精確抓握力量控制的腦動(dòng)力學(xué)研究

1、精確抓握力量控制的腦動(dòng)力學(xué)研究摘要：精確抓握是人類完成多種精細(xì)復(fù)雜操作的基礎(chǔ),其神經(jīng)控制機(jī)制極其復(fù)雜。目前對(duì)于精確抓握力量調(diào)節(jié) 時(shí)大腦的動(dòng)力學(xué)變化機(jī)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(dòng)力學(xué)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(gè)力量水平下進(jìn)行精確抓握的力量控制，同 時(shí)采集運(yùn)動(dòng)過(guò)程中拇指和食指的力信號(hào)、壓力中心點(diǎn)(COP)軌跡以及腦電信號(hào)(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(jìn)行量化評(píng)估。結(jié)果顯示,拇指和食指的指尖力信號(hào)的CV與 力量水平呈現(xiàn)線性正相關(guān)(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(shí)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(jí)下降的趨勢(shì)(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(hào))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(dòng)性、EEG信號(hào)的復(fù)雜性增加,手指的調(diào)整速度和控制穩(wěn)定性降

4、低,EEG信號(hào)的)頻帶與 精確抓握的運(yùn)動(dòng)控制密切相關(guān)。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(dòng)力學(xué)行為有密切耦聯(lián)，為 深入研究中樞外周協(xié)同工作機(jī)制、定量評(píng)估神經(jīng)肌肉系統(tǒng)功能提供新的路徑。關(guān)鍵詞：精確抓握;腦電信號(hào);最大自主收縮力;遞歸定量分析;神經(jīng)控制機(jī)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(jué)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(hào)中，選取了對(duì)應(yīng)感覺(jué)運(yùn)動(dòng) 和視覺(jué)運(yùn)動(dòng)的5路EEG信號(hào)(C3、C4、CP1、CP2、 Pz)進(jìn)行分析。利用 Brain Vision Analyzer 2. 1( Brain Products Inc.， LIVEAMP， Germany)，對(duì)采集到的 EEG信號(hào)進(jìn)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(duì)采集到的拇指與食指指尖實(shí)際力與 目標(biāo)力之間誤差曲線的變異性進(jìn)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(shí)際輸出力，F(xiàn)9為目標(biāo) 力，Std標(biāo)準(zhǔn)差，Mean為均值。此外,本研究還計(jì)算了食指和拇指COP的運(yùn)動(dòng) 速度和運(yùn)動(dòng)范圍，即COP速度和COP面積。COP 速度等于單位時(shí)間內(nèi)COP的移動(dòng)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(hào),首先需要將獲得的

13、一 維EEG序列由坐標(biāo)延遲理論重構(gòu)到一個(gè)高維相空間 中，在相空間中計(jì)算兩個(gè)重構(gòu)向量7( #)和7( j)各個(gè) 時(shí)刻點(diǎn)的距離，與設(shè)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(zhǎng)度；,代表 Heaviside函數(shù)，| , |代表歐幾里得距離；$和m分 別代表時(shí)間延遲和嵌入維度,.代表閾值，其數(shù)值的 選取要適當(dāng)，過(guò)大或者過(guò)小都會(huì)對(duì)遞歸結(jié)構(gòu)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(gè)RQA參數(shù)量化RP結(jié)構(gòu)，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(diǎn)的百分比，有(3)DET為RP中構(gòu)成對(duì)角線結(jié)構(gòu)的遞歸點(diǎn)的百分比，有Nlp( I)DET = * ( 4)1P( I)I = 1式中,8 (，)是長(zhǎng)度為，的對(duì)角線分布概率Jmin是最小對(duì)角線長(zhǎng)度,本研究中取2。det是衡量信號(hào)確定性結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)S，對(duì) 嫡，與相空間軌跡的指數(shù)散度和相關(guān)嫡有關(guān)，并在 對(duì)角線上反映了 RP的復(fù)雜度s，有NENTR =- # p(,) - ln p( I)( 5), = minLAM定義為RP圖中構(gòu)成垂直結(jié)構(gòu)的遞歸點(diǎn)百 分比，有LAMNLAM $ 8( )N

