Distinguishing synchronous and time-varying synergies using point process interval statistics: motor primitives in frog and rat.
Distinguishing synchronous and time-varying synergies using point process interval statistics: motor primitives in frog and rat.
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DOI：
10.3389/fncom.2013.00052
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发表时间：
2013
影响因子：
3.2
通讯作者：
Giszter SF
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hart CB;Giszter SF
我们提出并应用了一种方法，该方法使用点过程统计来区分运动模式数据中的协同效应的形式，然后再进行显式协同效应提取。该方法采用肌电(EMG)脉冲峰定时或起搏定时。在脉冲起始点可能重叠的复杂图案中，峰值定时是优选的。根据EMG峰值时间点过程得到的区间统计量区分了时变协同效应和同步协同效应(SS)。模型数据表明，该统计量在大多数情况下都是稳健的。它对青蛙后肢肌电和大鼠运动后肢肌电的应用表明，来自这些准备工作的数据显然与同步协同模型最一致(p<；0.001)。对FROG数据中的脉搏和间隔关系的额外直接测试进一步支持了这些数据中的同步协同机制。我们的方法和分析支持对运动基元的节奏和模式的分离控制，低水平的执行基元包括青蛙和大鼠的脉冲SS，以及情节和节奏行为。
We present and apply a method that uses point process statistics to discriminate the forms of synergies in motor pattern data, prior to explicit synergy extraction. The method uses electromyogram (EMG) pulse peak timing or onset timing. Peak timing is preferable in complex patterns where pulse onsets may be overlapping. An interval statistic derived from the point processes of EMG peak timings distinguishes time-varying synergies from synchronous synergies (SS). Model data shows that the statistic is robust for most conditions. Its application to both frog hindlimb EMG and rat locomotion hindlimb EMG show data from these preparations is clearly most consistent with synchronous synergy models (p < 0.001). Additional direct tests of pulse and interval relations in frog data further bolster the support for synchronous synergy mechanisms in these data. Our method and analyses support separated control of rhythm and pattern of motor primitives, with the low level execution primitives comprising pulsed SS in both frog and rat, and both episodic and rhythmic behaviors.
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