猕猴感知运动相关脑区在抓取过程中特征性神经信号解析

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xumingxingHUANG
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伸手抓取环境中的目标物体是人类日常生活中非常重要的生活能力,由于外伤、疾病等不同的原因,导致部分人的运动和/或感觉功能的缺失或丧失,严重影响了日常的生活。对于这些患者,轻症的尚可以通过手术、药物及康复等治疗手段进行改善,但对于重症的患者,例如上肢完全丧失运动与感觉功能的患者,目前临床上主要是通过脑机接口技术来进行其肢体运动和感觉功能的替代或补充。部分研究团队在多个运动相关脑区植入电极阵列,利用电极采集到的神经元的锋电位信号,通过优化的解码算法,可以连续控制假肢/机械臂进行三维空间的伸展抓握运动,并可以通过电刺激初级感觉皮层的方式让受试者产生感觉反馈,改善了患者的运动或感觉功能,提升了他们的生活质量。虽然在临床上,通过植入式脑机接口技术开展的临床实验取得很大的进展,但是对如何能够在更复杂的环境变化条件下,实现假肢/机械臂的精准、稳定的控制等问题尚缺乏系统性研究。本研究拟初步探究在复杂的环境变化情况下,初级运动皮层、初级感觉皮层和后顶叶皮层的神经信号的变化规律,从而为解码算法的设计与优化提供部分理论基础。本研究利用两只猕猴作为研究对象,搭建了多变量可控的伸手抓取研究平台,并在猕猴的初级运动皮层、初级感觉皮层和后顶叶皮层分别植入多电极阵列,实时采集了猕猴在执行伸手抓取任务时,与时间、物体的运动状态、运动干扰等变量交互过程中的神经信号。在此基础上,利用锋电位信号、局部场电位信号进行发放频率、场电位功率谱及脑区之间的相干性等多种分析,初步探究了感知运动相关脑区在复杂环境变化条件下的伸手抓取过程中的信号变化的规律,结果发现:(1)在与时间变量进行交互的过程中,当时间干扰条件设置在准备阶段的时候,部分神经元在反应阶段、伸手阶段和抓取阶段表现出了短时等待和长时等待两个组之间的发放频率的差异性变化;且beta频段在准备阶段开始的前300ms的平均功率和功率变化的最大速度两个方面,表现出短时等待组明显高于长时等待组,短时等待组在准备阶段的beta频段功率的峰值出现的潜伏期明显短于长时等待组,而在当准备阶段的时间干预随机化时,前300ms的beta频段的平均功率、beta功率的最大变化速度表现出组间无统计学差异;当时间变量干预在伸手阶段时,初级运动皮层、初级感觉皮层和后顶叶皮层的部分神经元表现出对时间变量干预的发放频率在不同运动阶段的调谐性变化;(2)在与物体的运动状态变量进行交互的过程中,初级运动皮层、初级感觉皮层和后顶叶皮层的部分神经元的发放频率在不同的运动阶段表现出了对运动方向的调谐性变化;基于卡尔曼滤波的神经元与轨迹信号分析结果显示,个体神经元表现出对不同运动参数的解码的偏好性以及在不同的实验次数之间的可变性;基于SVM的方向分类结果显示,方向解码准确率从反应阶段到抓取阶段逐渐提高;相干性分析的结果显示,delta和theta频段的局部场电位在两两脑区中都表现出了反应阶段的相干性系数的降低;(3)在与运动干扰变量交互的过程中,初级运动皮层、初级感觉皮层和后顶叶皮层的部分神经元的发放频率在不同的运动阶段表现出了方向调谐性变化,部分初级运动皮层和初级感觉皮层的神经元表现出在反应阶段和伸手阶段出现两个发放频率峰值;基于卡尔曼滤波的神经元与轨迹信号分析结果显示,个体神经元表现出对不同运动参数的解码的偏好性以及在不同的实验次数之间的可变性;基于SVM的方向分类结果显示,方向解码准确率在抓取阶段时达到79%以上,并在抓取阶段的后期达到89%以上;相干性分析的结果显示,delta和theta频段的局部场电位在两两脑区中都表现出了反应阶段的相干性系数的降低。通过上述结果,可以推断:(1)初级运动皮层、初级感觉皮层和后顶叶皮层的部分神经元在不同长度的时间感知过程中,可以表现出发放频率的可塑性变化;且三个脑区的局部场电位中的beta频段的功率谱可能反应了对于准备阶段间期计时任务序列的工作记忆;(2)初级运动皮层、初级感觉皮层和后顶叶皮层的部分神经元在运动物体抓取过程中表现出不同程度的方向调谐性发放频率的变化,且随着物体运动方向信息的增加,表现出分类准确率增加的调谐性变化;与此同时,低频的局部场电位(delta和theta)在脑区之间的信息交互上,在反应阶段表现出明显的调谐性变化;(3)初级运动皮层、初级感觉皮层和后顶叶皮层的部分神经元在干扰条件下的运动物体抓取过程中,表现出不同程度的方向调谐性发放频率的变化,且初级运动皮层、初级感觉皮层存在对运动干扰实验过程明显调谐性变化的具有“双峰”特征的神经元;此外,低频的deta和theta频段在脑区之间的信息交互上也表现出了反应阶段的明显的调谐性变化。本研究初步探究了感知运动相关脑区在与时间变量、物体运动状态变量和运动干扰变量等复杂环境变化过程中的神经信号变化规律,为基于植入式神经信号的解码算法的设计与优化提供了部分理论基础。
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