Decoding sensory feedback from firing rates of afferent ensembles recorded in cat dorsal root ganglia in normal locomotion
Notice bibliographique
Résumé
Sensory feedback is required by biological motor control systems to maintain stability, respond to perturbations, and adapt. Similarly, motor neuroprostheses require feedback to provide natural and complete restoration of motor functions. In this paper, we show that ensemble firing rates from the body's mechanoreceptors can provide a natural source of kinematic state feedback and could be useful for prosthetic control. Single unit recordings from multiple primary afferent neurons were obtained during walking using multichannel electrode arrays implanted chronically in the L7 dorsal root ganglia of three cats. We typically recorded simultaneously from over 20-30 neurons during the first 7-14 days after surgery, but recordings gradually worsened thereafter. Histology indicates that a ring of inflammatory and connective tissues (100 microm thick) develops around each microelectrode and likely contributes to the degradation in recording quality. Accurate estimates of the hindlimb trajectory were made using a linear filter with inputs from only a few neurons highly correlated with limb kinematics. The coefficients for the linear filter were identified in a least-squares fit with 5-10 s of walking data (model training stage). The estimated and actual trajectories of separate walking data generally match well for walking at a range of speeds accounting for 63 +/- 22% (mean +/- S.D. for hip, knee, and ankle) of the variance in joint angle and 72 +/- 4% of the variance in joint angular velocities. These results indicate that a neural interface with primary sensory neurons in the dorsal root ganglion can provide accurate kinematic state information that may be useful for closed loop control of a neuroprosthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».