張凱,徐光華,2,李文平,李輝,杜成航,韓丞丞,張四聰,謝杰仁

(1. 西安交通大學機械工程學院,710049,西安;2. 西安交通大學機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室,710054,西安)

腦-機接口作為一種新型的人機交互技術(shù),可以在不依賴于腦的正常輸出通路(外圍神經(jīng)和肌肉組織)的情況下,使人類大腦直接與計算機或其他外部設備進行通信,進而控制外部設備進行相應的任務并提供反饋[1]。其中,作為其重要工程的應用,運動誘發(fā)腦-機接口為腦損傷閉環(huán)神經(jīng)協(xié)同康復提供了一種可行的技術(shù)手段,具體通過刺激范式有效誘發(fā)受試者的運動中樞使其產(chǎn)生神經(jīng)響應信號,再通過信號處理技術(shù)對腦電信號進行實時解碼,然后將解碼得到的運動意圖轉(zhuǎn)化為外部設備的控制指令,輔助受試者完成運動輔助和康復訓練[2-4]。該過程有效模擬了運動行為控制的中樞響應過程,實現(xiàn)了神經(jīng)沖動沿著運動感知環(huán)路—神經(jīng)中樞—運動控制環(huán)路—受控肢體的傳導,并利用物理接口和雙向通信技術(shù)從大腦外部構(gòu)建了一條閉環(huán)回路,進而實現(xiàn)運動控制環(huán)路的重建[5-6]。

基于腦-機接口技術(shù)的神經(jīng)環(huán)路重建有效性受到多種因素的影響,其中,運動感知與控制的時序性對于接口性能與應用效能具有重要的影響。Hebb法則與脈沖時間依賴突觸可塑性規(guī)律(spike-timing dependent plasticity, STDP)表明:活動時序依賴的突觸可塑性滿足確定性的時間窗口,直接揭示了有順序的激活突觸前和突觸后神經(jīng)元是修飾環(huán)路的關鍵,從微觀層面揭示了時序性對神經(jīng)環(huán)路重塑的重要規(guī)律[7-9]。然而,傳統(tǒng)的誘發(fā)范式僅利用依賴主觀認知與弱視覺誘發(fā)信息來引導受試者產(chǎn)生自主想象[10-12],其不僅易受到生理狀態(tài)變化的影響,且難以保證運動感知與控制的同步性,易導致運動誘發(fā)腦-機接口的中樞響應過程在不同試次、不同時間具有高度變異性,直接造成整個交互過程中,運動感知神經(jīng)與運動控制神經(jīng)的激活過程難以保證同步性和有效時序性(如圖1所示),無法滿足感知反饋同步性和時效性要求,與STDP所揭示的規(guī)律相悖。由此,限制了運動誘發(fā)腦-機接口的應用性能,難以保證臨床應用中的康復訓練與治療效果。

圖1 傳統(tǒng)運動誘發(fā)腦-機接口感知與反饋激活示意Fig.1 The diagram of perception and feedback activation of traditional brain-computer interface based on motor activation

探索運動感知環(huán)路與控制環(huán)路激活的強匹配誘發(fā)模式,對于增強閉環(huán)腦-機交互過程的同步性和時序性具有重要啟示。中樞激活響應效果往往取決于刺激范式的設計,作為一種典型的刺激模式,應激反應可以定義為各種刺激物(應激源)作用于個體而引起的非特異性反應。特定條件下的應激反應有助于提升自主注意力水平,促進情緒和思維的正向調(diào)整,并提升交感神經(jīng)的激活程度,引起腦電信號功率的增強[13-14]。文獻 [15]研究表明,特異性的重心失衡應激刺激會引起運動中樞的激活,且該激活方法具有更強的激活程度和更有序的激活效果。因此,應激狀態(tài)的出發(fā)時刻引起受試者的必然性運動響應,為腦-機交互中運動感知環(huán)路與反饋控制環(huán)路的有序激活規(guī)律研究提供了一種可行的方法。同時,研究發(fā)現(xiàn),大腦的信息加工和處理過程可以通過特定腦區(qū)之間信號同步強化效果來進行表征,其中,研究驅(qū)動源腦區(qū)和神經(jīng)有向連接的相關規(guī)律對于理解大腦活動和神經(jīng)調(diào)控的時序規(guī)律有著重要的作用[16]。腦功能網(wǎng)絡,是一種將圖論和復雜網(wǎng)絡理論應用于大腦活動定量分析的研究,作為一種描述大腦皮層不同功能區(qū)相互作用一種方法,可以有效幫助研究人員進一步了解腦內(nèi)信息的加工機制和作用規(guī)律[17]。

