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皮肤振动的感知时间和人类体感皮层的皮层内微刺激
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 3 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.12.28.21268447 doi：medRxiv 预印本
前交叉韧带重建患者和对照组对膝关节本体感觉任务的大脑反应
前交叉韧带 (ACL) 损伤后，膝关节本体感觉缺陷和神经可塑性已被证实。然而，关于大脑对膝关节本体感觉任务的反应以及 ACL 损伤的影响的证据很少。这项研究旨在确定与膝关节本体感觉相关的大脑区域，以及 ACL 重建患者的相关大脑反应是否与无症状对照组不同。21 名右膝 (n = 10) 或左膝 (n = 11) 接受单侧 ACL 重建（平均术后 23 个月）的患者，以及 19 名性别、年龄、身高、体重和当前活动水平匹配的对照组 (CTRL)，在同时进行功能性磁共振成像 (fMRI) 的同时进行了膝关节位置感 (JPS) 测试。集成运动捕捉提供实时膝关节运动学以激活测试指令，并提供准确的膝关节角度以获得 JPS 结果。膝关节角度重现过程中招募的大脑区域包括体感皮质、前额皮质和岛叶。各组之间的大脑反应和 JPS 误差均无差异，但各组之间的显著相关性表明，误差越大，同侧前扣带回 ( r = 0.476, P = 0.009)、缘上回 ( r = 0.395, P = 0.034) 和岛叶 ( r = 0.474, P = 0.008) 的反应就越大。这是第一项使用 fMRI 捕捉与可量化膝关节 JPS 相关的大脑反应的研究。激活的大脑区域以前与感觉运动过程、身体图式和内感受有关。我们的创新范例有助于指导未来研究大脑对下肢本体感觉的反应。
视觉和本体感受反馈对 BCI 训练期间感觉运动节律的影响
脑机接口 (BCI) 可以设计为具有多种反馈模式。为了在治疗应用中促进适当的大脑可塑性，反馈应引导用户引发所需的大脑活动，并且最好与想象的动作相似。在本研究中，我们采用脑磁图 (MEG) 测量健康受试者的神经生理变化，这些受试者使用两种不同的反馈模式进行基于运动想象 (MI) 的 BCI 训练。本研究中使用的 MI-BCI 任务持续 40-60 分钟，涉及右手或左手运动的想象。8 名受试者通过视觉反馈执行任务，14 名受试者通过本体感受反馈执行任务。我们使用广义线性模型分析了整个会话中 4-40 Hz 范围内多个频率的功率变化，以找出训练期间功率显著增加的频率。此外，还分别分析了每个梯度计的 alpha（8-13 Hz）、beta（14-30 Hz）和 gamma（30-40 Hz）波段的功率增加，以找到在整个会话期间表现出显着线性功率增加的通道。这些分析应用于三种不同的条件：休息、准备和 MI。在所有条件下，视觉反馈都增强了枕叶和左颞叶通道中主要高 beta 和 gamma 波段（24-40 Hz）的振幅。相反，在本体感受反馈期间，功率主要增加在 alpha 和 beta 波段。在所有条件下，在多个顶叶、枕叶和颞叶通道中都发现了 alpha 波段增强，而 beta 波段增加主要发生在休息和准备期间的顶叶枕叶区域，在 MI 期间发生在手部运动区域上方的顶叶通道。我们的结果表明，使用本体感受反馈的 BCI 训练会增加运动皮层中感觉运动节律的功率，而视觉反馈主要导致视觉皮层中 gamma 波段的增加。 MI-BCI 应该涉及本体感受反馈以促进运动皮层的可塑性。
内在体感反馈支持运动控制和学习操作人造身体部位
