longevitate rezonabil [10]. Mai mult dect att,
concluziile a mai multor studii
sugereaz faptul c semnalele LFP nregistrate n cortexul parietal
pot furniza informaii critice
cu privire la debutul si execuie miscarii [11,12]. O astfel de
facilitate ar putea fi cruciala pentru
un control robust al unei proteze cu motor cortical. In plus,
dovezi suplimentare pentru utilitatea
probabil a semnalelor LFP n decodare intenie de miscare vine
dintr-o serie de studii n
macaques care dezvluie solutii legate de sarcini modulaiilor LFP
n timpul planificrii i
execuiei micrilor braului (ajungand) i miscarea ochilor
(saccades) nregistrate n cortexul
parietal posterior [13,14].
Luate mpreun, nregistrri microelectrod la animale au artat c
diverse msuri de
activitate neuronale (SUA, MUA i LFP) poate fi utilizat pentru a
decoda direcii de micare
intenionate. Dei puterea de decodificare a SUA a fost larg
stabilit, faptul c MUA i LFP pot
conine informaii comparabile directional au fost demonstrate
numai n ultimul deceniu. n
special, o presupusa potrivire de LFP ca un semnal caracteristic
pentru de control al miscarii a
deschis noi oportuniti pentru cercetare BMI deoarece semnalele
comparabile pot fi, de
asemenea, achiziionate fr microelectrozi. Ca o chestiune de
fapt, de reglaj directional de
atunci a fost investigat cu electrocorticografie (ECoG) .
Acestea nregistrrile intracraniene sunt
n general obinute n contextul evaluarii preoperatorie la
pacientii cu epilepsie rezistente la
medicamente. Aceste nregistrri clinice sunt fie realizate prin
intermediul reelelor subdurale i
benzi de electrozi (ECOG) sau prin implantarea stereotactica a
mai multi electrozi multi-plumb
de adncime, o procedura cunoscut sub numele de stereo-EEG (SEEG)
[15]. Din cauza tipului
de electrozi i amplificatoare utilizate, n general, n acest
context clinic, nregistrarea semnalelor
nu surprinde SUA i MUA a grupurilor neuronale ci semnalul LFP
(cca
-
~ 4 ~
pacientii cu epilepsie raporteaz c inregistrari iEEG din
cortexul motor uman arata reglaje
directionale [21-24]. Interesant, atunci cnd se compar decodarea
puterii realizat prin diferitele
componente de frecven ale semnalului ECoG, ultimele studii arat
c cea mai mare reglare
direcionala (i, prin urmare, puterea de decodare) a fost gsita
n-trece-jos la semnalele filtrate
(ex
-
~ 5 ~
3. Deducerea parametrilor de micare de la nregistrrile non
invazive: MEG i
EEG
Ce stiti despre modalitile non-invazive, cum ar fi MEG i EEG?
Este posibil s se
deduc precisa a parametrilor unici de miscare din msurtori la
nivel de suprafa ale
cmpurilor electrice sau magnetice generate de cortexul motor n
proces?
n general,aceasta a fost o presupunere n mare msur c
nregistrrile non-invazive nu
pot decoda direcii de miscare la nivelul membrelor i traiectorii
din cauza raportului relativ
sczut semnal-zgomot i limitri de lime de band de semnale la
nivel de suprafa. De
exemplu, pn foarte recent, majoritatea cercetarilor MEG i EEG au
fost considerate foarte
puin probabil c masuratorile de suprafata ar putea permite s
diferenieze ntre micrile minii
spre dreapta sau stnga. Semnale i modulaii msurabile legate de
miscare prin EEG i MEG,
precum potentialul Bereitschaftsl [45,46] i legate de evenimente
de sincronizare (ERD / ERS)
din componentele oscilatorii [47] sunt cunoscute a fi modulate
global pentru pregtire, executare
i imaginaia unui motor sarcin. De obicei, astfel de state cu
motor sau sarcini sunt asociate cu
suprimri are putere oscilatorii n aa-numitele mu (~ 10 Hz) i
beta (15-30 Hz) game de
frecvene [47]. Asemenea suprimrii de putere pot fi utilizate (i
chiar instruite), pentru a permite
decodarea de state cu motor sau imagini cu motor (de micare
stnga fa de mna dreapt, de
exemplu). Totui, aceasta a fost unanim acceptat faptul c
reprezentarea neuronala de manevre
precise prin detalii (cum ar fi direcia sau viteza) nu pot fi
extrase din nregistrri de suprafa.
