Simultanea Elettroencefalografia cuoio capelluto (EEG), Elettromiografia (EMG), e al corpo intero di registrazione inerziale segmentale per Multi-modal Neural decodifica
Summary
Sviluppo di un sistema efficace cervello-macchina-interfaccia (BMI) per il restauro e la riabilitazione della locomozione bipede richiede accurata decodifica di intenti dell'utente. Qui vi presentiamo un protocollo sperimentale romanzo e la tecnica di raccolta dei dati per l'acquisizione simultanea non invasiva di attività neurale, l'attività muscolare, e al corpo intero cinematica durante i vari compiti e le condizioni di locomozione.
Abstract
Studi recenti sostengono il coinvolgimento di reti sopraspinali in controllo della camminata bipede umano. Parte di questa prova comprende studi, tra cui il nostro lavoro precedente, a dimostrazione che l'andatura cinematica e coordinamento degli arti durante la deambulazione tapis roulant possono essere dedotte dal cuoio capelluto elettroencefalogramma (EEG) con ragionevolmente elevate precisioni di decodifica. Questi risultati forniscono impulso per lo sviluppo di sistemi cervello-macchina-interfaccia non invasive (BMI) per l'uso nel restauro e / o aumento di andatura, un obiettivo primario della ricerca di riabilitazione. Ad oggi, gli studi che esaminano EEG decodifica di attività durante deambulazione si sono limitati a treadmill camminare in un ambiente controllato. Tuttavia, per essere attuabile un sistema BMI deve essere applicabile per l'impiego in attività di locomotori quotidiane come sopra terra e girando a piedi. Qui vi presentiamo un protocollo romanzo per la raccolta non invasiva dell'attività cerebrale (EEG), l'attività muscolare (elettromiografia (EMG)), e di commerce-corpo dati cinematici (testa, tronco, arti e traiettorie) sia durante tapis roulant e su terreni camminare compiti. Con la raccolta di questi dati nella intuizione ambiente non controllato può essere acquisita per quanto riguarda la fattibilità di decodifica non vincolata andatura e EMG di superficie dal cuoio capelluto EEG.
Introduction
Questo protocollo utilizza tre sistemi di raccolta dati per la registrazione simultanea EEG, EMG, e la cinematica del corpo intero (Figura 1, Tabella 1). Dati EEG sono raccolti in modalità wireless da 64 canali con una frequenza di campionamento di 1000 Hz, mentre i soggetti piedi. Elettromiografia (EMG) è raccolta a 1.000 Hz da elettrodi di superficie posizionati bilateralmente su quattro gruppi di muscoli: tibiale anteriore (TA), gastrocnemio (Gast), bicipite femorale (BF), e vasto laterale (VL). Dati cinematici sono raccolti a 128 Hz da 11 sensori wireless montati sulla testa, busto superiore, regione lombare, braccia, cosce, stinchi e piedi per registrare il movimento durante la deambulazione. Ogni sensore contiene un magnetometro triassiale, giroscopio triassiale, e accelerometro triassiale (cioè un sensore MARG).
I dati sono raccolti da ciascun sistema e sincronizzati in tempo da un singolo PC host. Sincronizzazione viene eseguita utilizzando un segnale di trigger trasmessi attraverso una continua sericollegamento di comunicazione al accessibile da tutti e tre i sistemi di dati simultaneamente. Il trigger è stato implementato come un semplice interruttore pulsante. Quando il pulsante viene premuto un segnale di innesco (1) viene inviato al PC host, mentre viene inviato un segnale nullo (0) quando non è premuto. Premendo il pulsante di azionamento provoca anche un secondo tono 0,5 usato come cue audio per il soggetto, come descritto nel protocollo di seguito. Cinque coppie di sensori di prossimità ad infrarossi (IR) sono stati fabbricati per uso come posizione innesca nella terra sopra cammina esperimenti descritti di seguito. Quando il segnale IR viene interrotto un segnale di trigger (1) viene inviato al PC host tramite il collegamento seriale attraverso una frequenza radio (RF) connessione con la scatola di attivazione manuale.
Una consuetudine C + + applicazione, utilizzando il previsto da ogni sistema, è stato sviluppato per registrare e sincronizzare i dati del software development kit (SDK). Il codice utilizza una tecnica multi-threading; funzioni per salvare i dati di ogni sistema (EEG, EMG, e dai marg) sono contenute in indivdiscussioni residuali. L'algoritmo software è mostrato in Figura 2. Raccolta dati inizia quando l'applicazione viene eseguita e termina quando viene premuto il tasto 'q'. Cinque fili vengono attivate al momento l'esecuzione dell'applicazione. Un filo (Figura 2) controlla il valore (0 o 1) del segnale di trigger dal collegamento seriale. Valore di attivazione iniziale è zero. Quando un trigger viene ricevuto (cioè quando si preme il pulsante o linea di vista tra coppia di sensori IR è rotto) le variabili di trigger globali sono impostati a 1. Queste variabili rimangono 1 fino a quando non vengono ripristinate entro i fili di raccolta dati.
