人間の姿勢制御を研究する実験的方法

Pouya Amiri; Abolfazl Mohebbi; Robert Kearney

doi:10.3791/60078

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この記事について

要約
要約
概要
プロトコル
結果
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開示事項
謝辞
資料
参考文献
転載および許可

要約

この記事では、人間の姿勢制御を研究するための実験的/分析的枠組みを紹介する。このプロトコルは、立ち実験を行い、ボディキネマティクスと運動信号を測定し、結果を分析して、人間の姿勢制御の基礎となるメカニズムに関する洞察を提供するためのステップバイステップの手順を提供します。

要約

神経および筋骨格系の多くの構成要素は、安定した直立した人間の姿勢を達成するために協調して作用する。適切な数学的方法を伴う制御実験は、人間の姿勢制御に関与する異なるサブシステムの役割を理解するために必要とされる。本稿では、人間における筋骨格系と中央制御の役割を理解することを目的として、摂動した立ち実験を行い、実験データを取得し、その後の数学的解析を行うためのプロトコルについて説明する。直立した姿勢。これらの方法によって生成された結果は、健康的なバランス制御に関する洞察を提供し、患者と高齢者のバランスの低下の病因を理解するための基礎を形成し、改善するための介入の設計を支援するので、重要です。姿勢制御と安定性。これらの方法は、身体感覚システムの役割、足首関節の本質的な剛性、および姿勢制御における視覚系の役割を研究するために使用することができ、また、前庭系の役割を調査するために拡張されてもよい。この方法は、足首の戦略の場合に使用され、体は主に足首関節を中心に移動し、シングルリンク反転振り子と見なされます。

概要

人間の姿勢制御は、中枢神経系と筋骨格^系1との複雑な相互作用を通じて実現される。立っている人体は本質的に不安定であり、様々な内部(例えば、呼吸、心拍)および外部(例えば、重力)摂動を受ける。安定性は、中央、反射、および固有のコンポーネントを備えた分散コントローラによって達成されます (図 1)。

姿勢制御は、中枢神経系(CNS)と脊髄によって媒介されるアクティブコントローラによって達成され、筋肉の活性化を変化させる。筋肉の活性化に変化なく関節の動きに抵抗する固有の剛性コントローラー(図1)。中央コントローラは、感覚情報を使用して、身体を安定させるために矯正筋力を生成する降下コマンドを生成します。感覚情報は、視覚、前庭、および身体感覚システムによって変換されます。具体的には、身体感覚システムは、支持面と関節角度に関する情報を生成します。ビジョンは、環境に関する情報を提供します。前庭システムは、重力に関する頭角速度、線形加速度、および方向に関する情報を生成します。中央の閉ループコントローラ^は、2を不安定にする可能性のある長い遅延で動作します。アクティブコントローラの2番目の要素は反射剛性で、短い待ち時間で筋肉活動を発生させ、関節の動きに抵抗するトルクを生み出します。

アクティブコントローラの両方のコンポーネントに関連付けられている待機時間があります。その結果、遅延なく作用する関節固有の剛性は、姿勢^制御3において重要な役割を果たす。本質的な剛性は、収縮する筋肉、軟部組織および四肢の慣性特性の受動的粘性特性によって生成され、任意の関節運動に応答して瞬時に抵抗トルクを発生^する4。姿勢制御における関節剛性(本質的および反射剛性)の役割は、筋肉^{活性化4、5、6}および関節位置によって定義される動作条件によって変化するため、明確に理解されていない⁴^,⁷^,⁸は、いずれも体の揺れで変化し、立ち上がりに固有の。

中央コントローラの役割と姿勢制御における関節剛性の識別は、バランス障害の病因を診断するための基礎を提供するため、重要です。患者のための標的介入の設計;落下のリスクの評価;高齢者の転倒防止戦略の策定矯正や人工装具などの補助装置の設計。しかし、異なるサブシステムが一緒に作用し、全体的な結果として生じる身体運動学、関節トルク、筋肉筋電学のみが測定できるため、困難です。

したがって、測定可能な姿勢変数を使用して各サブシステムの寄与度を評価する実験的および分析的手法を開発することが不可欠です。技術的な問題は、姿勢変数の測定がクローズドループで行われることです。その結果、入力と出力 (原因と結果) は相互に関連します。したがって、a)応答(出力として)の姿勢反応を呼び起こすために外部摂動(入力として)を適用し、b)システムモデルとディセンタングラングル原因と^効果9を識別するために特殊な数学的方法を採用する必要があります。

本稿では、足首戦略を使用する場合、すなわち、主に足首関節に関する動きが起こる場合の姿勢制御に焦点を当てています。この状態では、上半身と下肢が一緒に移動し、その結果、体は矢状^面10における単一リンク反転振り子としてモデル化することができる。足首の戦略は、支持面がしっかりしていて、摂動が小さい場合に使用されます¹^,¹¹.