Acest punct de vedere a fost dovedit greit de studiile
non-invazive recente care arat reglajul
direcional, ca precum i traiectoria i cinematica de codificare a
micrilor membrelor [25,48-
52].
3.1. Direcia bra prin decodare sczut ( 60 Hz) componente de
frecven
Waldert si altii. [25] au fost primii pentru a demonstra
fezabilitatea de decodare a direcie
de micare a mnii de un singur studio de date MEG i EEG. Ei au
folosit o paradigma standard
de centru-out n care subiecii au fost instruii s manipuleze un
joystick pentru a ajunge la o int
n oricare dintre cele 4 directii ntr-un mod de auto-ritm.
Autorii au constatat modulaii
semnificative ale micrii legate de activitatea cerebral
oscilatorie n benzi de frecven diferite,
cu creteri de putere proeminente ntr-o fregventa joasa de band
(7 Hz) i o trupa de mare
gamma (circa 62-87 Hz), precum i o scdere de putere n banda beta
(circa 10-30 Hz).
Surprinzator, grupul de frecvene care a furnizat cea mai buna
decodare a directiei miscarii a
fost frecven joasa Gama (7 Hz) .O cercetare este chiar mai clar
atunci cnd se utilizeaz
date simple de filtre trece jos (sub 3 Hz) n domeniul timp.
Aceste constatari sunt in conformitate
cu alte studii de acelai grup raportate la centru-out sau
continu decodarea micarii cu
-
~ 6 ~
inregistrari invazive [8,9,22,44]. n plus, rolul proeminent al
componentei de joas frecven n
micare de decodare raportate de Waldert si alti. [25] este, de
asemenea, n acord cu rezultatele
unui studiu MEG imagistic surs de Control visuomotor continuu de
Jerbi si alti. [48], care
raporteaz o cuplare semnificativ n intervalul 2-5 Hz ntre timp
variind viteza de mn i
activitatea studiu-singur n cortexul motor primar contralateral.
S-a constatat c direcia de
micare i traiectoria membrelor sunt mai bine decodat prin
componente de joasa frecven (
-
~ 7 ~
Fig. 2. o: conduct de analiza a datelor ilustrativ pentru
calcule coerena ntre viteza de mn i semnale creierului
neuromagnetic ntr-o paradigm de control visuomotor [48]. Analiza
datelor a fost realizat cu Brainstorm MEG & EEG instrumente
(software disponibil gratuit:
http://neuroimage.usc.edu/brainstorm); b: transformat-z hri care
prezint coerena de frecven joas (2-5 Hz) cuplare ntre activitatea
corticala
si viteza de mn variaz n timp. Hrile sunt afiate pentru starea
visuomotor (VM), starea de repaus (R) i diferena dintre cele dou.
Vrf de
coeren ntre creier i mn viteza a fost localizat n primar
contralateral cortexul motor. Detaliile complete ale experimentului
i analiza pot fi
gsite n Jerbi et al. [48].
