論文の概要: Separation of Neural Drives to Muscles from Transferred Polyfunctional Nerves using Implanted Micro-electrode Arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10694v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 16:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 20:15:14.959227
• Title: Separation of Neural Drives to Muscles from Transferred Polyfunctional Nerves using Implanted Micro-electrode Arrays
• Title（参考訳）: マイクロ電極アレイを用いた神経伝達多機能神経からの神経ドライブと筋肉の分離
• Authors: Laura Ferrante, Anna Boesendorfer, Deren Yusuf Barsakcioglu, Benedikt Baumgartner, Yazan Al-Ajam, Alex Woollard, Norbert Venantius Kang, Oskar Aszmann, Dario Farina,
• Abstract要約: 標的筋リニューロベーション(TMR)は、これらの信号を予備筋にリダイレクトし、筋電図(EMG)を介して神経情報を回復させる EMG記録からの重なり合う信号を識別することは、手足の機能解釈を複雑にする混合神経情報を含むことができるため、依然として複雑である。 多価神経のTMR手術と高密度マイクロ電極アレイを併用した新しいバイオインタフェースを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5804487044220691
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Following limb amputation, neural signals for limb functions persist in the residual peripheral nerves. Targeted muscle reinnervation (TMR) allows to redirected these signals into spare muscles to recover the neural information through electromyography (EMG). However, a significant challenge arises in separating distinct neural commands redirected from the transferred nerves to the muscles. Disentangling overlapping signals from EMG recordings remains complex, as they can contain mixed neural information that complicates limb function interpretation. To address this challenge, Regenerative Peripheral Nerve Interfaces (RPNIs) surgically partition the nerve into individual fascicles that reinnervate specific muscle grafts, isolating distinct neural sources for more precise control and interpretation of EMG signals. We introduce a novel biointerface that combines TMR surgery of polyvalent nerves with a high-density micro-electrode array implanted at a single site within a reinnervated muscle. Instead of surgically identifying distinct nerve fascicles, our approach separates all neural signals that are re-directed into a single muscle, using the high spatio-temporal selectivity of the micro-electrode array and mathematical source separation methods. We recorded EMG signals from four reinnervated muscles while volunteers performed phantom limb tasks. The decomposition of these signals into motor unit activity revealed distinct clusters of motor neurons associated with diverse functional tasks. Notably, our method enabled the extraction of multiple neural commands within a single reinnervated muscle, eliminating the need for surgical nerve division. This approach not only has the potential of enhancing prosthesis control but also uncovers mechanisms of motor neuron synergies following TMR, providing valuable insights into how the central nervous system encodes movement after reinnervation.
• Abstract（参考訳）: 下肢切断後、下肢機能の神経信号は末梢神経に持続する。 標的筋リナベーション(TMR)は、これらの信号を予備筋にリダイレクトし、筋電図(EMG)を介して神経情報を回復させる。 しかし、移行した神経から筋肉にリダイレクトされた異なる神経コマンドを分離する際、重要な課題が生じる。 EMG記録からの重なり合う信号の分離は、手足機能解釈を複雑にする混合神経情報を含むことができるため、依然として複雑である。 この課題に対処するために、再生末梢神経インタフェース(RPNIs)は、神経を特定の筋肉移植を活性化する個々の線維に外科的に分割し、筋電図信号のより正確な制御と解釈のために異なる神経源を分離する。 多価神経のTMR手術と高密度マイクロ電極アレイを併用した新しいバイオインタフェースを提案する。 異なる神経線維を外科的に同定する代わりに、マイクロ電極アレイの高時空間選択性と数学的ソース分離法を用いて、単一の筋肉にリダイレクトされるすべての神経信号を分離する。 4つの再神経筋からのEMG信号を記録し, ボランティアは幻肢作業を行った。 これらの信号の運動単位活動への分解により、様々な機能的タスクに関連する運動ニューロンの集団が明らかとなった。 特に, 再建筋内の複数の神経コマンドを抽出し, 外科的神経分割の必要性を排除した。 このアプローチは、補綴制御を増強する可能性だけでなく、TMRによる運動ニューロンのシナジーのメカニズムを解明し、中枢神経系が再活性化後の運動をコードする方法についての貴重な洞察を与える。

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