在走扁带任务相关血流动力学响应变化:先进Slackliners fNIRS的研究
奥利弗Seidel-Marzi
Susanne哈恩1
帕特里克Ragert
丹尼尔卡留斯- 1通用运动学和运动科学研究所学院体育科学,莱比锡大学,德国莱比锡
- 2神经病学、马克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所、德国莱比锡
保持平衡的能力是基于各种电机控制过程复杂的皮层下和大脑皮质的神经网络结构。然而,知识在大脑处理的执行全身平衡任务仍然是有限的。在目前的研究中,我们调查了大脑活动在走扁带,一个任务需求高的平衡能力,经常被用来作为补充培训各体育学科以及下肢预防和康复目的在临床的设置。我们评估了血流动力学响应改变大脑感觉运动区域使用功能近红外光谱(fNIRS)站(ST)和步行(WA) 16先进slackliners走扁带。我们将观察任务相关两种情况之间的区别,以及皮层活动之间的关联和松弛索经验。虽然我们的研究结果显示血流动力学响应变化在初级运动皮层等大脑感觉运动区域(M1),运动前区皮层(PMC),和辅助运动皮层(SMA)在两种情况下,我们没有遵守圣之间的微分效应和佤邦和皮质活动之间的关联和松弛索经验。总之,这些发现为大脑处理提供新的见解在全身平衡任务及其关系平衡技术。一样保持平衡被认为是在日常生活中一个重要的先决条件和重要的预防和康复的背景下,未来的研究应该扩展这些发现量化任务执行期间大脑处理在整个大脑的水平。
介绍
保持平衡是一个基本要求寿命很多日常生活的活动,例如,减少跌倒老人的速度(克莱姆森et al ., 2012)。根据当前的文学,平衡能力是基于各种电机控制过程复杂的皮层下神经网络和大脑皮质结构(澎湃的et al ., 2019)。一方面,它已被证明在一个稳定的水平上,灰质(GM)密度预测平衡稳定,不分年龄(Boisgontier et al ., 2016)。此外,平衡训练与神经可塑性适应motor-related皮质结构不仅在通用汽车也在白质(WM) (Taubert et al ., 2010,2016年)。例如,Taubert et al。(2010)揭示微观结构在通用和WM皮质的变化练习一个复杂的平衡任务在一段时间内的几个星期。此外,使用相同的复杂平衡任务,Taubert et al。(2016)发现当地的运动皮质厚度在初级运动皮层(M1)即使增加1 h的实践,表明神经可塑性适应在相对较短的时间范围内。另一方面,平衡训练也能诱导功能的适应性改变大脑活动之前报道的M1 (Ruffieux et al ., 2018),在静息状态功能纹状体和其他大脑区域之间的连接(Magon et al ., 2016)。
这些发现表明,不仅大脑功能,而且大脑形态起着至关重要的作用保持平衡的运动控制。以前的知识这些过程主要是由于调查使用了脑成像的方法,如磁共振成像(MRI) (Taubert et al ., 2010,2016年;Magon et al ., 2016;Ruffieux et al ., 2018)。然而,为了获得一个更好的,更全面的了解神经全身平衡相关任务,必须捕捉脑功能适应性即使执行平衡任务。一个可能的方法选择这一目标的方法是使用可穿戴的非侵入性脑成像方法如脑电图(EEG)和功能性近红外光谱(fNIRS)。
尽管脑电图测量可以是有限的空间分辨率低,工件污染,这种技术相比具有明显的优势在时间分辨率磁共振成像(Seidel-Marzi Ragert, 2020)。因此,许多先前的研究使用脑电图与源定位检测皮层区域之间的激活和连接在平衡(见任务威滕伯格et al ., 2017审查)。例如,Hulsdunker et al。(2015 b)调查皮质θ活动9平衡任务有不同的困难。作者发现,θ增加正面力量,中央,顶叶皮层的区域平衡的任务变得更加苛刻。在随后的研究中,相同的平衡任务进行闭着眼睛来调查个人α频率峰值(iAPF)以及在θ,降低α,α频段上(Hulsdunker et al ., 2015 a)。这里,结果显示全球iAPF增加,减少降低α功率以及中线θ增加功率平衡控制和更高的要求。虽然这些研究贡献有价值的见解在大脑皮层的参与平衡控制通过识别特定的皮层区域,另一个最近的研究集中在内部和之间的交互相关的皮质区域(Mierau et al ., 2017)。在这项研究中,研究结果表明,至少有两个功能皮层网络有助于平衡控制的优化(Mierau et al ., 2017)。根据作者,θ网络促进躯体感觉信息的处理以及电机响应的计划和执行,而α假定网络支持视觉信息处理所需的最佳身体稳定。