3.2. Decodarea traiectorii de micare continu cu MEG i EEG
Un studiu recent [48] dovedete c reprezentrile corticale ale
vitezei de mn variaz n
timp i sunt detectabile neinvaziv cu MEG. Jerbi colab. [48]
folosite la reconstrucia singurei
sursa de process tehnici pentru a estima seriile de timp
de-creier la nivel cortical activari de
mediere de control al motorului n visuomotor continu urmrire
sarcin. De calcul coerena (un
domeniu de frecven- msur de corelare) ntre sursele corticale i n
curs de desfurare viteza
de mn, acest studiu releva o semnificativa sarcina legata de
cuplare ntre cortexul motor primar
i viteza de mn n 2-5 gam Hz, care a fost proeminent n timpul
sarcinii i absent n timpul
unei stri de control odihn (Fig. 2). Acest frecven joasa de
cuplare este cel mai bine ilustrat
prin filtrarea cele dou semnale ntre timp, domeniu i
suprapunerea lor pentru a descoperi
corelaia strns ntre cele dou n acest interval de frecven joas
(fig. 3). Acestea Constatarile
sunt de acord cu studiile la om [25] i n maimue [9], care a
constatat c cea mai bun decodarea
micare precizie a fost realizat cu frecven joas (
-
~ 8 ~
Fig 3. exemplu ilustrativ de trei-al doilea eantion de control
continuu visuomotor. o: X-Y-hand traiectorie 0-3 s; b:
profilul de vitez corespunztoare mn; c: evoluia n timp asociate
activitii n cortexul motor primar; i d:
aceleai semnale ca n b i c dup band-pass de filtrare n
intervalul 2-6 Hz, subliniind corelaia strns ntre cele
dou semnale n acest interval de frecven. Aceast cifr a fost
adaptat de la Jerbi et al. [48].
Copyright 2007 Academia Nationala de Stiinte, Statele Unite ale
Americii.
Studiul MEG datele autori dobndite n timpul unei visuomotor
sarcina de adaptare, care
const dintr-o activitate de desen de centru-out cu o mn-cursorul
impuse de rotaie.. Autorii au
folosit MEG semnale pentru a decoda profilul vitezei de
orizontal i componentele verticale ale
micrii n diferite faze ale experimentului adaptare visuomotor
(pre-expunere, -expunerea
timpurie, tardiv-expunere i post-expunere la cursor mana
rotaie). Autorii au folosit un algoritm
de decodare liniar comparabil cu cel implementat n studiul de
Georgopoulos colab. [49]
combinat cu n-ori cross-validare. n alt ordine de cuvinte, n-1
segmente de date au fost
utilizate pentru formare i a obinut decodarea care a fost
aplicat la segmentul rmas, aceasta
este terminata pentru combinatii exhaustive i la fiecare
corespondena ntre decodate i viteza de
mn msurat este calculat. Pentru faza de pre-expunere marele
medie coeficienilor de
corelaie ntre viteza decodate i msurat (peste un total de cinci
subieci) a fost 0,48 i 0,32
pentru x i y componentele vitezei respectiv. Autorii au
constatat c performana de decodare a
artat o scdere notabil n precizie pentru componenta y-vitez cnd
acestea au reprezentat
-
~ 9 ~
artefacte n datele de micare a ochilor. Acesta subliniaz
importana monitorizrii precise a
micrilor oculare in studiile viitoare de EEG i MEG micare
decodare paradigme. Studiul de
Bradberry et al. [51] prevede suplimentar perspective asupra
corelatiei neuronale, cu codificarea
vitezei implicat n sarcina centru out. Folosind analiza estimate
de sursa ei n raport de activitate
legata de vitez n girusul precentral contralateral , ipsilateral
lobul parietal i precuneus n toate
fazele experimentul lor, cu implicarea suplimentar complementar
zona motorului i lobul
parietal inferior n toate fazele, cu excepia pre-expunerea la
rotaie mn-cursor. Un alt studiu
EEG de ctre acelai grup se adreseaz decodarea vitezei mn ntr-un
centru misiunii de auto-
ritm 3D [52]. Din nou folosind decodare liniar, validarea cruce
i coresponden de analiza
(Pearson ntre mn msurat i reconstruit component de vitez)
autorii raportului care atins
corelaiile punctului culminant la 0,19, 0,38 i 0,32 pentru x, y
i z componente-viteza, respectiv.
O observaie interesant n acest studiu este faptul c, dei un
total de 55 de posturi sunt
disponibile, decodarea precizia a atins apogeul atunci cnd s-au
folosit 34 de electrozi, i a sczut
cnd s-au folosit mai muli electrozi pentru decodarea liniara.