因此,本文利用應激誘發(fā)腦-機接口技術(shù)與腦功能網(wǎng)絡分析手段,探索了運動激活響應的時序作用規(guī)律,研究了閉環(huán)腦機時序同步強化方法,為時序同步的腦-機接口設計提供有效理論與技術(shù)基礎。

1 應激誘發(fā)的時序激活響應檢測平臺設計與搭建

1.1 應激狀態(tài)觸發(fā)與運動響應關聯(lián)分析

應激誘發(fā)運動響應通常產(chǎn)生于受試者從非應激態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)閼B(tài)的瞬時時刻,此時刻對應的應激參數(shù)定義為應激觸發(fā)點(用失衡角度θ表示)。重心失衡作為一種典型的運動應激刺激,往往伴隨著前庭神經(jīng)的激活,其作用過程可以描述為:前庭感受器受到偏離重力方向的信息時,神經(jīng)中樞通過調(diào)節(jié)四肢的肌張力或控制肢體運動來調(diào)整身體的姿態(tài)和體位,以維持身體的平衡。如圖2所示,基于之前研究的重心失衡應激腦-機接口模型[15],受試者會利用肢體進行支撐動作,來防止重心的完全失衡,而這種運動本質(zhì)上受到本能行為和自主意識的共同支配,因此具有確定的運動激活性。因此,這種運動響應的強關聯(lián)模式,有望提供一種可控型意念誘發(fā)模式。

(a)重心失衡應激平臺

(b)非應激態(tài)

(c)應激態(tài)

1.2 運動感知與反饋控制激活的時序信息檢測平臺設計

在運動調(diào)控的過程中,有效刺激的產(chǎn)生往往伴隨著感知神經(jīng)的激活,運動動作的發(fā)生表征了運動控制神經(jīng)的激活。對于自然的正常神經(jīng)環(huán)路,運動感知與控制環(huán)路的激活幾乎是瞬時同步的,而腦-機接口構(gòu)建的人工神經(jīng)環(huán)路中,兩者的激活關系往往不同步,且缺乏有效的激活監(jiān)測手段。

在真實運動任務下,真實運動的感知與控制反饋近乎同步,因此受試者在應激觸發(fā)點位置產(chǎn)生的真實運動會引起運動感知與反饋神經(jīng)同時激活。對于腦-機交互任務,利用外界刺激誘發(fā)運動中樞,通過提取腦電激活特征來實施運動控制。由此可以類比得到,有效刺激感知輸入的時刻為運動感知環(huán)路的激活時刻,腦電激活特征的啟動時刻為運動控制環(huán)路的激活時刻。

由于受試者存在反應延遲及腦電的演變過程,腦-機接口任務中的感知激活與控制激活往往存在一定的時延。因此,通過記錄受試者在應激刺激下應激觸發(fā)點與腦電特征響應點對應的時刻,有望得到腦-機交互過程中運動感知與控制反饋環(huán)路激活的相對時序關系。為此,設計了如圖3所示的應激觸發(fā)點與運動誘發(fā)激活檢測的多源信息采集系統(tǒng)。

