脳卒中後の筋シナジーの方向変調

はじめに: 脳卒中後の上肢機能が損なわれ、異常で常同的で協調性のない運動パターンが特徴です。 損傷した皮質脊髄系における神経駆動力の低下により、アゴニスト運動単位の発火の減少、痙縮、運動協調障害が引き起こされます。 私たちの脳が脊髄を介して四肢の動きを制御および調節する方法をより包括的に理解することで、より高度なリハビリテーション技術が強化される可能性があります。

運動制御における現在の概念は、大脳皮質が脳幹および脊髄内の個別の数の機能単位の活性化を調節および同期させることを示唆しています。 これらの神経機能単位、つまり筋肉のシナジーは、線形的に組み合わされると、多様な四肢の動きの生成を促進します。 この制御メカニズムは、CNS が CNS に埋め込まれた膨大な数の自由度の次元を離散的な数の筋肉シナジーに縮小する方法を大部分説明する可能性があります。 したがって、運動の実行は、これらの相乗効果を線形的に組み合わせることだけを必要とし、時間領域に沿ってその活性化の強度を調整します。

このような制御メカニズムの存在は、臨床医と科学者の両方の注目を集め、その特性を利用して脳卒中後の運動回復を促進しました。 したがって、皮質損傷が相乗効果の同期にどのように影響するか、またそれが相乗効果の内部構造を変化させるかどうかを調査する研究が登場しました。 この分野での多数の研究にもかかわらず、脳卒中がこの制御メカニズムにどのように影響するか、および障害のレベルと相乗効果構造との間の相関の程度に関するコンセンサスが不足しています。 研究の目的は、脳卒中後の個人と健康な個人の間で、多方向への手の届く動きにおける相乗効果構造と MAP を比較し、これらの特性と脳卒中後の個人の運動障害とを相関させることです。

方法:

参加者: 12 人の健康なボランティア (コントロール グループ) と 20 人の脳卒中後の個人 (研究グループ) が研究に参加します。 研究グループの包含基準は、片麻痺を伴う片側脳卒中を患った20歳以上の個人です。 試験の除外基準は、感覚性失語症、片側無視、およびパーキンソン病やアルツハイマー病などの他の神経疾患の存在です。

機器: Hand-reaching Spatial Device (HRSD) は、さまざまな参加者間で 9 つの異なる方向の手を指す動きの標準化を可能にする調整可能なシンプルなツールです。 3 つの半円形の棚が取り付けられた 2 つの垂直ロッドで構成されています。 各棚には、各参加者のさまざまな腕の長さに対応するために左右に調整できる 3 つの可動ポインティング ピンが含まれています。 一番下の棚はテーブルの上 10 cm、真ん中はテーブルの上 35 cm、一番上の棚はテーブルの上 55 cm にありました。 各参加者の HRSD は、テストされた肩の前で手の届く最大距離に配置されました。 サイドピンは、両側の肩関節に対して 45 度の角度で配置されました。 HRSD のターゲットの配置は、手を伸ばす動作の大部分をカバーするように設計されています。

肩帯と腕の8つの筋肉から表面EMGが記録されました（Trigno 8、Delsys、ボストン、マサチューセッツ州）：僧帽筋（TRS）。三角筋前部 (AD)、内側 (MD)、および後部線維 (PD)。および大胸筋 (PECT);棘下筋 (IS);上腕二頭筋 (BI);上腕三頭筋 (TRI)。 電極は、筋肉の非侵襲的評価のための表面筋電図法 - ヨーロッパ共同体プロジェクト (SENIAM) [34] のガイドラインに従って配置されました。 データ収集の前に最大随意収縮 (MVC) を実行して、正しい電極配置を確認し、正規化しました。 疲労の可能性を制限するために、各 MVC の後に 1 分間の休憩時間を設けました。 EMG 信号はバンドパス フィルター処理 (20 ～ 450 Hz) され、2000 Hz でサンプリングされました。

プロトコル: MVC は、標準的な筋力テスト [35] によって測定されました。 次に、参加者はテーブルの前に座り、前腕を快適な位置に置きました。 HRSD は上記のように配置されました。 参加者は、EMG ソフトウェアによって 10 秒ごとに起動される音声プロンプトに従って、各ターゲットを 5 回指さすように要求され、45 回の指差し動作が行われました。 ターゲットを向ける順序は、すべての参加者で一定でした。

データ分析 EMG 前処理 データ分析は、Matlab (The MathWorks, Inc.) を使用して実行されました。 EMG は、50 サンプルのオーバーラップ ウィンドウ (各時点で 25 ミリ秒) を使用して RMS 計算が続きます。 各試行の平均ベースライン EMG は、一連の到達動作の平均データから差し引かれました。 したがって、各試行の EMG データは、次元が 8 (記録された筋肉の数) であるベクトルであり、残りのベースラインの筋肉活動を超える能動的な力の生成に対応していました。 EMG データは、各筋肉の最大等尺性収縮 (MVC) に従って正規化されました。

Lee と Seung (1999 年と 2001 年) によって最初に使用された NMF アルゴリズムは、筋肉の相乗効果とその活性化の重みを特定するために適用されました。 手を伸ばす動きで記録された EMG パターンは、N 個の筋肉シナジーのセットの線形結合としてモデル化されました。各シナジーは、8 つの筋肉にわたる相対的な活性化レベルを指定し、時間変化する活性化係数によって活性化されます。