Autorii se refer aceast supra-
montarea modelului la datele de formare. Aceast problem ar putea
fi crucial atunci cnd este
vorba de identificarea optim a senzorilor pentru a menine, n
cazul unei cereri reale EEG bazat
pe la pacienii cu leziuni ale mduvei spinrii n imposibilitatea
de a asigura un training set bazat
pe miscari reale. Mai multe alte probleme se poate dovedi a fi
la fel (sau chiar mai mult),
important atunci cnd vine vorba de realizarea decodare on-line
cu privire la inteniile de micare
3D prin imagini cu motor de exemplu. Acestea includ adaptarea
neuronale la vizual sau tactil
feedback-ul, care este de ateptat s mbunteasc substanial
spectacole de decodare prin
instruire n bucl nchis. n plus, Yun i Yuanqing [55] decodifica
micarea vitezei de mn n
timpul unei sarcini de desen bidimensional prin combinarea
filtrarea spaial a multi-canal EEG
n frecven diferit benzi cu o linie Kalman. Coeficienii medii de
corelaie ntre vitezele
msurate i raportate n decodate lor studiu au variat 0.35-0.83
pentru dimensiunea orizontal i
0.11-0.45 pentru dimensiunea vertical. Intr-un studiu legat de
la distan, Yuan i colab. [56] a
examinat activitatea EEG n timpul real i imaginar ncletat pana
la diferite rate (de exemplu,
numrul strans peste timp). Autorii au constatat o modulare
parametric de alfa i modalitaii
putere beta n funcie de (executat i imaginat) Ratele ncletarii
de mn. Yuan i colab. [56]
propune, de asemenea, o ecuaie liniar c modelele relatia dintre
activitatea EEG i de mn
Parametrii clench vizeaz decodarea imagini cu motor (de exemplu,
mental reprezentarea
-
~ 10 ~
executare sarcinii motorului) prin regresie liniar. Tehnicilor
de decodare pe baza procerelor
reale neurofiziologice care mediaz micrile membrelor va oferi
performane superioare BMI
pentru controlul dispozitivului extern dect cele bazate pe
caracteristicile indirecte, cum ar fi
imagini vizuale, endogen controlul ritmuri auto (fr reprezentri
interne ale cinematica
micarii), sau angajament endogen n cognitive sarcini, cum ar fi
calculul mental [57] rmne s
fie investigate. n timp ce acest lucru nu pare a fi cazul pentru
IMC invasive se apropie ca
activitatea unitate decoda in cortexul uman [41], nu este nc
clar dac de control al motorului
intuitiv bazat pe traiectorie intentii sau planificare va fi
realizabil cu EEG sau MEG
3.3. Comparnd utilitatea MEG i EEG decodari miscarii este
esenial s se compare
performana relativ a MEG i EEG n ceea ce privete acurateea
decodari de miscare pentru a
evalua semnificaia lor pentru viitorul cercetare BMI. Studiul de
Waldert colab. [25] folosind
inregistrari simultaneousMEGand EEG, ceea ce a permis o
comparaie rezonabila direct ntre
precizia de decodificare a fiecruia dintre cele dou tehnici care
utilizeaz nregistrri din
aceleai zone. Autorii au constatat ca decodarea msuri de
acuratee i de informare decodificate
nu difera semnificativ ntre MEG i EEG. Cu toate acestea, atunci
cnd se evalueaz Profilul
temporal al preciziei de decodare, au descoperit ca a fost lent
pentru a ridica i a depi pragul de
semnificaie, cu EEG dect cu MEG. Urma furnizeaz precizia decodat
bine nainte de debutul
de miscare (calculat pe o [-20 050] timp ms interval cu privire
la debutul micri la 0 ms).
Interesant, aceast fereastr de timp ce corespunde perioadei
pentru care MEG topografii descriu
creterea performanelor decodate la zone mediale cu motor, cel
mai probabil, reprezentnd zona
motorului suplimentar implicat n planificarea micarii. Aceasta a
fost urmat de o cretere a
informaiilor direcionale n cortexul motor primar n [50 300]
intervalului ms. Mai general, dei
studiul prin Waldert colab. [25] sugereaz c s-ar putea
transporta MEG un uoar avantaj atunci
cnd estimarea direciei micri viitoare, dovezile sunt nc limitate
i este dificil s se afirme
credibil metod care asigur decodificarea mai fiabila i
eficiente. Mai multe studii au fost
efectuate cu EEG decat cu MEG si comparaii directe sunt dificil
de atins.
