운동 조정

Motor coordination

운동 협응은 보행과 같은 의도된 동작을 수행하는 데 필요한 여러 신체 부위의 조정된 움직임입니다.이러한 조정은 의도된 움직임에 관련된 각 신체 부위와 관련된 운동학적 및 운동학적 매개변수를 조정함으로써 달성됩니다.이러한 매개변수의 수정은 일반적으로 고유 감각 및 시각과 같은 하나 이상의 감각 양식(다감각 통합 참조)의 감각 피드백에 의존한다.

특성.

큰 자유도

신체 부위의 목표 지향 및 조정된 움직임은 의도된 이동 목표를 달성하기 위해 신체 부위를 조정하는 많은 방법이 있기 때문에 본질적으로 가변적입니다.이는 많은 연관된 신경-근골격 [1]요소 때문에 대부분의 움직임에 대해 자유도(DOF)가 크기 때문이다.반복할 수 없는 동작의 예로는 [3]앉은 상태에서 가리키거나 일어설 때 등이[2] 있습니다.

복잡성

물병을 들어 유리잔에 따르는 작업과 같은 일상적인 작업에서는 모터 조정의 복잡성이 눈에 띄지 않습니다.단순해 보이는 이 작업은 실제로 여러 개의 복잡한 작업으로 구성됩니다.예를 들어 이 작업에는 다음이 필요합니다.

(1) 물병에 적절히 손을 뻗은 후 병을 잡을 수 있도록 손을 배치한다.

(2) 병을 찌그러뜨리지 않고 잡을 수 있도록 적절한 양의 그립력을 가한다.

(3) 유리병에 물을 부을 수 있도록 병을 들어올리고 관절에 필요한 근육을 조정한다.

(4) 빈 병을 테이블 위에 다시 올려놓음으로써 동작을 종료한다.

위의 작업에서도 손과 눈의 협응이 필요합니다.손과 눈의 움직임 사이에는 고유 감각과 시각 정보의 [4]다감각 통합에 의해 지시된 바와 같이 동시에 조정됩니다.잔을 마시려는 사람, 다른 사람에게 주려는 사람, 또는 단순히 테이블에 [5]올려놓는 사람 중 어느 쪽을 원하는지에 따라 추가적인 수준의 협응이 필요합니다.

모터 코디네이션의 종류

인터림

다리 사이의 협응은 어떻게 움직임이 팔다리에 걸쳐 조정되는지에 대해 우려한다.예를 들어 보행에서 다리 사이의 협응은 다리의 움직임과 관련된 시공간 패턴을 참조한다.척추동물에 대한 이전의 연구는 [6]게트라고 불리는 뚜렷한 다리 사이의 조정 패턴이 운송 비용을 최소화하기 위해 다른 보행 속도 범위에서 일어난다는 것을 보여주었다.척추동물처럼, 육족곤충과 같은 무척추동물은 그들의 다리 사이의 배열을 속도에 따라 변화시키지만, 그 결과 생기는 배위 패턴은 [7]연속체를 따라 떨어진다.

격월 작업(양손이 관련된 작업)에서, 양손의 기능 세그먼트가 긴밀하게 동기화되어 있는 것으로 나타났다.이 기능에 대해 가정된 이론 중 하나는 각 개별 작업을 수행하는 데 필요한 시간을 계산하고 피드백 메커니즘을 사용하여 조정하는 더 높은 "조정 스키마"가 존재한다는 것입니다.뇌에는 양안 작업에 필요한 사지의 시간적 조정에 기여하는 것으로 밝혀진 몇 가지 영역이 있으며, 이러한 영역에는 전운동피질, 두정피질, 중간운동피질, 더 구체적으로 보조운동영역(SMA), 대상운동피질(Cingulate motor cortex), 1차운동피질(M1)이 포함된다.그리고 소뇌.[8]

여러 연구에 따르면 중앙 패턴 발생기(CPG) 제어 아키텍처의 핵심 구성요소인 결합 위상 [9][10]발진기로 림 간 조정을 모델링할 수 있습니다.이 프레임워크에서 사지 사이의 협응은 사지를 나타내는 발진기의 상대적 위상에 의해 결정된다.구체적으로는 특정 사지와 관련된 발진기가 이동 사이클(예를 들어 보행에서의 스텝 사이클)을 통해 해당 사지의 진행을 결정한다.전방으로 상대적인 사지 운동을 구동하는 것 외에 감각 피드백은 CPG 아키텍처에 통합될 수 있다.이 피드백은 또한 피드백이 작용하고 있는 사지의 움직임을 독립적으로 수정함으로써 사지 사이의 조정을 지시합니다.

