精確抓握力量控制的腦動力學研究

1、精確抓握力量控制的腦動力學研究摘要：精確抓握是人類完成多種精細復雜操作的基礎,其神經(jīng)控制機制極其復雜。目前對于精確抓握力量調節(jié) 時大腦的動力學變化機制尚不明確。探究不同力幅度下精確抓握控制的指力行為和腦電動力學特征。12名健康 右利手受試者被要求在10%、20%和30%最大自主收縮力(MVC)等3個力量水平下進行精確抓握的力量控制，同 時采集運動過程中拇指和食指的力信號、壓力中心點(COP)軌跡以及腦電信號(EEG)，并分別使用變異系數(shù) (CV) #COP速度和COP面積以及遞歸定量分析(RQA)進行量化評估。結果顯示,拇指和食指的指尖力信號的CV與 力量水平呈現(xiàn)線性正相關(拇指：* = 0.

2、624, 80. 001;食指：* = 0.721，P0. 001);拇指和食指在30% MVC力量水平 的 COP 面積分別為(1. 941. 21)和(2. 021. 45) mm2，顯著大于在 10% MVC( ( 1. 010. 81)、( 0. 891. 02) mm2)和 20% MVC( ( 1. 200. 62)、( 1. 160. 63) mm2，80. 05)時的 COP 面積。拇指在 10%，20% 和 30% MVC 下 k 和 y 軸的 COP 速度分別為(4. 231. 11)、( 2. 110. 50)、( 1.700. 40) mm/s 和(6. 221.45)

3、、( 3. 390. 70)、( 2. 900. 69) mm/s，呈 現(xiàn)隨著力量水平的增加而逐級下降的趨勢(8001)，而10% MVC下的食指k和y軸的COP速度(4. 951.34)、 (7. 041. 75) mm/s)顯著高于 20% MVC( ( 2. 780. 53)、( 3. 790. 63) mm/s)和 30% MVC ( ( 2. 950. 94)、( 3. 54 0. 82) mm/s，80. 05)。隨著力量水平的增加,EEG信號)頻帶的RQA參數(shù)顯著下降(P0. 05)。研究表明，隨著 力量水平的增加，力量波動性、EEG信號的復雜性增加,手指的調整速度和控制穩(wěn)定性降

4、低,EEG信號的)頻帶與 精確抓握的運動控制密切相關。研究揭示精確抓握指力的指力控制與中樞神經(jīng)系統(tǒng)的動力學行為有密切耦聯(lián)，為 深入研究中樞外周協(xié)同工作機制、定量評估神經(jīng)肌肉系統(tǒng)功能提供新的路徑。關鍵詞：精確抓握;腦電信號;最大自主收縮力;遞歸定量分析;神經(jīng)控制機制Research on Brain Dynamics of Precision Grip Force ControlAbstract: Precision grip is the basis of many delicate and complex operations, it contains complex neural cont

5、rol mechanism. However, less is known about the dynamics of the brain during precision grip force regulation. This study aimed to explore the finger force behaviors and electroencephalogram ( EEG) characteristics at different force amplitude during precision grip. Twelve healthy subjects were asked

6、to grasp precisely at 10% , 20% and 30% of maximum voluntary contraction ( MVC) , during which the force signals, the center of pressure ( COP) of thumb and index digits and the EEG signals were recorded and then analyzed by coefficient of variation ( CV) , the COP velocities and COP areas, recurren

7、ce quantification analysis (RQA) . Results showed that there was a linear positive correlation between CV and force level ( thumb: r = 3. 624, P0. 001; index: r =0. 721, P0. 001) . The COP areas of thumb and index fingers at 30% of MVC were ( 1. 941. 21) and ( 2. 021. 45) mm2, which were significant

