द्विपाद हरकत की बहाली और पुनर्वास के लिए एक प्रभावी दिमाग की मशीन इंटरफेस (बीएमआई) प्रणाली का विकास उपयोगकर्ता का आशय की सटीक डिकोडिंग की आवश्यकता है. यहाँ हम एक साथ गैर इनवेसिव तंत्रिका गतिविधि के अधिग्रहण, मांसपेशियों की गतिविधियों, और विभिन्न हरकत कार्यों और शर्तों के दौरान पूरे शरीर कीनेमेटीक्स के लिए एक उपन्यास प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल और डेटा संग्रह तकनीक मौजूद है.
हाल के अध्ययनों से द्विपाद मानव चलने के नियंत्रण में supraspinal नेटवर्क के शामिल होने का समर्थन करते हैं. इस सबूत के भाग ट्रेडमिल चलने के दौरान चाल कीनेमेटीक्स और अंग समन्वय यथोचित उच्च डिकोडिंग accuracies के साथ खोपड़ी विद्युतमस्तिष्कलेख (ईईजी) से अनुमान लगाया जा सकता है कि प्रदर्शन, हमारे पिछले काम सहित, अध्ययन शामिल हैं. इन परिणामों बहाली और / या पुनर्वास अनुसंधान की चाल के एक प्राथमिक लक्ष्य को बढ़ाने में इस्तेमाल के लिए गैर इनवेसिव दिमाग की मशीन इंटरफेस (बीएमआई) प्रणालियों के विकास के लिए प्रोत्साहन प्रदान करते हैं. तिथि करने के लिए, चाल के दौरान गतिविधि के ईईजी डिकोडिंग की जांच के अध्ययन एक नियंत्रित वातावरण में ट्रेडमिल चलने के लिए सीमित कर दिया गया है. हालांकि, व्यावहारिक रूप से व्यवहार्य होने के लिए एक बीएमआई प्रणाली इस तरह घूमना और मोड़ जमीन के ऊपर के रूप में हर रोज हरकत कार्यों में उपयोग के लिए लागू किया जाना चाहिए. यहाँ, हम एक मस्तिष्क गतिविधि की गैर इनवेसिव संग्रह के लिए उपन्यास प्रोटोकॉल (ईईजी), मांसपेशियों गतिविधि (विद्युतपेशीलेखन (EMG)), और whol पेशदोनों ट्रेडमिल के दौरान और जमीन से अधिक ई शरीर विज्ञान सम्बन्धी डेटा (सिर, धड़, और अंग प्रक्षेप पथ) कार्य चल रहा है. एकत्रित करके अनियंत्रित वातावरण अंतर्दृष्टि में इन आंकड़ों ईईजी खोपड़ी से चाल और सतह EMG स्वेच्छापूर्ण डिकोडिंग की व्यवहार्यता के बारे में प्राप्त की जा सकती है.
इस प्रोटोकॉल एक साथ ईईजी, EMG, और पूरे शरीर कीनेमेटीक्स (चित्रा 1, 1 टेबल) दर्ज करने के लिए तीन डेटा संग्रह प्रणाली का उपयोग करता है. विषयों चलना जबकि ईईजी डेटा 1000 हर्ट्ज की एक आवृत्ति नमूना पर 64 चैनलों से wirelessly एकत्र कर रहे हैं. Tibialis पूर्वकाल (प्रादेशिक सेना), gastrocnemius (Gast), मछलियां ग्रीवा (बीएफ), और vastus lateralis (वीएल): electromyography (EMG) चार मांसपेशी समूहों पर द्विपक्षीय रखा सतह इलेक्ट्रोड से 1000 हर्ट्ज पर एकत्र किया जाता है. विज्ञान सम्बन्धी डेटा चलने के दौरान आंदोलन रिकॉर्ड करने के लिए 11 सिर पर घुड़सवार वायरलेस सेंसर, ऊपरी धड़, काठ का क्षेत्र, हथियार, जांघों, टांगों और पैरों से 128 हर्ट्ज पर एकत्र कर रहे हैं. प्रत्येक संवेदक एक त्रिअक्षीय magnetometer, त्रिअक्षीय gyroscope, और त्रिअक्षीय त्वरणमापी (यानी एक मार्ग सेंसर) शामिल हैं.