Magnetoencephalografia ar putea transporta un potenial puternic
de dezvoltare a reconstrucii
surs n timp real, ceea ce ar putea mbunti n continuare algoritmi
de decodare existente. Pe
de alt parte,sistemele de EEG portabil sunt un atu major pentru
cercetare BMI si permite BMIs
care urmeaz s fie puse n aplicare i testate n afara testarii din
laborator in situaii de via de
zi cu zi. In cele din urma,sa nu concureze, ambele tehnologii
sunt de ateptat s joace un rol
crucial n metoda BMI evoluia i aplicarea n diferite contexte
clinice.
4. Viitorul BMIs non-invazive: de la comunicare la reabilitarea
neuronale
4.1. Tendinelor viitoare
Fr a aduce atingere promitoare studiile non-invazive discutate n
aceast reexaminare,
la cunostintele noastre, nici un studiu pn n present a raportat
toata bucla nchis bidimensional
-
~ 11 ~
i tridimensional control on-line pe baza scopului real de
decodare cu motor ,adic micare
traiectoria intenionat (n absena micare real). Pn n prezent,
bidimensional i tridimensional
strategii de control care au atins succesul rezonabil au se
bazeaz pe auto-reglementare a
ritmurilor senzorimotoare nregistrate cu EEG [1-4,58]. Odat cu
apariia de bucla inchisa EEG
sau Experimentele de control cu motor pe baz de MEG (de exemplu,
cu feedback-ul visual
ilustrnd ieirea decodorului n timp real o mbinare ntre cele dou
strategii este probabil s
apar. ntr-un sistem hibrid distincia ntre controlul endogen de
ritmuri cu motor i codare
mental a traiectoriilor membrelor ar putea deveni mai puin
evident ca subiectul dezvolt
strategii individuale de adaptare la sistemul online. Acest
lucru a fost raportat n invasive BMI
abordri bazate pe nregistrri directe la animale [59] i va avea
loc cel mai probabil n sisteme
non-invazive avansate cu subieci umani, de asemenea. n plus,
este foarte probabil ca de-a face
cu reprezentarea neuronala a porii motorului ar putea deveni ce
n ce mai important n cercetarea
BMI i c integrarea modele interne de aciune ar putea juca un
rol-cheie n viitor avansuri
conceptuale n domeniul BMI [60].
n plus, un numr tot mai mare de studii au nceput sondarea
adecvata semnelor de la alte
dect cu motor regiuni cortexul pentru decodarea parametrilor de
micare. Numeroase studii pe
animale au artat c semnalele de la cortexul parietal posterior
(PPC) poate conine informaii
suficiente (n SUA, MUA i LFP) pentru a decoda saccade i
traiectorii membrelor superioare
[11,12,14,29,30], doar foarte puine studii au investigat
utilizarea semnalelor parietale
posterioare pentru controlul non-invaziva BMI[61]. Interesant,
studiile pe animale c au
examinat rolul PPC n planificare i execuie a motorului au artat
proeminent coninutul
informaii cu motor n domeniul de frecvene gamma (> 30 Hz) al
semnalului parietal DII
[11,12,14]. Unul este astfel dreptul s ne ntrebm dac semnalelede
banda gamma pot fi
nregistrate folosind metode non-invazive [16,62,63]. Cateva
studii au MEG succes detectate
modulaii de putere de banda gama in cortexul parietal posterior
timpul pregtirii care ajung i
executrii saccades i micri [64-66]. Acestea fiind spuse, este
important s reinei care
ncearc s nregistreze modulations putere de banda gamma, folosind
nregistrrile de suprafa
trebuie s monitorizeze cu atenie micarea ochilor Efecte care
folosesc simultan electro-
oculogram (EOG) nregistrri sau sisteme de ochi-de urmrire. Mai
multe studii au aratat ca
miscarile sacadate ale ochilor sunt asociate cu potentiale vrf
care originare din muschi extra-
oculare i care traduce in gamma range artefacte pe electrozi EEG