超出了脑电图在平衡中的应用研究,fNIRS也被频繁使用,因此在这种背景下被建立为一个有前途的技术。这种光学成像方法具有明显的优势传统的脑成像技术,如脑电图和MRI对于复杂的运动任务,因此,已经被应用在很多研究(见全身运动的执行任务Seidel-Marzi Ragert, 2020审查)。在最近的一次系统的回顾,赫罗德et al . (2017 b)总结之前的研究期间使用fNIRS平衡任务。作者认为具有挑战性的平衡任务主要是增加相关活动motor-related大脑前额叶皮层(PFC)和辅助运动区(SMA)。在最近的另一个研究中,塞德尔et al。(2017)调查learning-induced fNIRS大脑活动的变化在一个复杂的平衡任务。作者发现learning-induced降低大脑活动在M1和下顶叶(IPL),此外,学习fNIRS率与这些大脑区域的变化。
先前知识balance-related大脑活动和结构性变化导致研究等研究目的使用特定工具平衡板或倾斜平台,这是研究静态平衡的能力。进一步的选择资产评估和培训是走扁带,需要动态平衡能力。走扁带经常用作补充培训各种体育学科(Granacher et al ., 2010;桑托斯et al ., 2016;Trecroci et al ., 2018)以及用于下肢预防和康复在临床设置(·门多萨,2013;Gabel et al ., 2015)。此外,走扁带本身是核心的几个体育学科多钩长线和tricklining等。事实上,基于几个以前的调查在行为层面上(Granacher et al ., 2010;凯勒et al ., 2012;Donath et al ., 2013,2016年;Pfusterschmied et al ., 2013),走扁带培训特定的和任务相关的影响(而闻名Donath et al ., 2017;Serrien et al ., 2017;Giboin et al ., 2018),被认为是传统感觉运动训练的补充(Volery et al ., 2017)。然而,与上述平衡任务和工具与有限的自由度,证据的潜在神经机制走扁带很稀疏。只有几个最近的研究使用核磁共振测量调查神经适应后续几周后再走扁带干预。在两项研究观察training-induced大脑结构适应性(Dordevic et al ., 2018,2020年),另外两个研究显示功能连通性变化之后走扁带培训与姿势和平衡控制相关的脑区(Magon et al ., 2016;Giboin et al ., 2019)。然而,到目前为止,有一个缺乏知识关于捕捉大脑活动执行期间走扁带任务,虽然可穿戴的非侵入性脑成像技术已被证明其可行性,即使在无约束与体育运动有关的环境(Seidel-Marzi Ragert, 2020)。
因此,本研究的目的是评估执行期间血流动力学响应变化通过fNIRS先进slackliners走扁带。为了解决任务难度的影响大脑处理,我们旨在调查差异站(ST)和步行(WA)走扁带,两个条件。之间的差异在生理和行为层面上两种情况下进行评估基于滴走扁带,感知水平的任务难度和心率(HR)的变化。在神经层面,根据先前的balance-related发现,我们假设(a)感觉运动大脑区域参与运动计划,准备,和执行如M1,运动前区皮层(PMC),和辅助运动皮层(SMA)都参与走扁带条件(赫罗德et al ., 2017 b)。此外,我们将观察(b)任务相关低血流动力学反应在圣比佤邦(Verstynen et al ., 2005;帮助et al ., 2009)。此外,按照“神经效率”假说(邓斯特et al ., 2014),我们假设(c)走扁带经验(年)与低水平的皮质激活在这两种情况。这种假设是基于以前的研究揭示大脑活动训练的运动员比低层低运动员/普通人在执行相同的任务(Naito Hirose, 2014;塞德尔et al ., 2017)。