適切な機械的(プロプライオティブ)および視覚感覚摂動を適用し、身体運動学、運動学、および筋肉活動を記録することができる立体装置が我々の^実験室12で開発された。このデバイスは、視覚または身体感覚刺激を用いて姿勢応答を生成することにより、足首の剛性、中央制御機構、およびその相互作用の役割を研究するために必要な実験環境を提供します。また、頭部速度の感覚を生成し、姿勢応答を呼び起こすことができるマストイドプロセスへの直接電気刺激の適用によって前庭系の役割を研究するために装置を拡張することも可能^{である12,13}.

他の人はまた、リニアピエゾ電気アクチュエー^タ11、回転電気モーター14、15、および線形電気^{モーター16、17}を研究するために、人間の姿勢制御を研究するために同様^のデバイスを開発しました^,¹⁸は、立っている足首に機械的摂動を適用するために使用された。より複雑なデバイスはまた、足首と股関節に同時に複数の摂動を適用することが可能であるマルチセグメント姿勢制御を研究するために開発されました^19,^20.

立ち装置

2つのサーボ制御された電気油圧回転式アクチュエータは足首の位置の制御された摂動を適用するために2つのペダルを動かす。アクチュエータは、姿勢制御に必要な大きなトルク(>500 Nm)を生成できます。これは、体の質量の中心が足首の回転軸から遠く(前方)離れているフォワードリーンなどの場合に特に重要であり、姿勢制御のための足首トルクの値が大きくなります。

各回転アクチュエータは、アクセルシャフト(材料の表)上の高性能ポテンショメータによって測定されるペダル位置フィードバックを使用して、別々の比例サーボバルブによって制御されます。コントローラは、MATLABベースのxPCリアルタイムのデジタル信号処理システムを使用して実装されています。アクチュエータ/サーボバルブは一緒に40 Hz以上の帯域幅を持ち、全体的な姿勢制御システムの帯域幅、足首関節剛性、および中央^{コントローラ21}よりもはるかに大きい。

バーチャルリアリティデバイスと環境

バーチャルリアリティ(VR)ヘッドセット(材料の表)は、ビジョンを乱すために使用されます。ヘッドセットには、デバイスに送信されるメディアの立体視をユーザーに提供する LCD スクリーン (デュアル AMOLED 3.6 インチの解像度 1080 x 1200 ピクセル) が含まれており、3 次元の深度知覚を提供します。リフレッシュレートは90 Hzであり、ユーザに固体仮想感覚を提供するのに十分^な22.画面の視野は110°であり、現実世界の状況に似た視覚摂動を生成するのに十分です。

ヘッドセットは、ユーザーの頭の回転を追跡し、ユーザーが仮想環境に完全に浸漬できるように、それに応じて仮想ビューを変更します。したがって、通常の視覚的フィードバックを提供できます。また、矢状面で視野を回転させることで視力を乱すこともあります。

キネティック測定

垂直反力は、足の下の2つのプレートの間に挟まれた4つのロードセルによって測定されます(材料の表)。足首のトルクは565 Nmの容量および104 kNm/radのねじり剛性のトルクのトランスデューサーによって直接測定される;また、荷重セルによって導出された垂直力から間接的に測定することができ、その距離を使用して^回転23の足首軸を使用し、立っている足に適用される水平力が小^さい2、24であると仮定する。圧力の中心(COP)は、足首のトルクを全垂直力で割ることによって矢状面で測定され、負荷^セル23によって測定される。

キネマティック測定

足首の戦略を使用すると、被写体の足がペダルと一緒に動くので、足角はペダル角度と同じです。垂直に対するシャンク角度は、シャンクの線形変位から間接的に得られ、50 μmの解像度と750 Hz²⁵の帯域幅を持つレーザーレンジファインダー(材料の表)によって測定される。足首の角度は、足とシャンク角度の合計です。垂直に対するボディ角度は、左右後部優れた腸骨脊椎(PSIS)間の中間点の線形変位から間接的に得られ、レーザー距離ファインダー(材料の表)を用いて測定した。100 μm と 750 Hz²³の帯域幅 .ヘッドの位置と回転は、VR環境のグローバル座標系に対して、時間指定赤外線(IR)パルスを毎秒60パルスで放出するVRシステムベースステーションによって測定され、ヘッドセットIRセンサによってサブミリメートルでピックアップされます。精度。