[67-69]. Prin contrast,
nregistrrile bipolare intracraniene sunt de mare i imune la
astfel de artefacte de micare a
ochilor. Cu toate acestea, ocazional, n cazul n care un
implantat electrod se ntmpl s fie n
imediata apropiere a unui extra-ocular musculare, cum este cazul
pentru electrozi la vrful
temporal pol, gamma-gama contaminare semnal iEEG pot aprea ca
arat ntr-un studiu recent
de grupul nostru [70]. O comparaie suplimentar de calitatea
semnalului n EEG suprafa
nregistrate simultan i reelele electrod implantat raporteaz
detectarea eyemovement i clipi
artefacte n datele iEEG n anumite condiii [71]. Luate mpreun, un
organism tot mai mare de
cercetare indic faptul c Semnalele gamma-banda originare din
diverse structuri, inclusive
cortexul parietal, ar putea fi utile pentru decodarea intenia
auto non-invaziv.Yet, estimeaz legat
-
~ 12 ~
de sarcini gama-putere n MEG i EEG n scopul BCIS va trebui s fie
efectuat cu pruden,
pstrnd un ochi pe care clipete i grija pentru miscarile
ochilor.
O alt tendin actual, care este probabil s ctige rapid impuls n
domeniul BMI este
utilizarea semnalelor neuronale care reflect higherorder
procesele cognitive n loc de intenii cu
motor, traiectorie codare sau imagini. De exemplu, noi studii
BCI au fost capabile de a realiza
controlul cursorului pe baza atenie sub acoperire [72-74].
Calculul mental este un alt exemplu
de nivel superior proces mental care ar putea fi utilizat pentru
controlul cursorului n BCI
cognitiv aplicat. Un avantaj de calcule mentale (i sarcini care
activeaz la lucru reelele de
memorie, n general) este faptul c subieci (sntoi sau cu
deficiente motorii) pot voluntary, se
angajeze n astfel de activiti. Cele mai multe dovezi ale
conceptului de astfel de calculul mental
bazat pe controlul BCI au fost pn acum bazate pe nregistrri
invazive [75,76], dar evaluarea
neinvaziv la oameni este cu siguran chiar dup col. ntre timp, o
perspectiv de la nregistrri
invazive la om sunt gata s continue s joac un rol important n
cutarea, caracteristici noi de
nivel superior proceselor cognitive i ofer, astfel, dovezi ale
conceptului (optim spaial,
rezoluia temporal i spectral) pentru fezabilitatea controlului
endogen al caracteristicilor
cerebrale subiacente [75,77,78].
O cale mai departe interesant pentru cercetarea viitoare const n
punerea n aplicare a
Sistemele BCI hibrid care combin semnale de multiple tipuri
(EEG, electrocardiografie,
semnalele priviri, etc.) sau diverse caracteristici obinute din
aceleai semnale EEG (senzorio
ritmuri, semnal P300, legate de eroare de negativitate, sub
acoperire sau evidente atenti, etc.), n
scopul de a crete gradele de libertate i utilitatea practic a
unui sistem de BCI [79-81]. De
exemplu, adugnd un "comutator Brain" la orice intenie de
strategie de decodare poate fi
extrem de utile. Exemplul tipic este de punere n aplicare
controlate de creier-computer mouse-
ul: n timp ce micarea 2D decodare Strategiile traduce semnalele
neuronale continu n cursor
deplasri, un semnal suplimentar (de exemplu, echivalent cu o
apsare de buton) este necesar
pentru a face selecii. n mod similar, noi generaii de BCI,
sisteme care implementeaz
abordarea P300 Speller [82-85] va include din semnalele
suplimentare care permit efectuarea
operaiuni simple cum ar fi o "resetare" sau o "corecie" la orice
moment n timpul ortografie.
Operaiunea mouse-ul controlat de creier i aplicaia P300 Speller
sunt dou exemple care
evideniaz necesitatea unor sisteme hibride care ncorporeaz un
"comutator creier" prin
Capacitatea asincron BCI de control [86-88].