圖3 多源生理信息采集系統(tǒng)Fig.3 The acquisition system for multi-source physiological information

陀螺儀位姿傳感器通過對重心偏移的角度進行采集以捕捉應激點對應的角度和時刻參數(shù),薄膜壓力傳感器通過對接觸力變化進行監(jiān)測判斷肢體真實運動產(chǎn)生的時刻,腦電信號則是從中樞層面反映運動激活響應的動態(tài)變化。

為了減小測量過程的誤差,對不同傳感器之間時序標定進行統(tǒng)一標準化設置,以保證多源信息采集與任務狀態(tài)的變化一致性。同時,為保證隨動座椅與傳感器之間的實時通信,采用TCP/IP與串口通信完成系統(tǒng)控制的信號的實時處理,其具體框架如圖4所示。

圖4 多源信息采集與運動誘發(fā)平臺軟件系統(tǒng) Fig.4 The multi-source information acquisition and motion induction platform software system

隨動座椅與多源信號采集系統(tǒng)采用TCP/IP進行交互通信、接收信號、處理進程并記錄受試者生理信號隨座椅運動的動態(tài)過程。在真實運動或意念激活的信號檢測過程中:利用真實運動的接觸力變化對應旋轉(zhuǎn)座椅角度變化,可以得到反映感知神經(jīng)激活的應激點參數(shù);分析計算腦電信號的激活時刻,可以求得運動控制神經(jīng)的激活時刻。

2 腦-機接口運動感知與反饋激活檢測方法設計

2.1 運動應激觸發(fā)點檢測實驗設計

為求解應激觸發(fā)點對應的刺激參數(shù),設計了如圖5所示的實驗。

圖5 應激誘發(fā)-運動執(zhí)行反饋實驗方案示意 Fig.5 The diagram of stress response induction and motor execution feedback

在運動執(zhí)行實驗過程中,前2 s為運動準備階段,受試者在無物理限位的隨動座椅上保持靜止。從第2 s起,座椅隨機向左/右方向以10 rad/s的速度勻速旋轉(zhuǎn)。期間,要求受試者在無支撐接觸力的條件下,盡量保持身體平衡,直到座椅偏轉(zhuǎn)到失衡的臨界點,本能反應驅(qū)使受試者利用手部支撐座椅扶手,以保持身體平衡,該動作發(fā)生過程被布置于支撐點的壓力薄膜傳感器所記錄。在整個過程中,陀螺儀全程記錄不同時刻對應的偏移角度。

通過記錄支撐接觸力產(chǎn)生時刻的對應的偏移角度,即可確定引起應激狀態(tài)觸發(fā)的失衡角度θ,即應激點。由于本文的研究對象為左右手運動意念誘發(fā)任務,因此通過多次重復左右側(cè)運動偏轉(zhuǎn)實驗任務,將疊加平均后的結(jié)果定義為單側(cè)手的應激點。

2.2 腦電激活響應檢測實驗設計

相比真實運動,腦-機交互過程中感知神經(jīng)的激活通常為外界刺激輸入的時刻,控制神經(jīng)環(huán)路激活的判據(jù)通常為腦電激活特征的產(chǎn)生時刻,而這種模式下的感知與激活存在一定的時延。

因此,記錄應激點產(chǎn)生時刻與腦電特征啟動時刻的時延,為量化運動感知與反饋的激活同步關系提供了一種可行的方案。為此,根據(jù)運動執(zhí)行實驗得到的應激點參數(shù),設計應激刺激運動誘發(fā)實驗方案,如圖6所示。

圖6 應激誘發(fā)-運動激活反饋實驗方案示意 Fig.6 The diagram of stress response induction and motor activation feedback

