Predictions for neural control based on limb dynamics
Predictions for neural control based on limb dynamics
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基于肢体动力学的神经控制预测
DOI：
10.1016/0166-2236(87)90057-9
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发表时间：
1987
影响因子：
15.9
通讯作者：
R. Zernicke
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Judith L. Smith;R. Zernicke
肢体动力学和关节力矩的知识可以提供有关负责控制肢体运动的神经机制的独特预测。在不受限制的肢体运动期间，关节肢体段之间的机械相互作用可以显著影响所得到的肢体轨迹。为了理解这种机械复杂性，定量建模是必要的，以确定关节扭矩是如何受到肌肉收缩和肢体段之间的相互作用力的影响。从猫后肢的非承重、立体、pic运动的例子表明，肌肉收缩可以引起运动或抵消由节段之间的机械相互作用产生的扭矩。当交互扭矩很大时，依赖于运动的反馈可以监测肢体动力学的变化。因此，脊椎上中枢不一定要预先计划补偿性肌肉动作，脊椎节段的反馈允许神经适应正在进行的肢体动力学。
Knowledge of limb dynamics and joint torques can provide unique predictions about neural mechanisms responsible for the control of limb motions. During unrestrained limb movements, mechanical interactions between articulated limb segments can significantly influence the resultant limb trajectories. To appreciate this mechanical complexity, quantitative modelling is necessary to determine how joint torques are affected by both muscle contractions and interactive forces between limb segments. Examples from non-weight-bearing, stereoO, pic movements of the cat hindlimb show that muscle contractions can either cause movements or counteract torques arising from mechanical interactions between segments. When interactive torques are substantial, motion-dependent feedback can monitor changes in the limb dynamics. Supraspinal centers, therefore, do not necessarily have to preplan compensatory muscular actions, and feedback at spinal segments allows for neural adaptation of the on-going limb dynamics.
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