डाटा हर सिस्टम से एकत्र की है और एक भी मेजबान पीसी से समय में सिंक्रनाइज़ कर रहे हैं. तुल्यकालन एक सतत सेरी पर भेजा एक ट्रिगर संकेत का उपयोग कर पूरा किया हैएक साथ सभी तीन डेटा सिस्टम द्वारा पहुँचा अल संचार लिंक. ट्रिगर एक सरल बटन स्विच के रूप में लागू किया गया था. दबाया नहीं जब एक अशक्त संकेत (0) भेजा गया है, जबकि बटन एक ट्रिगर संकेत दबाया जाता है (1), मेजबान पीसी के लिए भेजा है. नीचे प्रोटोकॉल में वर्णित के रूप में ट्रिगर बटन दबाने से भी इस विषय के लिए एक ऑडियो क्यू के रूप में इस्तेमाल एक 0.5 सेकंड स्वर elicits. स्थान नीचे वर्णित प्रयोगों चलने से अधिक भूमि के दौरान चलाता है के रूप में अवरक्त (आईआर) निकटता सेंसर के पांच जोड़े के उपयोग के लिए गढ़े गए थे. आईआर संकेत एक ट्रिगर संकेत बाधित है जब (1) एक रेडियो आवृत्ति (आरएफ) मैनुअल ट्रिगर बॉक्स के साथ कनेक्शन के माध्यम से धारावाहिक लिंक पर मेजबान पीसी के लिए भेजा है.
एक कस्टम सी + + आवेदन, रिकॉर्ड और डेटा सिंक्रनाइज़ करने के लिए विकसित किया गया था, प्रत्येक प्रणाली द्वारा प्रदान की सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (एसडीके) का उपयोग. कोड एक बहु सूत्रण तकनीक को रोजगार, हर सिस्टम से बचत डेटा (ईईजी, EMG, और MARGs) के लिए कार्य करता है व्यक्ति में समाहित कर रहे हैंidual सूत्र. सॉफ्टवेयर एल्गोरिथ्म चित्रा 2 में दिखाया गया है. डाटा संग्रह आवेदन मार डाला है जब शुरू होता है और 'क्ष' कुंजी दबाया जाता है जब समाप्त हो जाती है. पांच धागे आवेदन निष्पादन पर सक्रिय कर रहे हैं. एक धागा (चित्रा 2) सीरियल कनेक्शन से ट्रिगर संकेत का मान (0 या 1) नजर रखता है. प्रारंभिक ट्रिगर मूल्य शून्य है. एक ट्रिगर प्राप्त होता है (बटन दबाया जाता है या आईआर सेंसर जोड़ी के बीच दृष्टि की लाइन टूटी हुई है जब IE) वैश्विक ट्रिगर चर 1 की तैयारी में हैं. वे डेटा संग्रह धागे के भीतर फिर से कायम कर रहे हैं जब तक ये चर 1 रहते हैं.