首先,利用運動執(zhí)行實驗所求解的應激點參數(shù)對隨動座椅的偏移角速度、位移進行設置,具體通過調(diào)整隨動座椅的偏轉(zhuǎn)角速度ω;然后,從第2 s起,座椅啟動并在1 s內(nèi)偏轉(zhuǎn)到應激觸發(fā)點的位置,此時采用安全限位裝置代替受試者的運動支撐,以保證受試者在實驗全程保持靜止;從應激點后,受試者執(zhí)行自主意念誘發(fā)任務,直到第6 s,單次實驗結(jié)束。

2.3 實驗條件及腦電數(shù)據(jù)采集

為了探索時序依賴的腦電響應規(guī)律,構(gòu)建感知同步運動誘發(fā)接口,招募了12名受試者(男7女5),身體健康無精神疾病,雙眼矯正視力正常,平均年齡(24±2.5)歲。所有受試者都被告知實驗的全部程序,并簽署知情同意協(xié)議。

實驗使用奧地利g.tec公司生產(chǎn)的g.Nautilus高精度無線生物電信號采集分析系統(tǒng),可以用于運動狀態(tài)下的腦電信號采集,其內(nèi)置阻抗檢測功能可測量電極與頭皮接觸電阻,精度達 kΩ 級,并具有硬件帶通濾波和陷波濾波功能。選取運動區(qū)域的相關電位活動作為分析對象,根據(jù)10/10 標準電極布置法則,在受試者頭部運動皮層相關區(qū)域布置電極,其分別位于FC3、C3、CP3、Cz、FC4、C4、CP4、CPz,參考電極位于右耳耳垂(A2),接地電極(GND)位于前額(FPz)。同時,保證所有阻抗保持在5 kΩ以下。腦電圖信號的采樣率設置為500 Hz,采用50 Hz陷波濾波器和3～100 Hz帶通濾波器濾波。在進行信號分析之前,對每個受試者不同任務的腦電信號進行疊加平均,以盡可能減少噪聲和異常值對分析結(jié)果的干擾。同時,去掉誤差較大和不可用的試次,以保證后續(xù)分析結(jié)果的準確性。

轉(zhuǎn)椅采用數(shù)字伺服控制器(Syntron-543AA0),精度為0.1°,配備三軸加速度計(witt-jy901),以記錄實際位移運動學。搭載壓力薄膜傳感器(IMS-S08A),最大量程可達40 kg。所有的運動參數(shù)(旋轉(zhuǎn)角度/角速度)都可以手動指定。

實驗時,每個受試者要依次參與3類實驗:運動執(zhí)行,應激刺激運動誘發(fā)(VSMI)與無應激運動想象(MI)實驗。其中,VSMI實驗中提供應激刺激和視覺提示,MI實驗中僅供座椅旋轉(zhuǎn)的視覺動畫作為提示。運動執(zhí)行實驗一共分為3組,每組完成 10次重復實驗,每組間隔2 min。兩種運動誘發(fā)實驗各需要完成6組實驗,每組開展 10 次重復實驗,每組間隔3 min。當受試者在參與腦電采集實驗過程中,應盡量避免肢體或者頭部運動、吞咽口水、咬牙。實驗過程中,實時記錄腦電數(shù)據(jù)、壓力數(shù)據(jù)、位姿數(shù)據(jù)、時標信息。

3 基于腦網(wǎng)絡分析的時序依賴規(guī)律量化方法研究

由于EEG能夠直接測量神經(jīng)活動且具有高時間分辨率,探索基于EEG的跨腦區(qū)功能連接對理解大腦運動功能的調(diào)控機制具有重要的作用。研究表明,特定腦區(qū)信號之間的同步強化增強作用可以通過腦功能性連接進行表征[18],而這種連接關系的動態(tài)特征能夠通過多項指標進行定量評估。在腦電信號分析的領域,研究人員提出了多種算法來定義信號之間的功能連接指標,常見的如皮爾遜相關系數(shù)、波譜相干、互信息、相滯指數(shù)等[19-20],其中,有向傳遞函數(shù)是一種用多變量自回歸模型來表征腦電信號功能性連接強弱的方法,并遵循格蘭杰因果關系多變量有效測量規(guī)律[21]。其主要通過計算單通道輸入信息和輸出信息的信息量的關系,來衡量單通道對其他通道的信息貢獻量關系,進而定性判斷不同腦區(qū)響應之間相互聯(lián)系與影響。本節(jié)通過引入腦網(wǎng)絡分析方法,利用MATLAB的econnectome工具箱,對應激點誘發(fā)下中樞響應時序演化規(guī)律進行研究,以揭示應激調(diào)控的內(nèi)在作用機制,驗證所提腦-機接口方法對于中樞響應同步性增強的有益效果。

