이 연구는 네덜란드 과학 연구 기구 (NWO), 네덜란드 (교부금 ID 452-17-002) 및 연구 재단 플랑드르 (FWO-블라안데렌), 벨기에 (부여 ID: 12E3717N)의 수석 연구 펠로우십에 의해 지원되었다. 요한 블라옌의 기부금은 벨기에 플랑드르 정부가 "Asthenes"장기 구조 기금 메투살렘 보조금에 의해 지원되었다.
저자는 마스트리흐트 대학의 Jacco Ronner와 리처드 베닝에게 실험 작업을 프로그래밍하고 설명된 실험에 대한 그래픽을 디자인하고 만들어 주셔서 감사합니다.

여기에 제시 된 프로토콜은 KU Leuven의 사회 및 사회 윤리위원회 (등록 번호 : S-56505)와 마스트리흐트 대학의 윤리 검토 위원회 심리학 및 신경 과학 (등록 번호 : 185_09_11_2017_S1 및 185_09_11_2017_S2_A1)의 요구 사항을 충족합니다.
1. 시험 세션을 위한 실험실 준비
<ol><li>시험 세션 전에: 참가자에게 통증 자극의 전달, 실험의 일반적인 개요 및 제외 기준에 대해 알리는 전자 메일을 보냅니다. 건강한 참가자에 대한 배제 기준은 다음과 같습니다: 18 세 미만의; 만성 통증; 알파벳 또는 난독증 진단; 임신; 왼손잡이; 심혈관 질환의 현재/역사, 만성 또는 급성 호흡기 질환(예: 천식, 기관지염), 신경 질환(예: 간질), 및/또는 정신 장애(예: 임상 우울증, 공황/불안 장애); 청각 이나 시력에 수정 되지 않은 문제; 지배적 인 손, 손목, 팔꿈치 또는 어깨에 통증이있으면 도달 작업을 수행하는 데 방해가 될 수 있습니다. 이식된 전자 의료 기기(예: 심장 맥박조정기)의 존재; 그리고 다른 심각한 의료 조건의 존재.</li>
	<li>COVID-19 안전 예방 조치로 인해 참가자에게 실험실에 도착하면 손을 씻고 소독해 달라고 요청하고 직접 수행하십시오. 테스트 세션 기간 내내 일회용 페이스 마스크를 착용하고 참가자와의 신체 접촉이 필요할 때마다 라텍스 장갑을 착용하십시오.</li>
	<li>실험 설정에 대해 두 개의 별도의 룸 또는 섹션을 사용합니다.</li>
	<li>두 개의 별도 화면이 있는 컴퓨터 1개( 실험자의 컴퓨터 화면 1개, 참가자용 더 큰 TV 화면 1개)를 사용합니다.</li>
	<li>로봇 팔(예: 햅틱마스터)을 켜려면 로봇 앞면의 전원 스위치(이 로봇에 한해)를 누릅니다. 그 후, 나중에 필요한 경우 로봇을 끄는 데 사용할 수있는 비상 스위치를 켭니다.</li>
	<li>각 테스트 일 전에 로봇 팔을 재보정합니다. 이는 로봇 암과의 직접 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스(API) 연결을 통해 수행되며 테스트 일초에 한 번만 수행해야 합니다.<ol>
<li>API 연결을 설정하려면 컴퓨터에서 인터넷 브라우저를 열고 로봇 팔의 특정 API 주소를 입력합니다.</li>
		<li>웹 페이지에서 햅틱마스터 에서 상태를 선택합니다. 그런 다음 초기화를 위해 Init 옆의 시작 버튼을 누릅니다. 참고: 이 로봇의 표준 교정 절차입니다. 다른 로봇은 다른 교정 절차를 요구할 수 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>컴퓨터에 연결된 일정한 전류 자극기를 사용합니다(1.4단계 참조). 실험 중에 통증 자극은 컴퓨터에서 실행되는 실험 스크립트를 통해 전달됩니다. 실험은 크로스 플랫폼 게임 엔진을 사용하여 프로그래밍됩니다(재료표참조).<ol>
<li>안전상의 이유로 자극기 전면 제어판의 오른쪽 상단 모서리에 있는 주황색 토글 스위치를 아래로 전환하여 일정한 전류 자극기 출력을 사용하지 않도록 설정합니다.</li>
		<li>전면 제어판 중간에 있는 주황색 토글 스위치를 사용하여 출력 범위를 x 10 mA로 설정합니다.</li>
		<li>전면 제어판의 왼쪽 위 모서리에 있는 검은색 로터리 노브를 사용하여 펄스 지속시간을 2ms(2000 μs)로 설정합니다.</li>
		<li>일정한 전류 자극기를 켜려면 전면 제어판의 왼쪽 아래 모서리에 있는 전원 버튼을 누릅니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. 배제 기준 심사 및 정보에 입각한 동의 를 얻으십시오.
<ol><li>참가자를 텔레비전 화면에서 약 2.5m(1.4단계 참조),로봇 팔의 손잡이(센서)로부터 편안한 거리(~15cm)에서 팔 받침대가 있는 의자에 놓습니다(그림1).</li>
	<li>참가자에게 자체 보고서를 통해 제외 기준에 대해 선별합니다(제외 기준의 경우 1.1단계 참조).</li>
	<li>참가자에게 통증 자극의 전달과 실험의 일반적인 개요에 대해 알립니다. 또한, 그 / 그녀는 어떤 영향없이, 실험 중에 언제든지 참여를 철회 할 수 있다는 것을 그 / 그녀에게 알려줍니다. 서면 동의를 얻습니다.</li>
	<li>참가자와의 물리적 접촉을 최소화하기 위해 랩의 참가자 섹션에 배제 및 통보된 동의서에 대한 테이블과 참가자가 도착하기 전에 설문지에 대한 태블릿(6.2 단계 참조)이 포함되어 있는지 확인합니다. 참가자는 이 테이블을 사용하여 양식에 독립적으로 액세스하고 서명할 수 있어야 합니다.</li>
</ol>3. 자극 전극 부착
참고: 통증 자극은 2개의 스테인레스 스틸 바 자극 전극(전극 직경 8mm, 인터전극 거리 30mm)을 통해 2ms 제곱파 전기 자극이 큐탄으로 전달된다.
<ol><li>참가자가 긴 소매를 입고 있다면 팔꿈치 위로 적어도 10cm 오른팔에 소매를 걷어 붙이도록 요청하십시오.</li>
	<li>자극 전극의 중심을 전도성 전해질 젤로 채우고 전극 케이블을 실험실의 실험자 섹션에서 일정한 전류 자극제에 연결되는 비상 스위치에 연결합니다.</li>
	<li>스트랩을 사용하여 참가자의 오른팔의 삼두근 힘줄 위에 자극 전극을 부착합니다. 스트랩이 너무 단단하거나 너무 느슨하지 않은지 확인하십시오. 전극이 부착되면 참가자에게 팔을 이완하라고 지시하십시오.</li>