摘要 目的 人们投入了大量资源，通过提供非自然形式的体感反馈来增强假肢的控制和可用性。在本文中，我们研究了远程控制假肢的身体部位的内在体感信息是否可以被运动系统利用来支持控制和技能学习。 方法 在安慰剂对照设计中，我们使用局部麻醉来减弱大脚趾的体感输入，同时参与者学习通过压力传感器操作脚趾控制的手动佩戴的机器人额外手指。将运动学习结果与接受假麻醉的对照组进行比较，并在三种不同的任务场景中进行量化：与生物手指隔离操作、同步协调操作和协作操作。 主要结果 两组都能够学会操作机器人额外手指，大概是因为视觉反馈和其他相关的感官提示非常丰富。重要的是，远端身体控制器提供的位移体感提示有助于获得独立的机器人手指运动、保持和转移同步手部机器人协调技能以及在认知负荷下的表现。当任务涉及与生物手指的密切协作时，脚趾麻醉不会损害运动表现，这表明运动系统可以通过动态整合来自多个甚至远端身体部位的任务内在体感信号来弥补感觉反馈差距。意义总之，我们的研究结果表明，除了人工刺激之外，还有多种自然途径可以提供内在替代体感信息来支持对人造身体部位的运动控制。
皮肤振动的感知时间和人类体感皮层的皮层内微刺激
保留所有权利。未经许可不得重复使用。预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此版本的版权所有者于 2021 年 12 月 31 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.12.28.21268447 doi：medRxiv 预印本
“我做得更好”：通过脑机接口检查虚拟现实中的具身化对二元运动想象任务中的主体感的影响
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 已被提议作为一种中风康复手段，它与虚拟现实相结合，可以将基于游戏的互动引入康复中。然而，MI-BCI 的控制可能难以获得，用户可能会面临糟糕的表现，这会让他们感到沮丧，并可能影响他们使用该技术的积极性。通过增加用户对系统的代理感，可以减少积极性的下降。本研究的目的是了解虚拟现实中描绘的手的化身（所有权）是否可以增强代理感，从而减少 MI-BCI 任务中的挫败感。22 名健康参与者参加了一项受试者内研究，在两种不同的化身体验中比较了他们的代理感：1) 化身手（与身体），或 2) 抽象块。两种表征都以相似的运动闭合以实现空间一致性，并因此弹出气球。手/块通过在线 MI-BCI 控制。每种情况都包括 30 次 MI 激活化身手/块的试验。在每种情况之后，一份问卷调查了参与者的自主感、所有权和挫败感。之后，进行了一次半结构化访谈，参与者详细说明了他们的评分。这两种情况都支持相似水平的 MI-BCI 性能。观察到所有权和自主性之间的显著相关性（r = 0.47，p = 0.001）。正如预期的那样，虚拟手比积木产生更高的所有权。在控制性能时，所有权增加了自主感。总之，基于 BCI 的康复应用程序的设计者可以利用拟人化虚拟形象来对训练过的肢体进行视觉映射，以提高所有权。虽然不能减少挫败感，但只要 BCI 性能足够好，所有权就可以提高感知到的自主性。在未来的研究中，应该在中风患者中验证这些结果，因为他们对自主性和所有权的感知可能与健全用户不同。
使用地形自动编码器预测本体感受皮层解剖结构和神经编码
使用地形自动编码器预测本体感受皮层解剖结构和神经编码 Kyle P. Blum 1*、Max Grogan 2*、Yufei Wu 2*、J. Alex Harston 2、Lee E. Miller 1 和 A. Aldo Faisal 2 * 对本文贡献相同 1 西北大学 2 伦敦帝国理工学院 本体感受是最不为人理解的感觉之一，但却是控制运动的基础。甚至肢体姿势在体感皮层中如何表现等基本问题也不清楚。我们开发了一种具有地形横向连接的变分自动编码器 (topo-VAE)，从大量自然运动数据中计算假定的皮层图。尽管不适合神经数据，但我们的模型重现了猴子中心向外伸展的两组观察结果：1. 尽管模型不了解手臂运动学或手部坐标系，但本体感受场在以手为中心的坐标系中的形状和速度依赖性。 2. 从多电极阵列记录的神经元首选方向 (PD) 分布。该模型做出了几个可测试的预测：1. 跨皮层的编码具有斑点和风车类型的几何 PD。2. 很少有神经元会只编码单个关节。Topo-VAE 为理解感觉运动表征提供了原则基础，以及神经流形的理论基础，并应用于脑机接口中感觉反馈的恢复和人形机器人的控制。