首先,利用多變量的自回歸模型(multivariate autoregressive, MVAR)來描述一個N通道的EEG信號[22],X(n)=[x1(n),x2(n),…,xN(n)]。利用靜息態(tài)和激活態(tài)的腦電信號計算激活比E

(1)

(2)

式中:E為激活能量比;A為激活態(tài)腦電信號的能量;R為靜息態(tài)腦電信號的能量;m為運動激活啟動時間點;n為單試次總時間點;r=1,2,3,…,p為MVAR的階數(shù);Ar為系數(shù)矩陣;w(n)為高斯白噪聲。

然后,將所求系數(shù)矩陣與信號表示投影到頻域,得到

W(f)=Ar(f)X(f)

(3)

(4)

計算系統(tǒng)傳遞矩陣D(f)

(5)

式中D(f)元素Dij表示系統(tǒng)中第j個輸入與第i個輸出之間的關系。

將EEG中第j通道對第i通道的影響關系定義為

(6)

由此,計算單通道的傳遞函數(shù)與所有相關通道的元素平方和,即可得到有向傳遞函數(shù)的表達式

(7)

(8)

有向傳遞函數(shù)對通道之間信息交流進行了定量的評估,為了進一步挖掘運動激活響應過程腦網(wǎng)絡的動態(tài)屬性,本文采用圖分析的方法計算響應的加權(quán)網(wǎng)絡性質(zhì),旨在實現(xiàn)對大腦激活狀態(tài)時序規(guī)律的捕捉。作為一種定量評估腦網(wǎng)絡局部信息處理的效率的指標,聚類系數(shù)常常被用來表征網(wǎng)絡功能分化能力以及評估網(wǎng)絡集群程度[23],而運動皮層腦區(qū)的激活程度,往往也伴隨著局部信息處理效率的增加而增加。因此,選取聚類系數(shù)C作為腦激活狀態(tài)動態(tài)評估的指標之一,計算式為

C=

(9)

式中:i、j、h分別為腦網(wǎng)絡中的任意節(jié)點;ωij為節(jié)點i和節(jié)點j之間的連通性強度;z為網(wǎng)絡節(jié)點數(shù);Z為網(wǎng)絡節(jié)點的集合。

特征路徑長度L是一種評估網(wǎng)絡功能整合能力的常用指標[24],其定義為網(wǎng)絡中任意兩個節(jié)點之間的平均值。特征路徑長度越短,網(wǎng)絡功能整合能力就越強,網(wǎng)絡連通性越好。特征路徑長度計算式為

(10)

全局網(wǎng)絡效率EG作為一種表征網(wǎng)絡功能集成屬性的指標[25],數(shù)值大小與路徑長度呈反比,可以更加直觀地反映腦網(wǎng)絡全局信息的傳輸能力,計算式為

(11)

作為描述大腦不同腦區(qū)之間局部信息傳輸能力的重要指標[26],局部效率EL可以表征網(wǎng)絡功能分離的程度,進而對不同區(qū)域活動的規(guī)律進行評價,計算式為

(12)

4 實驗與結(jié)果

腦網(wǎng)絡功能連接能夠有效反映運動信息加工處理過程和不同腦區(qū)的協(xié)同工作機制,以進一步揭示運動行為控制任務下的大腦的工作機制。為此,采用腦網(wǎng)絡分析方法進一步探索運動激活響應的動態(tài)演化過程。

