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A kinematic measurement framework to investigate the modular organization of finger movements [Elektronische Ressource] / Reinhard Gentner

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Published 01 January 2009
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Exrait

¨ ¨TECHNISCHE UNIVERSITAT MUNCHEN
Lehrstuhl fu¨r Messsystem- und Sensortechnik
A kinematic measurement framework to investigate
the modular organization of finger movements
Reinhard Gentner
Vollst¨andiger Abdruck der von der Fakult¨at fu¨r Elektrotechnik und Informationstechnik zur
Erlangung des akademischen Grades eines
Doktor-Ingenieurs
genehmigten Dissertation.
Vorsitzender: Univ.-Prof. Dr. rer. nat. habil. B. Wolf
Pru¨fer der Dissertation:
1. Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. A.W. Koch
2. Univ.-Prof. Dr. med. J. Claßen, Universit¨at Leipzig
Die Dissertation wurde am 02.06.2009 bei der Technischen Universit¨at Mu¨nchen eingereicht
unddurch dieFakult¨atfu¨rElektrotechnik undInformationstechnik am07.12.2009angenom-
men.Lehrstuhl fu¨r
Messsystem- und Sensortechnik
Technische Universita¨t Mu¨nchen
Univ.–Prof. Dr.–Ing. Alexander W. Koch
Dissertation
A kinematic measurement framework
to investigate the modular organization
of finger movements.
Reinhard GentnerLehrstuhl fu¨r
Messsystem- und Sensortechnik
Technische Universita¨t Mu¨nchen
Univ.–Prof. Dr.–Ing. Alexander W. Koch
A kinematic measurement framework
to investigate the modular organization
of finger movements.
Reinhard GentnerAbstract
Inthisthesisameasurementframeworkisdescribedwhichallowsacoherentanalysisofcorti-
cal finger movement representations, human motor behavior, motor learning, and simulated
finger movements. The results obtained with this framework suggest that synergistic joint
movement patterns (modules), extracted from movements after stimulation of the primary
motor cortex exhibit similarity to the kinematic features of voluntary grasping movements.
Intensive training of a musical motor skill or short term repetitions of a single stereotyped
movement result in a skill related adaptation of the modules. However, modules, result-
ing from simulated random muscle activation patterns are not sufficient to generate human
grasping movements. The results support the hypothesis of a modular architecture of the
nervous system, including neuronal cortical networks.
Zusammenfassung
In der vorliegenden Arbeit wird ein Messsystem beschrieben, das eine koh¨arente Analyse
von kortikalen Bewegungsrepr¨asentationen der Handund Finger, menschlichem motorischen
Verhalten, motorischem Lernenund simulierten Fingerbewegungen erm¨oglicht. Dieerzielten
Ergebnisse deuten darauf hin, daß synergistische Kopplungen der Fingergelenke (Module),
die von Bewegungen nach Stimulation des prim¨ar motorischen Kortex abgeleitet wurden,
¨ahnlich zu willku¨rlichen kinematischen Greifmustern sind. Intensives Training musikalis-
cher F¨ahigkeiten oder kurzzeitiges Wiederholen einer stereotypen Bewegung fu¨hren zu einer
Anpassung der Module an die trainierte F¨ahigkeit. Aus simulierten, zuf¨alligen Muskelak-
tivierungen resultierende Module sind jedoch nicht geeignet, menschliche Greifbewegungen
zu reproduzieren. Die Ergebnisse unterstu¨tzen die Hypothese eines modularen Aufbaus des
Nervensystems unter Einbeziehung neuronaler kortikaler Netzwerke.Acknowledgements
First of all thanks to my family, especially my parents, Helga and Rudolf Gentner, and
Doreen for their invaluable support during the entire thesis. The work for this thesis was
carried out in Department of Neurology of the ”Bayerische Julius-Maximilians Universit¨at”
in Wu¨rzburg in collaboration with the Institute for Measurement Systems and Sensor Tech-
nologies of the ”Technische Universit¨at Mu¨nchen”. Many thanks to Professor Claßen, who
has given me excellent guidance and outstanding support throughout the thesis. I am grate-
ful to Professor Dr. Alexander W. Koch for the possibility to conduct the thesis under his
guidance. Many thanks for the continuous support and guidance. Thanks to Prof. Dr.
