IME - AZ EGÉSZSÉGÜGYI VEZETŐK SZAKLAPJA

Tudományos folyóirat

   +36-30/459-9353       ime@nullimeonline.hu

   +36-30/459-9353

   ime@nullimeonline.hu

Végtagok mozgás-szabályozásának modellezése

  • Cikk címe: Végtagok mozgás-szabályozásának modellezése
  • Szerzők: Laczkó József
  • Intézmények: Veszprémi Egyetem MTA Műszaki Fizikai és Anyagtudományi Kutatóintézet
  • Évfolyam: IV. évfolyam
  • Lapszám: 2005. / 8
  • Hónap: november
  • Oldal: 42-46
  • Terjedelem: 5
  • Rovat: INFOKOMMUNIKÁCIÓ
  • Alrovat: ÚJDONSÁG
Szerző Intézmény
Szerző: Laczkó József Intézmény: Veszprémi Egyetem MTA Műszaki Fizikai és Anyagtudományi Kutatóintézet
INFOKOMMUNIKÁCIÓ ÚJDONSÁG Végtagok mozgás-szabályozásának modellezése Laczkó József, Semmelweis Egyetem (TF), Biomechanika Tanszék és MTA Műszaki Fizikai és Anyagtudományi Kutatóintézet Ez a közlemény végtagmozgások szabályozásával kapcsolatos kutatásokról ad áttekintést, amelyeket Magyarországon elsősorban a Semmelweis Egyetem Testnevelési és Sporttudományi Karán valamint a Magyar Tudományos Akadémia Műszaki Fizikai és Anyagtudományi Kutatóintézetében végeztünk nemzetközi partnerek segítségével. Végtagmozgások varianciájának és stabilitásának vizsgálata illetve végtagmozgások neuromechanikai szabályozása modellezésének kutatása valamint ezek alkalmazhatósága és perspektívái kerülnek bemutatásra. BEVEZETÉS A mozgás szabályozásának tanulmányozása mozgás zavarok, mozgás rendellenességek objektív, kvantitatív jellemzésére, klasszifikációjára ad lehetőséget. Ezen kívül sérült vagy elvesztett motoros képességek pótlását is segíthetik az ilyen típusú kutatások, mivel kvantitatív jellemzés hiánya az ilyen betegségekre eddig limitálta a vizsgálható jelenségek körét. A jelen dolgozat célja két elvi kérdés kifejtése és megválaszolása. Az egyik probléma, hogy egy mozgási feladat sokféleképpen megoldható és nem kellően ismert elvi kérdés, hogy egy egészséges idegrendszer a lehetséges megoldások halmazából milyen megoldásokat választ illetve milyen megoldások lehetségesek. Saját kutatásainkra támaszkodva a mozgásban résztvevő izületek forgásainak együttműködését más szóval az izületi szinergiákat vizsgáltuk és az izületi elfordulások változatosságát. Másik projektünk a motoros idegsejtek aktivitása és az izületi lefordulások közötti matematikai kapcsolat leírásával foglalkozik. Az első feladatot elsősorban a T29391 sz. OTKA (1999-2001) és a 2/052/2001 sz. NKFP pályázat (2001-2004), a második feladatot a 34548 sz. OTKA pályázat (2001-2005) keretében végeztük nemzetközi kutatásokkal együtt az alábbiakban részletezettek szerint. IZÜLETEK EGYÜTTMÛKÖDÉSÉNEK, SZINERGIÁJÁNAK KUTATÁSA Mivel a szükségesnél több izület és izom vesz részt egy mozgásban ezért egy mozgási feladat, például egy végtagmozgás sokféleképpen megoldható. Fontos elvi kérdés, hogy milyen megoldásokat választ fiziológiás körülmények között az idegi vezérlés egy mozgási feladatra. Ezt a prob- 42 IME IV. ÉVFOLYAM 8. SZÁM 2005. NOVEMBER lémát a mozgások simaságával, varianciájál, az izületek együttműködésének kvantitatív elemzésével vizsgáltuk. A végtagmozgások modellezésére már az 1980-as évek végén szimulációs szoftvereket fejlesztettünk, akkor a KFKI Mérés és Számítástechnikai kutatóintézetében a New York University kutatóival kezdett együttműködéssel (1, 2). Később a karmozgások simaságát illetve rángását vizsgáltuk (3, 4) és a Pennsylvania State University-n bekapcsolódtunk a mozgások változatosságának speciális vizsgálatába. Ennek hatására Magyarországon is megkezdtük az egészséges és kóros mozgások variabilitásának