雖然本文僅對8通道腦電信號進行腦網(wǎng)絡分析,但該布置對負責運動皮層的主要通道(FC3、C3、CP3、Cz、FC4、C4、CP4)進行了覆蓋,且能保證對運動誘發(fā)任務中對側(cè)運動皮層之間的信息交互規(guī)律捕捉,因此具有可行性。同時,由于應激刺激對于其他皮層的誘發(fā)響應規(guī)律尚不明確,為了避免其他腦區(qū)激活響應對運動皮層的分析帶來干擾,故未擴大通道的選擇范圍。

4.1 腦功能網(wǎng)絡連接分析

腦功能連接反映中樞激活的主要表現(xiàn)形式,可以描述為:核心激活區(qū)將作為質(zhì)心樞紐,與其他相關區(qū)域建立連接,協(xié)同完成信息加工。在由左右手運動誘發(fā)/執(zhí)行所引起的運動激活過程中,靜息態(tài)下的兩側(cè)腦網(wǎng)絡呈現(xiàn)對稱態(tài),單側(cè)手運動激活態(tài)下的網(wǎng)絡呈現(xiàn)偏側(cè)化形態(tài),通常表現(xiàn)為對側(cè)運動皮層激活,與同側(cè)區(qū)域建立有向連接。

為了評估本小節(jié)所提出方法對運動刺激的激活響應規(guī)律,本文通過對應激刺激運動誘發(fā)過程的網(wǎng)絡連接的動態(tài)過程進行可視化,用以分析運動響應的感知同步關系,評估結(jié)果如圖7所示。

(a)左手運動誘發(fā)腦網(wǎng)絡激活變化規(guī)律

(b)右手運動誘發(fā)腦網(wǎng)絡激活變化規(guī)律

(c)左手運動想象腦網(wǎng)絡激活變化規(guī)律

(d)左手運動想象腦網(wǎng)絡激活變化規(guī)律

對同一任務下的腦電信號進行疊加平均,提取μ頻段(8～12 Hz)和β頻段(13～30 Hz)的腦電信號作為分析對象。如圖7(a)所示:在運動準備階段,左右兩側(cè)枕葉皮層產(chǎn)生激活,網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)對稱狀態(tài);應激刺激開始,旋轉(zhuǎn)座椅向左側(cè)偏轉(zhuǎn),運動皮層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)由對稱態(tài)變?yōu)槠珎?cè)化,右側(cè)運動皮層的CP4、C4通道作為質(zhì)心通道,控制信息流向其他區(qū)域流出,完成對運動信息的協(xié)同處理;達到應激點后,停止外源刺激,應激響應占據(jù)主導思維活動,此時腦網(wǎng)絡連接密度增加,皮層激活逐漸達到峰值;隨著激活過程的結(jié)束,腦網(wǎng)絡由偏側(cè)化恢復到對稱態(tài)。圖7(b)反映了右手運動激活的腦網(wǎng)絡變化規(guī)律,激活質(zhì)心為左側(cè)腦區(qū)的C3、CP3通道,演化過程與7(a)所示規(guī)律具有一致性。由此可以說明,偏側(cè)化重心失衡刺激會誘導受試者產(chǎn)生與運動誘發(fā)/運動執(zhí)行相同的腦網(wǎng)絡模式,當失衡點達到應激觸發(fā)點后,該運動激活引起的網(wǎng)絡連接和信息交流會更加密集。由此可以說明,應激觸發(fā)不僅與傳統(tǒng)運動中樞激活具有一致性,而且能有效強化運動腦區(qū)之間的信息交流和傳遞。