材料和方法
伦理批准
这项研究是由当地伦理委员会批准的莱比锡大学医学院(309/17-ek)。所有的参与者给书面知情同意参与实验根据《赫尔辛基宣言》。
参与者
16个健康的参与者总数(平均年龄27.69±0.86年(平均±SE);范围20-32年;参加本研究的三个女性)。所有的参与者有神经系统疾病史,在实验的时间,志愿者没有采取任何central-acting药物。所有与会者都右撇子根据爱丁堡偏手性库存(意味着偏手性得分:79.41±5.25;奥德菲尔德,1971年)。总每周运动时间(意思是:7.09±1.87 h),小时的肌肉训练每周/活动(例如,玩乐器,针织,做手工艺品,玩视频游戏,意思是:1.94±0.73 h)以及走扁带活动在过去和现在的程度进行评估前测试。因此,参与者招募基于他们走扁带经验(意思是:7.25±0.68年)和当前走扁带活动(每周平均:4.09±0.56 h),因此被视为先进slackliners。
实验的程序
目前研究先进slackliners旨在量化期间血流动力学响应改变站在走扁带(ST)和步行走扁带(WA)使用一个坚实的走扁带框架(Neurmarkt Slackstar,布劳恩GmbH,德国)。走扁带的长度4米和50厘米的高度与小平台(见两端在同一高度图1 d)。使用受试设计,两种情况下进行基于块的方式为10×30年代(30年代之间的休息阶段试验)在一个会话中(见图1一个)。条件的顺序是随机的;然而,所有试验的每个条件进行连续在一块。
图1。研究设计和实验设置。(一)实验过程:参与者开始10分钟热身阶段。之后参与者执行站(ST)和步行(WA)以随机的顺序走扁带。(B)说明fNIRS配置期间使用ST和佤邦。来源显示为红点和蓝点探测器。黄点代表每个中心的22个频道(inter-optode距离3厘米)。(C)10 - 20 (IR-S)红外源和探测器的位置(IR-D)各自的大脑区域(按行),10 - 20系统的目标转移法和定义的“Brodman”阿特拉斯(PMC-SMA,运动和辅助运动皮层;囊,躯体感觉皮层;M1,初级运动皮层;IPC,顶叶皮层;L,左半球,R,右半球;极其Zimeo et al ., 2018)。(D)参与者在任务执行一个坚实的走扁带框架。
在佤邦,参与者被要求向前走了走扁带速度优先。平台是用于方向变化和inter-trial休息阶段,分别。在圣,参与者被要求站在中间走扁带不改变他们的站的腿。对于失去平衡从走扁带(滴),参与者被要求立即回到走扁带。电动机性能录像和评估每个试验的滴数。此外,每个条件后,参与者被要求评价任务的感知水平困难规模从1(非常简单的)到10(很难)。此外,胸带(极电Oy, Kempele,芬兰)应用于评估人力资源。之前和之后的整个实验中,参与者把他们的注意力水平,疲劳和不适在视觉模拟量表(血管)。
功能近红外光谱(fNIRS)
血流动力学反应在圣和佤邦记录使用便携式NIRSport系统(NIRx医疗技术,格兰头,纽约)覆盖大脑感觉运动区域(运动和辅助运动皮层(PMC-SMA),初级运动皮层(M1),躯体感觉皮层(囊),和顶叶皮层(IPC))在两个半球(见图1 c)。使用共有八个光源和七个探测器inter-optode 30毫米的距离,测量血流动力学反应在22个频道(见图1 b)。装置被放置在一个fNIRS帽(不同大小根据参与者的头大小)包括optode距离持有者,这确保固定炮检距离和标准化的传感器位置根据国际10 - 20系统。发出的红外线是来源与波长的760和850海里。NIRSport系统使用时间和频率复用波长之间减少串扰和装置和获得数据采样频率为7.81赫兹。
数据分析
血液动力学
fNIRS数据分析都使用了基于matlab (MathWorks纳蒂克,妈,美利坚合众国,R2020a) HOMER2工具箱(于佩尔et al ., 2009)。统计分析进行了使用RStudio 1.1.383 (RStudio团队,2020)。