인트라 림브

림프 내 협응은 하나의 사지를 구성하는 사지 부분의 움직임을 조정하는 것을 포함한다.이 조정은 관절-공간 [11]모델에 의해 증명된 바와 같이 전체적인 원하는 사지 움직임을 달성하기 위해 필요한 대로 각 사지 세그먼트의 관절 궤적 및/또는 토크를 제어/제한함으로써 달성될 수 있다.또는 손과 같은 엔드 이펙터의 궤적을 제어하는 것만으로 림 내 배위성을 실현할 수 있다.그러한 개념의 예는 Neville Hogan과 Tamar [12]Flash에 의해 제안된 최소 재크 모델이다. 이것은 신경계가 제어하는 매개변수가 손의 공간 경로이며, 최대한 매끄러운 것을 보장한다.프란체스코 라쿠아니티, 카를로 테르주올로, 파올로 비비아니는 펜 끝의 각속도가 그림과 필기 [13]중 경로 곡률의 3분의 2제곱에 따라 달라진다는 것을 보여주었다.3분의 2의 멱법칙은 최소 재크 모델과 호환되지만 중앙 패턴 발생기에도 호환됩니다.그 후 중추신경계가 [14][15]그 코딩에 전념한다는 것이 증명되었다.중요한 것은 목표 지향 이동에 대한 제어 전략은 작업에 의존합니다.이는 두 가지 다른 조건을 테스트함으로써 나타났다. (1) 피실험자는 손에 들고 있던 커서를 표적으로 이동했고 (2) 피실험자는 자유 손을 표적으로 이동했다.각 조건은 (1) 직선 경로와 (2) 곡선 [16]경로로 서로 다른 궤적을 보였다.

아이핸드

눈-손 조정은 눈 움직임이 손 움직임과 어떻게 조정되고 손 움직임에 영향을 미치는지와 관련이 있다.이전 연구는 목표 지향적 [17]손놀림의 운동 계획에 눈동자의 움직임을 포함시켰다.

코디네이션 패턴 학습

다음 페이지는 조정 패턴을 학습하거나 적응하는 방법을 이해하는 데 권장됩니다.

림간 및 림내 조정의 정량화

동물의 이동에 대한 연구 참조

운동 조정에 관한 관련 이론

근육의 시너지

니콜라이 번스타인은 [1]여러 자유도의 제어를 단순화하는 신경 전략으로 근육 시너지의 존재를 제안했다.기능성 근육 시너지는 단일 신경지령신호에 [18]의해 모집된 근육의 공동활성화 패턴으로 정의된다.하나의 근육은 여러 근육의 시너지의 일부가 될 수 있고 하나의 시너지는 여러 근육을 활성화시킬 수 있다.근육 시너지를 찾는 현재 방법은 특정 이동 [19]중 서로 다른 근육의 측정된 EMG(전자근 조영) 신호에 대한 통계 및/또는 일관성 분석을 사용하는 것이다.다양한 [20][21]태스크 동안 원활한 운동 제어를 위해 근육 활성화의 연속체를 형성하기 위해 감소된 제어 요소(근육 시너지)가 결합된다.움직임의 방향성은 운동 작업이 수행되는 방법에 영향을 미친다(즉, 앞으로 걷는 것과 뒤로 걷는 것, 각각 [22]다른 근육의 수축 수준을 사용한다).게다가 근육의 시너지는 특정 관절이나 근육의 움직임을 제한함으로써 자유도를 제한했다고 생각된다.그러나 근육 시너지에 대한 생물학적 이유는 [23]논의되고 있다.

통제되지 않는 다양체 가설

또 다른 가설은 중추신경계가 중복된 자유도를 제거하는 것이 아니라 운동 가변성을 희생하면서 운동 작업의 유연하고 안정적인 수행을 보장하기 위해 그것들을 사용한다고 제안한다.통제되지 않는 다양체(UCM) 가설은 이 [24]프레임워크에서 "근육 시너지"를 정량화하는 방법을 제공한다.이 가설은 위에서 말한 것과 조금 다르게 "시너지"를 정의한다. 시너지는 중요한 성능 변수를 안정시키는 요소 변수(자유도)의 구성을 나타낸다.요소 변수는 선택된 분석 수준에서 관심 시스템을 설명하는 데 사용할 수 있는 가장 작은 감지 가능한 변수이며, 성능 변수는 시스템 전체에 의해 생성된 잠재적으로 중요한 변수입니다.예를 들어 다관절 도달 태스크에서 특정 관절의 각도와 위치가 요소 변수이며 성능 변수는 [24]손의 끝점 좌표이다.

이 가설은 제어기(뇌)가 요소 변수의 공간(즉, 팔 움직임에서 어깨, 팔꿈치 및 손목에 의해 공유되는 회전)에서 작용하고 실행 가능한 다양체(즉, 최종 위치에 해당하는 각도 값 세트)를 선택하도록 제안한다.이 가설은 변동성이 항상 존재한다는 것을 인정하며, 변동성을 (1) 나쁜 변동성과 (2) 좋은 변동성의 두 가지 유형으로 분류합니다.나쁜 변동성은 중요한 성능 변수에 영향을 미쳐 모터 태스크의 결과에서 큰 오류를 일으키고, 좋은 변동성은 성능 태스크를 변경하지 않고 성공적인 결과로 이어집니다.언어 생성을 담당하는 [25]혀의 움직임에서 좋은 가변성의 흥미로운 예가 관찰되었다.혀의 신체에 대한 강성 수준은 (포름체와 같은 발음의 음향 매개변수의 측면에서) 약간의 변화를 일으키지만,[26] 이 변동성은 발음의 질을 손상시키지 않는다.생각할 수 있는 설명 중 하나는 뇌가 원하는 결과를 방해하는 나쁜 변동성을 줄이기 위해서만 작용하고, 중복 [24]영역의 좋은 변동성을 증가시킴으로써 그렇게 한다는 것입니다.

기타 관련 페이지

레퍼런스

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