Din punct de vedere metodologic, studii viitoare se vor
concentra pe mbuntirea
abordrile BCI non-invazive prin mbuntirea algoritmilor de
decodare i metode de clasificare
pentru MEG i date EEG [89,90] i prin aplicarea diferitelor
filtrare spaiale, tehnici i abordri
invers-soluiet, care s permit BCI investigaii n MEG sau EEG
spaiu surs [91-98]. n cele
din urm platforme BCI primare vor continua s joace un pivot rol
n efortul comunitii pentru
dezvoltarea n comun i schimbul de experien metodologic i
expertiz neuroscience, de
exemplu, prin proiecte software deschise, cum ar fi Open- ViBE
[99], FieldTrip
(http://fieldtrip.fcdonders.nl) sau BCI 2000 [100].
-
~ 13 ~
4.2. Reabilitare motorie BCI-based
Pn n prezent, abordrile non-invazive IMC sunt predominant
concepute cu scopul de
a restabili un grad de mobilitate cu pacieni i comunicarea cu
deficiene severe, care i-au
pierdut toate controlele motoarelor, de exemplu, ca urmare
leziuni ale coloanei vertebrale (SCI)
sau care sufer de blocat-in sindromul (LIS). n paralel cu acest
demers important, un numar tot
mai mare de clinici, centre de cercetare au nceput acum
investigaii potentiale de BMIs ca un
instrument mai general de reabilitare neurologic la spori de
recuperare ntr-o gam de deficiene
[101-107].
Numeroase studii au analizat utilizarea terapeutic n timp real
EEG formare, care este
adesea menionat ca neuro-feedback instruire (NFT). De exemplu,
formarea de pacienti pentru a
obine controlul peste caracteristicile EEG a fost testat ca o
intervenie de a reduce frecventa
convulsiilor la pacientii cu epilepsie, sau ca tratament pentru
tulburrile de hiperactivitate cu
deficit de atenie [108-111]. Aceste studii s-au concentrat n
principal pe producerea de
schimbri pe termen lung, cum ar fi o cretere sau descretere de
durat ntr-o anumit trstur
EEG, mai degrab dect de formare a pacientiilor de a schimba
rapid caracteristici ale acestora;
activitatea creierului n curs ct este necesar pentru controlul n
timp real al un sistem BCI.
Ultimii ani au cunoscut o cretere interes n aplicarea BCI n
scopuri terapeutice. Unul cmp
promitor este mbuntirea BCI-based motoru volitiv, controlul dup
deprecierile de circulaie
care rezult din traum sau boal.
Realizarea motorului de interventie re-learning dupa traumatisme
cerebrale invoc una
dintre cele mai fascinante proprietai ale creierului:
plasticitile sale. Plasticitatea dependent de
activitate nu se limiteaz la sistemul nervos i pot aprea cu
traume sau boli. De exemplu
accidentul vascular cerebral a fost dovedit a fi urmat de
plasticitate extinse n cortex [112-115].
Acest lucru ofer un cadru important pentru reabilitare neuronal
care a fost folosit de zeci de
ani cu standardul metode de recuperare, cum ar fi terapie fizic
i care este acum vzut ca o mare
oportunitate pentru punerea n aplicare a inovatoarei BCI-bazate
pe abordari de reabilitare. Dup
cum a subliniat n o revizuire excelent de Daly andWolpaw [103],
dou tipuri principale
abordrilor BCI sunt n vedere pentru reabilitarea motorie.Prima
strategie este de a instrui
pacienii pentru a produce normal activitatea creierului. Ipoteza
este c, prin promovarea
plasticiti cerebrale astfel nct s reduc activitatea patologic i
spori activitatea normal, o
functie mai normal a creierului va fi restaurat i, ca prin
urmare, de control al motorului se va
mbunti. A doua strategie se bazeaz pe formarea pacientului
pentru a obine controlul asupra
creierului endogen, semnale care i permit s activeze un
dispozitiv care ajut micarea, cum ar fi
o mn de ortez [105116]. Prin mbuntirea funcia motorie, aceast
micare este, de
asemenea, de ateptat pentru a spori intrarea senzorial care
induce plasticitatea cerebral.