ईईजी सूत्र दूर से टीसीपी / आईपी प्रोटोकॉल का उपयोग वास्तविक समय में खोपड़ी ईईजी डेटा तक पहुँचता है. डाटा इसी नमूने आवृत्ति (1000 हर्ट्ज) पर लाइन से एक पाठ फ़ाइल लाइन के लिए लिखा जाता है. कॉलम 2-65 64 ईईजी चैनल हैं जबकि वैश्विक ईईजी ट्रिगर संकेत, पहले कॉलम में लिखा है. वैश्विक ईईजी ट्रिगर संकेत 1 था, तो इसे शून्य पर रीसेट है. डेटाईईजी धागा समाप्त होने तक लेखन जारी है. दो स्वतंत्र धागे रिकॉर्ड संवेदक डेटा मार्ग. 11 वायरलेस मार्ग सेंसर वायरलेस ट्रांसमिशन समस्याओं की स्थिति में डेटा नुकसान को रोकने के लिए व्यक्तिगत सेंसर पर डेटा buffers जो मजबूत स्ट्रीमिंग मोड में निर्माता के सॉफ्टवेयर का उपयोग कर डेटा संचारित क्योंकि दो धागे जरूरी हैं. इस बफरिंग वास्तविक समय डाटा हस्तांतरण degrades: एक संवेदक सभी 11 सेंसर अपने बफर में उस समय के बिंदु को बनाए रखने और अगले उपलब्ध नमूना बिंदु पर यह संचारित किसी नमूने के लिए डाटा संचारित करने में असमर्थ है. मार्ग वायरलेस डाटा हस्तांतरण अनिवार्य रूप से ईईजी काफी पीछे है, डेटा संग्रह करना बंद कर दिया है के बाद इस प्रकार मार्ग सेंसर मेजबान पीसी के लिए बोझ उतार लेना buffered डेटा के लिए समय की जरूरत है. इस मुद्दे पर काबू पाने के लिए, दो धागे मार्ग डेटा संग्रह एल्गोरिथ्म (चित्रा 2) में किया जाता है. ईईजी धागा एकत्रित कर रहा है, जबकि पहले धागा सेंसर नमूना आवृत्ति पर वैश्विक मार्ग ट्रिगर चर (128 हर्ट्ज) से एक मार्ग ट्रिगर बफर भरताडेटा. डेटा संग्रह ट्रिगर बफर के लिए लिख बंद हो जाता है जब भी समाप्त हो जाता है. मार्ग धागा (चित्रा 2) सेंसर से डेटा प्राप्त और ईईजी डेटा के रूप में एक ही तरीके से एक फाइल करने के लिए इसे लिखने के लिए सेंसर एसडीके से कार्यों का उपयोग. यही कारण है, पहले कॉलम 11 मार्ग सेंसर (मार्ग प्रति यूनिट 9 सेंसर) से मान रहे हैं वैश्विक मार्ग ट्रिगर (मार्ग ट्रिगर बफर से प्राप्त) और निम्न 99 कॉलम का मूल्य है. मार्ग ट्रिगर बफर के समय सूचकांक बिंदु धागा निष्पादन समाप्त होता है, जिस पर ईईजी डेटा के अंतिम समय सूचकांक के बराबर है जब तक मार्ग धागा डेटा लिखते हैं.
ईईजी और मार्ग डेटा के विपरीत, EMG डेटा वायरलेस तरीके दर्ज नहीं कर रहे हैं. इसके बजाय, EMG डेटा डेटा प्रवेश इकाई के भीतर एक एसडी कार्ड पर दर्ज हैं. एक संकेत एसडी कार्ड के लिए लिख डेटा शुरू और बंद करने के लिए एक ब्लूटूथ कनेक्शन पर भेजा जाता है. पहला मैनुअल ट्रिगर ईईजी धागे से प्राप्त होता है जब लेखन शुरू होता है. डेटा लेखन ईईजी के साथ बंद हो जाता है'क्ष' बटन दबाया जाता है जब धागा.
निम्नलिखित प्रोटोकॉल ह्यूस्टन विश्वविद्यालय में संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा जांच की और मंजूरी दे दी थी. सभी विषयों प्राप्त किया, पढ़ने, और भागीदारी करने से पहले एक सहमति पत्र पर हस्ताक्षर किए.
