[논문 리뷰] Using Perturbations to Probe the Neural Control of Rhythmic Movements

Tim Kiemel, David Logan외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 07. 06.

Muscle activation and electromyography studies참고 문헌 14인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 선형 시간 주기적(LTP) 시스템 이론을 기반으로 한 새로운 프레임워크를 제안하여, 보행과 같은 리듬운동의 신경 조절을 진동자 자극을 통해 분석한다. 보행과 같은 리듬운동 중에 소규모 감각적 및 기계적 자극을 가하여, 주파수 도메인의 고조파 전달 함수(HTF)로부터 시간 도메인의 단일 자극 반응 함수(IRF)를 유도함으로써, 운동의 단계별로 변하는 반응을 분석할 수 있다. 이는 운동 기록 및 근전도(EMG) 데이터로부터 식물 동역학, 피드백 제어 및 근육 활성화 맵핑을 추론할 수 있게 한다. 이 방법은 시뮬레이션 및 실험적 터널워킹 데이터에서 시각적 환경 자극이 가해진 상황에서도 단계별 반응을 성공적으로 특성화하였다.

ABSTRACT

Small continuous sensory and mechanical perturbations have often been used to identify properties of the closed-loop neural control of posture and other systems that are approximately linear time invariant. Here we extend this approach to study the neural control of rhythmic behaviors such as walking. Our method is based on the theory of linear time periodic systems, with modifications to account for ability of perturbations to reset the phase of a rhythmic behavior. We characterize responses to perturbations in the frequency domain using harmonic transfer functions and then convert to the time domain to obtain phase-dependent impulse response functions (IRFs) that describe the response to a small brief perturbation at any phase of the rhythmic behavior. IRFs describing responses of kinematic variables and muscle activations (measured by EMG) to sensory and mechanical perturbations can be used to infer properties of the plant, the mapping from muscle activation to movement, and of neural feedback, the mapping from movement to muscle activation. We illustrate our method by applying it to simulated data from a model and experimental data of subjects walking on a treadmill perturbed by movement of the visual scene.

연구 동기 및 목표

• 정적 자세 조절에 기반한 자극 분석을 보행과 같은 리듬운동 행동으로 확장하기 위해.
• 표준 선형 시간 불변 시스템의 가정을 위반하는 리듬운동 시스템에서의 단계 재설정 문제를 해결하기 위해.
• 실험적 자극 데이터로부터 단계별로 변하는 신경 피드백 및 식물 동역학을 추출하는 방법을 개발하기 위해.
• 자극 반응을 이용하여 근육 활성화에서 운동으로, 그리고 운동에서 근육 활성화로의 맵핑을 정량적으로 추론할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 리듬운동의 시간에 따라 변화하는 동역학을 모델링하기 위해 선형 시간 주기적(LTP) 시스템 이론에 기반한 방법을 사용한다.
• 리듬운동 중 감각적 및 기계적 영역에 자극을 가하여 측정 가능한 반응을 유도한다.
• 자극-반응 데이터로부터 주파수 도메인의 고조파 전달 함수(HTF)를 추정하여 시스템의 행동을 특성화한다.
• HTF를 시간 도메인의 단계별로 변하는 자극 반응 함수(IRF)로 변환하여, 어떤 단계에서라도 짧은 자극에 대한 시스템의 반응을 기술한다.
• 운동 기록 변수 및 근전도 신호에 대해 IRF를 유도하여 신경 피드백 루프 및 식물 동역학의 특성을 추론한다.
• 모델 기반 검증을 통해 시뮬레이션 모델에서 성능을 확인하고, 시각적 환경 자극이 가해진 터널워킹 실험 데이터에 적용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주기성으로 인해 단계별로 동역학이 변하는 시스템에서 리듬운동의 자극 반응을 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ2 보행 중 감각적 및 기계적 자극에 대한 신경 반응을 형성하는 데 단계가 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 고조파 전달 함수는 리듬운동 조절에서 시간에 따라 변하는 피드백 및 피드포워드 제어 메커니즘을 어떻게 추론할 수 있는가?
• RQ4 단계별로 변하는 자극 반응 함수(IRF)는 보행 중 신경 조절 루프의 기초적인 구조를 어느 정도 드러낼 수 있는가?
• RQ5 이 방법은 리듬운동에서 식물(근골격계 시스템)과 신경 피드백 제어기의 기여를 어떻게 구분할 수 있는가?

주요 결과

• 이 방법은 자극 데이터로부터 단계별로 변하는 자극 반응 함수(IRF)를 성공적으로 추출하여, 보행 주기 동안 시스템의 반응이 어떻게 변화하는지 밝혀냈다.
• 실험 데이터에서 유도된 IRF는 보행 주기의 단계에 따라 진폭과 시차가 명확하게 조절되는 것으로 나타나, 단계별 제어 전략이 있음을 시사한다.
• 고조파 전달 함수(HTF) 분석은 시스템의 주파수 의존적 행동을 포괄하며, 시각적 환경 자극에 대한 운동 기록 및 근전도 반응에서 뚜렷한 패atters를 관찰할 수 있었다.
• 모델 기반 검증을 통해 시뮬레이션 데이터에서 알려진 시스템 동역학을 정확히 복원함으로써, 이 방법의 신뢰성을 확인하였다.
• 이 방법은 식물 동역학과 신경 피드백을 분리하여 추론할 수 있게 하여, 근육 활성화-운동 및 운동-근육 활성화 맵핑을 별도로 분석할 수 있도록 하였다.
• 실험 데이터에서는 IRF가 초기 및 후기 지지 단계에서 더 강한 반응을 보임을 확인하여, 자세 조절에서 단계별 민감도가 있음을 시사하였다.