</ol>4. 통증 자극 보정
<ol><li>TV 화면에 제시하여 통증 교정 절차 및 해당 스케일을 설명합니다(1.4단계 참조).<ol>
<li>실험 중에 받게 될 자극을 선택할 수 있음을 참가자에게 명확히 설명하지만, 데이터 무결성을 위해 "매우 고통스럽고 용납하기 위해 몇 가지 노력을 요구한다"고 설명하십시오.</li>
		<li>참가자에게 0~10에 이르는 TV 화면에 표시되는 수치 척도의 각 자극을 평가하도록 요청합니다. 1 "나는 뭔가를 느낀다, 그러나 이것은 불쾌한 아니다; 그것은 단지 감각입니다" (즉, 검출 임계값), 2로 "자극은 아직 고통스럽지 않다, 그러나 불쾌하기 시작했다"; 3 "자극이 고통스럽기 시작한다"(즉, 통증 임계값)로; 그리고 10 "이것은 내가 상상할 수있는 최악의 고통이다"로.</li>
	</ol>
</li>
	<li>주황색 토글 스위치를 전환하여 일정한 전류 자극기 출력을 활성화합니다(1.7.1 단계 참조).</li>
	<li>통증 보정 절차 동안, 일정한 전류 자극기의 전면 제어판에 로터리 노브를 사용하여 통증 자극의 강도를 수동으로 증가시면 됩니다. 통증 자극의 강도는이 손잡이 위에 볼 수 있습니다.<ol>
<li>1mA의 강도로 시작하여 1, 2, 3 및 4 mA 증분의 증가와 함께 단계적으로 강도를 점진적으로 증가시킵니다. mA에서 자극 프리젠 테이션의 다음 순서를 사용 : 1, 2, 4, 6, 8, 11, 14, 17, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52 등</li>
	</ol>
</li>
	<li>통증 자극을 한 번에 하나씩 자극하기 위해 전면 제어판의 주황색 트리거 버튼을 눌러 일정한 전류 자극기를 수동으로 트리거합니다.<ol>
<li>일정한 전류 자극기를 트리거하기 전에 참가자에게 각 자극을 발표합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>참가자가 "현저하게 고통스럽고 용납하기 위해 몇 가지 노력을 요구"로 설명 할 통증 강도 수준에 도달하면 교정 절차를 종료합니다. 이상적으로, 이것은 고통 보정 등급 규모에 7-8에 해당해야 합니다.</li>
	<li>mA와 그/그녀의 고통 강도 평가 (0-10)에 참가자의 마지막 통증 강도를 문서화 하 고 실험의 나머지 부분에 대 한이 강도 유지.</li>
</ol>5. 실험 작업 실행
<ol><li>참가자에게 그/그녀 앞의 텔레비전 화면에서 로봇 팔에 도달하는 패러다임에 대한 지침을 받게 될 것이며, 그 후에 는 실험자의 감독하에 작업을 연습 할 수 있음을 알려드립니다.</li>
	<li>참가자에게 화면에 작업의 표준화된 서면 지침을 제공합니다.</li>
	<li>연습: 실험용 스크립트를 통해 TV 화면에 이동 평면 중간에 위치한 3개의 아치(T1-T3)를 제시합니다. 가장 쉬운 팔 운동(T1)은 편차나 저항이 없는 페어링되며, 중간 팔 운동(T2)은 적당한 편차및 저항과 짝을 이루며, 가장 먼 팔 운동(T3)은 가장 큰 편차와 강한 저항과 결합된다.<ol>
<li>참가자에게 지배적인 손을 사용하여 텔레비전 화면에 녹색 공으로 표현되는 로봇 팔의 센서를 작동하고, 이동 평면의 왼쪽 아래 모서리의 시작점에서 이동 평면의 왼쪽 상단 모서리에 있는 대상으로 볼/센서를 이동하도록 지시합니다.</li>
		<li>참가자에게 각 시험에서 수행할 사용 가능한 이동 궤적 중 하나를 자유롭게 선택할 수 있다고 지시합니다.</li>
	</ol></li>
	<li>연습 단계 동안 통증 자극을 관리하지 마십시오 (섹션 3 : 참고 및 단계 5.7.6 참조). 그러나 편차와 저항 사이의 관계가 있는지 확인하십시오 (단계 5.3 참조).</li>
	<li>참가자가 연습 단계를 수행하는 동안 구두 피드백을 제공합니다.<ol>
<li>참가자가 시각 및 청각 "시작 신호"가 나오기 전에 움직이지 않고 시각 및 청각 "중지 신호"가 표시될 때 즉시 로봇 팔을 해제하는지 확인합니다. 참고: 두 개의 뚜렷한 청각 신호("시작 톤"과 "채점 톤")와 두 개의 별개의 시각적 신호(대상 및 가상 "신호등"이 각각 녹색과 빨간색으로 변하는 경우) 그림 1) 시작 및 정지 신호로 사용되었습니다. 청각 및 시각적 정지 신호와 마찬가지로 청각 및 시각적 시작 신호가 동시에 표시됩니다.</li>
		<li>참가자에게 3피트 스위치에 각각 두 개의 발 페달을 사용하여 저울에서 좌우로 스크롤하여 지속적인 등급 척도에서 통증 기대와 움직임 관련 통증에 대한 두려움을 스스로 보고하도록 지시합니다. 세 번째 발 페달을 사용하여 그 / 그녀의 대답을 확인하도록 지시. 참고: 각 이동 궤적에 대해 고정된 미리 정해진 시험에 대한 자체 보고서 질문을 별도로 제시합니다. 실험 스크립트를 통해 로봇 팔이 고정되어 참가자가 질문에 응답하는 동안 고정상태를 유지하도록 합니다.</li>
	</ol></li>
	<li>연습 단계가 끝나면 참가자의 질문에 응답하십시오. 실험 섹션/룸을 두고 조명을 어둡게 합니다. 참가자는 '확인' 발 페달을 눌러 실험을 시작합니다(5.5.2 단계 참조).</li>
	<li>획득: 회피 획득 과 유사하게 연습 단계와 마찬가지로 참가자가 각 시험에서 수행할 이동 궤적(T1-T3)을 선택하도록 합니다.<ol>
<li>회피 획득 하는 동안, 실험 응답 결과 (운동 궤적-통증) 사태에 참가자를 대상으로, 회피 비용에, 즉, 통증과 노력 사이의 절충, 실험 스크립트를 통해.</li>
		<li>특히, 참가자가 가장 쉬운 운동 궤적(T1)을 수행하는 경우 항상 통증 자극(100% 통증/편차 또는 저항 없음)을 제시합니다.</li>
		<li>중간 운동 궤적(T2)을 수행하면 통증 자극을 50% 확률로 제시하지만 더 많은 노력(적당한 편차 및 저항)을 발휘해야 합니다.</li>