यहाँ प्रस्तुत प्रोटोकॉल लोकोमोटिव कार्यों की एक किस्म के दौरान एक साथ तीन एक साथ मस्तिष्क की गतिविधियों को रिकॉर्ड करने के लिए डेटा संग्रह प्रणाली, मांसपेशियों की गतिविधियों, और पूरे शरीर कीनेमेटीक्स लाता है. पूरे प्रोटोकॉल का समापन विषय तैयारी की 1 घंटा, सहित लगभग 3 घंटे लगते हैं. हर सिस्टम पर घुड़सवार, और विषय, के साथ चलता है. इसलिए, यह पहले प्रत्येक नए परीक्षण के शुरू करने के लिए ईईजी और EMG इलेक्ट्रोड के कनेक्शन को सत्यापित करने के लिए महत्वपूर्ण है. यह आसानी से मेजबान पीसी पर चित्रमय इंटरफेस का उपयोग कर वास्तविक समय में जांच की जा करने के लिए डेटा में सक्षम बनाता है जो संबंधित निर्माता, द्वारा प्रदान की सॉफ्टवेयर संकुल का उपयोग किया जा सकता है. डेटा संग्रह आवेदन इन सॉफ्टवेयर संकुल के सत्यापन की प्रक्रिया को सरल बनाने, चलने की आवश्यकता है. इसके अतिरिक्त, देखभाल मार्ग सेंसर मजबूती के साथ प्रत्येक परीक्षण से पहले इस विषय से जुड़े होते हैं लिया जाना चाहिए.
ईईजी और मार्ग डेटा 2.4-2.5 गीगा अधिक wirelessly प्रेषित कर रहे हैंस्पेक्ट्रम रेंज. कई अन्य इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के इस आवृत्ति बैंड का उपयोग करते हैं, यह प्रयोगात्मक वातावरण में वायरलेस इंटरफेस की संभावना पर विचार करने के लिए महत्वपूर्ण है. डेटा संग्रह का एक महत्वपूर्ण पहलू वायरलेस हस्तक्षेप को मजबूती प्रदान करता है जो मोबाइल गाड़ी और विषय, के बीच की रेखा की दृष्टि दृश्यता है. ईईजी वायरलेस रिसीवर और मार्ग का उपयोग अंक (चित्रा 1) के दोनों कनेक्शन निष्ठा इंगित करने के लिए एल ई डी प्रदान करते हैं. मेजबान पीसी और ईईजी और मार्ग सेंसरों के लिए वायरलेस रिसीवर दृष्टि की सीधी रेखा को बनाए रखने और विषय जमीन पर चला गया के रूप में वायरलेस डेटा संचरण को अधिकतम करने के लिए एक मोबाइल गाड़ी पर रखा जाता है. हम मजबूत डेटा संग्रह सबसे अच्छा विषय के 5 मीटर, कार्य के दौरान किसी भी विषय के आंदोलन को प्रतिबंधित नहीं किया है, जो एक दूरी के भीतर मोबाइल गाड़ी रखने के द्वारा बनाए रखा गया था पाया. सी + + आवेदन की वजह से वायरलेस ग की रुकावट के लिए डेटा नुकसान को मजबूती प्रदान करने के लिए डेटा संग्रह के लिए एकाधिक सूत्र रोजगारईईजी की onnection. ईईजी कनेक्शन खो दिया है, मार्ग और EMG डेटा अभी भी दर्ज की गई है, लेकिन कोई ईईजी डेटा उन समय अंक के लिए उपलब्ध हो जाएगा. EMG डेटा मोबाइल डेटा प्रवेश इकाई के भीतर एक एसडी कार्ड पर संग्रहीत किया जाता है, जबकि वायरलेस कनेक्शन की स्थिति में डेटा नुकसान को रोकने के रूप में ऊपर चर्चा मार्ग पर सेंसर यूनिट बफरिंग प्रदान करते हैं.