生fNIRS录音被预处理,以减少运动的影响和生理噪声(根据工件卡留斯et al ., 2020 a之前估算含氧和缺氧的血红蛋白浓度变化(ΔHbO2和ΔHHb分别)。根据这个过程,只有3.7% (ST)的职责。2.8% (WA)的渠道被认为是太吵了,因此不包括在进一步分析步骤。在第一步,原始强度信号转换为光密度的变化(于佩尔et al ., 2009)。我们使用主成分分析(PCA)为了单独的神经与血管的组件系统噪声(Yucel et al ., 2021)。第一主成分(HOMER2我们过滤掉enPCAFilter函数;nSV = 1),与全球平均水平最高的相关信号(Hocke et al ., 2018)。运动校正工件进行使用混合的方法,利用不同的校正算法,所谓的样条插值Savitzky-Golay (SG)过滤(质的et al ., 2018)。我们使用描述的算法质的et al。(2018)在HOMER2中实现hmrMotionCorrectSplineSG过滤功能(p=0.99,FrameSize_sec=6,质的et al ., 2018)。随后,带通滤波(HOMER2数据hmrBandpassFilt函数;3 rd-order巴特沃斯带通滤波器)衰减低频漂移,迈耶波,呼吸频率和人力资源组件使用0.01赫兹一样高,0.09赫兹低通截止频率(Pinti et al ., 2018)。
再进一步,衰减变化的波长(850和760海里)转换为HbO(Δ)的浓度变化2并使用修改后的HHb Beer-Lambert方法(部分通路长度因素:6.0;于佩尔et al ., 2009)。尽管ΔHHb被认为是更有效的参数来评估改变血流动力学响应,因为它是由extracerebral流程(更少的污染Kirilina et al ., 2012),报告ΔHbO2和ΔHHb(而不是唯一的)强烈建议在当前文学,并允许更好的生理功能实验结果的解释(Tachtsidis Scholkmann, 2016)。
单试验基线修正(直到刺激发病有关5 s)和时间ΔHbO的课程2在每个通道和ΔHHb使用HOMER2 block-averagedhmrBlockAvg函数。尽管实验块设计包括休息阶段防止重叠之间的血流动力学反应试验,我们直接分析振幅的高度(baseline-corrected平均时间窗口的5到30年代对走扁带条件刺激出现;赫罗德et al ., 2017 b)。
为了评估对比任务相关血流动力学响应变化在走扁带条件和基线,依赖tchannel-wise方式进行了测试。我们应用健壮的统计检验(威尔科克斯,2017),因为参数测试的假设(如正态分布)经常违反了fNIRS数据(Santosa et al ., 2018)。圣和佤邦之间的差异进行了测试使用健壮的两个示例修剪的意思t测试。这些健壮的统计测试(功能yuend,削减在R = 0.2)进行使用WRS2软件包(更好的和威尔科克斯,2017年)。所建议的威尔科克斯和田(2011),一个说明影响大小的测量ξ报道,ξ值= 0.10,0.30,和0.50对应小,中,大尺度效应。控制多个期间比较健壮t我们测试应用错误发现率(罗斯福)校正(问< 0.05;辛格和丹,2006年)。结果channel-wiset值映射使用脑功能映射工具王et al。(2016)。此外,一个健壮的弯曲比例相关性分析(更好的和威尔科克斯,2017年;威尔科克斯,2017)是为了确定执行任务相关血流动力学响应变化之间的关系和松弛索经验(年)。对于所有的测试,p值< 0.05被认为是显著的。
行为
在行为层面上,走扁带的滴数作为参数来评估走扁带的性能。滴在平均条件(圣比WA)和统计分析使用SPSS统计22 (IBM,阿蒙克,纽约)。自从Shapiro-Wilk测试显示,数据不是正态分布,使用Wilcoxon测试条件之间的差异进行了分析。相同的感知过程应用于评级级别的任务困难。对于所有的测试,p值< 0.05被认为是显著的。
心率