V^(M×T)≈W^(M×N)∙H^(N×T) (4) ここで、V は EMG データセット行列で、M は筋肉の数 (8 筋肉)、T は数です。 W はシナジー行列、H は係数行列です。 W は m×n が n 個の相乗効果を持つ行列、m が筋肉の数、H が相乗効果の活性化係数の n×t 行列です。 したがって、W の各列は、単一の相乗効果に対する各筋肉の重みを表し、H の各行は、力を生成するために、対応する相乗効果がどれだけ活性化または使用されたかを表します。 このモデルでは、各筋肉が複数の相乗効果に属する可能性があるため、単一の筋肉の EMG は、複数の筋肉の相乗効果の同時または順次の活性化に起因する可能性があります。

グループ全体の相乗効果の最適な数を決定するために、すべてのターゲットの EMG データが各参加者について連結されました。 次に、NMF を適用する前に、サンプル全体の EMG を連結しました。 シナジーの最適数 (d) は、データの合計分散の最高値をキャプチャしたシナジーの数として定義され、追加のシナジーがノイズに起因するわずかな残りの変動量のみをキャプチャしたことを示唆しています。 この手順により、動きの方向に関係なく、サンプル全体が空間で到達する動きを実行するための相乗効果の最適な数を推定することができました。

NMF アルゴリズムでは、アルゴリズムを適用する前に、抽出された相乗効果の数を指定する必要がありました。 したがって、各データセットについて、相乗効果の数を 1 から 7 まで変化させながら VAF を計算しました。VAF は次の式を使用して計算しました。

VAF(H)=100%×(1-(|(|V-WH|)|_2^2)/(|(|V|)|_2^2)) (6) Vは元の行列で、 W と H は、導出された因数分解された行列です。

移動方向の一般化

分析のこの段階での目的は、宇宙での到達運動を制御する一連の個別の数の相乗効果が存在するかどうかを確認することでした。 したがって、特定の方向の動きが他の方向の動きをどのように説明できるかが調査されました。 各運動方向の EMG データは、8 つの筋肉にわたって別々にプールされ、サンプル全体に連結されました。 そのようにして得られた一連の相乗効果は、異なる主題間の差異を説明する必要がありますが、その方向だけに固有のものでもあります. NMF は、次の式に従って各移動方向に個別に適用されました。

V_i≈W_i∙H_i (7) ここで、i は空間内の特定の移動方向に対応するターゲット番号です。 この分析段階では、V_i (EMG 行列) が各ターゲット i∈[1,9] の入力として与えられ、行列 W_i、H_i が繰り返し更新されました。 研究手順には、宇宙で9つの異なるターゲット方向に手を伸ばすことが含まれていたため、他の方向への動きを説明できる単一の相乗効果があるかどうかをさらに調査することができました.

これは、V_i 行列と W_j 行列の間の相互検証手法を使用して、NMF アルゴリズムの修正版を適用し、続いて相乗効果 (d) の数を 3 から 5 に変更する対応する VAF 計算を使用して行われました。結果セクションに詳述されているように、すべての参加者とすべてのターゲットのNMFの結果に基づいて、1から7。 アルゴリズムの修正版では、V_i と W_j (シナジー マトリックス) の両方が入力として与えられました。 ターゲット i の H_(i,j) 係数行列のみが更新され、出力されました。

修正された NMF の相互検証プロセスは、データ マトリックス V_i (ターゲット i の) とシナジー マトリックス W_j (ターゲット j の) の各組み合わせに対して実行され、9×9 マトリックス H_ji が得られました。 すべての i,j∈[1,9] に対して、W_j H_ji≈V_i となるように V_i を因数分解します。

筋肉シナジーの参照セットは、9×9 因子分解のそれぞれについて VAF を計算することによって選択されました。

VAF(H_ij )=100%×(1-(|(|V_i-W_j H_ij |)|_2^2)/(|(|V_i |)|_2^2 )) (8) VAF の一貫した高い値を仮定特定の V_i の (H_ij) は、この方向の動きから得られる相乗効果が他の方向の動きを正確に説明できることを示している可能性があります。

したがって、相乗作用の事前定義された数 (d) ごとに、各セルが指定された方向 (列) に対する所与の相乗作用 (行) の説明責任を表す 9 x 9 行列が受信されました。 結果のマトリックスの各行は、適切な相乗効果のセットの全体的な「パフォーマンス」を表していたため、平均 VAF が最も高い行が次の分析段階に選択されました。

筋シナジーの方向変調 シナジーのセット (W_j ) が選択され、すべてのターゲット (H_ij、i∈[9,1] の場合) の活性化係数が設定されると、各方向でどのシナジーが優勢であるかが決定されました。 相乗効果の数ごとに、すべての方向のすべての相乗効果の平均活性化係数が計算されました。 たとえば、相乗効果の数を 4 に設定すると、4 つの相乗効果を表す 4 つの値の 9 つのベクトル (移動方向ごとに 1 つ) が得られます。 次に、運動の方向を横切る相乗効果のそれぞれの平均振幅、および相乗効果を横切る異なる方向への動きの間の平均振幅を測定した。