Reiners for the support during the development of the sensor glove. I am grateful for the
friendly and always good relationship to the other team members: Kristin Aufm Kampe,
¨Su-Yin Dang, Susanne Gorges, Jenifer Jennings, Andre Nagel, Cigdem Onal, Claus Reins-
¨berger, Julian Rumpf, Katja Stefan, Astrid Ubelmesser, Katharina Wankerl, David Weise,
and Daniel Zeller. Especially, I want to thank my students and collaborators who signifi-
cantlycontributedtothisthesis: AndreArnold,EivindBardalen,DanielDees,WaelFarhan,
Andreas Gutsche, AhmedHefny, KatjaKessler, Helmut Kramer, MatthiasMahrenholz, Dan
Qui, Florian Segor, Olga Sidorova and Florian Stumpf. Finally, many thanks to all partici-
pants in the neurophysiological studies, especially all musicians.CONTENTS
Contents
1 Introduction 1
1.1 Aim of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Organization of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Evolutionary aspects of the human hand and its neural control . . . . . . . . 4
1.4 Synergistic nature of finger movements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.5 Plasticity of the nervous system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.6 Synergies as the neurophysiological substrate for motor control . . . . . . . . 6
1.7 Definition of modularity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2 The measurement framework 11
2.1 The sensor glove system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.1.1 Available sensor glove systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.1.2 Sensor type selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.3 Sensor stability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.4 Sensor linearity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1.5 Glove material and sensor arrangements . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.1.6 Sensor signal conditioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.1.7 Analog / Digital (A/D) conversion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.1.8 Sensor glove evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.1.9 User feedback of glove handling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.1.10 Summary and conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.2 The magnetic stimulation framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.2.1 Transcranial magnetic stimulation (TMS) . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.2.2 Description of the experimental setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.2.3 Experiment management software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.2.4 Preprocessing of kinematic data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.2.5 Spatial representation properties of finger movements . . . . . . . . . 46
2.2.6 Movement groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2.2.7 Modularity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.3 The grasp assessment framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
2.3.1 Grasp assessment software system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
2.3.2 Experimental procedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
2.4 The finger movement training framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
2.4.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
Lst. fu¨r Messystem– und Sensortechnik – I –CONTENTS
2.4.2 Database design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
2.4.3 The database interface layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
2.4.4 The data acquisition layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
2.4.5 The controller unit layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
2.4.6 The visualization layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
2.5 The simulation framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
2.5.1 Dynamic equations of a two-link kinematic chain . . . . . . . . . . . 79
2.5.2 Torque generation and equilibrium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
2.5.3 Composition of the hand and muscle innervations . . . . . . . . . . . 86
3 Application of the measurement system 89
3.1 Description of the modular organization of finger movements . . . . . . . . . 89
3.1.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.1.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.1.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
3.1.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
3.2 How skills shape the modular organization in musicians . . . . . . . . . . . . 103
3.2.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
3.2.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
3.2.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
3.2.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
3.3 Short term training affects the modular architecture . . . . . . . . . . . . . . 116
3.3.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
3.3.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
3.3.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
3.3.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
3.4 Modular properties are determined by neuronal organization . . . . . . . . . 125
3.4.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
3.4.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
3.4.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
3.4.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
4 Conclusions 133
A Appendix 135
A.1 Physiological basics of neuronal communication . . . . . . . . . . . . . . . . 135
A.2 The Euler Lagrange equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
– II – .CONTENTS
A.3 Object-oriented design patterns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
A.4 The virtual hand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
A.5 The calibration user interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
A.6 The correlation coefficient of matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
References I
Thesis related publications XVIII
List of figures XXI
List of tables XXIV
Lst. fu¨r Messystem– und Sensortechnik – III –