[논문 리뷰] Decoding hand kinematics from population responses in sensorimotor cortex during grasping

Elizaveta V. Okorokova, James M. Goodman외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 06.

EEG and Brain-Computer Interfaces참고 문헌 54인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 세只 원숭이에서 잡기 동안 주된 운동성(M1) 및 체감성(S1) 피질의 집단 신경 활동으로부터 손 운동학을 복원한다. 소수의 뉴런을 사용하여 연구자들은 속도 복원보다 높은 정확도로 관절 각도를 복원하였으며, 이는 정교한 뇌기계 인터페이스를 위한 피질 신호의 가능성을 입증하고, 폐쇄형 신경조절에 있어 체감성 피질의 잠재력을 강조한다.

ABSTRACT

The hand, a complex effector comprising dozens of degrees of freedom of movement, endows us with the ability to flexibly, precisely, and effortlessly interact with objects. The neural signals associated with dexterous hand movements in primary motor cortex (M1) and somatosensory cortex (SC) have received comparatively less attention than have those that are associated with proximal limb control. To fill this gap, we trained three monkeys to grasp objects varying in size, shape and orientation while tracking their hand postures and recording single-unit activity from M1 and SC. We then decoded their hand kinematics across 30 joints from population activity in these areas. We found that we could accurately decode kinematics with a small number of neural signals and that performance was higher for decoding joint angles than joint angular velocities, in contrast to what has been found with proximal limb decoders. We conclude that cortical signals can be used for dexterous hand control in brain machine interface applications and that postural representations in SC may be exploited via intracortical stimulation to close the sensorimotor loop.

연구 동기 및 목표

• 자연스러운 잡기 운동 중 주된 운동성(M1) 및 체감성(S1) 피질의 집단 활동이 정교한 손 운동을 어떻게 인코딩하는지 조사하기 위해.
• M1 및 S1의 신경 신호가 30개의 관절에서 정교한 손 운동학을 복원하는 데 사용될 수 있는지 확인하기 위해.
• 손 움직임 맥락에서 관절 각도와 각속도 복원 간 성능을 비교하기 위해.
• 뇌기계 인터페이스 기반의 뇌내 자극을 위한 체감성 피질 표현의 잠재력을 평가하기 위해.

제안 방법

• 원숭이들이 크기, 형태, 방향이 다른 물체를 잡는 작업을 수행하면서 3차원에서 손 자세를 추적하였다.
• 작업 수행 중 M1 및 S1에서 단일 세포 수준의 신경 활동이 동시에 기록되었다.
• 집단 신경 활동으로부터 손 관절 각도와 각속도를 예측하기 위해 선형 복원기를 훈련시켰다.
• 예측된 운동학과 실제 운동학 간의 교차검증된 상관계수를 사용하여 복원 성능을 평가하였다.
• M1과 S1 간, 관절 각도 및 속도 표현 간의 복원 정확도를 비교하였다.
• 정확한 운동학 재구성에 필요한 최소한의 뉴런 수를 평가하기 위해 집단 기반 복원 프레임워크를 적용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자연스러운 잡기 운동 중 M1 및 S1의 집단 활동이 30관절 손 운동학을 정확하게 복원할 수 있는가?
• RQ2 감각운동 피질에서 관절 각도와 각속도 복원 간 성능은 어떻게 다를까?
• RQ3 정교한 손 운동학에 대해 더 유용한 정보를 제공하는 피질 영역은 M1인지 S1인가?
• RQ4 손 자세를 고정밀도로 복원하기 위해 필요한 최소한의 뉴런 수는 얼마인가?
• RQ5 뇌내 자극 기반 뇌기계 인터페이스를 위해 체감성 피질 표현을 활용할 수 있는가?

주요 결과

• 관절 각도 복원이 각속도 복원보다 유의미하게 더 높은 정확도를 보였으며, 이는 골반 부위 복원 연구 결과와 정반대였다.
• M1 및 S1의 소수의 뉴런 집단만으로도 높은 정확도의 손 운동학 재구성을 달성하였다.
• 체감성 피질(S1)은 손 자세에 대해 강력한 표현을 제공하여, 폐쇄형 뇌기계 인터페이스에 활용될 잠재력을 보였다.
• 이 연구는 M1 및 S1의 피질 신호가 복잡한 손 운동을 효과적으로 복원할 수 있음을 입증하였다.
• 결과는 뇌기계 인터페이스 시스템에서 뇌내 신경 신호를 활용해 정교한 인공손을 제어하는 가능성에 대한 지원을 제공한다.