चलने के दौरान ईईजी डेटा के संग्रह के साथ एक आम समस्या संकेतों में विरूपण साक्ष्य की उपस्थिति है. झपकाए, आंख गति, चेहरे की मांसपेशियों की गतिविधियों, दिल धड़क रहा है, और इस तरह की प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल निष्पादन के दौरान इलेक्ट्रोड और / या तारों की गति के रूप में यांत्रिक कलाकृतियों सहित कलाकृतियों के शारीरिक सूत्रों: मोटे तौर पर, कलाकृतियों को दो समूहों में विभाजित किया जा सकता है. विरूपण साक्ष्य हटाने चल रहे अनुसंधान का विषय है, और स्वतंत्र घटक विश्लेषण 15,16 और चैनल आधारित टेम्पलेट प्रतिगमन प्रक्रियाओं के रूप में 17 ऐसी तकनीक भी शामिल है. विरूपण साक्ष्य न्यूनीकरण और हटाने जनसंपर्क में एक महत्वपूर्ण कदम हैशरीर आंदोलन की न्यूरल डिकोडिंग के लिए डेटा की eprocessing. यहाँ प्रस्तुत सेटअप कि ईईजी इलेक्ट्रोड केबल में पिछले अध्ययनों एक एकल कनेक्टर में बंडल थे के समान है. उन अध्ययनों से परिणाम केबल बोलबाला या आंदोलन के कारण यांत्रिक कलाकृतियों तंत्रिका गतिविधि 7,8 से आंदोलन की डिकोडिंग में एक भूमिका निभा नहीं था कि संकेत मिलता है. उन परिणामों चाल संबंधित कलाकृतियों गति 17 घूमना मॉडरेट करने के लिए धीमी गति में असाध्य थे निष्कर्ष है कि जो अन्य अध्ययनों द्वारा समर्थित हैं. हालांकि, इस प्रयोग के बैठने के लिए खड़े संक्रमण सहित पिछले अध्ययनों की तुलना में शरीर से अधिक गति की आवश्यकता होती है कि गतिविधियों के दौरान ईईजी उपाय, जमीन के ऊपर इस प्रकार घूमना, और बदल रहे हैं, और, कच्चे ईईजी डेटा के सावधान परीक्षा की क्षमता की पहचान करने के लिए किया जाना चाहिए यांत्रिक कलाकृतियों से संदूषण. अभी तक व्यापक रूप से उपलब्ध नहीं है, हालांकि इन संभावित समस्याओं मौजूदा प्रोटोकॉल में उपन्यास हार्डवेयर के एकीकरण के माध्यम से हल किया जा सकता है. इस तरह के हार्डवेयर कांग्रेसआंदोलन 18 के दौरान त्वचा इलेक्ट्रोड संपर्क प्रतिबाधा में सुधार करने की क्षमता है जो सक्रिय ईईजी इलेक्ट्रोड (इस प्रोटोकॉल में प्रयोग किया जाता है) और वसंत लोड, शुष्क ईईजी इलेक्ट्रोड, ludes. इन प्रौद्योगिकियों गति कलाकृतियों 19 के प्रभाव को कम कर सकते हैं, जो वायरलेस ईईजी सिस्टम में शामिल किया जा रहा है. उपन्यास हार्डवेयर की एकता के बावजूद, इस प्रोटोकॉल शरीर के हर खंड instrumented 16 कर दिया गया है क्योंकि गति और EMG विरूपण साक्ष्य अस्वीकृति के लिए उपन्यास एल्गोरिदम के विकास जारी रखने के लिए एक अनूठा अवसर प्रदान करता है. हम ईईजी, EMG, और वर्तमान में उपलब्ध ईईजी सेटअप के लिए लागू मजबूत विरूपण साक्ष्य अस्वीकृति मानदंड विकसित करने के लिए खंड गति के बीच समय श्रृंखला सहसंबंध और आवृत्ति डोमेन जुटना अध्ययन करने के लिए योजना है. हमारे डिकोडिंग तरीकों कलाकृतियों 7,8 के खिलाफ मजबूती से पता चला है, इन तरीकों में वर्तमान प्रोटोकॉल में अधिक जटिल परिदृश्यों के तहत जांच की जाएगी.
