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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Decoding Muscle Excitation Primitives from Slow Cortical Potentials During Knee Flexion-Extension

verfasst von : A. Úbeda, M. Sartori, A. J. del-Ama, Á. Gil-Agudo, J. M. Azorín, D. Farina

Erschienen in: Converging Clinical and Engineering Research on Neurorehabilitation II

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Linear decoders have been successfully applied to extract human limbs kinematics from low-frequency cortical modulations. In this, intermediate descending motor pathways are absorbed in the regression. Here we propose the use of linear decoders to map cortical function to the spinal function (muscle primitive-level), thus shortening the transmission distance and reducing the dimensionality of the decoding of a large number of muscles. Our first results show that it is possible to accurately reconstruct muscle primitives computed from knee flexion-extension and to successfully detect muscle activity during repetitive cyclic movements.

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Literatur
1.
A. Presacco, R. Goodman, L. Forrester, J.L. Contreras-Vidal, Neural decoding of treadmill walking from noninvasive electroencephalographic signals. J. Neurophysiol. 106(4), 1875–1887 (2011)CrossRef
2.
A. Úbeda, E. Hortal, E. Iáñez, C. Perez-Vidal, J.M. Azorín, Assessing movement factors in upper limb kinematics decoding from EEG signals. PLoS One 10(5), e0128456 (2015)CrossRef
3.
M. Sartori, L. Gizzi, D.G. Lloyd, D. Farina, A musculoskeletal model of human locomotion driven by a low dimensional set of impulsive excitation primitives. Front. Comput. Neurosci. 7, 79 (2013)CrossRef
4.
M. Sartori, D.G. Lloyd, D. Farina, Neural data-driven musculoskeletal modeling for personalized neurorehabilitation technologies. IEEE Trans. Biomed. Eng. 63, 879–893 (2016)CrossRef
Metadaten
Titel
Decoding Muscle Excitation Primitives from Slow Cortical Potentials During Knee Flexion-Extension
verfasst von
A. Úbeda
M. Sartori
A. J. del-Ama
Á. Gil-Agudo
J. M. Azorín
D. Farina
Copyright-Jahr
2017
Buch
Converging Clinical and Engineering Research on Neurorehabilitation II

Print ISBN: 978-3-319-46668-2

Electronic ISBN: 978-3-319-46669-9

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46669-9_187

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