4.2 基于腦網(wǎng)絡動力學特性的響應規(guī)律表征

腦網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)可以直觀反映中樞響應的演化過程,而網(wǎng)絡參數(shù)的量化可以實現(xiàn)對中樞響應時序關系的表征。因此,通過量化腦網(wǎng)絡的聚類系數(shù)、特征路徑長度、全局效率與局部效率在誘發(fā)任務的動態(tài)參數(shù)變化來表征運動刺激與中樞激活程度的時序變化規(guī)律,具體結(jié)果如圖8所示。

(a)聚類系數(shù)

(b)特征路徑長度

(c)全局效率

(d)局部效率

圖8給出了1名受試者所有數(shù)據(jù)疊加平均后的網(wǎng)絡參數(shù)變化?？梢钥闯?在運動準備階段(0～2 s),腦網(wǎng)絡的聚類程度和信息處理效率較低;隨著應激刺激的啟動(2～3 s),C、EG、EL曲線先下降而后急劇上升,表明大腦在受到應激事件后,先表現(xiàn)出一定延遲,然后運動皮層之間信息加工在短時間內(nèi)迅速增加;達到應激點后(3～4 s),運動激活主導此刻的思維活動,該時間段內(nèi)的C、EG、EL曲線小幅度下降后又持續(xù)攀升,并達到峰值,峰值時刻代表了運動皮層激活最強的狀態(tài);運動誘發(fā)任務結(jié)束后(4～6 s),隨動座椅回正,大腦信息加工效率逐漸從峰值降低,隨著受試者回到靜息態(tài),恢復到與運動準備階段相同的水平。不同于上述3個參數(shù),特征路徑長度表征了網(wǎng)絡功能整合能力,長度越短,整合能力越強。雖然變化規(guī)律與上述3個參數(shù)相反,但揭示的規(guī)律具有一致性。

4.3 感知反饋激活時序規(guī)律的量化統(tǒng)計分析

本小節(jié)對12名受試者的應激點參數(shù)、激活響應時延以及激活最大持續(xù)時間進行統(tǒng)計。應激點參數(shù)和運動響應的激活時延由量化分析方法[15]得到,最大激活持續(xù)時間通過腦網(wǎng)絡動力學參數(shù)變化規(guī)律得到,即記錄激活啟動點(圖8中紅色標識點)與響應峰值(圖8中綠色標識點)對應的時間區(qū)間。對疊加平均后的信號進行統(tǒng)計分析,結(jié)果如表1所示。

表1 應激刺激中樞響應參數(shù)

由統(tǒng)計結(jié)果可知,同一受試者的左右側(cè)應激點都具有差異,表明了受試者在失衡刺激下左右側(cè)運動響應水平具有一定的差別,且右側(cè)身體平衡控制能力普遍優(yōu)于左側(cè)平衡的控制,這可能取決于個體的利手特性。雖然本實驗未將利手因素作為受試者篩選的條件,但是由于人群中右利手的人數(shù)普遍大于左利手人數(shù),所以受試者群體的右側(cè)平衡控制能力優(yōu)于左側(cè)平衡控制能力,也符合右利手在人群中數(shù)量占優(yōu)的規(guī)律。不同受試者自主意念誘發(fā)的響應時延規(guī)律具有差異性,即感知與反饋響應的時延為0.15～0.90 s不等,但最大激活響應時間的持續(xù)時間具有一致性,為400～600 ms。不難理解,由于受到個體差異的影響,不同受試者對于應激的響應水平與腦-機交互的操作能力都具有一定的差異性,這也決定了外部“神經(jīng)搭橋”感知-激活的延遲特異性。不過,有效的激活響應量化結(jié)果可以指導腦-機接口外源刺激、系統(tǒng)響應,輔助訓練參數(shù)的更新優(yōu)化,以達到誘發(fā)可控、時序同步的交互效果。