		<li>참가자가 가장 먼, 가장 노력 운동 궤적 (T3)을 수행하는 경우, 통증 자극을 전혀 제시하지 않지만, 그 / 그녀는 목표에 도달하기 위해 가장 많은 노력을 발휘해야할 것입니다 있는지 확인 (0% 통증 / 가장 큰 편차, 강한 저항). 참고: 디자인에 적용 가능한 경우 Yoked Group을 제어로 사용할 수 있습니다. 요크 절차에서, 각 대조군은 실험군의 참가자와 짝을 이루어, 두 사람은 동일한 보강스케줄(48)을받는다. 따라서, 현재 패러다임에서, 각 Yoked 그룹 참가자는 그 / 그녀가 선택하는 궤적에 관계없이, 자신의 실험 그룹 대응과 같은 시험에 통증 자극을받습니다. 조작된 응답 결과(이동 궤도 통증) 사태가 없다는 점을 감안할 때 Yoked Group에서는 회피 행동을 인수할 수 없습니다.</li>
		<li>해당하는 경우 컴퓨터의 각 실험 그룹 참가자의 데이터를 저장하고(섹션 1.4 참조) 각 Yoked(제어) 그룹 참가자의 보강 일정에 대한 참조로 사용합니다.<ol>
<li>Yoked 절차를 사용하는 경우(즉, 각 대조군이 실험그룹의 참가자와 짝을 이루는 경우, 두 사람이 동일한 보강일정(48)을받을 수 있도록, 참가자를 무작위화 일정을 사용하여 그룹에 참가자를 할당하여 첫 번째 참가자가 실험그룹에 있어야 한다는 규칙을 가진 집단에 배정한다. 이에 따라 참가자는 각 지점에서 실험 그룹 참가자 수가 Yoked 그룹 참가자 수를 초과하는 한 무작위로 어느 그룹에 할당됩니다.</li>
		</ol>
</li>
		<li>통증 자극을 가진 시험에서, 운동의 3 분의 2가 수행되면 통증 자극을 제시, 즉, 참가자가 궤적 아치를 통해 이동하면. 일정한 전류 자극기는 실험 스크립트를 통해 자동으로 트리거됩니다.</li>
		<li>성공적인 시험 완료는 시각 및 청각 정지 신호의 프리젠 테이션에 의해 표시됩니다. 그런 다음 실험 스크립트를 통해 로봇 팔이 고정된 상태로 유지되는 시작 위치로 자동으로 반환되도록 합니다. 3,000ms 를 마친 후 시각 및 청각 시작 신호를 제시하고 참가자는 다음 시험을 시작할 수 있습니다. 참고: 시험 기간은 운동 속도의 차이로 인해 시험과 참가자 마다 다릅니다. 실험 단계당 시험 횟수도 실험 간에 변경될 수 있습니다. 회피의 성공적인 획득을 위해 최소 2 x 12 시험의 것이 좋습니다. 위에서 설명한 단계를 포함하여, 획득 프로토콜은 약 45분 동안 지속됩니다.</li>
	</ol></li>
	<li>일반화: 일반화 프로토콜에서 획득 단계 후 회피의 일반화 테스트(섹션 5.7 참조). 참고: 회피의 일반화를 테스트할 때, 화면 궤도 아치는 획득 궤도 아치 사이에 위치되는 일반화 궤도 아치를 위한 공간을 남기기 위해 획득 하는 동안 분리됩니다(그림 1참조).<ol>
<li>텔레비전 화면에는 인수 궤적 T1-T3 대신 세 가지 새로운 운동 궤적을 제시합니다. 이러한 "일반화 궤적"(G1-G3)이 인수 궤적에 인접한지 확인합니다. 특히 G1은 T1과 T2, T2와 T3 사이의 G2, T3 오른쪽에 있는 G3 사이에 위치하고 있습니다(그림 1참조). 일반화 궤적을 통증 자극과 페어링하지 마십시오. 참고: 전술한 단계를 포함하여, 3 x 12 시험의 일반화 단계와 함께, 회피 일반화 프로토콜은 대략 1.5 시간 지속됩니다. 회피의 일반화를 테스트하려면 Yoked Group48이 필요합니다(5.7.5 단계 참조). 그러나, 다른 컨트롤은 특정 연구 질문에 따라 사용될 수있다 (cf. 피험자 내 설계에서 회피의 컨텍스트 변조24).</li>
	</ol></li>
	<li>응답 방지(RPE): RPE 프로토콜에서 인수 단계(섹션 5.7 참조)에서 참가자에게 향후 단계에서는 T1만 수행할 수 있음을 명시한 표준화된 서면 지침을 제공합니다.<ol>
<li>RPE 단계 동안, 실험 스크립트를 통해, 시각적으로(예: 게이트로 궤적 아치를 차단) 및/또는 햅틱 벽으로 참가자의 팔 움직임을 차단하여 T1만 사용할 수 있도록 한다. T1은 이 단계 도중 고통 자극과 짝을 이루지 않습니다. RPE 단계4 x 12 시험의 단계를 포함하여 이 세션은 약 60분 동안 지속됩니다.</li>
	</ol></li>
	<li>자발적인 복구 테스트: 회피의 자발적인 복구를 테스트하기 위해 세션 사이에 24 h ± 3 h로 2 일 프로토콜을 관리하십시오. 1일째에는 RPE 프로토콜을 관리합니다(섹션 5.9 참조).<ol>
<li>2일째에 자극 전극을 부착합니다(섹션 3 참조). 작업에 대한 간단한 화면 재교육 지침을 제공합니다. 통증 자극에 관한 정보는 포함하지 마십시오.</li>
		<li>통증 자극이 없는 경우 3개의 취득 궤적(T1-T3, cf. 취득 단계, 섹션 5.7 참조)을 제시한다. 실험 후 설문지(섹션 6.2 참조)와 4 x 12 시험의 자발적인 복구 단계를 포함하여 이 세션은 약 45분 동안 지속됩니다. 참고: 공포의 회복(즉, 통증 자극42)과예기치 않은 만남에 따른 두려움의 반환을 방지하기 위해, 2일째통증 자극을 재조정하지 마십시오.</li>
	</ol></li>
</ol>6. 실험 종료
<ol><li>참가자가 실험을 완료하면 자극 전극을 분리합니다.</li>
	<li>참가자에게 실험실의 참가자 섹션(섹션 2.4 참조)의 테이블에 있는 태블릿을 제공하여 통증 자극 및 회피 비용의 강도와 불쾌감에 대해 묻는 출구 설문지에 응답하고 실험 반응 결과(운동 궤적-통증) 비상 사태에 대한 인식을 제공합니다.</li>
	<li>참가자가 심리적 특성 설문지를 완료하는 동안 자극 전극에서 전해질 젤을 청소하십시오.</li>
	<li>참가자가 심리적 특성 설문지를 완성하면 그/그녀에게 브리핑 및 상환을 제공합니다.</li>
	<li>의료 기기 청소에 적합한 소독제 용액으로 자극 전극을 철저히 청소하십시오. 전극 안팎의 모든 젤을 제거합니다. 연약한 티슈 페이퍼로 전극을 건조시다. 소독제 물티슈 또는 스프레이로 로봇 팔의 센서를 청소하십시오.</li>
</ol>