8、ly higher than that at 10% ( ( 1. 01 0. 81) , ( 0. 891. 02) mm2) and 20% of MVC ( ( 1. 200. 62) ,( 1. 160. 63) mm2 ,P 0. 05) . For the thumb fingers, the COP velocity values of x-axis and y-axis under 10%, 20% and 30% of MVC were ( 4. 23 1. 11) , ( 2. 110. 50) , ( 1.700.40) mm/s and ( 6. 221.45) , (

9、 3. 390. 70) , ( 2. 900. 69) mm/s respectively，showing a decreased tendency with the force level increased ( P0. 01) . For the index fingers，the COP velocity values of x-axis and y-axis at 10% of MVC ( ( 4. 95 1. 34) and ( 7. 04 1. 75) mm/s) were significantly higher than that at 20% ( ( 2. 78 0. 53

10、) and ( 3. 790. 63) mm/s) and 30% MVC ( ( 2. 95 0. 94) and ( 3. 54 0. 82) mm/s, P 0. 05) . The RQA parameters of a-band EEG signals decreased significantly with the force level increased ( P )視覺反饋；(f)腦電采集部位 Fig.1 Signal Acquisition and Experiment Paradigm.(a) A hydraulic pinch gauge; ( b) Custom-gri

11、p apparatus; ( c) MVC test; ( d) Acquisition of EEG signals at sub-MVC test; ( e) Visual feedback; ( f) EEG channels1.4數(shù)據(jù)分析從32通路EEG信號中，選取了對應感覺運動 和視覺運動的5路EEG信號(C3、C4、CP1、CP2、 Pz)進行分析。利用 Brain Vision Analyzer 2. 1( Brain Products Inc.， LIVEAMP， Germany)，對采集到的 EEG信號進行去工頻干擾、眼電、偽跡、基線漂移以 及分頻濾波(&帶：4 7 Hz，)

12、帶：/ 12 Hz, $帶：13-30 Hz,* 帶:30-45 Hz)。1.4.1行為特征參數(shù)分析利用CV對采集到的拇指與食指指尖實際力與 目標力之間誤差曲線的變異性進行量化18，有Std( F - F9)CV = ( 1)Mean( F - F9) 式中,F代表精確抓握中的實際輸出力，F(xiàn)9為目標 力，Std標準差，Mean為均值。此外,本研究還計算了食指和拇指COP的運動 速度和運動范圍，即COP速度和COP面積。COP 速度等于單位時間內COP的移動距離;COP面積利 用95%置信橢圓面積擬合，反映指間COP變化 程度。1.4.2生理特征參數(shù)分析使用RQA量化EEG信號,首先需要將獲得的

13、一 維EEG序列由坐標延遲理論重構到一個高維相空間 中，在相空間中計算兩個重構向量7( #)和7( j)各個 時刻點的距離，與設定的閾值作比較，得到遞歸矩陣 !,有!， =，( . - 2#( #) - #( j) II)( 2)式中：#, j =#, N,N是序列的長度；,代表 Heaviside函數(shù)，| , |代表歐幾里得距離；$和m分 別代表時間延遲和嵌入維度,.代表閾值，其數(shù)值的 選取要適當，過大或者過小都會對遞歸結構產(chǎn)生 影響。繪制遞歸矩陣可以得到RP，本研究中取用了 4個RQA參數(shù)量化RP結構，分別為遞歸度 (recurrence rate, RR)、確定性(determinism

14、, DET)、熵(entropy, ENTR)以及層狀度(laminarity, LAM)。RR為RP中遞歸點的百分比，有(3)DET為RP中構成對角線結構的遞歸點的百分比，有Nlp( I)DET = * ( 4)1P( I)I = 1式中,8 (，)是長度為，的對角線分布概率Jmin是最小對角線長度,本研究中取2。det是衡量信號確定性結構的重要指標S，對 嫡，與相空間軌跡的指數(shù)散度和相關嫡有關，并在 對角線上反映了 RP的復雜度s，有NENTR =- # p(,) - ln p( I)( 5), = minLAM定義為RP圖中構成垂直結構的遞歸點百 分比，有LAMNLAM $ 8( )N