kutatását. „Az inverz kinematikai feladat természetes megoldása: Izületi szinergiák” c. OTKA pályázatunkban emberi karmozgásokról kinematikai adatokat gyűjtöttünk és feldolgozásukra speciális szoftvert fejlesztettünk. A mozgás stabilitását az izületi elfordulás kombinációk (izületi szinergiák) varianciája mutatja. Ebben a tárgykörben kísérleti és elméleti kutatásokat is folytattunk. Mozgásanalizáló berendezésekkel mértük és tároltuk a mozgás kinematikai és dinamikai paramétereit, jellemzőit. Elméleti megközelítésekkel matematikai modelleket alkotunk, amelyek bizonyos szempontból optimális megoldásokat keresnek vagy a rendelkezésre álló kísérleti adathalmazból statisztikai módszerekkel próbálják kideríteni, hogy az egészséges mozgás-végrehajtás milyen vezérlő elvek alapján történik. Megállapíthatjuk, hogy ezeknek az alapkutatásoknak klinikai alkalmazásai lehetővé teszik annak feltárását, számszerűsítését, hogy a mozgászavarral járó betegségek idegi vezérlése mennyiben tér el az egészségestől. A tanulmányozott mozgásokat absztrakt „izületi terek“ben, állapotterekben ábrázoltuk. Például karmozgásoknál ahol az egész kar, tehát a váll, könyök és csukló mozog, a kar pillanatnyi helyzetét egy sokdimenziós vektorral adtuk meg, amelynek egyes koordinátái az egyes izületi hajlásszögek (váll, könyök, csukló) és a kar helyzetének változását az ilyen állapot-vektorok által definiált állapot térben (izületi térben) írjuk le. Az izületi hajlásszögeknek végtelen sok kombinációja eredményezheti például a kéznek ugyanazt a pozícióját, mégsem jön létre természetes mozgások során bármilyen karhelyzet. Létrejöhet azonban olyan hajlásszögváltozás kombináció, amely nem változtatja meg a kéz pozícióját. Az állapottérben speciális sokaságokat, úgynevezett „nem szabályozott sokaságok“-at, találtunk, amelyeken belüli állapotváltozás nem okozhat hibát a mozgási feladat sikeres végrehajtásában, egyéb állapotváltozás pedig egészséges esetben kicsi. Az elmélet alkalmazásaként az izületi hajlásszögváltozások varianciáját vizsgáltuk egészséges és neurológiai ere- INFOKOMMUNIKÁCIÓ ÚJDONSÁG detű mozgászavarral küzdő betegek esetén. Egészséges alanyokkal a vizsgálatokat és elméleti kutatásokat a először a Pennsylvania State University és a svédországi Umeai Egyetem kutatóival közösen végeztük (5, 6, 7). Bimanuális mozgásokat tanulmányoztunk. Alátámasztottuk azt, hogy egészséges alanyoknál a két karral végzett mozgások esetén a két kar izületi hajlásszögváltozásai összehangoltan szabályozottak és nem egymástól függetlenül. Gyakorlás hatására az ismételten végrehajtott mozgások varianciája csökken és az egyes izületi elfordulásoknál bekövetkező esetleges hibát, perturbációt a többi izületi elfordulás korrigálja. Az 1.a. ábra az izületi konfigurációk varianciáját mutatja az idő függvényében. A teljes mozgási idő minden 10%-ánál egy olyan, két karral végzett, mozgás során számoltuk ki az ismételten végrehajtott mozgások varianciáját, amikor a karok nyugalmi helyzetéből kiindulva a két kezet a test előtt kellett összeérinteni (1.b ábra). A fekete pontok a mozgás gyakorlása előtti varianciáját az üres körök a gyakorlás utáni varianciát mutatják. a) b) 1. ábra a) Az izületi konfigurációk varianciája a normalizált idő függvényében. A fekete pontok a mozgás gyakorlása előtti varianciát az üres körök a gyakorlás utáni varianciát mutatják b) Két kar mozgásakor mért ízületi hajlásszögek változása: váll: α1 és α4, könyök: α2 és α5, csukló: α3 és α6 Ez a 6 szög definiálja a kar konfigurációt minden pillanatban Ezeknek a kutatásoknak az alapján, a