4.4 應激觸發(fā)激活響應同步增強效果驗證

為了驗證應激觸發(fā)點誘發(fā)對于閉環(huán)調(diào)控同步增強的效果,本小節(jié)分析對比應激觸發(fā)運動誘發(fā)與無應激運動想象實驗結(jié)果。實驗通過有應激和無應激的外界刺激誘發(fā)受試者產(chǎn)生中樞的激活響應,利用不同誘發(fā)模式下感知反饋激活響應時延,驗證應激觸發(fā)的同步增強效果,分析結(jié)果如圖9所示。

圖9 不同誘發(fā)模式下感知反饋激活響應時延Fig.9 The delay for motor perception and feedback activation in different evoked pattern

由分析結(jié)果可知,所有受試者在應激觸發(fā)點后的1 s內(nèi)都產(chǎn)生了運動激活響應,12名受試者的感知反饋平均時延為0.629 8 s,而傳統(tǒng)的運動想象平均響應時間長達1.782 9 s。除受試者S6以外,兩種范式對于其他所有受試者的響應都具有顯著性差異(p<0.01),且應激刺激的誘發(fā)響應同步性在所有受試者之間都高于傳統(tǒng)的運動想象,由此證明了應激刺激對于運動激活響應的有序性調(diào)控具有積極的影響。受試者S6在應激誘發(fā)任務中產(chǎn)生的效果沒有優(yōu)于傳統(tǒng)想象,可能的原因是由于受試者尚未在訓練過程中適應失衡應激的刺激模式,進而導致其無法利用應激刺激完成主觀運動意念的激活。也可能是在失衡刺激中產(chǎn)生了身體運動,進而給腦電信號帶來了較大的串擾。

圖9表明,應激運動誘發(fā)相較于傳統(tǒng)的運動想象具有更強的誘發(fā)效果,結(jié)合上文中提到應激刺激的作用效果,其可能原因是:在重心失衡應激刺激下,受試者的自主神經(jīng)運動控制會對重心失衡的狀態(tài)產(chǎn)生應激反應,進而導致其前庭神經(jīng)以及負責運動感知和決策的前額葉在應激刺激過程中產(chǎn)生激活,而伴隨著受試者主觀運動意圖的響應,運動皮層隨之激活,在前額葉的激活前提下,該運動激活效果可能具有疊加效果,進而產(chǎn)生誘發(fā)增強的效果。

5 結(jié) 論

本文面向運動誘發(fā)腦-機交互過程中運動感知環(huán)路與反饋環(huán)路激活的時序規(guī)律展開研究,通過應激運動誘發(fā)腦-機接口平臺,開展重心失衡任務下的運動誘發(fā)激活時序檢測方法,研究基于腦功能網(wǎng)絡的激活時序量化規(guī)律,揭示了應激刺激腦-機交互過程中,運動感知激活與控制激活的時序規(guī)律和腦網(wǎng)絡動態(tài)演化過程。

腦功能網(wǎng)絡分析結(jié)果表明,應激刺激運動誘發(fā)的網(wǎng)絡動態(tài)演化規(guī)律與傳統(tǒng)運動激活響應的演化規(guī)律具有一致性,且在達到應激觸發(fā)點后,運動中樞的網(wǎng)絡連接密度和信息交流會變得更加密集,其動力學特性表征的腦激活響應更加強烈。通過檢測應激觸發(fā)點與腦電激活響應點,可以實現(xiàn)腦-機交互任務中,感知神經(jīng)與運動控制神經(jīng)激活時延的有效量化。在線實驗結(jié)果表明,負責運動控制的腦電特征一般會出現(xiàn)于運動感知激活后的0.15～0.90 s內(nèi),具體時延在不同受試者之間具有差異性,而其最大激活響應的持續(xù)時間為400～600 ms,在不同受試者之間具有一致性。同時,基于應激觸發(fā)的運動意念誘發(fā)模型,可以有效提升感知環(huán)路與控制環(huán)路神經(jīng)激活的同步性,且該同步性的增強效果具有顯著性。