Il filo EEG accede in remoto del cuoio capelluto dati EEG in tempo reale utilizzando il protocollo TCP / IP. I dati vengono scritti in un file di testo riga per riga alla frequenza di campionamento corrispondente (1.000 Hz). Il segnale di trigger EEG globale viene scritto nella prima colonna, mentre le colonne 2-65 sono i 64 canali EEG. Se il segnale di trigger EEG globale era 1, è azzerato. Datiscrittura continua finché il filo EEG viene terminato. Due record di thread indipendenti MARG dati del sensore. Due fili sono necessari perché i 11 sensori MARG wireless trasmettono i dati utilizzando il software del produttore in modalità streaming robusto, che i buffer di dati sui singoli sensori per prevenire la perdita dei dati in caso di problemi di trasmissione senza fili. Questo buffer degrada il trasferimento dei dati in tempo reale: se un sensore è in grado di trasmettere i dati di un campione di tutti i 11 sensori conservano quel punto volta nella loro tampone e trasmetterlo al prossimo punto di campione disponibile. MARG trasferimento dati wireless in ritardo inevitabilmente dietro EEG; quindi sensori Marg hanno bisogno di tempo per scaricare i dati memorizzati nel buffer del PC host dopo la raccolta dei dati viene interrotto. Per superare questo problema, due fili sono utilizzati nell'algoritmo di raccolta dati MARG (Figura 2). Il primo thread popola un buffer grilletto MARG dalla variabile globale grilletto MARG alla frequenza di campionamento del sensore (128 Hz), mentre il thread EEG sta raccogliendodati. Quando la raccolta dei dati si interrompe la scrittura nel buffer di attivazione termina anche. Il filo MARG (Figura 2) utilizza funzioni dal SDK sensore per ricevere i dati dai sensori e scrivere in un file nello stesso modo come i dati EEG. Cioè, la prima colonna è il valore del trigger MARG globale (ottenuto dal buffer grilletto MARG) ei seguenti 99 colonne sono i valori dai sensori 11 MARG (9 sensori per unità MARG). Il filo MARG scrive dati finché l'indice temporale del buffer grilletto MARG è pari all'ultimo indice temporale dei dati EEG in cui l'esecuzione di thread punto viene terminato.
A differenza dei dati EEG e Marg, dati EMG non sono registrati in modalità wireless. Invece, i dati EMG sono registrati su una scheda SD all'interno dell'unità di registrazione dei dati. Un segnale viene inviato tramite una connessione Bluetooth per avviare e interrompere la scrittura dei dati sulla scheda SD. Scrittura inizia quando il primo trigger manuale è ricevuto dal thread EEG. Scrittura dei dati si interrompe con l'EEGthread quando viene premuto il tasto 'q'.
Il seguente protocollo è stato esaminato e approvato dal Comitato Etico dell'Università di Houston. Tutti i soggetti hanno ricevuto, letto e firmato un modulo di consenso prima della partecipazione.
Protocol
Representative Results
Discussion
Il protocollo presentato qui riunisce tre sistemi di raccolta dati per registrare contemporaneamente l'attività cerebrale, l'attività muscolare, e cinematica di tutto il corpo nel corso di una serie di compiti locomotiva. Completamento dell'intero protocollo dura circa 3 ore, di cui 1 ora di preparazione del soggetto. Ogni sistema è montato su, e si muove con il soggetto. Pertanto, è fondamentale per verificare le connessioni di elettrodi EEG e EMG prima dell'inizio di ogni nuovo processo. Questo può essere fatto facilmente utilizzando i pacchetti software forniti dai rispettivi produttori, che permette ai dati di essere esaminati in tempo reale utilizzando interfacce grafiche sul PC host. L'applicazione di raccolta dati richiede questi pacchetti software per essere in esecuzione, semplificando il processo di verifica. Inoltre, bisogna fare attenzione che i sensori MARG robusto sono attaccati al soggetto prima di ogni prova.