Magyar Testnevelési Egyetem (TF) Biomechanika laboratóriumában az MTA Műszaki Fizikai és Anyagtudományi Kutatóintézetével együttműködve (8) a Heim Pál Gyermekkórház segítségével dystonias gyermekek kar- és lábmozgásáról vettünk fel adatokat (9, 10) az Egészségügyi Tudományos Tanács támogatásával. Ezeknek a kutatásoknak az eredményeit a jövőben klinikai kutatásokban folytathatják. NEURO-MECHANIKAI MODELL IZÜLETI ELFORDULÁSOK, VÉGTAGMOZGÁSOK SZABÁLYOZÁSÁRA Ennek a feladatnak a megoldására egy általános matematikai és számítógépes modell készítésével foglalkozunk. A téma igen kiterjedt és különböző tudományágakat (informatika, matematika, biológia) érint. Az emberi mozgás-szabályozással kapcsolatos korábbi és itt felhasználható kutatásaink, tapasztalataink alapján, elsősorban a New York University kutatóival dolgoztunk együtt. Modellünk alapját az 1999-ben kezdett közös munka adta, amely szerint az izmokat ingerlő elektromos jelek frekvenciájából az izmok legjellemzőbb mechanikai tulajdonságait figyelembe véve, számítunk ki izületi elfordulásokat és a sok-ízületű végtagok mozgásának kinematikai jellemzőit. Ehhez a feladathoz MATLAB programozási nyelven készítettük a számítógépes programokat. Ennek a modellnek a gondolata akkor merült fel, amikor a gravitáció hatását vizsgálták a motoros fejlődésre. Egy űrkutatási projektben kinematikai adatokat mértek, de felmerült a kérdés, hogyan lehetne következtetést levonni, kísérletileg nem mérhető idegi folyamatokra vonatkozóan (11,12). Ezekben a kutatásokban való részvételünk adta a gondolatot és vezetett a „Sokizületű mozgások szabályozása: elektro-mechanikus modell” című folyamatban levő OTKA pályázatunkhoz amely a motoros idegsejtek aktivitás mintái és a végtagmozgások kinematikai mintái, izületi elfordulásai közötti kapcsolat matematikai leírásával, modellezésével foglalkozik. A fejlesztés alatt levő modell geometriai és biomechanikai paramétereket, jellemzőket és karakterisztikákat vesz figyelembe az idegi impulzusok és az izületi hajlásszögváltozások közötti kapcsolat leírásához. Ilyen jellemzők pl. az izmoknak a csontokon való eredési és tapadási felületeinek helye, az inak hossza, az izmok által kifejthető maximális izometrikus izomerő nagysága, az izmok összehúzódásának maximális sebessége, a testrészek hossza, súlya, inerciális tulajdonságai. Ilyen adatokat részben az irodalomból másrészt a Semmelweis Egyetem Testnevelési és Sporttudományi Karán (TF) konzultációk során specifikáltunk. Számítógépes szimuláció segítségével tanulmányoztuk a különböző fizikai környezetben megfigyelt végtagmozgásokat. Az említett űrkutatási projekthez kapcsolódóan, először patkányok két csoportjának az úszását vizsgáltuk. A fiatal patkányok egyik csoportja 16 napot töltött súlytalanság állapotában és a szokásos földi körülmények közé való viszszatérésük után úszásukat a hasonló korú de végig földön maradt patkányok úszásával hasonlítottuk össze. A végtagok mozgásában megfigyelhetők voltak kinematikai különbségek de mivel további kísérletek nem végezhetők, az izmok és a mozgató idegsejtek aktivitása közvetlenül nem volt IME IV. ÉVFOLYAM 8. SZÁM 2005. NOVEMBER 43 INFOKOMMUNIKÁCIÓ ÚJDONSÁG mérhető, ezért matematikai modellünk segítségével próbáltunk következtetni a különbségek idegi vezérlési okaira és a modell segítségével szimuláltuk a hátsó végtagot mozgató izmok aktivitását. Azt találtuk, hogy a két csoport közötti legnagyobb különbség a térdfeszítő izmok aktivitásában van. A szimuláció szerint a súlytalanságban mozogni tanult állatoknál a feszítőizmok ingerlése nagyobb