Combinaia de asistare tehnologic i bucl nchis de formare BCI ar
putea n cele din urm
duce la restaurarea controlului normal a motorului.
-
~ 14 ~
Interesant, dei cele mai multe reabilitri motorie BCI-based de
abordri, vizeaz
utilizarea EEG pentru a inregistra semnale ale creierului, cteva
studii extrem de promitatoare
MEG au fost raportate n ultimii ani. Un studiu BCI, MEG pe baza
de de Mellinger et al. [106] a
evaluat posibilitatea de a folosi analiza in timp real a MEG,
semnale ca un mediu de instruire
BCI menite s sporeasc participant capacitatea de a nva rapid, de
a modula senzori-motor mu
(10-12 Hz) i beta (20-24 Hz) ritmuri cerebrale. Dup 32 min. de
formare feedback, participantii
au fost capabili s comunice deciziile binare de imagini de
micari ale membrelor. Rezultatele
furnizate de acest studiu ofer prima dovada ca MEG-based, BCI
poate fi folosit pentru
instruirea utilizatorilor. n plus, utilizarea unei combinaii de
"analiza de faz decorelare" (o
component principal analiza (APC) legate tehnic) i mai mici
ptrate echivalent dipol (ECD)
apt, Mellinger et al. [106] au fost capabili (n trei din de sase
subieci) pentru a localiza originea
ritmurilor mu (care subiecii au fost capabili de a modula pentru
controlul cursorului) pentru auto
cortexul. n timp ce aceasta constatare nu este deosebit de
surprinztor, este important pentru a
localiza originea ritmului mu, auto control deoarece nu ar putea
avea n mod necesar acelai
substrat neural exact ca neinstruit ritmului mu (adic spontan)
senzorimotoare.
Un alt timp real studiu de pionierat MEG a fost efectuat prin
Buch et al. [104] la pacienii
cu AVC cu plegia mnii cronice. Autorii au testat utilitatea bucl
nchis BCI-based training
pentru a spori controlul volitiv de activitate neuromagnetic,
caracteristic nregistrat peste zonele
centrale cerebrale la aceti pacieni. Cel mai important,
participantii au putut, n timp real
formare BCI, s auto-reglementeze ritmul lor senzorio mu
permindu-le s controleze
beneficierea aciuni printr-un dispozitiv mechanic -orteza de mn.
n general, pacienii au
participat la 13-22 sesiuni de instruire cu scopul de a atinge
modulaii voluntare de mu ritm
amplitudine. Modulaiilor ritm mu la rndul su,au ridicat sau
cobort poziia unui cursor n
direcia unui obiectiv pe ecran. Feedback-ul de performan a fost
prevzut vizual in timp real i
de studii de succes (n care contactul cursorului este realizat
cu obiectivul) a condus la deschider
/ inchider a ortezei ataat la mna paralizat. n timp ce formare
nu a condus la o mbuntire
din punct de vedere clinic ( mna plegica a rmas paralizat),
aceasta nu furnizeaz dovezi c o
orteza controlat de creier poate deveni o tehnologie de asisten
viabil, soluie care restabilete
un nivel minim de control manual la astfel de pacieni. Acesta nu
este complet nerealist s ne
imaginm c urmtoarea generaie de aceasta tehnica ar putea fi
bazat pe orteze mecanice mai
complexe care permit controlul individual pe deget. Cinematica
degetelor individuale ar putea fi
n cele din urm controlate de decodare continu a inteniilor de
motor reglat-fin.
5. Concluzie
Dup cum sa menionat ntr-un comentariu recent faza
dovada-of-concept pentru
BMIresearch vine treptat de sfrit: "Timpul este copt s se
concentreze pe dezvoltarea de
tehnologii practice BCI care pot fie scose din laborator i n
aplicaii reale "[107]. Combinnd
tehnologia BCI cu tehnologii de asistare existente este un
domeniu extrem de promitor, care va
schimba viaa multor oameni cu handicap [107117] i care ne va nva
ct i despre creiere
vtmate ca despre functionarea normala a creierului.