从转移的多功能神经到肌肉的神经驱动分离:基于植入式微电极阵列
神经元与认知
2024-10-15 v1 机器学习
信号处理
摘要
肢体截肢后,肢体功能的神经信号仍存在于残肢外周神经中。靶向肌肉神经再支配(TMR)技术可将这些信号重定向至备用肌肉,通过肌电图(EMG)恢复神经信息。然而,从转移神经重定向至肌肉的多种神经指令的分离是一个重大挑战。从EMG记录中解缠重叠信号仍然复杂,因为这些信号可能包含混合的神经信息,使肢体功能解读复杂化。为解决此挑战,再生性外周神经接口(RPNIs)通过手术将神经分割成单个神经束,这些神经束再支配特定的肌肉移植物,从而分离不同的神经源,以实现对EMG信号更精确的控制和解读。我们提出了一种新型生物接口,将多价神经的TMR手术与高密度微电极阵列相结合,该阵列植入于再支配肌肉内的单个位点。我们的方法并非通过手术识别不同的神经束,而是利用微电极阵列的高时空选择性和数学源分离方法,分离所有重定向至单块肌肉的神经信号。我们记录了志愿者执行幻肢任务时四块再支配肌肉的EMG信号。将这些信号分解为运动单位活动,揭示了与不同功能任务相关的不同运动神经元簇。值得注意的是,我们的方法能够在单块再支配肌肉内提取多个神经指令,无需手术分割神经。该方法不仅有望增强假肢控制,还能揭示TMR后运动神经元协同的机制,为再支配后中枢神经系统如何编码运动提供宝贵见解。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.10694,
title = {Separation of Neural Drives to Muscles from Transferred Polyfunctional Nerves using Implanted Micro-electrode Arrays},
author = {Laura Ferrante and Anna Boesendorfer and Deren Yusuf Barsakcioglu and Benedikt Baumgartner and Yazan Al-Ajam and Alex Woollard and Norbert Venantius Kang and Oskar Aszmann and Dario Farina},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.10694},
year = {2024}
}