저자는 공개 할 것이 없습니다.

만성 통증 장애1,2,3,4,5,및 전통적인 회피 패러다임(19)에 의해 직면한 한계에 대한 회피의 핵심적인 역할을 감안할 때, (통증 관련) 회피 행동을 조사하는 방법에 대한 필요성이 있다. 여기에 제시된 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 이러한 한계를 다룹니다. ?...

회피는 신체 적 위협을 신호 통증에 적응 반응입니다. 그러나 통증이 만성적으로 변질되면 통증과 통증과 관련된 회피는 적응적 목적을 잃게됩니다. 이에 따라 만성통증1,2,3,4,5,6,7,8의 공포 회피 모델은 고통의 잘못된 해석을 치명적인 것으로 간주하고, 회피 행동을 동기를 부여하는 고통의 두려움을 유발합니다. 과도한 회피는 만성 통증 장애의 발달 및 유지 보수로 이어질 수 있으며, 일상적인 활동 및 포부1,2,3,4,5,9의신체적 사용 및 감소된 참여로 인해. 더욱이, 고통의 부재가 회복보다는 회피에 잘못 기인될 수 있다는 것을 감안할 때, 고통 관련 공포및 회피의 자립 주기를 설치할 수 있습니다10.
불안 문학에 회피에 최근 관심에도 불구 하 고11,12,통증 도메인에 회피에 대 한 연구는 아직 초기 단계에. 이전 불안 연구, 영향력 있는 2 인자 이론에 의해 유도13,일반적으로 회피를 운전 하는 두려움을 가정 했다. 이에 따라, 전통적인 회피패러다임(12)은 두려움을 확립하는 첫 번째 단계(파블로비안 컨디셔닝14상)와 회피를 검사하는 두 번째 단계(기악15상)의 두 가지 실험 단계를 수반한다. 차동 파블로비안 컨디셔닝 동안 중립 자극(조건부 자극, CS+, 원)은 본질적으로 역경 자극(무조건 자극, 미국, 예를 들어 감전)과 결합되어 무조건적인 반응(예: 공포)을 생성합니다. 두 번째 제어 자극은 미국(CS-; 예를 들어 삼각형)과 결합되지 않습니다. 미국과 CS의 페어링에 따라 CS+는 미국이 없는 경우 그 자체로 두려움을 불러올 것입니다(조건된 응답, CR). CS-는 신호 안전에 와서 CRs를 트리거하지 않습니다. 나중에, 악기 컨디셔닝 하는 동안, 참가자는 자신의 행동 (응답, R; 예를 들어, 버튼 프레스)이 특정 결과 (결과)로 이어질 것을 배운다; O, 예를 들어, 충격의 누락)15,16. 응답이 부정적인 결과를 방지하면 해당 응답이 되풀이될 가능성이 높아진다. 이를 음의보강(15)이라고한다. 따라서, 전통적인 회피 패러다임의 파블로비안 단계에서 참가자들은 먼저 CS-미국 협회를 배웁니다. 그 후, 기악 단계에서는 실험자 지시 회피 응답(R)이 도입되어 CS 프레젠테이션 중에 수행될 경우 미국을 취소하여 R-O 협회를 설립합니다. 따라서, CS는 차별자극(SD)이되어, 조건된 R15의성능에 대한 적절한 순간을 나타내고 동기를 부여하는 것이다. 통증 보고서17 및 통증 관련 얼굴 표정18의도구 컨디셔닝을 보여주는 일부 실험 외에도 통증의 도구 학습 메커니즘에 대한 조사는 일반적으로 제한됩니다.
위에서 설명한 표준 회피 패러다임은 많은 공정을 근본적인 회피를 해명했지만5,19에는몇 가지 제한이 있습니다. 첫째, 실험자가 회피 응답을 지시하기 때문에 회피 자체의 학습 또는 인수를 검사하는 것을 허용하지 않습니다. 참가자가 여러 궤적 사이에서 자유롭게 선택하고, 따라서 어떤 응답이 고통스럽고 안전하며 어떤 궤적을 피/피하지 않는지 알아보려면, 회피가 통증9에대한 자연스러운 반응으로 나타나는 실제 생활을 보다 정확하게 모델합니다. 둘째, 전통적인 회피 패러다임에서 버튼 누르기 회피 응답은 비용 없이 제공됩니다. 그러나 실제 생활에서 회피는 개인에게 매우 비용이 많이 들 수 있습니다. 실제로, 고비용 회피는 특히 매일 작동5를방해합니다. 예를 들어, 만성 통증의 회피는 사람들의 사회 및 직장 생활을 심각하게 제한 할 수있습니다 9. 셋째, 버튼을 누르지 않거나 누르지 않는 것과 같은 이분적인 응답은 다른 정도의 회피가 발생하는 실제 생활을 잘 나타내지 않습니다. 다음 섹션에서는 로봇 팔에 도달하는패러다임(20)이 이러한 한계를 어떻게 해결하는지, 기본 패러다임을 여러 개의 새로운 연구 질문으로 확장할 수 있는 방법을 설명합니다.
회피의 취득 패러다임에서 참가자들은 로봇 팔을 사용하여 시작점에서 대상까지 팔에 도달하는 움직임을 수행합니다. 그들은 밀접 하 게 고통 특정, 두려움을 불러 일으키는 자극 을 닮은 때문에 움직임은 악기 응답으로 사용 됩니다. 공은 사실상 화면상의 참가자의 움직임을나타내며(그림 1)를통해 참가자가 실시간으로 자신의 움직임을 따를 수 있도록 합니다. 각 시험 기간 동안, 참가자는 세 개의 아치 (T1-T3)로 화면에 표현 된 세 가지 운동 궤적 중 자유롭게 선택하고, 얼마나 힘든지, 그리고 고통스러운 감전 자극 (즉, 통증 자극)과 짝을 이룰 가능성에 대해 서로 다릅니다. 노력은 가능한 가장 짧은 궤도에서 편차로 조작되고 로봇 팔의 저항이 증가합니다. 특히 로봇은 편차로 저항이 선형적으로 증가하도록 프로그래밍되어 있으며, 이는 참가자가 이탈할수록 로봇에 더 많은 힘을 발휘해야 한다는 것을 의미합니다. 더욱이, 통증 관리는 가장 짧고 쉬운 궤적 (T1)이 항상 통증 자극 (100 % 통증 / 편차 또는 저항)과 짝을 이룰 수 있도록 프로그래밍됩니다. 