データ取得

すべての信号は、コーナー周波数が486.3のアンチエイリアスフィルタでフィルタリングされ、高性能24ビット/8チャンネル、同時サンプリング、ダイナミック信号集録カード(材料の表)で1000 Hzでサンプリングされます。20 Vの範囲。

安全機構

被験者への傷害を防ぐために、6つの安全機構が立ち装置に組み込まれている。ペダルは別々に制御され、互いに干渉することはありません。(1)アクチュエータシャフトにはカムがあり、シャフトの回転が水平位置から±20°を超えると油圧を切断するバルブを機械的に作動させます。(2)2つの調節可能な機械停止はアクチュエータの動きの範囲を制限する;これらは、各実験の前に各被験者の動きの範囲に設定されます。(3) 被験者と実験者の両方がパニックボタンを押す。ボタンを押すと、アクチュエータから油圧パワーが切断され、ゆるくなるので、手動で移動できます。(4)被写体の両側にある手すりは、不安定な場合にサポートを提供するために利用可能です。(5)被写体は、天井の硬いクロスバーに取り付けられた全身ハーネス(材料表)を装着し、落下時に支えます。ハーネスはたるみであり、被験者が不安定にならない限り、通常の立ち位置に干渉しません。落下の場合、ペダルの動きは、パニックボタンを使用するか、実験者によって、被験者によって手動で停止されます。(6) サーボバルブは、電気供給の中断時にフェイルセーフ機構を使用してアクチュエータの回転を停止します。

プロトコル

すべての実験方法は、マギル大学研究倫理委員会によって承認されており、被験者は参加する前にインフォームドコンセントに署名します。

1. 実験

注: 各実験には、次の手順が含まれます。

事前テスト
1. 実行するすべての試行の明確な概要を準備し、データ収集のチェックリストを作成します。
2. 必要なすべての情報を同意書で入力し、徹底的に読み、質問に答えてもらい、フォームに署名してもらいます。
3. 被写体の体重、身長、年齢を記録します。
科目の準備
1. 筋電図測定
  1. 足首の筋肉の筋電図(EMG)の測定には、電極間距離が1cmの単一の差動電極(材料表)を使用します。
  2. 全体的なゲインが 1000、帯域幅が 20−2000 Hz のアンプ (材料の表)を使用します。
  3. 高い信号対雑音比(SNR)と最小クロストークを確保するために、Seniam^{プロジェクト26}が提供するガイドラインに従って電極取り付け領域を見つけてマークします。筋肉;(2)横胃腸血症(LG)の場合、線維の頭部とかかとの間の線の1/3;(3)ソレウス(SOL)の場合、大腿骨の中間顆と中間マレオロスの間の線の2/3;(4)脛骨前部(TA)の場合、線維の先端と中間マレオルスの先端との間の線の1/3。
  4. カミソリでマークされた部分を剃り、アルコールで皮膚をきれいにします。皮膚を十分に乾燥させます。
  5. 基準電極の膝蓋骨の骨の領域を剃り、アルコールできれいにします。
  6. 被験者をリラックスした仰向けの位置に置く。
  7. 膝蓋骨の剃った部分に基準電極を置きます。
  8. 電極を筋肉の剃った部分に1つずつ取り付け、両面テープを使用して、電極が皮膚にしっかりと固定されていることを確認するように注意してください。
  9. 各電極を配置した後、被験者に抵抗に対して足底フレックス/ドルシフレックス収縮を行い、オシロスコープの波形を調べて、EMG信号が高いSNRであることを確認します。信号SNRが悪い場合は、SNRが高い場所が見つかるまで電極を動かします。
  10. 被写体の動きがEMGケーブルによって妨げられていないことを確認します。
2. キネマティック測定
  1. シャンク角測定に使用する場合は、ストラップでシャンクに反射マーカーを取り付けます。
    注: シャンクマーカーをシャンク上に可能な限り高く配置して、特定の回転に対して可能な最大の線形変位を生成するため、角度分解能が向上します。
  2. 被写体をボディハーネスに乗せなさい。
  3. 被写体のウエストにストラップで反射マーカーを取り付け、上半身角測定に使用します。ウエスト反射マーカーが左右のPSISの中間点に配置され、被験者の衣服がウエスト反射面を覆わないことを確認します。
  4. 被写体を立ち上がった装置に乗せなさい。
  5. 被写体の足の位置を調整して、各脚の横と中間のマレオリをペダルの回転軸に合わせます。
  6. 被験者の足の位置をマーカーで概説し、実験中に同じ位置に足を置くよう指示します。これにより、足首とアクチュエータの回転軸が実験中に揃った状態が保たれます。
  7. 反射マーカーの中心を指すレーザー距離ファインダーの垂直位置を調整します。レーザーレンジファインダーと反射マーカーの間の水平距離を調整して、レンジファインダーがミッドレンジで動作し、静かな立ち位置中に飽和しないようにします。
  8. 被験者に足首を前後に傾け、レーザーが作業範囲内にとどまることを確認します。
  9. 回転の足首軸に対するレーザー距離ファインダーの高さを測定します。
    注: これらの高さは、線形変位を角度に変換するために使用されます。
3. 実験プロトコル
  1. 各試験条件に対して何を期待するかを教材に伝える。
  2. 被写体に、前を向きながら手を横に静かに立たせ、現実世界の摂動に直面したときのようにバランスを保つように指示します。
  3. 摂動試験の場合は、摂動を開始し、被験者がそれに適応できるようにします。
  4. サブジェクトが安定した動作を確立したら、データ取得を開始します。
  5. 疲労を避けるために、各試験の後に十分な休息期間を被験者に提供する。彼らがより多くの時間を必要とするかどうかを確認するために彼らと通信します。
  6. 次の試行を実行します。
    1. 装置試験の場合は、2分のテストを行い、被験者が到着する2時間前にセンサーデータを調べます。記録されたセンサーデータで、不規則に大きなノイズやオフセットを探します。問題がある場合は、件名が到着する前に解決します。
    2. 静かな立ち上がりのために、摂動なしで2分の静かな立ち裁判を行う。
      注: このトライアルでは、摂動に応じて姿勢変数が変化するかどうかを判断するために必要なリファレンスが提供されます。
    3. 摂動実験の場合は、摂動を実行し、2-3分間のデータを取得します。姿勢制御における視力の役割を検討することが目的である場合は、視覚的な摂動を適用します。目的が姿勢制御における2つのシステムの相互作用を調べることである場合は、視覚とペダルの摂動を同時に適用します。
      注:ペダルの摂動は、スタンディングデバイスペダルの回転として適用されます。同様に、VRヘッドセットを使用して、仮想視野を回転させることによって、視覚摂動が適用されます。ペダル/視野の角度は、研究の目的に応じて選択された信号に従います。ディスカッションセクションでは、姿勢制御の研究に使用される摂動タイプと各摂動のメリットに関する詳細を提供します。
  7. 特定の摂動ごとに最低 3 つの試行を実行します。
    注: 収集されたデータに対して分析を実行する際に、モデルの信頼性を確保するために複数の試行が行われます。例えば、モデルをクロス検証することが可能である。
  8. 被験者が特定の摂動に反応することを学ばないように、ランダムな順序で試験を実行します。これにより、時間の変化をチェックすることもできます。
  9. 各トライアルの後にデータを視覚的に確認し、取得した信号が高品質であることを確認します。

