Koordynacja ruchowa

Synergie mięśnioweEdit

Nikolai Bernstein zaproponował istnienie synergii mięśniowych jako neuronalnej strategii upraszczania kontroli wielu stopni swobody. Funkcjonalna synergia mięśniowa jest definiowana jako wzorzec współaktywacji mięśni rekrutowanych przez pojedynczy neuronalny sygnał dowodzenia. Jeden mięsień może być częścią wielu synergii mięśniowych, a jedna synergia może aktywować wiele mięśni. Obecnie stosowana metoda poszukiwania synergii mięśniowych polega na pomiarze sygnałów EMG (elektromiografii) z mięśni zaangażowanych w dany ruch, dzięki czemu można zidentyfikować specyficzne wzorce aktywacji mięśni. Analizy statystyczne są stosowane do przefiltrowanych danych EMG w celu określenia liczby synergii mięśniowych, które najlepiej reprezentują oryginalne EMG. Alternatywnie, analiza koherencji danych EMG może być użyta do określenia sprzężenia między mięśniami i częstotliwości wspólnego wejścia. Zredukowana liczba elementów kontrolnych (synergii mięśniowych) jest łączona w celu stworzenia kontinuum aktywacji mięśni dla płynnej kontroli motorycznej podczas różnych zadań. Synergie te współdziałają w celu wytworzenia ruchów takich jak chód czy kontrola równowagi. Kierunkowość ruchu ma wpływ na to, jak wykonywane jest zadanie motoryczne (np. chodzenie do przodu vs. chodzenie do tyłu, każde z nich wykorzystuje różne poziomy skurczu w różnych mięśniach). Naukowcy zmierzyli sygnały EMG dla perturbacji stosowanych w wielu kierunkach w celu identyfikacji synergii mięśniowych, które są obecne dla wszystkich kierunków.

Początkowo sądzono, że synergie mięśniowe eliminują nadmiarową kontrolę ograniczonej liczby stopni swobody poprzez ograniczanie ruchów niektórych stawów lub mięśni (synergie zgięcia i rozciągnięcia). Jednak to, czy synergia mięśniowa jest strategią neuronalną, czy też wynika z ograniczeń kinematycznych, jest przedmiotem dyskusji. Ostatnio wprowadzono termin synergii sensorycznej wspierający założenie, że synergie są neuronowymi strategiami obsługi systemów sensorycznych i motorycznych.

Niekontrolowana hipoteza wielorakościEdit

Najnowsza hipoteza proponuje, że centralny układ nerwowy nie eliminuje nadmiarowych stopni swobody, ale zamiast tego wykorzystuje je wszystkie, aby zapewnić elastyczne i stabilne wykonywanie zadań motorycznych. Centralny układ nerwowy wykorzystuje tę obfitość z nadmiarowych układów, zamiast je ograniczać, jak wcześniej zakładano. Hipoteza UCM (Uncontrolled Manifold) dostarcza sposobu na ilościowe określenie synergii mięśni. Hipoteza ta definiuje „synergię” nieco inaczej niż podano powyżej; synergia reprezentuje organizację elementarnych zmiennych (stopni swobody), która stabilizuje ważną zmienną wydajności. Zmienna elementarna jest najmniejszą sensowną zmienną, która może być użyta do opisania interesującego nas systemu na wybranym poziomie analizy, a zmienna wydajnościowa odnosi się do potencjalnie ważnych zmiennych wytwarzanych przez system jako całość. Na przykład, w wielostawowym zadaniu sięgania, kąty i pozycje niektórych stawów są zmiennymi elementarnymi, a zmiennymi wydajnościowymi są współrzędne punktu końcowego ręki.

Ta hipoteza proponuje, że kontroler (mózg) działa w przestrzeni zmiennych elementarnych (tj. rotacje dzielone przez ramię, łokieć i nadgarstek w ruchach ramienia) i wybiera w przestrzeni rozmaitości (tj. zestawy wartości kątowych odpowiadających pozycji końcowej). Hipoteza ta uznaje, że zmienność jest zawsze obecna w ludzkich ruchach i dzieli ją na dwa rodzaje: (1) złą zmienność i (2) dobrą zmienność. Zła zmienność wpływa na ważną zmienną wykonania i powoduje duże błędy w końcowym wyniku zadania ruchowego, a dobra zmienność utrzymuje zadanie bez zmian i zapewnia pomyślny wynik. Ciekawy przykład dobrej zmienności zaobserwowano w ruchach języka, które są odpowiedzialne za produkcję mowy. Przepisanie poziomu sztywności na ciało języka powoduje pewną zmienność (w zakresie parametrów akustycznych mowy, takich jak formanty), która jednak nie jest znacząca dla jakości mowy (przynajmniej w rozsądnym zakresie poziomów sztywności). Jednym z możliwych wyjaśnień może być to, że mózg pracuje jedynie nad zmniejszeniem złej zmienności, która utrudnia osiągnięcie pożądanego efektu końcowego, a czyni to poprzez zwiększenie dobrej zmienności w dziedzinie nadmiarowej.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.