दर्ज की सतह की विशेषताएंEMG कई कारकों पर निर्भर कर रहे हैं, और तंत्रिका रणनीतियों के अध्ययन के लिए सतह EMG संकेतों की व्याख्या अपने विचार 20 की आवश्यकता है. इस प्रोटोकॉल में इस्तेमाल त्वचा तैयारी और EMG इलेक्ट्रोड नियुक्ति के लिए सख्त प्रक्रिया सतह EMG संकेतों पर गैर शारीरिक कारकों के प्रभाव को कम करने के लिए डिजाइन किए गए थे. इस प्रोटोकॉल द्वारा दर्ज EMG के आयाम और आवृत्ति शुद्ध मोटर इकाई गतिविधि से संबंधित हैं, और इसलिए रिकॉर्डिंग वांछित पेशी के तंत्रिका गतिविधि का एक प्रत्यक्ष प्रतिनिधित्व के रूप में व्याख्या नहीं की जानी चाहिए. फिर भी, सतह EMG संकेत और तंत्रिका सक्रियण में रिश्तेदार परिवर्तन (मोटर इकाइयों के निर्वहन के समय पहचान के द्वारा उदाहरण के लिए) निर्धारित करने के लिए मांसपेशी सक्रियण पैटर्न में बहुमूल्य जानकारी प्रदान कर सकते हैं EMG संकेत decomposing से पेशी के लिए तंत्रिका ड्राइव अनुमान लगाने के लिए और अधिक उन्नत तरीकों का सावधानी से विचार 20. इसके अलावा, न्यूरल डिकोडिंग के संदर्भ में, हालांकि मस्तिष्क गतिविधिinvasively अधिग्रहीत सतह EMG 21 के बारे में जानकारी शामिल करने के लिए दिखाया गया है, यह ईईजी खोपड़ी भी चाल कीनेमेटीक्स के अलावा चलने के दौरान कम अंग मांसपेशियों की गतिविधियों को डिकोड करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि क्या वर्तमान में अज्ञात है. हम इस प्रोटोकॉल हमें गैर इनवेसिव मस्तिष्क इमेजिंग रूपात्मकता के कम स्थानिक संकल्प व्यक्ति की मांसपेशियों से संबंधित तंत्रिका गतिविधि को अलग करने के लिए पर्याप्त है कि क्या जांच करने के लिए अनुमति होगी की उम्मीद है.
पिछले अध्ययनों से बहाल करने के लिए एक मस्तिष्क मशीन इंटरफेस (बीएमआई) के विकास के लिए 7,8 उपलब्ध कराने प्रोत्साहन मस्तिष्क से संकेतों का उपयोग कर पैदल चलने ट्रेडमिल दौरान कीनेमेटीक्स डिकोड करने के लिए गैर इनवेसिव ईईजी उपयोग में व्यवहार्यता पता चला है. डेल्टा बैंड ईईजी संकेतों के आयाम मॉड्यूलन के आधार पर समय डोमेन डिकोडिंग तरीकों में भी artifactual घटकों 7,8 को असंवेदनशील होना दिखाया गया है. फिर भी, ट्रेडमिल पढ़ाई एक नियंत्रित वातावरण में जगह लेने के दौरान जो उपयोगकर्ता की दृष्टि और गतिजिससे बाहर उत्तेजनाओं के कारण तंत्रिका गतिविधि के प्रदूषण को सीमित, प्रतिबंधित है. वायरलेस डाटा लॉगिंग के समावेश के माध्यम से, इस प्रोटोकॉल हरकत कार्यों और वातावरण की एक किस्म के दौरान सिंक्रनाइज़, ईईजी EMG, और विज्ञान सम्बन्धी डेटा के संग्रह की अनुमति देता है. प्रस्ताव पर नज़र रखने के लिए inertial सेंसर की एकता और अधिक गणना और एक प्रस्ताव पर कब्जा प्रणाली से कीनेमेटीक्स निकालने के लिए ऑफ़लाइन प्रसंस्करण की आवश्यकता है, और जिसके परिणामस्वरूप उपायों के एक छोटे होते हैं – लेकिन स्वीकार्य – प्रणाली 22 के आधार पर एक कैमरा में उपस्थित नहीं होगा, जो त्रुटि के मार्जिन. ये प्रबंधनीय कठिनाइयों बदलते परिवेश में संज्ञानात्मक मोटर व्यवहार के मोबाइल अध्ययन के लिए सक्षम बनाता है कि एक प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल स्थापित करने के लिए एक जरूरत हैं. कहीं 10,11 चर्चा की, इस तरह के एक सेटअप संबोधित किया जा सकता है कि अनुसंधान के सवालों में लगभग असीमित है. निकट भविष्य में हमारा ध्यान खड़ा के पुनर्वास के लिए एक बीएमआई के विकास के लिए महत्वपूर्ण मुद्दों पर हो सकता है और निम्नलिखित चलने देंगेमस्तिष्क की चोट और न्यूरोपैथी. जैसा कि ऊपर उल्लेख किया है एक प्रमुख घटक, मस्तिष्क से मापा संकेतों का उपयोग कर आंदोलन को बहाल करने के लिए शारीरिक और यांत्रिक कलाकृतियों को अस्वीकार कर सकते हैं कि पुनर्वास रोबोट सिस्टम को दिमाग की मशीन इंटरफेस के लिए उपन्यास मजबूत डिकोडिंग रणनीतियों का विकास किया जाएगा. उदाहरण के लिए, दालान घूमना प्रोटोकॉल डेटा संग्रह के दौरान उपस्थित अन्य लोगों के साथ एक सार्वजनिक स्थान में किया जाता है, और इस तरह प्राकृतिक वातावरण में न्यूरल डिकोडिंग तकनीक के विकास के लिए एक परीक्षण बिस्तर प्रदान करता है. इस प्रोटोकॉल का उपयोग हित के अन्य अनुसंधान सवाल तीव्र और जीर्ण दोनों चरणों में चोट के बाद कार्यात्मक वसूली के दौरान पुनर्वास रोबोट लयबद्ध बनाम गैर लयबद्ध चाल प्रशिक्षण को शामिल मानदंड, और तंत्रिका गतिविधि के अध्ययन की तुलना में शामिल हैं.
The authors have nothing to disclose.
इस काम मस्तिष्क संबंधी विकार के राष्ट्रीय संस्थान द्वारा समर्थित और स्ट्रोक (NINDS) # R01NS075889-01 के लिए अनुदान दिया गया था. इस शोध एनआईएच, नैदानिक केंद्र के अंदर का रिसर्च प्रोग्राम द्वारा समर्थित किया गया था. लेखकों को भी डेटा संग्रह के साथ सहायता के लिए शहरयार इकबाल और Yongtian वह धन्यवाद. इस लेख के खुले उपयोग प्रकाशन की लागत APDM, इंक (, पोर्टलैंड, या द्वारा प्रायोजित किया गया था http://apdm.com ).
Name | Company | Quantity | |
BrainAmp Amplifier | Brain Products, Gmbh | Quantity: 2 | |
actiCAP EEG cap with 64 electrodes | Brain Products, Gmbh | Quantity:1 | |
Brainvision MOVE wireless EEG system | Brain Products, Gmbh | Quantity:1 | |
DataLOG MWX8 EMG data collection unit | Biometrics, Ltd. | Quantity:1 | |
SX230 EMG electrodes | Biometrics, Ltd. | Quantity:8 | |
R506 EMG ground electrode | Biometrics, Ltd. | Quantity:1 | |
Opal movement monitor (MARG sensor) | APDM, Inc. | Quantity:11 | |
Opal docking station for wireless data streaming | APDM, Inc. | Quantity:2 | |
Opal wireless access point | APDM, Inc. | Quantity:2 | |
Infrared Light Barrier Kit MK120 | Velleman, Inc. | Quantity:5 | |
Wixel Programmable USB Wireless Module | Pololu, Inc. | Quantity:6 | |
Table 1. Equipment |