2. 人間の姿勢制御の同定

視覚摂動に対する身体角度の動的関係の非パラメトリック同定
1. 実験
  1. セクション1.1および1.2のステップに従って、2分間の視覚的に摂動試験を取得する。
  2. ピークからピークまでの振幅が 0.087 rad と 0.105 rad/s の速度を持つ台形信号(TrapZ)を使用します。
  3. ペダル位置をゼロ角度で一定に保つ。
2. 分析
  注: セクション 2.1.2 および 2.2.2 のデータ分析は MATLAB を使用して実行されます。
  1. 次のコマンドを使用して、生のボディ角度と視覚的な摂動信号 (観測可能な最高周波数が 10 Hz) をデシメーザします。
    
    どこ
    
    注: 1 kHz のサンプリングレートの場合、デシメーション比を 10 Hz の最高周波数にするには 50 である必要があります。
  2. 電力推定のウィンドウの長さを決定する、最も低い頻度の関心を選択します。
    注: ここでは、最小周波数 0.1 Hz が選択されているので、電力推定のウィンドウ長は 1/0.1 Hz = 10 s です。周波数分解能は最小周波数と同じであるため、0.1、0.2、0.3、10 Hz の計算が行われます。
  3. パワースペクトルを見つけるために、ウィンドウのタイプとオーバーラップの度合いを選択します。
    注: 120 s の試用期間の場合、50% のオーバーラップを持つ 10 s のハニングウィンドウは、電力スペクトル推定用の 23 セグメントの平均になります。データを 20 Hz にデシメーションしたので、10 s ウィンドウの長さは 200 サンプルです。
  4. この関数を使用して、システムの周波数応答 (FR) を検索します。
    
