动作捕捉系统助力非人类灵长类动物模型和系统的研究

图2 马斯克的Neuralink正在开展的步态神经学研究：(a)植入脑机接口的实验猪被贴上运动捕捉系统的反光球；(b)同步获取运动学数据、皮层与脊髓神经元数据。

由于技术限制，过去的动物BCI研究大多数使用有线的神经记录系统以获取神经电生理数据。然而，面向非人灵长类的无线神经记录系统（植入式脑机接口）使得研究猕猴步态的神经学研究成为可能，但也产生了许多技术方面的挑战，仍待解决：如信号质量、数据通量、传输距离、设备尺寸、供能限制等等。

另外，高时空精度的运动捕捉系统在脑机接口&步态中也十分重要。但是，目前的研究主要依赖于基于图像处理的运动捕捉系统，准确度不够。

理解运动皮层在运动过程中的作用一直是过去几十年的主要研究重点。但目前尚不清楚，还需要进一步探索。关于运动的神经控制有两种主要观点（Shenoy et al.，2013）。一方面，一些人认为，运动皮层编码了更高阶的运动参数，如末端效应器的位置；另一方面，运动皮层被认为编码了肌肉动作。在NHP手臂运动中，一群皮层神经元被发现与运动方向密切相关（Georgopoulos et al.，1986）。Wessberg et al. (2000) 支持这一发现，并使用一群皮层神经元来控制假肢。在此之后，数十种方法被提出来来解码或建模运动功能和记录的神经活动之间的关系，包括线性维纳滤波器（Wessberg et al., 2000; Carmena et al., 2003），主成分分析（PCA， Churchland et al., 2012），卡尔曼滤波器（Wu et al., 2002; Li et al., 2009）和长短期记忆神经网络(LSTM，一种常用的递归神经网络，Tseng et al., 2019; Glaser et al., 2020)。

然而，步行运动在自主性方面不同于手臂运动。研究发现，运动皮层对步行运动和手臂伸展运动的贡献是不同的（Xing et al.，2019）。Drew（1988）发现，猫在四足行走时，运动皮层神经元会调节屈肌。2017年，最近一项小鼠模型的研究发现，运动皮层输出在跑步机行走中的作用与伸手运动中显著不同（Miri et al.，2017）然而，Yakovenko and Drew (2015)却提出，猫的运动皮层在伸展和行走运动中起着类似的作用。这些相互矛盾的结论表明，由于缺少来自NHP模型的证据，在理解运动皮层在步行运动过程中的作用方面仍存在认知缺口。

由于目前运动皮层在步态中的作用仍不清晰并值得深入研究，未来的脑机接口&步态研究需要同步、高速、高精度地获取神经信号与运动学信号。因此，海南大学“脑机芯片神经工程”团队基于高精度的红外运动捕捉系统（Nokov度量, Mars 4H）、无线植入式脑机接口系统搭建了自由运动猕猴步态实验平台。

图3 自由运动猕猴步态实验平台

自由运动猕猴步态实验平台由红外运动捕捉系统、无线神经记录系统、无线肌电采集系统、三维测力跑步机组成，同时采集皮层神经元电信号、EMG、关节力矩、运动学参数。可用于研究皮层在步态调控的编码信息种类。

参考文献

Fengyan Liang, Shanshan Yu, Siqi Pang, Xiao Wang, Jing Jie, Fei Gao, Zhenhua Song, Binbin Li, Wei-Hsin Liao and Ming Yin, Non-human primate models and systems for gait and neurophysiological analysis, Frontiers in Neuroscience, Volume 17–2023,DOI:10.3389/fnins.2023.1141567