~ 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.