[論文レビュー] Using Perturbations to Probe the Neural Control of Rhythmic Movements

Tim Kiemel, David Logan+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2016

Muscle activation and electromyography studies参考文献 14被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、線形時不変（LTP）システム理論に基づく新規フレームワークを提示し、歩行などの周期的運動の神経的制御を摂動を用いて分析する。歩行などの周期的行動中に微小な感覚的および機械的摂動を適用することで、周波数領域における調和伝達関数（HTF）から時間領域における位相依存インパulse応答関数（IRF）を導出し、運動学的およびEMGデータからプラント動的特性、フィードバック制御、筋活動マッピングを推定可能にする。この手法は、視覚的景色の摂動を伴う模擬的および実験的ト読走データにおいて、位相に依存する応答を効果的に特徴づけた。

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.

研究の動機と目的

• 静的姿勢制御における摂動ベース分析を、歩行のような周期的運動行動へ拡張すること。
• 周期性に起因する位相リセットを扱う課題に、標準的な線形時不変（LTI）仮定が破綻することへの対処。
• 実験的摂動データから位相依存神経フィードバックおよびプラント動的特性を抽出する手法の開発。
• 摂動応答を用いて、筋活動から運動へのマッピングおよび運動から筋活動へのマッピングを定量的に推定可能にする。

提案手法

• 周期的運動を時間変動する動的特性でモデル化するため、線形時不変（LTP）システム理論に根ざした手法を採用。
• 周期的運動中に感覚的および機械的摂動を適用し、測定可能な応答を誘発。
• 摂動-応答データから周波数領域における調和伝達関数（HTF）を推定し、システムの挙動を特徴付ける。
• HTFを時間領域における位相依存インパulse応答関数（IRF）に変換し、任意の位相における短時間摂動へのシステム応答を記述。
• 運動学的変数およびEMG信号の両方のIRFを導出し、神経フィードバックループおよびプラント動的特性の性質を推定。
• シミュレーションモデルを用いた妥当性検証と、視覚的景色の摂動を伴うト読走被験者からの実験データへの応用。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 周期性に起因する位相依存動的特性を示す系において、周期的運動の摂動応答をどのようにモデル化できるか？
• RQ2 歩行中の感覚的および機械的摂動に対する神経応答を形づくる位相の役割は何か？
• RQ3 調和伝達関数（HTF）を用いて、周期的運動制御における時間変動型フィードバックおよびフィードフォワード制御機構をどのように推定できるか？
• RQ4 位相依存インパulse応答関数（IRF）は、歩行における神経制御ループの下位構造をどの程度明らかにできるか？
• RQ5 この手法は、周期的運動におけるプラント（筋骨格系）と神経フィードバック制御器の寄与を区別できるか？

主な発見

• 本手法は、摂動データから位相依存インパulse応答関数（IRF）を効果的に抽出し、歩行周期に応じてシステム応答がどのように変化するかを明らかにした。
• 実験データから得られたIRFは、歩行周期の位相に応じて振幅およびタイミングが明確に変調されていることが示され、位相特異的制御戦略の存在を示した。
• 調和伝達関数（HTF）解析により、システムの周波数依存挙動が捉えられ、視覚的景色の摂動に対する運動学的およびEMG応答に特徴的なパターンが観察された。
• モデルベースの妥当性検証により、シミュレーションデータから既知のシステム動的特性が正確に回復されることを確認し、手法の信頼性を裏付けた。
• 本手法により、プラント動的特性と神経フィードバックの分離が可能となり、筋活動から運動へのマッピングおよび運動から筋活動へのマッピングを別々に推定可能となった。
• 実験データでは、IRFが早期および後期ステンス位相でより強い応答を示すことが分かった。これは、姿勢制御における位相依存感受性を示唆している。