15、$ 8( ) = 1(6)式中,8( )是長(zhǎng)度為的垂直結(jié)構(gòu)分布概率,(6)最小垂直結(jié)構(gòu)長(zhǎng)度,本研究中取2。如果RP由較多的單遞歸點(diǎn)組成，而垂直結(jié)構(gòu) 較少，則LAM會(huì)減小。LAM反映了系統(tǒng)狀態(tài)變 化響應(yīng)快慢的程度，從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)反映了系統(tǒng) 的穩(wěn)定性次。1.4.3統(tǒng)計(jì)分析采用 SPSS 23. 0( SPSS Inc.,Chicago, IL)進(jìn)行統(tǒng) 計(jì)分析,Shapiro：Wilk( S-W)檢驗(yàn)用來(lái)檢測(cè)數(shù)據(jù)是否 為正態(tài)分布。采用雙因素重復(fù)測(cè)量方差分析，檢測(cè) 手指力(拇指vs食指)和力量水平(10%#20%和 30% MVC)兩個(gè)因素的差異性，當(dāng)不符合球度假設(shè) 時(shí)，采用Huynh-Feldt進(jìn)

16、行校正。采用Holm-Sidak 測(cè)試進(jìn)行事后比較，如有差異進(jìn)一步進(jìn)行配對(duì)6檢 驗(yàn)。采用配對(duì)6測(cè)試，檢測(cè)EEG信號(hào)3個(gè)力水平之 間的差異，若信號(hào)不符合正態(tài)分布，改用Mann- Whitney U測(cè)試。80. 05為有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。2結(jié)果2.1行為特征結(jié)果拇指和食指在3個(gè)力量水平下的行為特征結(jié)果 如圖2所示?？梢钥闯?，拇指和食指的指尖力信號(hào) 的CV隨著力量水平的增加而逐漸上升，呈線性正 相關(guān)(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(yīng)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(jí)下降的趨勢(shì)(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(zhǎng)，孤立點(diǎn)越少,DET值越高，信號(hào)的相關(guān)性 和規(guī)范化程度越高況。ENTR為RP中構(gòu)成對(duì)角線長(zhǎng)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(jié)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(jié)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(jié)果圖3顯示了 C3、C4、CP1、CP2和Pz 5個(gè)通路 EEG信號(hào)的RQA參數(shù)結(jié)果?？梢钥闯觯?個(gè)力量水 平下EEG信號(hào)的差異性主要集中其）頻帶上;相對(duì) 于C3、CP 1對(duì)側(cè)腦區(qū)電極,C4、CP2同側(cè)腦區(qū)電極以 及Pz電極）頻帶的EEG信號(hào)對(duì)力量的變化更為敏 感;隨著力量水平的增加,EEG信號(hào)的RQA參數(shù)值 呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，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(guò)計(jì)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(diào)節(jié)時(shí)大腦的動(dòng)力學(xué)變化機(jī)制，主要結(jié)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(hào)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(hào)在3個(gè)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(jié)果相似23家，低力量水平下實(shí) 際力與

21、目標(biāo)力偏差的變異性較小，表明低力量水平 下手指的運(yùn)動(dòng)控制能力更強(qiáng)，這可能與手指的主動(dòng) 自由度有關(guān)。同時(shí)COP結(jié)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(shuō)明高力量水平下手指的運(yùn)動(dòng)調(diào)節(jié)速度變慢，而 且應(yīng)對(duì)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(guò) 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(yùn)動(dòng)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(jué)運(yùn) 動(dòng)過(guò)程中的電生理特性。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，高力量水 平下的EEG信號(hào)在）頻帶上表現(xiàn)出較低的RQA參 數(shù)值（見(jiàn)圖3） o由于RQA參

22、數(shù)反映的是時(shí)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(yīng)速度。 除此之外，食指3個(gè)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(shí)從肌肉到大腦的感覺(jué)反饋也會(huì)增16141210o.a a a圖 3 3 個(gè)力水平下 5 通路 EEG 信號(hào)的 RQA 分析結(jié)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(huì)使加，這些都可能會(huì)使EEG信號(hào)的復(fù)雜度增加*、皮 層神經(jīng)活動(dòng)激活增強(qiáng)。許多之前的研究也表明，力 與大腦激活水平呈正比例關(guān)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(dǎo)致大腦激活水平呈線性增加盛紂。EEG數(shù) 據(jù)顯示，EEG信號(hào)的分形維數(shù)Lyapunov指數(shù)等復(fù) 雜性度量與握力呈線性關(guān)系事件相關(guān)的去同會(huì)顯: 步化可能被用來(lái)檢測(cè)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)皮層的功能激活雙，率相關(guān)研究顯示，握力越大EEG信號(hào)$和*波段的光 譜功率越強(qiáng)由于所選電極位于感覺(jué)運(yùn)動(dòng)和視覺(jué)運(yùn)動(dòng)相關(guān) 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(yùn)動(dòng)密切相關(guān)的。之前有研 究顯示,a頻帶（mu節(jié)律）對(duì)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)事件特別敏 感2932。例如，與休息狀態(tài)相比，手指運(yùn)動(dòng)的執(zhí)行 會(huì)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(duì)于一個(gè)熟悉的物體,使用合適的抓握方式要比不合