心率(HR)平均为每个审判在走扁带条件和评估所有参与者。使用SPSS统计分析进行统计22 (IBM,阿蒙克,纽约)。Shapiro-Wilk测试显示,人力资源数据是正态分布。因此,10×2重复措施(rm)方差分析进行比较人力资源变化超过10试验(第一次试因素)在两种情况下(圣与佤邦第二试因素)。此外,因果测试(依赖t测试)在必要时用于分析的差异。一个p值< 0.05被认为是显著的。
结果
行为数据
走扁带条件的比较在行为层面上揭示了显著差异(p= 0.019,Z =−2.354)之间WA (1.31±0.51 (±SE)下降)和圣(3.63±1.02)下降(见图2一个)。然而,关于感知水平的任务困难,Wilcoxon测试显示没有差异(p= 0.317,Z =−1.000,明白了图2 b)在佤邦(3.06±0.28)和(3.38±0.36)。
图2。(一)电动机性能在站(ST)和步行(WA)走扁带(总平均的结果,n= 16,数量的下降)。* (p< 0.05)表明条件之间的显著差异。(B)认为在圣级别的任务难度,佤邦(1 =非常容易,10 =非常困难)。(C)心率在圣和佤邦。* (p< 0.05)表明试验之间的显著差异。
心率
关于人力资源,rmANOVA透露与审判×条件相互作用[F(9)= 1.220,p= 0.289,η2p= 0.080)。此外,我们没有发现显著的因素条件对人力资源的影响(主要影响因素条件:F(14)= 1.008,p= 0.332,η2p= 0.067)。只有因素试验显示显著影响人力资源(主要影响因素试验:F(126)= 170.917,p= 0.001,η2p= 0.413),表明在人力资源随着时间的改变条件(见图2 c)。在细节,因果测试结果显示之间的人力资源大幅下降试验1和3 - 10以及实验2和试验的4到10t(15)= 3.53 - -5.39,p调整< 0.024)。
血液动力学
站在走扁带期间血流动力学响应变化
Grand-averagesΔHbO的2和ΔHHb表明圣诱导任务相关血流动力学响应改变大脑感觉运动区域(ΔHbO之间负相关2和ΔHHb)。至于ΔHbO2浓度,对比FCz-Cz圣和基线显示显著增加(PMC-SMA) C1-FC1 FCz-FC1 (PMC-SMAl),C2-Cz (PMC-SMAR)和C1-CP1 (M1l)(3.19≤t≤≤5.00,0.001p≤0.011,罗斯福调整问值为0.011,明白了图3一)。相比之下,显著降低ΔHHb浓度被发现在大多数频道(−5.08≤t≤≤3.73−0.001p≤0.028,罗斯福调整问值为0.030,明白了图3 b),除了C1-C3 (M1l),C2-C4 (M1R)、FC3-C3 FC3-FC1 FCz-FC1 (PMC-SMAl)、FCz-FC2 FC4-C4 (PMC-SMAR),CP3-C3 (IPCl),CP4-C4 (IPCR)。通常,在ΔHbO平均效应更大2ΔHHb。
图3。站期间血流动力学反应(ST)和步行走扁带(WA)。L,左半球;R,右半球;ΔHbO2/ΔHHb,含氧/缺氧血红蛋白浓度的变化。(一)说明了ΔHbO变化的结果2和(B)ΔHHb的变化;n= 16,t地图、健壮的依赖样本均值测试(更好的和威尔科克斯,2017年;威尔科克斯,2017)。与皮质激活地图投影通道位置(点集中在炮检对)。只有t价值观伴随着罗斯福纠正p显示值。
走在走扁带期间血流动力学响应变化
典型任务相关血流动力学响应改变大脑感觉运动区域也被发现在佤邦。ΔHbO2在所有渠道(2.54≤浓度显著增加t≤≤4.73,0.001p≤0.031,罗斯福调整问值为0.41,明白了图3一),除了FC3-C3 FC3-FC1 (PMC-SMAl),FC4-FC2 (PMC-SMAR),CP4-C4 (IPCR)。显著降低ΔHHb浓度被发现在所有渠道(−5.25≤t≤≤2.41−0.001p≤0.039,罗斯福调整p值为0.048,明白了图3 b),除了一个(FCz-FC2: PMC-SMAR)。
比较松弛索站立和行走