    どこ
    
    注:提示された関数は、指定された長さと等しいオーバーラップの数を持つハニングウィンドウを使用して、によって指定された周波数でデシメーションされたVR摂動とボディ角度の間のクロススペクトルを計算します。 (つまり、50%のオーバーラップ)。同様に、VR入力の自動スペクトルを計算します。次に、推定クロススペクトルと自動スペクトルを用いて、システムのFRを計算する。
  5. 次のコマンドを使用して、ステップ 2.1.2.4 で推定 FR のゲインとフェーズを見つけます。
    
    どこ
  6. 次のコマンドを使用してコイレンス関数を計算します。
    
    どこ
    
    注:関数は、との間の一貫性を見つけるのと同様の手順に従います。
  7. ゲイン、位相、および一貫性を周波数の関数としてプロットします。
    
    注:提示された方法は、視覚および機械的摂動の両方が適用される場合に拡張することができ、多重入力、多重出力(MIMO)FR識別方法を使用する必要があります^9.識別はまた、サブスペース法(本質的にMIMOシステムを扱^う)27を使用するか、MIMOボックス-^{ジェンキンス28}などのパラメトリック転送関数メソッドを使用して行うことができます。サブスペースとボックスジェンキンス(およびその他の方法)の両方がMATLABシステム識別ツールボックスに実装されています。
立ち位置における足首固有の剛性のパラメトリック同定
1. 実験
  1. 機械的に乱れた試行を 2 分間行うピークからピークへの振幅 0.02 rad と 200 ミリ秒の切り替え間隔を持つ擬似ランダムバイナリシーケンス (PRBS) 摂動を使用するペダル平均角度がゼロであることを確認します。
2. 分析
  1. 足の速度を1回区別して足の速度を得る(2回、足の加速度を得るために3回(同様にトルクを区別して速度と加速度を得る)。コマンド：
    
    どこ
  2. 次のコマンドを使用して、足の速度のローカルマキシマとローカルミニマの位置を計算してパルスを見つけます。
    
    どこ
    
    注:関数は、すべてのローカル最大値(正の足の速度)とその位置を検索します。ローカルミニマを見つけるには、同じ関数が使用されますが、足角速度の符号を反転する必要があります。
  3. 次のコマンドを使用して、コーナー周波数が 50 Hz の 8^次のバターワースローパスフィルタを設計します。
  4. バターワースフィルタを使用してゼロフェーズシフトですべての信号をフィルタリングします。
    
    注:"filtfilt"関数は、フィルタリングされた信号のシフトを引き起こしません。シフトを生成するため、"filter" 関数は使用しないでください。
  5. 足の速度をプロットし、足の速度の極値とパルスの始点(ピーク速度の前にゼロフィート速度を持つ最初の点)との間の時間周期の推定値を視覚的に見つけます。この研究の摂動のために、この点はステップ2.2.2.2で見つかった速度極前に25ミリ秒で起こった。
  6. 各パルスについて、足首のバックグラウンドトルクを、パルスの開始前に25msの足首トルクの平均として計算し、すなわち、速度極値の前に50ミリ秒から25ミリ秒まで始まるセグメント内のトルクの平均を計算する。次のコマンドを使用して、正の速度を持つ k^番目のパルスに対してこれを行います。
    
    注: これは、ステップ 2.2.2.2 で見つかった最大速度と最小速度(負の足の速度)の両方に対して行われます。
  7. 次のコマンドを使用して、すべてのパルスのすべてのバックグラウンドトルクの最小値と最大値を検索します。
  8. 各パルスについて、次のコマンドを使用して、パルス開始後65msのトルクデータを(固有のトルクセグメントとして)抽出します。
    
    注:これはまた、足首のトルクの第1と第2の誘導体(固有のトルクの第1および第2の派生を提供するために)だけでなく、足の角度、足の速度、足の加速、およびフィートジャークのために行われます。
  9. 次のコマンドを使用して、k^番目の固有トルクセグメントの変更を初期値から計算します。
    
    注: これは、足の角度を取得するために同様に行われます。
  10. トルク範囲(ステップ2.2.2.7で得られる)を3Nm幅のビンに分割し、各ビンのバックグラウンドトルクを持つパルスを見つけます。
    注:これは"find"関数とインデックス作成を使用して行われます。足首のバックグラウンドトルクは大きく変化しないため、各ビンで固有の剛性が一定であると仮定されます。
  11. 拡張組み込みモデル(EIM)29の組み込み剛性パラメータを推定し、グループj()のパルスを用いたj番目のビンについて。
    1. j^番目のビン内のすべての固有のトルク応答を連結してベクトルを形成します。
      