Dati EEG e MARG vengono trasmessi in modalità wireless sul 2.4-2.5 GHzgamma di spettro. Poiché molti altri dispositivi elettronici utilizzano questa banda di frequenza, è importante prendere in considerazione la possibilità di interfaccia wireless nell'ambiente sperimentale. Un aspetto critico della raccolta dei dati è la visibilità linea di vista tra il carrello mobile e il soggetto, che fornisce robustezza alle interferenze wireless. Sia il ricevitore wireless EEG ed i punti di accesso MARG (Figura 1) forniscono LED per indicare la fedeltà connessione. Il PC host e ricevitori wireless per sensori EEG e MARG sono posti su un carrello mobile per mantenere la linea diretta di vista e di massimizzare la trasmissione di dati senza fili come il soggetto si avvicinò a terra. Abbiamo trovato robusta raccolta dei dati è stata meglio mantenuta tenendo il carrello mobile entro 5 metri del soggetto, una distanza che non limita il movimento del soggetto durante una qualsiasi delle attività. L'applicazione C + + utilizza più thread per la raccolta di dati per fornire robustezza alla perdita di dati a causa di interruzione del wireless connection di EEG. Se la connessione viene persa EEG, Marg e dati EMG è ancora registrato, ma non ci sono dati EEG saranno disponibili per i punti di tempo. I sensori Marg forniscono on-unità buffer come discusso in precedenza per evitare la perdita di dati in caso di connessione wireless, mentre i dati EMG sono memorizzati su una scheda SD all'interno del data unità mobile di registrazione.
Un problema comune con la raccolta di dati EEG durante la deambulazione è la presenza di artefatti nei segnali. In linea generale, gli artefatti possono essere divisi in due gruppi: le fonti fisiologiche di manufatti tra cui lampeggia, movimento oculare, l'attività muscolare del viso, battiti cardiaci, e manufatti meccanici come movimento di elettrodi e / o cavi durante l'esecuzione del protocollo sperimentale. Rimozione Artefatto è un argomento di ricerca in corso, e comprende tecniche come componente indipendente procedure di regressione template canale basati su 17 analisi e 15,16. Artefatto minimizzazione e la rimozione è un passo fondamentale per preprocessing dei dati per la decodifica neurale del movimento del corpo. La configurazione qui presentata è simile a precedenti studi in che i cavi degli elettrodi EEG sono stati raggruppati in un unico connettore. I risultati di questi studi indicano che gli artefatti meccanici dovuti alle oscillazioni del cavo o del movimento non hanno giocato un ruolo nella decodifica di movimento da attività neurale 7,8. Questi risultati sono supportati da altri studi che concludono che l'andatura manufatti relativi erano inconsistente in lenta a moderata velocità di 17 piedi. Tuttavia, questo esperimento si misura EEG durante le attività che richiedono più movimento del corpo rispetto agli studi precedenti, tra sit-to-stare transizioni, sulla terra a piedi, e girando, e, quindi, un attento esame dei dati EEG grezzi deve essere intrapreso per identificare potenziali contaminazione da artefatti meccanici. Anche se non è ancora ampiamente disponibili, questi potenziali problemi potrebbero essere risolti attraverso l'integrazione di nuovi hardware nel protocollo corrente. Tale hardware incLudes elettrodi attivi EEG (utilizzati in questo protocollo) e molla, elettrodi EEG secchi, che hanno il potenziale per migliorare la pelle-elettrodo impedenza di contatto durante il movimento 18. Queste tecnologie vengono incorporati in sistemi EEG wireless che possono ridurre l'effetto di artefatti di movimento 19. Integrazione di nuovi hardware nonostante, questo protocollo fornisce un'opportunità unica per continuare a sviluppare nuovi algoritmi per il movimento e EMG artefatti perché ogni segmento del corpo è stato strumentato 16. Ci proponiamo di studiare le serie storiche di correlazione e frequenza coerenza dominio tra EEG, EMG, e il movimento del segmento di sviluppare robusti paradigmi di rigetto artefatto applicabili attualmente disponibili configurazioni EEG. I nostri metodi di decodifica hanno dimostrato la robustezza contro artefatti 7,8; saranno esaminati questi metodi nell'ambito degli scenari più complessi nel presente protocollo.
Caratteristiche di superficie registrataEMG dipendono da molti fattori, e l'interpretazione dei segnali EMG di superficie per lo studio di strategie neurali richiede loro considerazione 20. Le procedure rigorose per la preparazione della pelle e il posizionamento degli elettrodi EMG utilizzata in questo protocollo sono stati progettati per ridurre al minimo l'influenza di fattori non fisiologici dei segnali EMG di superficie. L'ampiezza e la frequenza della EMG registrata da questo protocollo sono correlate all'attività gruppo motore netta, e quindi la registrazione non dovrebbero essere interpretati come una rappresentazione diretta dell'attività neurale del muscolo desiderato. Eppure, un attento esame del segnale EMG di superficie e metodi più avanzati per la stima di auto neurale al muscolo dalla decomposizione del segnale EMG di determinare variazioni relative attivazione neurale (ad esempio individuando i tempi di scarica delle unità motorie) può fornire informazioni preziose in pattern di attivazione muscolare 20. Inoltre, nel contesto di decodifica neurale, sebbene l'attività cerebraleacquisito invasively ha dimostrato di contenere informazioni relative EMG di superficie 21, è attualmente noto se cuoio capelluto EEG può anche essere utilizzato per decodificare attività muscolare degli arti inferiori durante la deambulazione in aggiunta a andatura cinematica. Ci aspettiamo che questo protocollo ci permetterebbe di valutare se la risoluzione spaziale ridotta di modalità di imaging non invasive cervello è sufficiente a isolare l'attività neurale relative a singoli muscoli.