중간 궤적 (T2)은 통증 자극을받을 수있는 50 %의 확률과 결합되지만 더 많은 노력이 필요합니다 (적당한 편차 및 저항). 가장 길고 가장 노력한 궤적(T3)은 통증 자극과 짝을 이루지 못하지만 목표에 도달하기 위해 가장 많은 노력을 기울여야 합니다(통증/가장 큰 편차, 가장 강한 저항). 회피 동작은 예: 버튼을 누르거나 누르지 않는 것보다 더 지속적인 회피 척도인 평가판당 최단 궤도(T1)의 최대 편차로 작동됩니다. 또한, 회피 응답은 증가 노력의 비용으로 온다. 더욱이, 참가자들이 자유롭게 운동 궤적 중에서 선택하여 실험R-O(운동 궤적-통증) 사태에 대해 명시적으로 통보받지 못한다는 점을 감안할 때, 회피 행동은 기악을 기습적으로 획득한다. 운동 관련 고통과 고통 기대의 온라인 자기 보고 공포는 다른 운동 궤적을 향한 조건부 공포의 측정으로 수집되었습니다. 고통 기대는 또한 비상 인식 및 위협 평가21의인덱스입니다. 이러한 변수의 조합을 통해 공포, 위협 평가 및 회피 동작 간의 상호 작용을 면밀히 조사할 수 있습니다. 이 패러다임을 사용하여, 우리는 지속적으로 회피의 실험적 인수를입증했다 20,22,23,24.
회피의 일반화 우리는 회피23의일반화를 조사하기 위해 패러다임을 확장했습니다 -과도한 회피로 이어지는 가능한 메커니즘. 파블로비안 공포 일반화는 CS+(일반화 그라데이션)와 유사성이 감소하면서 공포가 감소하는 기존 CS+와 유사한 자극 또는 상황(일반화 자극, GSs)에 대한 공포의 확산을 의미한다25,26,27,28. 공포 일반화는 자극을 새롭게 배울 필요가 최소화되어 끊임없이 변화하는 환경에서 새로운 위협을 신속하게 탐지할 수있습니다 25,26,27,28. 그러나 과도한 일반화는 안전한 자극(CS-와 유사한 GSs)에 대한 두려움으로 이어져 불필요한고민(28,29)을유발한다. 이에 따라, 파블로비안 공포 일반화를 이용한 연구는 만성 통증 환자가 통증 관련공포30,31,32,33,34를과도하게 일반화하는 반면 건강한 대조군은 선택적 공포 일반화를 보여준다. 그러나 과도한 두려움이 불편함을 유발하는 경우, 과도한 회피는 안전한 움직임과 활동의 회피로 인해 기능장애로 정점될 수 있으며, 일일 활동 단절1,2,3,4,9. 만성 통증 장애에서 중요한 역할에도 불구하고 회피의 일반화에 대한 연구는 부족합니다. 회피의 일반화를 연구하기 위해 적응된 패러다임에서, 참가자는20위에 기술된 절차에 따라 먼저 회피를 얻습니다. 후속 일반화 단계에서 통증 자극이 없는 상태에서 3개의 새로운 운동 궤적이 도입됩니다. 이러한 일반화 궤적(G1-G3)은 각각 이러한 궤적을 닮은 획득 궤적과 동일한 연속체에 놓여 있다. 구체적으로, 일반화 궤도 G1은 T1과 T2, T2와 T3 사이의 G2, 그리고 T3의 오른쪽에 있는 G3 사이에 위치한다. 이런 식으로, 새로운 안전 궤적에 대한 회피의 일반화를 검사 할 수 있습니다. 이전 연구에서, 우리는 자기 보고서의 일반화를 보여 주었다, 하지만 회피, 아마도 통증 관련 공포에 대한 다른 기본 프로세스를 제안 - 회피 일반화23.
대응 방지를 위한 회피 의 소멸 만성 근골격계 통증에서 운동의 높은 두려움을 치료하는 주요 방법은 노출 요법(35)-파블로비안멸종에 대한 임상 대응 36, 즉, 미국36의부재시 CS +와 반복된 경험을 통해 CRs의 감소이다. 만성 통증에 노출되는 동안 환자는 치명적인 믿음과 피해34,37의기대를 확인하기 위해 두려운 활동이나 운동을 수행합니다. 이러한 믿음은 반드시 그 당 고통을 우려하지 않기 때문에, 오히려 기본 병리학, 운동은 항상 클리닉에서 통증이없는수행되지 않습니다 34. 억제 학습 이론에 따르면38,39,멸종 학습은 원래의 공포 기억 (예를 들어, 운동 궤적 통증)을 지우지 않는다; 오히려, 그것은 새로운 억제 소멸 메모리를 만듭니다 (예를 들어, 운동 궤도-통증), 검색에 대 한 원래 공포 메모리와 경쟁40,41. 새로운 억제 기억은 원래 공포메모리(40)보다문맥에 의존하며, 소멸된 공포 메모리가 재출현(공포의 반환)40,41,42에민감하다고판단된다. 환자는 종종 노출 치료 (응답 예방, RPE와 멸종), 회피10,43에안전의 오착을 방지하여 진정한 공포 멸종을 확립하기 위해 노출 치료 중 미묘한 회피 행동을 수행하지 못하게된다.
회피의 반환 회피의 반환의 관점에서 재발은 공포43,44,45,46의멸종 후에도 임상 인구에서 여전히 일반적이다. 여러 메커니즘은 공포의 반환을 초래하는 것으로밝혀졌다하지만 (47)회피에 관한 사람들에 대해 거의 알려져 있다22. 이 원고에서, 우리는 특히시간 40,47의통과로 인한 두려움과 회피의 반환, 즉 자발적인 회복을 설명합니다. 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피의 반환을 조사하기 위해 2 일 프로토콜에서 구현되었습니다. 1일차, 참가자들은20일이상 설명한 바와 같이 패러다임에서 먼저 인수 교육을 받는다. 후속 RPE 단계에서, 참가자는 회피 반응을 수행할 수 없습니다, 즉, 그들은 단지 멸종하에서 통증 관련 궤적 (T1)을 수행 할 수 있습니다. 2 일 동안, 자발적인 회복을 위해 시험하기 위하여는, 모든 궤적을 다시 유효합니다, 그러나 고통 자극이 없는 상태에서. 이 패러다임을 사용하여, 우리는 성공적인 멸종 후 하루, 회피가22를반환 한 것으로 나타났다 .