      グループjのi^番目の固有のトルク応答がどこにあるか。
      注:同様に、足角、速度、加速度を連結し、ステップ2.2.2.11.2で使用するj^番目のグループの固有トルクの第1および第2の導関数を連結します。
    2. 足角、速度、加速度、ジャーク、ならびにグループjのトルクの第1および第2の誘導体を一緒に配置して、リグレッジェマトリックスを形成します。
    3. 円記号 (\) 演算子を使用して、j^番目のグループの組み込み剛性パラメータを検索します。
    4. 低周波固有の剛性としての第4の要素を抽出する。
  12. セクション 2.2.2.11 のすべてのグループ (ビン) の手順を実行し、対応する低周波固有の剛性を推定します。
  13. 推定低周波剛性値を、被験者の臨界剛性で除算します。
    
    ここでmは被験者の質量であり、gは重力加速度であり、そして、人為的^データ30から導出される、足首軸上の体の質量の中心の高さである。これにより、正規化された剛性が与え()
  14. 足首の背景トルクを、対応する測定された垂直力で足首の背景トルクを分割して、足首の背景トルクを足首の背景 COP 位置に変換します。
  15. 圧力の中心の関数としてプロットします。
    
    どこ

結果

擬似ランダム三次シーケンス(PRTS)およびTrapZ信号

図2Aは、擬似ランダム速度プロファイルを統合することによって生成されるPRTS信号を示す。各サンプル時間 figure-results-248 について、信号速度はゼロに等しいか、または事前に定義された正または負の値...

ディスカッション

いくつかのステップは、人間の姿勢制御を研究するためにこれらの実験を行う上で重要です。これらのステップは、信号の正しい測定に関連付けられており、含まれています:1)足首のトルクの正しい測定のために、ペダルの回転のシャンク足首軸の正しい位置合わせ。2)レンジファインダーの正しいセットアップは、彼らがその範囲内で動作し、実験中に飽和していないことを確認します。3)...

開示事項

著者は何も開示していない。

謝辞

この記事は、カナダ保健研究所のカタール国立研究とMOP助成金#81280からNPRP助成金#6-463-2-189によって可能になりました。

資料

Name	Company	Catalog Number	Comments
5K potentiometer	Maurey	112P19502	Measures actuator shaft angle
8 channel Bagnoli surface EMG amplifiers and electrodes	Delsys		Measures the EMG of ankle muscles
AlienWare Laptop	Dell Inc.	P69F001-Rev. A02	VR-ready PC laptop
Data acquisition card	National instruments	4472	Samples the analogue signals from the sensors
Directional valve	REXROTH	4WMR10C3X	Bypasses the flow if the angle of actuator shaft goes beyond ±20°
Full body harness	Jelco	740	Protect the subjects from falling
Laser range finder	Micro-epsilon 1302-100	1507307	Measures shank linear displacement
Laser range finder	Micro-epsilon 1302-200	1509074	Measures body linear displacement
Load cell	Omega	LC302-100	Measures vertical reaction forces
Proportional servo-valve	MOOG	D681-4718	Controls the hydraulic flow to the rotary actuators
Rotary actuator	Rotac	26R21VDEISFTFLGMTG	Applies mechanical perturbations
Torque transducer	Lebow	2110-5k	Measures ankle torque
Virtual Environment Motion Trackers	HTC inc.	1551984681	Tracks the head motion
Virtual Reality Headset	HTC inc.	1551984681	Provides visual perturbations