关键词：本体感觉、皮层地图、地形测绘、深度学习、自然感觉统计、感觉生态学、变分自动编码器、计算神经科学、运动运动学、神经活动、初级体感皮层、自然行为、神经力学简介体感包括由皮肤受体提供的熟悉的触觉和本体感觉，本体感觉是一种不太有意识的感觉，它可以告诉我们动作姿势、运动以及作用于四肢的相关力量。前者受到了科学界的广泛关注，而本体感觉则经常被忽视，然而这种感觉反馈方式对于我们规划、控制和调整运动的能力至关重要。在工程学中，如果控制器不知道执行器的位置，就不可能控制机器人的运动；相应地，在人体运动控制（本体感觉）中，反馈控制理论是肢体控制计算的卓越解释（Todorov 和 Jordan 2002；Scott 2004）。此外，患有本体感觉神经功能障碍的个体，例如 IW 患者，即使在有视力和完整的运动系统的情况下，也存在严重的运动障碍 (Tuthill 和 Azim 2018；Sainburg、Poizner 和 Ghez 1993)。同样，神经假体领域的最新重大进展是
对头足类动物的观点模仿和生物启发的技术，用于本体感受自主软机器人
科学界。[1-7]无论如何，每次活着都会揭示出新颖的适应性和动态反应性的模仿行为，它都会激发并促进未来派和不受欢迎的技术成果。[8-12]在生物学水平上，视觉crypsis是物种通过与栖息地的颜色和几何图案相匹配而与周围环境相似的能力。从这个意义上讲，生物可以通过色素沉着或散发性元素在介观尺度上的布置和优化结构进行光学控制（这可以在体内表现出身体上的皱纹和质地以逃避检测或观察）。[13–18]这两种机制的特征在于时间响应，范围从毫秒到数百秒。在自然界中，几个物种都利用了隐性能力，例如，在头足类动物中，[7] crustaceans，[19]爬行动物，[1,20,21]昆虫，[22,23]鸟类，[24,25]贝壳，[26,27]植物，[26,27]植物，[28,29]。生物色彩变化和身体模式与生殖，交流，防御和/或掠夺性策略有关。不幸的是，在动物和植物中引导这些行为的神经或中央控制链系统仍然以某种方式引起了科学家的雾。[7,30–32]关于其中央信息过程系统的完整知识，可以对许多科学分支的惊人开发，从神经生物学[33,34]到量子生物学。更重要的是，章鱼是一种杰出的智能物种，例如，可以按照部分的顺序打开罐子或避免掠食者。[35]毫无疑问，自然世界中最讨论的研究案例是头足类动物，不仅可以高度进化和专门从事快速自适应色彩更改的显示器，而且还可以在暴露于特定的机械，热，光学，光学或化学刺激的情况下会使他们的皮肤生成3D模式。软肌肉排列，[36–38]空间分布和可扩展的吸收成分（即染色体），[39,40]虹彩元素（即虹膜phores）[41,42]，[41,42]和亮白色散射剂（即亮白色散射器（即负责）[43] [43]是负责的。[44]因此，由于其身体的力学和形态之间的共生以及分离的感觉神经运动控制系统，头足类通常被视为体现智力的完美例子[45]。他们的“学习”，“机械”和“物质智力”将是我们的评论，从而使我们的lodestars成为
用于有针对性刺激电极放置的体感手指表征的新型术中在线功能映射：技术说明
术中定义功能皮质（传统上由神经外科医生执行以保护患者功能）现在可以帮助植入目标电极以恢复功能。脑机接口 (BMI) 有可能恢复瘫痪患者的上肢运动控制，但需要准确放置记录和刺激电极才能实现对假肢的功能控制。除了从记录阵列进行运动解码外，在与手指和指尖感觉相关的皮质区域精确放置刺激电极还可以提供感官反馈，从而改善对假肢的灵巧控制。在这项研究中，作者展示了使用一种新颖的术中在线功能映射 (OFM) 技术与高密度皮层脑电图来定位人类初级体感皮质中的手指表征。结合传统的术前和术中定位方法，该技术能够准确植入刺激微电极，这通过植入后对手指和指尖感觉的皮质内刺激得到证实。这项工作证明了术中 OFM 的实用性，并将为未来人类闭环 BMI 的研究提供参考。
标题页 仿生皮层内微刺激在人类体感皮层中的应用
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