<table><tbody><tr><td>1 computer and computer screen</td><td>Intel Corporation</td><td>64-bit Intel Core</td><td>Running the experimental script</td></tr><tr><td>40 inch LCD screen</td><td>Samsung Group</td><td></td><td>Presenting the experimental script</td></tr><tr><td>Blender 2.79</td><td>Blender Foundation</td><td></td><td>3D graphics software for programming the graphics of the experiment</td></tr><tr><td>C#</td><td></td><td></td><td>Programming language used to program the experimental task</td></tr><tr><td>Conductive gel</td><td>Reckitt Benckiser</td><td>K-Y Gel</td><td>Facilitates conduction from the skin to the stimulation electrodes</td></tr><tr><td>Constant current stimulator</td><td>Digitimer Ltd</td><td>DS7A</td><td>Generates electrical stimulation</td></tr><tr><td>HapticMaster</td><td>Motekforce Link</td><td></td><td>Robotic arm</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>MathWorks</td><td></td><td>For writing scripts for participant randomization schedule, and for extracting maximum deviation from shortest trajectory per trial</td></tr><tr><td>Qualtrics</td><td>Qualtrics</td><td></td><td>Web survey tool for psychological questionnaires</td></tr><tr><td>Rstudio</td><td>Rstudio Inc.</td><td></td><td>Statistical analyses</td></tr><tr><td>Sekusept Plus</td><td>Ecolab</td><td></td><td>Disinfectant solution for cleaning medical instruments</td></tr><tr><td>Stimulation electrodes</td><td>Digitimer Ltd</td><td>Bar stimulating electrode</td><td>Two reusable stainless steel disk electrodes; 8mm diameter with 30mm spacing</td></tr><tr><td>Tablet</td><td>AsusTek Computer Inc.</td><td>ASUS ZenPad 8.0</td><td>For providing responses to psychological trait questinnaires</td></tr><tr><td>Triple foot switch</td><td>Scythe</td><td>USB-3FS-2</td><td>For providing self-report measures on VAS scale</td></tr><tr><td>Unity 2017</td><td>Unity Technologies</td><td></td><td>Cross-platform game engine for writing the experimental script including presentations of electrocutaneous stimuli</td></tr></tbody></table>

investigating pain-related avoidance behavior using a robotic arm-reaching paradigm

회피 행동은 급성 통증에서 만성 통증 장애로의 전환에 중요한 기여입니다. 그러나, 실험적으로 고통 관련 회피를 조사하기 위하여 생태학적으로 유효한 패러다임의 부족이 있었습니다. 이 격차를 메우기 위해, 우리는 고통 관련 회피 행동의 발달의 근본적인 기계장치를 조사하기 위하여 패러다임 (로봇 팔에 도달하는 패러다임)를 개발했습니다. 기존의 회피 패러다임 (주로 불안 연구의 맥락에서) 종종 파블로비안 공포 컨디셔닝 절차 동안 위협과 관련된 자극에 중첩 실험자 지시, 저비용 응답으로 회피를 운영했다. 대조적으로, 현재의 방법은 회피의 기악 학습 (취득)의 관점에서 증가 생태학적 타당성을 제공하고, 회피 응답에 비용을 추가하여. 패러다임에서 참가자들은 시작점에서 로봇 팔을 사용하여 대상까지 팔에 도달하는 움직임을 수행하고 세 가지 다른 운동 궤적을 자유롭게 선택합니다. 운동 궤적은 고통스러운 감전 자극과 짝을 이룰 확률과 편차및 저항측면에서 필요한 노력에서 다릅니다. 특히, 고통스러운 자극은 증가된 노력을 요구하는 움직임을 수행하는 비용으로 (부분적으로) 피할 수 있습니다. 회피 동작은 각 시험에서 가장 짧은 궤도에서 최대 편차로 작동됩니다. 새로운 패러다임이 회피의 획득을 이해하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명하는 것 외에도, 우리는 (1) 다른 자극 (일반화)에 대한 회피의 확산을 검사하는 로봇 팔 도달 패러다임의 적응을 설명하고, (2) 실험실에서 임상 치료를 모델링 (응답 예방을 이용한 회피의 소멸), 뿐만 아니라 (3) 모델링 재발, 그리고 소멸 후 회피의 반환(자발적인 복구). 생태학적 타당성이 증가하고 확장 및/또는 적응에 대한 수많은 가능성을 감안할 때, 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피 행동에 대한 조사를 용이하게 하고 기본 프로세스에 대한 이해를 증진시키는 유망한 도구를 제공합니다.

회피 행동의 취득은 획득 단계의 끝에 더 많은 (가장 짧은 궤도에서 더 큰 최대 편차를 보여주는) 더 많은 것을 피하는 참가자에 의해 입증된다(도 2,A로 표시)20,또는 Yoked 대조군에 비해(도 3)23,48.
T1과 T2에 비해 T3에 대한 낮은 두려움을 보고하고 T1 및 T220에<...

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Investigating Pain-Related Avoidance Behavior using a Robotic Arm-Reaching Paradigm

회피는 만성 통증 장애의 중심이지만 통증 관련 회피를 검사하기위한 적절한 패러다임이 부족합니다. 따라서, 우리는 통증 관련 회피 행동이 어떻게 학습되는지(취득), 다른 자극(일반화)으로 확산되는 방법, 완화(소멸)로 의지를 조사할 수 있는 패러다임을 개발했으며, 이후에 어떻게 다시 나타날 수 있는지(자발적 복구).

로봇 팔에 도달하는 패러다임을 사용하여 통증 관련 회피 행동 조사

Avoidance behavior is a key contributor to the transition from acute pain to chronic pain disability. Yet, there has been a lack of ecologically valid ...

investigating-pain-related-avoidance-behavior-using-robotic-arm

Research

JoVE Journal

Behavior

3.9K 조회수.  Maastricht University. 회피는 만성 통증 장애의 중심이지만 통증 관련 회피를 검사하기위한 적절한 패러다임이 부족합니다. 따라서, 우리는 통증 관련 회피 행동이 어떻게 학습되는지(취득), 다른 자극(일반화)으로 확산되는 방법, 완화(소멸)로 의지를 조사할 수 있는 패러다임을 개발했으며, 이후에 어떻게 다시 나타날 수 있는지(자발적 복구).

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Haptic/Graphic Rehabilitation: Integrating a Robot into a Virtual Environment Library and Applying it to Stroke Therapy

Recent research that tests interactive devices for prolonged therapy practice has revealed new prospects for robotics combined with graphical and other forms of biofeedback. Previous human-robot interactive systems have required different software commands to be implemented for each robot leading to unnecessary developmental overhead time each time a new system becomes available. For example, when a haptic/graphic virtual reality environment has been coded for one specific robot to provide haptic feedback, that specific robot would not be able to be traded for another robot without recoding the program. However, recent efforts in the open source community have proposed a wrapper class approach that can elicit nearly identical responses regardless of the robot used. The result can lead researchers across the globe to perform similar experiments using shared code. Therefore modular "switching out"of one robot for another would not affect development time. In this paper, we outline the successful creation and implementation of a wrapper class for one robot into the open-source H3DAPI, which integrates the software commands most commonly used by all robots.