frekvenciájú de mégis kevésbé feszített térd-hajlásszöget eredményez, mint a kontroll csoportba tartozó patkányoknál. Ennek idegrendszeri oka lehet, hogy a szokatlan környezetben tanult patkányok feszítő izmai kevésbé érzékenyek az idegi ingerlésre, mint a kontroll patkányoké. E mellett a megfigyelt különbség biomechanikai oka az lehet, hogy a jobban hajlított térd esetén a feszítő izmok hosszabbak és az optimális izomhossznál hosszabb izom csak nagyobb frekvenciájú elektromos inger hatására fejt ki egy bizonyos nagyságú erőt (13). A patkányok úszására kapott eredmények után patkányok hátsó végtagjának mozgását a járásuk során vizsgáltuk (14). Egy megoldást adtunk arra az inverz problémára melynél az a feladat, hogy számítsuk ki az izmokat ellátó mozgató idegsejt halmazoktól érkező impulzusok lehetséges frekvenciáját, ha adottak a végtag ízületeiben kísérletileg mért hajlásszögváltozások. Ennek a problémának elméletileg végtelen sok megoldása lehet. Úgy közelítettük meg a feladatot egy egyszerű megoldást keresve, hogy minden ízülethez egy hajlító-feszítő izompárt definiáltunk és egy adott időben csak az egyik izom kapott ingerlést a mozgató idegsejtektől. Egy lépés két fázisa, a támasz-fázis és a lengő-fázis jól megkülönböztethető. Az élőlény súlyának a lábra nehezedése miatt a támasz-fázisában térdhajlítás figyelhető meg, ám a modell a térdfeszítő izmot ingerlő motoros idegsejtek erős tüzelését sugallja és nem a hajlító izmokét. Ez összhangban van a gravitáció ellen ható feszítő izmok elvárható működésével. A szimuláció szerint a térdhajlítót akkor kezdik ingerelni az őt beidegző idegsejtek mikor a lengő-fázis elején a lábemeléskor nagyobb sebességű térdhajlítás történik. E közlemény szerzőjének egy rövid Fulbright ösztöndíj elnyerésével ismét sikerült intenzívebben együtt dolgozni a New York University kutatóival, akiktől a kísérletileg mért kinematikai adatok származtak és a modellt együtt fejlesztettük. Megmutattuk, hogy a modell alkalmas megvizsgálni azt, hogy a különböző biomechanikai és környezeti jellemzők megváltoztatása, kicserélése milyen hatással van a kiszámított idegsejt aktivitásokra, tehát a modell mennyire érzékeny ezeknek a jellemzőknek változására. Először a gravitáció hatását vizsgáltuk, azonban a mozgásszabályozás érzékenységét más fizikai, fiziológiai tényezők változása esetén is vizsgálhatjuk. Az egyik fontos vizsgált jellemző az izomhossz-izomerő kapcsolat volt. Ezen vizsgálat során különböző másodfokú polinomokkal közelítettük az izomerő-izomhossz karakterisztikát. Elvárásainknak megfelelően akkor adódik kisebb tüzelési frekvencia, ha a másodfokú erő-hossz karakterisztika olyan, hogy minimális és maximális izomhossz esetén is aránylag nagy izometrikus erőt tud kifejteni az izom az optimális izomhossznál kifejthető maximális izometrikus erőhöz képest. 44 IME IV. ÉVFOLYAM 8. SZÁM 2005. NOVEMBER a) b) 2. ábra a) A térdizületi hajlásszög-változás látható az idő függvényében, alatta a modell által számított hajlító és feszítő izmok ingerlő frekvenciái b) A térdízületet átívelő hajlító és feszítő izmok, amelyek aktiválásával az ízületi hajlásszög változtatható A testtartás volt a másik fontos jellemző, amelynek hatását vizsgáltuk a mozgató idegsejtek tüzelési frekvenciájára. Ennek érdekében az inverz modellnek úgy adtuk meg az izületi hajlásszögváltozásokat, hogy a kísérletileg mért izületi hajlásszögeket 10 fokkal csökkentettük a lépés teljes időtartama alatt, illetve 10 fokkal növeltük. Tehát jobban hajlított tartással illetve jobban kiegyenesedett testtartással vég- INFOKOMMUNIKÁCIÓ ÚJDONSÁG zett járást szimuláltunk. A jobban hajlított esetben a kiszámított tüzelési frekvenciák nagyobbak voltak mind a hajlító mind a feszítő izmokat tekintve. A jobban behajlított testtartással kapcsolatos eredmény összhangban van azzal az eredménnyel, hogy a súlytalanságban mozogni tanult patkányok úszásánál megfigyelt jobban behajlított izületi hajlásszögekhez a modell nagyobb ingerlő frekvenciát számított azon patkányokhoz hasonlítva, amelyek földi gravitációs környezetben tanultak mozogni. Összegezve, egyrészt mozgató idegsejtek szimulált aktivitása ismeretében számítottunk ki izületi hajlásszögváltozásokat. Másrészt egy egyszerű megoldást mutattunk az inverz problémára. E szerint, a kísérletileg mért izületi elfordulások ismeretében számítottuk ki a mozgató idegsejt halmazok lehetséges ingerlő frekvenciáját. Az izületi hajlásszögváltozások és idegi ingerlő frekvenciák modell által számított kapcsolatát illusztrálja a 2. ábra. Emberi karmozgásokat is vizsgálatunk a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Biomechanikai laboratóriumában, nevezetesen karnyújtást terhelés nélkül illetve valamilyen terhet emelve. Ebben az esetben (akárcsak a súlytalanság esetén) külső fizikai környezetnek a hatásait, konkrétan külső terheknek hatását, vizsgáljuk a mozgás kinematikai és idegi vezérlési jellemzőire vonatkozóan. Emberi karmozgásokról korábban mért kinematikai és elektromiográfiai adatainkat feldolgoztuk. Az ismételten végrehajtott karemelést vizsgáltuk, amelynél fekvő helyzetben a fej fölé emelték a kart a vizsgált személyek először súly nélkül majd 100N-os súllyal. Ezeket a mérési adatokat annak vizsgálatára használjuk, hogy a külső erők változására mennyire érzékeny a modell. Az elvárásnak megfelelően a terheléssel végzett karnyújtás esetén nagyobb izomaktivitás adódik. A feszítő izmok mind a kar emelésénél, mind az eredeti helyzetbe való visszahelyezésénél sokkal aktívabbak, mint a hajlító izmok, a hajlító izmok lényegében csak fékező hatást váltanak ki. A szimulációs módszer tehát alkalmas különböző fizikai környezetben végrehajtott illetve egészséges és patológiás mozgások közötti mozgásszabályozási eltérések illetve azonosságok vizsgálatára. Az OTKA és az ETT által támogatott munkáinkban a Semmelweis Egyetem és a Veszprémi Egyetem hallgatói is lehetőséget kaptak kutatásainkból induló, kapcsolódó kutatási részfeladatok megoldására és TDK dolgozatokat, diplomadolgozatokat készítettek pályázataink, projektjeink ötleteit felhasználva a mozgásszabályozás modellezése területén. ÖSSZEFOGLALÁS Modelljeink alkalmazhatók az orvosi diagnosztikában. Az ízületek együttműködését kutató munkánk fejlesztése és használata és nemzetközi kutatásokban nyert eredmények adták az alapját kéz-és karmozgások varianciájával, stabilitásával, az izületi hajlásszögváltozások vizsgálatával foglalkozó OTKA pályázatunknak és annak, hogy az „Agyérbetegek állapotmonitorozása kvantitatív Internetes mozgásanalízissel” című részfeladattal pályáztunk és hozzájárultunk az NKFP által támogatott „Költséghatékony egészségmegőrzés és gyógyítás információtechnológiai módszerekkel” című projekthez (15,16). Végtagmozgások neuro-mechanikai szabályozásának modellezésére adott koncepciónk, ötleteink, és projektjeink, (13, 14, 17,18,19) amelyeknek lényeges része a motoros idegsejtek aktivitása függvényében kiszámítani a végtagok mozgásának kinematikai mintáit, nagy érdeklődést váltottak ki hazánkban is. Ezek a mozgás-szabályozási kutatásaink adták az eredetet, az ötleteket és az alapot ahhoz, hogy ezeket felhasználva más