15、$ 8( ) = 1(6)式中,8( )是長度為的垂直結構分布概率,(6)最小垂直結構長度,本研究中取2。如果RP由較多的單遞歸點組成，而垂直結構 較少，則LAM會減小。LAM反映了系統(tǒng)狀態(tài)變 化響應快慢的程度，從另一個角度來說反映了系統(tǒng) 的穩(wěn)定性次。1.4.3統(tǒng)計分析采用 SPSS 23. 0( SPSS Inc.,Chicago, IL)進行統(tǒng) 計分析,Shapiro：Wilk( S-W)檢驗用來檢測數(shù)據(jù)是否 為正態(tài)分布。采用雙因素重復測量方差分析，檢測 手指力(拇指vs食指)和力量水平(10%#20%和 30% MVC)兩個因素的差異性，當不符合球度假設 時，采用Huynh-Feldt進

16、行校正。采用Holm-Sidak 測試進行事后比較，如有差異進一步進行配對6檢 驗。采用配對6測試，檢測EEG信號3個力水平之 間的差異，若信號不符合正態(tài)分布，改用Mann- Whitney U測試。80. 05為有統(tǒng)計學差異。2結果2.1行為特征結果拇指和食指在3個力量水平下的行為特征結果 如圖2所示?？梢钥闯?，拇指和食指的指尖力信號 的CV隨著力量水平的增加而逐漸上升，呈線性正 相關(拇指：* = 0.624, 80. 001;食指:* = 0. 721, 8 0. 001)拇指和食指在30% MVC力量水平的COP 面積(1. 941. 21)和(2. 021. 45) mm2)顯著大于

17、 10% MVC ( ( 1.01 0.81)、( 0. 89 1.02) mm2)和 20% MVC ( ( 1.20 0.62) #( 1. 16 0.63) mm2,8 0. 05)的相應面積。拇指在10%#20%和30% MVC 下,k和7軸的COP速度分別為(4.231. 11)、 (2. 110. 50) #( 1. 700. 40) mm/s 和(6. 221. 45) #(3.390.70)、( 2. 900. 69) mm/s,呈現(xiàn)出隨著力量水平的增加而逐級下降的趨勢(80. 01) ； 10%lisnmg House. All nghts reservea. nttn ：/

18、MVC下食指k和7軸的COP速度(4. 951. 34)和角線越長，孤立點越少,DET值越高，信號的相關性 和規(guī)范化程度越高況。ENTR為RP中構成對角線長度分布的ShannonMVC/%(b)匚日京Rdoo(S/UIS通黑00慝圖2拇指和食指行為特征結果廠：P0. 05,MVC/%(b)匚日京Rdoo(S/UIS通黑00慝圖2拇指和食指行為特征結果廠：P0. 05,: P 0.01)。( a)變異系數(shù)；(b) COP面積；(c)(軸的 COP速度；(d) y軸的COP速度Fig. 2 Results of behavior characteristics for the thumb and

19、index digits (= : P 0.05，33: P 0.01). (a) CV；( b) COP areas; ( c) COP velocity in x-axis;(d) COP velocities in -axis(S/UHU)通馨00鬟2.2生理特征結果圖3顯示了 C3、C4、CP1、CP2和Pz 5個通路 EEG信號的RQA參數(shù)結果?？梢钥闯觯?個力量水 平下EEG信號的差異性主要集中其）頻帶上;相對 于C3、CP 1對側腦區(qū)電極,C4、CP2同側腦區(qū)電極以 及Pz電極）頻帶的EEG信號對力量的變化更為敏 感;隨著力量水平的增加,EEG信號的RQA參數(shù)值 呈現(xiàn)下降趨勢，即