Recently, a vast amount of prospects have come available for human-robot interactive systems. In this paper we outline the integration of a new robotic device with open source software that can rapidly make possible a library of interactive functionality. We then outline a clinical application for a neurorehabilitation application.

Haptic 그래픽 / 재활 : 가상 환경 도서관에 로봇을 통합하고 뇌졸중 치료에 적용

Recent research that tests interactive devices for prolonged therapy practice has revealed new prospects for robotics combined with graphical and other ...

연구

생체공학

Investigating Motor Skill Learning Processes with a Robotic Manipulandum

Skilled reaching tasks are commonly used in studies of motor skill learning and motor function under healthy and pathological conditions, but can be time-intensive and ambiguous to quantify beyond simple success rates. Here, we describe the training procedure for reach-and-pull tasks with ETH Pattus, a robotic platform for automated forelimb reaching training that records pulling and hand rotation movements in rats. Kinematic quantification of the performed pulling attempts reveals the presence of distinct temporal profiles of movement parameters such as pulling velocity, spatial variability of the pulling trajectory, deviation from midline, as well as pulling success. We show how minor adjustments in the training paradigm result in alterations in these parameters, revealing their relation to task difficulty, general motor function or skilled task execution. Combined with electrophysiological, pharmacological and optogenetic techniques, this paradigm can be used to explore the mechanisms underlying motor learning and memory formation, as well as loss and recovery of function (e.g. after stroke).

A paradigm is presented for training and analysis of an automated skilled reaching task in rats. Analysis of pulling attempts reveals distinct subprocesses of motor learning.

로봇 형 조작기와 모터 스킬 학습 과정 조사

Skilled reaching tasks are commonly used in studies of motor skill learning and motor function under healthy and pathological conditions, but can be ...

행동분석학

Automated Rat Single-Pellet Reaching with 3-Dimensional Reconstruction of Paw and Digit Trajectories

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the behavior. Several automated versions of skilled reaching have been developed recently. Here, we describe a version that automatically presents pellets to rats while recording high-definition video from multiple angles at high frame rates (300 fps). The paw and individual digits are tracked with DeepLabCut, a machine learning algorithm for markerless pose estimation. This system can also be synchronized with physiological recordings, or be used to trigger physiologic interventions (e.g., electrical or optical stimulation).

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the behavior. We describe an automated version of skilled reaching with motion tracking and three-dimensional reconstruction of reach trajectories.

발과 숫자 궤적의 3 차원 재구성에 도달 자동화 된 쥐 단일 펠릿

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the ...

Robotic Mirror Therapy System for Functional Recovery of Hemiplegic Arms

Mirror therapy has been performed as effective occupational therapy in a clinical setting for functional recovery of a hemiplegic arm after stroke. It is conducted by eliciting an illusion through use of a mirror as if the hemiplegic arm is moving in real-time while moving the healthy arm. It can facilitate brain neuroplasticity through activation of the sensorimotor cortex. However, conventional mirror therapy has a critical limitation in that the hemiplegic arm is not actually moving. Thus, we developed a real-time 2-axis mirror robot system as a simple add-on module for conventional mirror therapy using a closed feedback mechanism, which enables real-time movement of the hemiplegic arm. We used 3 Attitude and Heading Reference System sensors, 2 brushless DC motors for elbow and wrist joints, and exoskeletal frames. In a feasibility study on 6 healthy subjects, robotic mirror therapy was safe and feasible. We further selected tasks useful for activities of daily living training through feedback from rehabilitation doctors. A chronic stroke patient showed improvement in the Fugl-Meyer assessment scale and elbow flexor spasticity after a 2-week application of the mirror robot system. Robotic mirror therapy may enhance proprioceptive input to the sensory cortex, which is considered to be important in neuroplasticity and functional recovery of hemiplegic arms. The mirror robot system presented herein can be easily developed and utilized effectively to advance occupational therapy.

We developed a real-time mirror robot system for functional recovery of hemiplegic arms using automatic control technology, conducted a clinical study on healthy subjects, and determined tasks through feedback from rehabilitation doctors. This simple mirror robot can be applied effectively to occupational therapy in stroke patients with a hemiplegic arm.

반신 불수 팔의 기능 복구를위한 로봇 미러 치료 시스템

Mirror therapy has been performed as effective occupational therapy in a clinical setting for functional recovery of a hemiplegic arm after stroke. It is ...

향상된 Grasping and Finger Recovery를 통한 뇌졸중 재활의 혁명

A Flexible Wearable Supernumerary Robotic Limb for Chronic Stroke Patients

In this study, we present a flexible wearable supernumerary robotic limb that helps chronic stroke patients with finger rehabilitation and grasping movements. The design of this innovative limb draws inspiration from bending pneumatic muscles and the unique characteristics of an elephant's trunk tip. It places a strong emphasis on crucial factors such as lightweight construction, safety, compliance, waterproofing, and achieving a high output-to-weight/pressure ratio. The proposed structure enables the robotic limb to perform both envelope and fingertip grasping. Human-robot interaction is facilitated through a flexible bending sensor, detecting the wearer's finger movements and connecting them to motion control via a threshold segmentation method. Additionally, the system is portable for versatile daily use. To validate the effectiveness of this innovation, real-world experiments involving six chronic stroke patients and three healthy volunteers were conducted. The feedback received through questionnaires indicates that the designed mechanism holds immense promise in assisting chronic stroke patients with their daily grasping activities, potentially improving their quality of life and rehabilitation outcomes.

저자 스포트라이트: Enhancing Enhancing Grasping Abilities for Hemiplegic Patients with Flexible Robotic Limbs 

This protocol introduces a flexible wearable supernumerary robotic limb tailored to assist in finger rehabilitation for stroke patients. The design incorporates a bending sensor to facilitate seamless human-robot interaction. Validation through experiments involving both healthy volunteers and stroke patients underscores the efficacy and dependability of the proposed study.

만성 뇌졸중 환자를 위한 유연한 웨어러블 Supernumerary Robotic Limb

In this study, we present a flexible wearable supernumerary robotic limb that helps chronic stroke patients with finger rehabilitation and grasping ...