参考文献

Horak, F. B. Postural orientation and equilibrium: what do we need to know about neural control of balance to prevent falls?. Age and Ageing. 35, 7-11 (2006).
Morasso, P. G., Schieppati, M. Can muscle stiffness alone stabilize upright standing?. Journal of Neurophysiology. 82 (3), 1622-1626 (1999).
Kearney, R. E., Hunter, I. W. System identification of human joint dynamics. Critical Reviews in Biomedical Engineering. 18 (1), 55-87 (1990).
Mirbagheri, M. M., Barbeau, H., Kearney, R. E. Intrinsic and reflex contributions to human ankle stiffness: variation with activation level and position. Experimental Brain Research. 135 (4), 423-436 (2000).
Weiss, P. L., Hunter, I. W., Kearney, R. E. Human ankle joint stiffness over the full range of muscle activation levels. Journal of Biomechanics. 21 (7), 539-544 (1988).
Golkar, M. A., Sobhani Tehrani, E., Kearney, R. E. Linear Parameter Varying Identification of Dynamic Joint Stiffness during Time-Varying Voluntary Contractions. Frontiers in Computational Neuroscience. 11, 35 (2017).
Weiss, P. L., Kearney, R. E., Hunter, I. W. Position dependence of ankle joint dynamics--I. Passive mechanics. Journal of Biomechanics. 19 (9), 727-735 (1986).
Weiss, P. L., Kearney, R. E., Hunter, I. W. Position dependence of ankle joint dynamics--II. Active mechanics. Journal of Biomechanics. 19 (9), 737-751 (1986).
Engelhart, D., Boonstra, T. A., Aarts, R. G. K. M., Schouten, A. C., van der Kooij, H. Comparison of closed-loop system identification techniques to quantify multi-joint human balance control. Annual Reviews in Control. 41, 58-70 (2016).
Kiemel, T., Elahi, A. J., Jeka, J. J. Identification of the plant for upright stance in humans: multiple movement patterns from a single neural strategy. Journal of Neurophysiology. 100 (6), 3394-3406 (2008).
Loram, I. D., Lakie, M. Direct measurement of human ankle stiffness during quiet standing: the intrinsic mechanical stiffness is insufficient for stability. Journal of Physiology-London. 545 (3), 1041-1053 (2002).
Fitzpatrick, R., Burke, D., Gandevia, S. C. Loop gain of reflexes controlling human standing measured with the use of postural and vestibular disturbances. Journal of Neurophysiology. 76 (6), 3994-4008 (1996).
Dakin, C. J., Son, G. M. L., Inglis, J. T., Blouin, J. S. Frequency response of human vestibular reflexes characterized by stochastic stimuli. The Journal of Physiology. 583 (3), 1117-1127 (2007).
Vlutters, M., Boonstra, T. A., Schouten, A. C., vander Kooij, H. Direct measurement of the intrinsic ankle stiffness during standing. Journal of Biomechanics. 48 (7), 1258-1263 (2015).
Casadio, M., Morasso, P. G., Sanguineti, V. Direct measurement of ankle stiffness during quiet standing: implications for control modelling and clinical application. Gait and Posture. 21 (4), 410-424 (2005).
Sakanaka, T. E. . Causes of Variation in Intrinsic Ankle Stiffness and the Consequences for Standing. , (2017).
Sakanaka, T. E., Lakie, M., Reynolds, R. F. Sway-dependent changes in standing ankle stiffness caused by muscle thixotropy. Journal of Physiology. 594 (3), 781-793 (2016).
Peterka, R. J., Murchison, C. F., Parrington, L., Fino, P. C., King, L. A. Implementation of a Central Sensorimotor Integration Test for Characterization of Human Balance Control During Stance. Frontiers in Neurology. 9, 1045 (2018).
Engelhart, D., Schouten, A. C., Aarts, R. G., van der Kooij, H. Assessment of Multi-Joint Coordination and Adaptation in Standing Balance: A Novel Device and System Identification Technique. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 23 (6), 973-982 (2015).
Boonstra, T. A., Schouten, A. C., van der Kooij, H. Identification of the contribution of the ankle and hip joints to multi-segmental balance control. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. 10, 23 (2013).
Forster, S. M., Wagner, R., Kearney, R. E. A bilateral electro-hydraulic actuator system to measure dynamic ankle joint stiffness during upright human stance. Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , (2003).
Davis, J., Hsieh, Y. -. H., Lee, H. -. C. Humans perceive flicker artifacts at 500 Hz. Scientific Reports. 5, 7861 (2015).
Amiri, P., Kearney, R. E. Ankle intrinsic stiffness changes with postural sway. Journal of Biomechanics. 85, 50-58 (2019).
van der Kooij, H., van Asseldonk, E., van der Helm, F. C. Comparison of different methods to identify and quantify balance control. Journal of Neuroscience Methods. 145 (1-2), 175-203 (2005).
Amiri, P., MacLean, L. J., Kearney, R. E. Measurement of shank angle during stance using laser range finders. International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology. , (2016).
Jalaleddini, K., Tehrani, E. S., Kearney, R. E. A Subspace Approach to the Structural Decomposition and Identification of Ankle Joint Dynamic Stiffness. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 64 (6), 1357-1368 (2017).