在圣任务相关血流动力学响应的对比变化,佤邦透露之间没有显著差异的条件下,无论是ΔHbO2(−2.34≤t≤≤0.84,0.044p≤0.989,罗斯福调整问值的0.002)和ΔHHb (−0.90≤t≤≤2.34,0.044p≤0.941,罗斯福调整问值为0.002)。
走扁带的经验对血流动力学响应的影响变化
走扁带经验(年)在圣(不与人力资源r(16)=−0.24,p= 0.37)或佤邦(r(16)=−0.31,p= 0.24)。因此,我们得出这样的结论:心脏参数没有调解的关系走扁带经验和血流动力学响应。相关分析任务相关血流动力学响应改变显示与ΔHbO走扁带的经验并不相关2(佤邦:−0.33≤r≤≤0.37,0.156p≤0.901;圣:−0.56≤r≤≤0.42,0.045p≤0.994)。我们还发现无显著联系走扁带经验和ΔHHb(佤邦:−0.35≤r≤≤0.22,0.200p≤0.986;圣:−0.27≤r≤≤0.60,0.014p≤0.985)。没有罗斯福校正,数据显示走扁带的经验和ΔHbO之间的负相关2在FCz-FC2 (PMC-SMAR,r=−0.56,p= 0.045)以及走扁带之间的正相关经验和ΔHHb C2-C4 (M1R,r= 0.60,p在圣= 0.014),表明更松弛索经验可能会降低血流动力学响应变化。
讨论
在目前的研究中,我们调查了执行期间血流动力学响应改变走扁带作为一个具有挑战性的全身平衡任务。通过检查slackliners先进,我们也导致了一个相对较未开拓的领域,如大脑运作专家任务执行期间只有少量的研究目标。在我们的研究中,参与者执行站立和走路走扁带,两个不同的条件,以揭示任务相关的神经关联走扁带。
血流动力学响应变化在站立和行走走扁带
我们假设观察大脑感觉运动区域的参与如M1、PMC、SMA,因为站和走在走扁带被认为是要求和代表多重平衡任务(假说)。事实上,我们发现血流动力学响应改变上述地区的发色团在走扁带条件。这些结果与之前的研究调查大脑感觉运动区域的关键作用平衡控制Hiyamizu et al ., 2014;赫罗德et al ., 2017 a;塞德尔et al ., 2017)。例如,与我们的研究结果相似,赫罗德et al . (2017)在SMA最近观察到增强皮质活动,中央前回(PrG)和中央后回(PoG)使用任务执行期间fNIRS平衡平衡板。类似的激活模式是另一个最近的研究中发现的塞德尔et al。(2017)在耐力运动员和普通人。此外,赫罗德et al . (2017)甚至发现之间存在强烈的负相关SMA的大小活动和摇摆中侧的方向任务执行期间使用一个额外的惯性传感器。ΔHbO fNIRS的另一项研究2浓度在SMA后增加一个平衡板训练(Hiyamizu et al ., 2014)。这些发现表明大脑感觉运动区域的重要参与如M1、PMC、SMA在平衡控制因为不同感官信息集成和处理这些大脑区域在电机的执行任务(Nachev et al ., 2008)。
根据上述结果,血流动力学响应变化在大脑感觉运动区域平衡在一个平衡板在走扁带,也可以解释为间接和直接提出的运动路径赫罗德et al . (2017 b)。根据作者,PMC和SMA是一种间接的一部分运动路径指示控制任务执行。实现电动机自动控制,相比之下,通过直接的运动路径,包括M1和小脑等其他大脑区域。我们观察到大脑活动的地区增加直接和间接运动路径表明走扁带,即使以先进slackliners,既不能只分配给一个控制任务执行期间也不是电动机自动控制。事实上,走扁带的要求似乎更复杂(高自由度的数量),控制和自动组件所需的电动机控制任务执行。因此,它仍然是投机slackliners经历是否会表现出更少的和/或更多的焦点皮质活动在平衡板上平衡平衡未经训练的参与者相比,在未来的研究应该更加精确地解决。
没有任务相关血流动力学响应在走扁带条件下改变
我们进一步假设检测任务相关血流动力学响应变化差异走扁带条件(假设b)。实际上,我们观察到圣和佤邦之间没有微分神经影响条件,这可能解释在行为层面上,参与者没有察觉到任何关于两种情况下的任务复杂性差异。然而,汽车性能的显著差异(从走扁带滴)反过来指向一个微分任务复杂性,有趣的是向一个更具挑战性的圣条件。这反过来可能是解释为圣的事实可能是,而非典型的走扁带,需要改变电机控制与佤邦,因此导致更高数量的下降。一方面,缺乏任务相关的大脑处理的差异可能部分归因于方法论的问题讨论的限制。