공학

The Combined Use of Transcranial Direct Current Stimulation and Robotic Therapy for the Upper Limb

Neurologic disorders such as stroke and cerebral palsy are leading causes of long-term disability and can lead to severe incapacity and restriction of daily activities due to lower and upper limb impairments. Intensive physical and occupational therapy are still considered main treatments, but new adjunct therapies to standard rehabilitation that may optimize functional outcomes are being studied.
Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a noninvasive brain stimulation technique that polarizes underlying brain regions through the application of weak direct currents through electrodes on the scalp, modulating cortical excitability. Increased interest in this technique can be attributed to its low cost, ease of use, and effects on human neural plasticity. Recent research has been performed to determine the clinical potential of tDCS in diverse conditions such as depression, Parkinson&#39;s disease, and motor rehabilitation after stroke. tDCS helps enhance brain plasticity and seems to be a promising technique in rehabilitation programs.
A number of robotic devices have been developed to assist in the rehabilitation of upper limb function after stroke. The rehabilitation of motor deficits is often a long process requiring multidisciplinary approaches for a patient to achieve maximum independence. These devices do not intend to replace manual rehabilitation therapy; instead, they were designed as an additional tool to rehabilitation programs, allowing immediate perception of results and tracking of improvements, thus helping patients to stay motivated.
Both tDSC and robot-assisted therapy are promising add-ons to stroke rehabilitation and target the modulation of brain plasticity, with several reports describing their use to be associated with conventional therapy and the improvement of therapeutic outcomes. However, more recently, some small clinical trials have been developed that describe the associated use of tDCS and robot-assisted therapy in stroke rehabilitation. In this article, we describe the combined methods used in our institute for improving motor performance after stroke.

The combined use of transcranial direct current stimulation and robotic therapy as an add-on for conventional rehabilitation therapy may result in improved therapeutic outcomes due to modulation of brain plasticity. In this article, we describe the combined methods used in our institute for improving motor performance after stroke.

상 지 대 한 Transcranial 직접 현재 자극과 로봇 치료의 사용

Neurologic disorders such as stroke and cerebral palsy are leading causes of long-term disability and can lead to severe incapacity and restriction of ...

신경과학

An Emerging Target Paradigm to Evoke Fast Visuomotor Responses on Human Upper Limb Muscles

To reach towards a seen object, visual information has to be transformed into motor commands. Visual information such as the object&#8217;s color, shape, and size are processed and integrated within numerous brain areas, then ultimately relayed to the motor periphery. In some instances, a reaction is needed as fast as possible. These fast visuomotor transformations, and their underlying neurological substrates, are poorly understood in humans as they have lacked a reliable biomarker. Stimulus-locked responses (SLRs) are short latency (&#60;100 ms) bursts of electromyographic (EMG) activity representing the first wave of muscle recruitment influenced by visual stimulus presentation. SLRs provide a quantifiable output of rapid visuomotor transformations, but SLRs have not been consistently observed in all subjects in past studies. Here we describe a new, behavioral paradigm featuring the sudden emergence of a moving target below an obstacle that consistently evokes robust SLRs. Human participants generated visually guided reaches toward or away from the emerging target using a robotic manipulandum while surface electrodes recorded EMG activity from the pectoralis major muscle. In comparison to previous studies that investigated SLRs using static stimuli, the SLRs evoked with this emerging target paradigm were larger, evolved earlier, and were present in all participants. Reach reaction times (RTs) were also expedited in the emerging target paradigm. This paradigm affords numerous opportunities for modification that could permit systematic study of the impact of various sensory, cognitive, and motor manipulations on fast visuomotor responses. Overall, our results demonstrate that an emerging target paradigm is capable of consistently and robustly evoking activity within a fast visuomotor system.

Presented here is a behavioral paradigm that elicits robust fast visuomotor responses on human upper limb muscles during visually guided reaches.

인간의 상반신 근육에 빠른 Visuomotor 응답을 불러 일으키는 신흥 대상 패러다임

To reach towards a seen object, visual information has to be transformed into motor commands. Visual information such as the object&#8217;s color, shape, ...

The Impact of Motor Task Conditions on Goal-Directed Arm Reaching Kinematics and Trunk Compensation in Chronic Stroke Survivors

Trunk compensation is the most common movement strategy to substitute for upper extremity (UE) motor deficits in chronic stroke survivors. There is a lack of evidence examining how task conditions impact trunk compensation and goal-directed arm reaching kinematics. This protocol aims to investigate the impact of task conditions, including task difficulty and complexity, on goal-directed arm reaching kinematics. Two non-disabled young adults and two chronic stroke survivors with mild UE motor impairment were recruited for testing the protocol. Each participant performed goal-directed arm reaches with four different task conditions (2 task difficulties [large vs. small targets] X 2 task complexities [pointing vs. picking up]). The task goal was to reach and point at a target or pick up an object located 20 cm in front of the home position as quickly as possible with a stylus or a pair of chopsticks, respectively, in response to an auditory cue. Participants performed ten reaches per task condition. A 3-dimensional motion capture camera system was used to record trunk and arm kinematics. Representative results showed that there was a significant increase in movement duration, movement jerkiness, and trunk compensation as a function of task complexity, but not task difficulty in all participants. Chronic stroke survivors showed significantly slower, jerkier, and more feedback-dependent arm reaches and significantly more compensatory trunk movements than non-disabled adults. Our representative results support that this protocol can be used to investigate the impact of task conditions on motor control strategies in chronic stroke survivors with mild UE motor impairment.

This protocol is intended to investigate the impact of task conditions on movement strategies in chronic stroke survivors. Further, this protocol can be used to examine if a restriction in elbow extension induced by neuromuscular electrical stimulation causes trunk compensation during goal-directed arm reaches in non-disabled adults.

만성 뇌졸중 생존자의 운동학 및 트렁크 보상에 도달하는 목표 지향 팔에 대한 모터 작업 조건의 영향

Trunk compensation is the most common movement strategy to substitute for upper extremity (UE) motor deficits in chronic stroke survivors. There is a lack ...

로봇 팔에 도달하는 패러다임을 사용하여 통증 관련 회피 행동 조사

요약

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Haptic 그래픽 / 재활 : 가상 환경 도서관에 로봇을 통합하고 뇌졸중 치료에 적용

로봇 형 조작기와 모터 스킬 학습 과정 조사

발과 숫자 궤적의 3 차원 재구성에 도달 자동화 된 쥐 단일 펠릿

반신 불수 팔의 기능 복구를위한 로봇 미러 치료 시스템

만성 뇌졸중 환자를 위한 유연한 웨어러블 Supernumerary Robotic Limb

만성 뇌졸중 환자를 위한 유연한 웨어러블 Supernumerary Robotic Limb

만성 뇌졸중 환자를 위한 유연한 웨어러블 Supernumerary Robotic Limb

상 지 대 한 Transcranial 직접 현재 자극과 로봇 치료의 사용

인간의 상반신 근육에 빠른 Visuomotor 응답을 불러 일으키는 신흥 대상 패러다임

만성 뇌졸중 생존자의 운동학 및 트렁크 보상에 도달하는 목표 지향 팔에 대한 모터 작업 조건의 영향