Amiri, P., Kearney, R. E. A Closed-loop Method to Identify EMG-Ankle Torque Dynamic Relation in Human Balance Control. Conference Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , (2019).
Sobhani Tehrani, E., Jalaleddini, K., Kearney, R. E. Ankle Joint Intrinsic Dynamics is More Complex than a Mass-Spring-Damper Model. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 25 (9), 1568-1580 (2017).
Peterka, R. J. Sensorimotor integration in human postural control. Journal of Neurophysiology. 88 (3), 1097-1118 (2002).
Amiri, P., Kearney, R. E. Ankle intrinsic stiffness is modulated by postural sway. Conference Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , (2017).
Jeka, J. J., Allison, L. K., Kiemel, T. The dynamics of visual reweighting in healthy and fall-prone older adults. Journal of Motor Behavior. 42 (4), 197-208 (2010).
Jilk, D. J., Safavynia, S. A., Ting, L. H. Contribution of vision to postural behaviors during continuous support-surface translations. Experimental Brain Research. 232 (1), 169-180 (2014).
Winter, D. A., Patla, A. E., Prince, F., Ishac, M., Gielo-Perczak, K. Stiffness control of balance in quiet standing. Journal of Neurophysiology. 80 (3), 1211-1221 (1998).
Pasma, J. H., Boonstra, T. A., van Kordelaar, J., Spyropoulou, V. V., Schouten, A. C. A Sensitivity Analysis of an Inverted Pendulum Balance Control Model. Frontiers in Computational Neuroscience. 11, 99 (2017).
Pasma, J. H., et al. Changes in sensory reweighting of proprioceptive information during standing balance with age and disease. Journal of Neurophysiology. 114 (6), 3220-3233 (2015).
Pasma, J. H., et al. Impaired standing balance: The clinical need for closing the loop. Neuroscience. , 157-165 (2014).
Engelhart, D., et al. Impaired Standing Balance in Elderly: A New Engineering Method Helps to Unravel Causes and Effects. Journal of the American Medical Directors Association. 15 (3), (2014).
Pasma, J. H., Boonstra, T. A., Campfens, S. F., Schouten, A. C., Van der Kooij, H. Sensory reweighting of proprioceptive information of the left and right leg during human balance control. Journal of Neurophysiology. 108 (4), 1138-1148 (2012).
Goodworth, A. D., Peterka, R. J. Sensorimotor integration for multisegmental frontal plane balance control in humans. Journal of Neurophysiology. 107 (1), 12-28 (2012).
Kiemel, T., Zhang, Y., Jeka, J. J. Identification of neural feedback for upright stance in humans: stabilization rather than sway minimization. Journal of Neuroscience. 31 (42), 15144-15153 (2011).
van der Kooij, H., van Asseldonk, E. H. F., Geelen, J., van Vugt, J. P. P., Bloem, B. R. Detecting asymmetries in balance control with system identification: first experimental results from Parkinson patients. Journal of Neural Transmission. 114 (10), 1333 (2007).
Fujisawa, N., et al. Human standing posture control system depending on adopted strategies. Medical and Biological Engineering and Computing. 43 (1), 107-114 (2005).
Johansson, R., Magnusson, M., Fransson, P. A., Karlberg, M. Multi-stimulus multi-response posturography. Mathematical Biosciences. 174 (1), 41-59 (2001).
Jeka, J., Oie, K., Schöner, G., Dijkstra, T., Henson, E. Position and Velocity Coupling of Postural Sway to Somatosensory Drive. Journal of Neurophysiology. 79 (4), 1661-1674 (1998).
Peterka, R. J., Benolken, M. S. Role of somatosensory and vestibular cues in attenuating visually induced human postural sway. Experimental Brain Research. 105 (1), 101-110 (1995).
Maki, B. E., Fernie, G. R. A system identification approach to balance testing. Progress in Brain Research. 76, 297-306 (1988).
Johansson, R., Magnusson, M., Akesson, M. Identification of human postural dynamics. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 35 (10), 858-869 (1988).
Maki, B. E., Holliday, P. J., Fernie, G. R. A Posture Control Model and Balance Test for the Prediction of Relative Postural Stability. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. BME-34. 10 (10), 797-810 (1987).
Werness, S. A., Anderson, D. J. Parametric analysis of dynamic postural responses. Biological Cybernetics. 51 (3), 155-168 (1984).
Hwang, S., Agada, P., Kiemel, T., Jeka, J. J. Identification of the Unstable Human Postural Control System. Frontiers in Systems Neuroscience. 10, 22 (2016).
Ishida, A., Imai, S., Fukuoka, Y. Analysis of the posture control system under fixed and sway-referenced support conditions. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 44 (5), 331-336 (1997).
Ishida, A., Miyazaki, S. Maximum likelihood identification of a posture control system. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 34 (1), 1-5 (1987).
Ljung, L. . System Identification: Theory for the User. , (1986).
Forssell, U., Ljung, L. Closed-loop identification revisited. Automatica. 35 (7), 1215-1241 (1999).
Horak, F. B., Nashner, L. M. Central programming of postural movements: adaptation to altered support-surface configurations. Journal of Neurophysiology. 55 (6), 1369-1381 (1986).

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