另一方面,到目前为止,调查任务相关的神经元影响使用fNIRS相当稀少。然而,正如前面了帮助et al。(2009),fNIRS确实能够检测血流动力学响应的差异改变任务的函数的复杂性。在这项研究中,参与者执行五个不同的手指敲击任务与任务复杂性:增加unimanual简单和复杂任务(每个左、右手)以及用双手的复杂的任务。作者报道明显血流动力学响应改变ΔHbO M12与ΔHHb所有条件(帮助et al ., 2009),确认证据的手/手指敲击任务从之前的功能磁共振成像研究Solodkin et al ., 2001;Verstynen et al ., 2005;威特et al ., 2008)。基于这一证据,因此可以假定它是至关重要的观察微分任务相关的影响是否单方面或双边执行任务。这是进一步支持了fNIRS最近的一项调查卡留斯et al。(2020 b)激流回旋,参与者执行一个复杂的篮球运球的任务。在这里,作者发现任务相关血流动力学响应改变M1不仅一侧有关,而且与任务执行的速度。因此,缺乏微分的血流动力学反应条件之间的变化在我们的结果可能归因于这样一个事实:圣和佤邦进行长短和上肢每个实现类似的支持功能。进一步解释,然而,保持纯粹的投机,因为据我们所知,没有进一步的证据到目前为止关于微分任务相关神经元影响下肢或全身运动的任务。
经验对血流动力学的影响反应在走扁带条件
此外,我们进行了相关分析研究走扁带经验对血流动力学响应的影响改变在走扁带(假设c)。在这里,我们没有发现重大相关性的两个发色团,既不为圣也对佤邦。然而,没有应用FDR-correction,我们的研究结果显示,走扁带的经验可能会降低血流动力学响应变化在圣这一发现可以被认为是一个初步迹象表明更有经验少slackliners展览皮质活动,主要在右PMC-SMA和M1。这种趋势将符合先前的研究表明,专家们更高效的神经网络在执行电动机任务(塞德尔et al ., 2017;卡留斯et al ., 2020 a)提出的“神经效率”假说(邓斯特et al ., 2014)。此外,皮质活动少PMC-SMA可能表明一个更大的自动性和微调电动机性能的高技能人,自动性的运动学习过程与减少额和辅助运动区(波特拉克et al ., 2005)。也会这样在M1皮层活动,作为直接的运动路径的一部分,还指出自动性电动机/平衡任务(赫罗德et al ., 2017 b)。总而言之,然而,未修正的结果的相关分析需要考虑谨慎和潜在的协会需要测试使用一个更大的样本量和更大范围的专业知识包括新手和专业人士。
从方法论的角度来看,走扁带之间没有显著关联的另一个解释经验和血流动力学响应变化可能归因于评级参与者使用的方法,因为只有走扁带年调查的经验。多走扁带的经验,然而,并不一定与更高的走扁带专业知识和/或走扁带性能优越。因此,未来的研究专家们应该找到一个解决方案来实施走扁带技能更精确。此外,进一步的行为参数(例如,身体摇摆,执行速度,许多步骤,走扁带的振动,等等)应该被记录在任务执行为了量化走扁带性能和解释相关血流动力学响应变化更深刻。事实上,这也是可以想象通过使用最先进的方法,如运动捕捉,允许身体部分的量化运动(如武器)和识别潜在的(平衡)执行策略。
研究的局限性
在目前的研究中,血流动力学响应变化评估在走扁带,它可以被认为是一个具有挑战性的全身平衡任务。因此,只有先进的slackliners招募的,他们能够执行任务的条件下可靠地在一块设计组成的多个试验。自走扁带新手预计不能够可靠地执行这个实验过程不会造成一个较小的数据质量,一个额外的新手对照组并不包括在内。然而,这是失踪的成本分类结果作为先进slackliners具体。从方法论的角度来看,值得一提的是,血流动力学响应改变只有在大脑感觉运动区域,因为这是目前研究的重点。但毫无疑问,人类运动系统以外的其他大脑区域也参与全身的平衡的执行任务,比如走扁带。