20、10% MVC下的RQA參數(shù)值要顯 著高于20%和30% MVC的RQA參數(shù)值（P 0. 05） o3討論本研究通過計算精確抓握期間不同力量水平 下的行為特征和EEG生理特征，分析了精確抓握力 量調節(jié)時大腦的動力學變化機制，主要結果如下： 一是隨著力量水平的增加，拇指和食指的指尖力信 號的CV顯著上升;二是隨著力量水平的增加,COP 面積增加，COP速度降低，且食指的COP速度顯著 大于拇指的COP速度；三是EEG信號在3個力量 水平上的差異主要集中在）頻帶上，且10% MVC 下的RQA參數(shù)值顯著高于20%和30% MVC下的 RQA參數(shù)值。與之前的研究結果相似23家，低力量水平下實 際力與

21、目標力偏差的變異性較小，表明低力量水平 下手指的運動控制能力更強，這可能與手指的主動 自由度有關。同時COP結果顯示，與低力量水平相 比，高力量水平下的COP速度減小,COP面積增加， 這說明高力量水平下手指的運動調節(jié)速度變慢，而 且應對力量振蕩的能力（穩(wěn)定性）也下降了。此外， 食指和拇指COP速度的差異性表明，在二指抓握過 程中拇指和食指所扮演的角色不同，拇指是類似于 “旋鈕”的穩(wěn)定存在，而食指在運動中發(fā)揮著更為靈 活的作用次。本研究使用RQA捕捉了精確抓握這一感覺運 動過程中的電生理特性。統(tǒng)計結果顯示，高力量水 平下的EEG信號在）頻帶上表現(xiàn)出較低的RQA參 數(shù)值（見圖3） o由于RQA參

22、數(shù)反映的是時間序列(7. 041. 75) mm/s)顯著高于 20% MVC(7. 041. 75) mm/s)顯著高于 20% MVC( ( 2.78 0. 53)和(3. 790. 63) mm/s)和 30% MVC( 2.95 0.94)和(3. 540. 82) mm/s，P0. 05)的相應速度。 除此之外，食指3個力量水平下k軸的COP速度和30%MVC , 7軸的cOp速度均顯著高于拇指的相平的控制，此時從肌肉到大腦的感覺反饋也會增16141210o.a a a圖 3 3 個力水平下 5 通路 EEG 信號的 RQA 分析結果(：-0. 05,33: P0.01)。( a)

23、C3;( b) C4;( c) CP1；( d) CP2; ( e) PzFig.3 RQA results of 5-channel EEG signals under three force levels (= : 0. 05,33: 0. 01) . ( a) C3; ( b) C4; ( c) CP1; ( d) CP2; ( e) Pz加，這些都可能會使加，這些都可能會使EEG信號的復雜度增加*、皮 層神經(jīng)活動激活增強。許多之前的研究也表明，力 與大腦激活水平呈正比例關系。例如，功能性磁共 振成像（functional magnetic resonance imaging， fMRI

24、）和正電子發(fā)射斷層掃描數(shù)據(jù)顯示，由于力的 增加，導致大腦激活水平呈線性增加盛紂。EEG數(shù) 據(jù)顯示，EEG信號的分形維數(shù)Lyapunov指數(shù)等復 雜性度量與握力呈線性關系事件相關的去同會顯: 步化可能被用來檢測感覺運動皮層的功能激活雙，率相關研究顯示，握力越大EEG信號$和*波段的光 譜功率越強由于所選電極位于感覺運動和視覺運動相關 的大腦區(qū)域上，因此）頻帶（mu節(jié)律）在這里可以 解釋為是與精確抓握運動密切相關的。之前有研 究顯示,a頻帶（mu節(jié)律）對感覺運動事件特別敏 感2932。例如，與休息狀態(tài)相比，手指運動的執(zhí)行 會顯著降低頻帶（7. 5-10.5 Hz） EEG的光譜功二上由 House. All nghts reserved, http :/率。對于一個熟悉的物體,使用合適的抓握方式要比不合