我们描述了一种新的基于虚拟现实的设置, 它利用一方面的自愿控制来提高其他 (non-trained) 手的运动技能表现。这是通过提供 real-time 为主感觉反馈, 如果 non-trained 手移动。这种新的方法可用于加强单侧偏瘫患者的康复。
就获得运动技能而言, 由自愿性身体运动进行的训练优于所有其他形式的训练 (例如通过观察或由机械装置对受训人员的被动运动进行训练)。这显然是在恢复患肢体方面的一个重大挑战, 因为对身体运动的自愿控制是有限的。在这里, 我们描述了一个新的培训计划, 我们已经发展, 有潜力, 以规避这一重大挑战。我们利用一只手的自愿控制, 并提供 real-time 为主操纵感官反馈, 如果另一只手移动。视觉操作通过虚拟现实 (VR) 与一个装置, 结合 left-hand 手指被动地跟随右手的自愿手指运动。在健康的课程中, 我们表现出在缺乏自愿的体能训练的情况下, 肢体的表现会有所提高。结果在健康的科目表明, 培训与独特的 VR 设置也可能有利于患者的上肢偏瘫通过利用自愿控制他们的健康手, 以改善其康复的手。
物理练习是最有效的训练形式。虽然这种方法已经建立了1, 但在训练手的基本运动能力受限2的情况下, 这是非常具有挑战性的。为了绕过这个问题, 大量的和不断增长的文献研究了各种间接的运动训练方法。
一个这样的间接训练方法, 一方面使用物理练习, 另一方面在其他 (non-practiced) 手中引入性能增益。这种现象, 称为中 (CE) 或 intermanual 传输, 已被广泛研究3,4,5,6,7,8,9并用于增强各种马达任务的性能10、11、12。例如, 在运动技能的设置, 研究表明, 训练篮球运球在一只手转移到增加运球能力在另一方面, 未经训练的手13,14,15。
在另一种间接方法中, 通过使用视觉或感官反馈来促进运动学习。通过观察学习, 可以通过被动地观察其他人执行任务16、17、18、19 来获得显著的性能增益. ,20。同样地, 本体训练, 肢体被动地移动, 也被显示改善性能在马达任务12,21,22,23,24,25,26。
这些研究表明, 感官输入在学习中起着重要的作用。在这里, 我们证明, 操纵在线感官反馈 (视觉和本体) 在肢体训练的一肢导致增强性能增益在相反的肢体。我们描述了一个培训制度, 在缺乏自愿的体能训练的情况下, 一方面能产生最佳的绩效结果。该方法的概念新颖性在于它结合了三种不同的学习方式, 即通过观察、CE 和被动运动进行学习。在这里, 我们研究了 CE 的现象, 连同镜像的视觉反馈和被动的运动, 可以被利用, 以促进学习健康的科目, 在缺乏自愿身体运动的训练肢体。
这个设置的概念不同于直接尝试物理训练手。在方法论层面上, 我们引入了一个新的设置, 包括3D 虚拟现实的先进技术, 以及允许在自然环境环境中操控视觉和本体输入的定制设备。使用建议的培训演示改进的结果对现实世界的学习有重要的影响。例如, 儿童使用感官反馈的方式是不同于成人27,28,29为了优化运动学习, 孩子们可能需要更长的练习时间。使用 CE 和操作的感官反馈可能会缩短训练时间。此外, 利用这种先进的训练, 可以促进获得运动技能。最后, 这可以证明是有益的, 以发展一种新的方法, 恢复患者的单方面运动缺陷, 如中风。
我们描述了一个新的培训设置, 并演示了如何在现实环境中嵌入虚拟感官反馈优化电机学习的手, 没有在自愿控制下训练。我们用两种方式操作反馈: 视觉和本体。
在所提出的协议中, 很少有关键步骤。首先, 该系统由几个单独的组件 (手套, vr 耳机, 摄像头, 和被动移动设备), 应小心连接, 同时建立了 vr 环境。为此, 实验者应保持协议中描述的准确顺序, 并验证主体的方便性。
在训练过程中, 视觉和本体操作的结合显著提高了 non-trained 手相对于其他现有培训类型 (如通过观察17学习) 和 CE3的性能增益。并且没有被动手移动24,25,26。
在当前的演示中, 增强的性能增益是否推广到其他任务、培训工期、反馈模式或手动身份 (左主动手或双手动动作) 是一个公开的问题。目前的研究仅限于用右手的对象使用简单的手指序列任务。此外, 在当前设置的本体操作是基于一个系统, 允许非常有限的运动 (如手指屈曲/延长), 为一个相对短期的训练。需要进一步的工作来确定所呈现的设置在其他类型的行为中的普遍性。
可以通过多种方式扩展当前设置。首先, 可以添加新类型的模式, 例如, 在序列任务中将不同的听觉声音绑定到不同的手指动作。这可能会导致一个超加的效果, 这将进一步优化学习在未经训练的手。其次, 该系统的当前设计使自愿移动手 (在当前描述中的右手) 和被动的负轭手 (左手) 之间容易互换。未来的研究可以利用这种灵活性来研究在使用所提出的感官操作时, 转移的方向性 (在优势和非的手3之间) 可以如何修改性能增益的水平。最后, 我们开发的独特的 VR 设置可以适应更复杂的任务 (而不是简单的手指序列任务)。虚拟仿真的外部对象, 如球, 引脚, 和董事会可以嵌入到真实的环境提供丰富和参与性的培训经验。
至于将来的应用, 本研究中所描述的效果, 可以很容易地用于临床人群, 如上肢偏瘫患者, 通过引入身体训练与健康的手, 并提供视觉反馈, 如果受影响的手是移动.鉴于对受影响肢体的自愿控制在这类人群中是有限的, 这一培训计划有可能绕过受影响的手的直接理疗的挑战, 并可能导致更好的恢复率30 ,31。这种方法, 利用中和镜像疗法的现象, 连同行之有效的康复任务, 并没有在临床患者中进行过测试, 并有可能提供更有效的康复制度.最后, 由于这一设置是部分 MR 兼容, 它使使用全脑功能磁共振成像 (fMRI), 以探测相关的神经回路从事此类培训12。
The authors have nothing to disclose.
这项研究得到了规划和预算委员会和以色列科学基金会 (51/11 号赠款) 和以色列科学基金会 (赠款1771/13 和 2043/13) (rm) 的核心方案的支持;Yosef Sagol 的神经科学研究奖学金, 以色列总统的神经科学研究名誉奖学金, 和 Sagol 神经科学奖学金 (以及)。资助者在研究设计、数据收集和分析、决定出版或准备原稿方面没有作用。作者感谢卡根和 a ·哈金帮助进行数据获取, Lihi Sadeh 和 Yuval Wilchfort 与拍摄和设置, 和 o. 利维和 y Siman-恭喜从 Rehabit-Tec 系统提供访问被动移动装置。
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