論文の概要: Analysis of Gait-Event-related Brain Potentials During Instructed And
Spontaneous Treadmill Walking -- Technical Affordances and used Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00783v1
- Date: Mon, 2 Mar 2020 11:54:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 05:50:17.563293
- Title: Analysis of Gait-Event-related Brain Potentials During Instructed And
Spontaneous Treadmill Walking -- Technical Affordances and used Methods
- Title（参考訳）: 自発トレッドミル歩行指導時の歩行事象関連脳電位の解析-技術動向と使用法
- Authors: Cornelia Herbert, Jan Nachtsheim, Michael Munz
- Abstract要約: 歩行関連事象関連脳電位(gERPs)は、ヒト歩行制御における皮質脳領域の機能的役割に関する情報を提供する。
本研究の目的は、歩行関連ERPの時間依存性解析のための実験的および技術的解決の可能性を探ることである。
ソリューションは、カスタムメイドのUSB同期インターフェース、時間同期モジュール、データマージモジュールで構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To improve the understanding of human gait and to facilitate novel
developments in gait rehabilitation, the neural correlates of human gait as
measured by means of non-invasive electroencephalography (EEG) have been
investigated recently. Particularly, gait-related event-related brain
potentials (gERPs) may provide information about the functional role of
cortical brain regions in human gait control. The purpose of this paper is to
explore possible experimental and technical solutions for time-sensitive
analysis of human gait-related ERPs during spontaneous and instructed treadmill
walking. A solution (HW/SW) for synchronous recording of gait- and EEG data was
developed, tested and piloted. The solution consists of a custom-made USB
synchronization interface, a time-synchronization module and a data merging
module, allowing temporal synchronization of recording devices for
time-sensitive extraction of gait markers for analysis of gait-related ERPs and
for the training of artificial neural networks. In the present manuscript, the
hardware and software components were tested with the following devices: A
treadmill with an integrated pressure plate for gait analysis (zebris FDM-T)
and an Acticap non-wireless 32-channel EEG-system (Brain Products GmbH). The
usability and validity of the developed solution was tested in a pilot study (n
= 3 healthy participants, n=3 females, mean age = 22.75 years). Recorded EEG
data was segmented and analyzed according to the detected gait markers for the
analysis of gait-related ERPs. Finally, EEG periods were used to train a deep
learning artificial neural network as classifier of gait phases. The results
obtained in this pilot study, although preliminary, support the feasibility of
the solution for the application of gait-related EEG analysis..
- Abstract（参考訳）: ヒトの歩行の理解を深め、歩行リハビリテーションの新たな展開を容易にするために、非侵襲的脳波(eeg)によるヒトの歩行の神経的相関が近年研究されている。
特に、歩行関連事象関連脳電位(gERP)は、歩行制御における皮質脳領域の機能的役割に関する情報を提供する。
本研究の目的は、トレッドミル歩行時の歩行関連ERPの時間依存性解析のための実験的および技術的解決の可能性を探ることである。
歩行と脳波データの同期記録のためのソリューション(HW/SW)を開発した。
このソリューションは、カスタムメイドのUSB同期インターフェース、時間同期モジュール、およびデータマージモジュールで構成されており、歩行関連ERPの分析や人工ニューラルネットワークのトレーニングのための歩行マーカーの時間依存性抽出のための記録装置の時間同期を可能にする。
本原稿では,歩行解析用統合圧板(zebris fdm-t)とアクチキャップ非ワイヤレス32チャンネルeeg-system(brain products gmbh)を備えたトレッドミルを用いて,ハードウェアとソフトウェアコンポーネントを試験した。
開発したソリューションの有用性と妥当性は、パイロット実験(n = 3人、n=3人、平均年齢=22.75歳)で検証された。
歩行関連ERPの解析のために,検出した歩行マーカーに基づいて脳波データを分割解析した。
最後に、脳波周期を用いて、歩行相の分類器としてディープラーニングニューラルネットワークを訓練した。
本試験の結果は,予備的ではあるが,歩行関連脳波解析の適用可能性を支持するものである。
.
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