Precedenti studi hanno dimostrato la fattibilità di utilizzo non invasivo EEG per decodificare cinematica durante il tapis roulant a piedi 7,8 impulso che prevede lo sviluppo di una interfaccia macchina cerebrale (BMI) per ripristinare a piedi usando i segnali dal cervello. Metodi di decodifica nel dominio del tempo basati sulla modulazione di ampiezza di segnali EEG delta banda hanno anche dimostrato di essere insensibile alle componenti di artefatti 7,8. Eppure, studi treadmill si svolgono in un ambiente controllato durante il quale la visione dell'utente e motosia limitata, limitando così la contaminazione di attività neurale dovuta agli stimoli esterni. Per incorporazione di registrazione dei dati senza fili, questo protocollo permette collezione di sincronizzato EEG, EMG, e dati cinematici nel corso di una serie di compiti di locomozione e di ambienti. Integrazione di sensori inerziali per il tracciamento del movimento richiede più calcolo e di elaborazione offline per estrarre cinematica di un sistema di motion capture, e le misure risultanti contengono una piccola – ma accettabile – margine di errore che non sarebbe presente in una macchina fotografica sistema basato 22. Queste difficoltà gestibili sono una necessità di stabilire un protocollo sperimentale che consente lo studio mobile comportamento cognitivo-motorio in diversi ambienti. Come discusso altrove 10,11, una tale impostazione è quasi illimitata nelle domande di ricerca che possono essere affrontate. Il nostro obiettivo nel prossimo futuro sarà su temi critici per lo sviluppo di un indice di massa corporea per la riabilitazione dei piedi e camminare seguendolesioni cerebrali e neuropatia. Una componente fondamentale, come già detto, sarà lo sviluppo di nuove strategie solide di decodifica per le interfacce cervello-macchina ai sistemi robotici di riabilitazione che può respingere artefatti fisiologici e meccanici per ripristinare il movimento utilizzando segnali misurati dal cervello. Ad esempio, il protocollo camminando corridoio è eseguita in uno spazio pubblico con altre persone presenti durante la raccolta di dati, e fornisce quindi un banco di prova per lo sviluppo di tecniche neurali decodifica nell'ambiente naturale. Altre domande di ricerca di interesse che utilizzano questo protocollo sono paradigmi a confronto di riabilitazione robotica che coinvolgono la formazione andatura ritmica rispetto a non-ritmica, e lo studio dell'attività neurale durante il recupero funzionale dopo lesione nelle fasi acute e croniche.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Questo lavoro è stato sostenuto dal National Institute of Neurological Disorder and Stroke (NINDS) concedere # R01NS075889-01. Questa ricerca è stata sostenuta in parte dal programma di ricerca intramurale del NIH, Centro Clinico. Gli autori ringraziano anche Shahriar Iqbal e Yongtian Lui per l'assistenza con la raccolta dei dati. Le spese di pubblicazione ad accesso aperto di questo articolo è stato sponsorizzato da APDM, Inc. (Portland, OR; http://apdm.com ).
Materials
| Name | Company | Quantity | |
| BrainAmp Amplifier | Brain Products, Gmbh | Quantity: 2 | |
| actiCAP EEG cap with 64 electrodes | Brain Products, Gmbh | Quantity:1 | |
| Brainvision MOVE wireless EEG system | Brain Products, Gmbh | Quantity:1 | |
| DataLOG MWX8 EMG data collection unit | Biometrics, Ltd. | Quantity:1 | |
| SX230 EMG electrodes | Biometrics, Ltd. | Quantity:8 | |
| R506 EMG ground electrode | Biometrics, Ltd. | Quantity:1 | |
| Opal movement monitor (MARG sensor) | APDM, Inc. | Quantity:11 | |
| Opal docking station for wireless data streaming | APDM, Inc. | Quantity:2 | |
| Opal wireless access point | APDM, Inc. | Quantity:2 | |
| Infrared Light Barrier Kit MK120 | Velleman, Inc. | Quantity:5 | |
| Wixel Programmable USB Wireless Module | Pololu, Inc. | Quantity:6 | |
| Table 1. Equipment |
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