因此,未来的研究应该解决这个问题使用全脑fNIRS蒙太奇。此外,我们只研究了大脑皮质感觉运动区域内血流动力学响应变化,而不是额外的-和/或分皮质区域,这是由于fNIRS的穿透深度有限。除此之外,有必要提到全身平衡任务,比如走扁带运动可能会导致工件,例如,由于头部动作,影响fNIRS的信号。因此,我们应用最先进的运动工件和基线校正方法,以减少工件的数据的影响。 In future studies, further influences on the fNIRS signal such as physiological confounders (e.g., scalp blood flow) should be reduced by using multi-distance fNIRS measurements. Furthermore, additional physiological data assessments such as respiratory measurements might help quantifying the physical effort of the slacklining task more precisely and monitoring systematic influences.
结论
综上所述,目前的概念验证研究首次测量血流动力学响应的改变在走扁带挑战性的全身平衡任务。我们量化神经关联的大脑感觉运动区域如M1、PMC、SMA在站立和行走在先进slackliners走扁带没有观察之间的微分效应条件或对走扁带的经验。一方面,这些发现有助于相对较未开拓的领域,因为大脑运作专家任务执行期间只有少量的研究目标。另一方面,我们的研究结果提供新颖的见解通过扩展建立平衡任务有助于更深刻的理解神经全身平衡相关的任务。反过来,这超出了体育和专家研究具有重要的意义,因为在日常生活中保持平衡是一个重要的要求和关键的预防和康复。
数据可用性声明
原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。
道德声明
涉及人类受试者的研究伦理委员会审查和批准的莱比锡大学的医学院。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。
作者的贡献
所有实验在莱比锡大学体育科学学院。公关,OS-M特区和SH设计研究和试验装置。参与者招募测试和SH。直流分析数据及与OS-M创建人物合作。直流和OS-M准备手稿和修订/完成与公关合作。所有作者解释数据,导致了手稿,审查,批准最终版本的内容,并同意负责所有方面的工作。所有人被指定为作者获得作者和所有那些合格的列出了作者。
资金
作者承认德国研究基金会的支持程序内(DFG)和莱比锡大学开放获取出版。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
确认
我们承认本研究的所有参与者的贡献。
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关键词:血流动力学响应,功能性近红外光谱,走扁带,复杂的运动,有经验的运动员
引用:Seidel-Marzi O,哈恩年代,Ragert P和卡留斯D(2021)任务相关血流动力学响应变化在走扁带:先进Slackliners fNIRS的研究。前面。Neuroergon。2:644490。doi: 10.3389 / fnrgo.2021.644490
收到:2020年12月21日;接受:09年2月2021;
发表:2021年3月3日。
编辑:
Stephane Perrey法国蒙彼利埃大学,版权哈恩,©2021 Seidel-Marzi Ragert和卡留斯。这是一个开放分布式根据文章知识共享归属许可(CC)。使用、分发或复制在其他论坛是允许的,提供了原始作者(年代)和著作权人(s)认为,最初发表在这个期刊引用,按照公认的学术实践。没有使用、分发或复制是不符合这些条件的允许。
*通信:丹尼尔•卡留斯daniel.carius@uni-leipzig.de