tudományterületeken kidolgozott mérnöki és programozási technikák alkalmazásával párosulva is terjedjen a végtag-szabályozás kutatása Magyarországon (20). Modellezésünk hosszabb távú gyakorlati alkalmazása a mesterséges izomingerlésben való felhasználás is lehet. Ebbe az irányba, korábban itthon is terveztünk kutatásokat (18) és ezt folytatni szeretnénk. A közelmúltban felújultak ezek a kutatások a müncheni Ludwig Maximilians Egyetem kutatóival (21). Az elektromos ingerléssel nem csak izmok esetén foglalkozunk, hanem szintén nemzetközi együttműködésben mély agyi stimuláció (DBS) hatását vizsgáljuk Parkison kóros betegeknél ujjak mozgására [22]. Ezek a kutatások, modellek, számítógépes szimulációk a sportban, ortopédiai és különböző klinikai alkalmazásokban illetve robotikában is hasznosak lehetnek. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS Ez a munka a T29391, a T34548 OTKA és az NKFP OM 2/052/2001pályázatok támogatásával készült. IRODALOMJEGYZÉK [1] Laczkó, J., Pellionisz, A., J., Peterson, B.W., Buchanan, T.S. (1987): Multidimensional Sensorimotor „Patterns” Arising from a Graphics-Based Tensorial Model of the Neck-Motor System. Soc. Neurosci. Abst.13. V.1. p. 372.. [2] Laczkó, J., Pellionisz, A., Jongen, H., Gielen, C.C.A.M. (1988): Computer Modeling of Human Forelimb Muscle Activation in Multidimensional Intrinsic Coordinate Frames. Soc. Neurosci. Absts. 14/2:955. IME IV. ÉVFOLYAM 8. SZÁM 2005. NOVEMBER 45 INFOKOMMUNIKÁCIÓ ÚJDONSÁG [3] Laczkó J., Jaric S., Latash ML., Zatsiorsky VM. (1997): The relation between individual joint kinematics and the minimal jerk principle as applied to the hand during planar movements. Soc. Neurosci. Abstr. Vol 23, Part 2. p. 2089. [4] Laczko J, Jaric. S., Tihanyi J, VM. Zatsiorsky, ML. Latash (2000) „Components of the End-Effector Jerk during Voluntary Arm Movements”. Journal of Applied Biomechanics V.16. pp 14-26 [5] Jaric S., Laczko J., Domlin D., Latash ML., Johansson H. (2001); Discerning Control Movement Strategies by an Analysis of the Structure of Motor Variability. In: Proc. of the Progress in Motor Control III, Montreal 1518 Aug. 2001., p.23. [6] Domkin D., Laczko J., Jaric S., Johansson H., Latash ML. (2002): Structure of joint variability in bimanual pointing tasks. Experimental Brain Research V.143. pp. 11-23. [7] Domkin D., Laczko J., Djupsjöbacka M., Jaric S. and Latash ML (2005): Joint angle variability in 3D bimanual pointing: uncontrolled manifold analysis. Experimental Brain Research, V.163. pp.44-57. [8] Laczkó J., Kozmann Gy., Tihanyi J. (2000): Quantitative characterisation of kinematic joint-synergies in limb movements. European Journal of Neurosci., V. 12 Suppl. 11. p149. [9] Herczegfalvi A, Laczko J, Tihanyi J (1999): Joint rotations and muscle activities during healthy and dystonic arm movements. In: Progress in Motor Control II. p.88. Publ. The Pennsylvania State University. [10] Laczko J., Kozmann Gy., Herczegfalvi A. (1998): Izomaktivítások és a mozgás kinematikai jellemzői közti kapcsolat dystoniás gyerekek végtag-mozgásakor. A Számítástechnika orvosi és biológiai alkalmazásai. A XXI Neumann Kollokvium Kiadványa. Szerk. Kozmann Gy. és Szakolczai K.pp 53-54. [11] Sulica D., Laczko J., Walton K.D. (1999): Locomotion in neonatal rats during and after space flight. Soc. Neurosci. Abstr. Vol. 25, Part 1, p. 226. [12] Walton, K. D., Kalb, R., DeFelipe, J., Garcia-Segura, L. and Llinás, R., (2002): Motor system development is dependent on experience: a microgravity study in rats. In: Buckey, J. and JL, H. (Eds.), The Neurolab Spacelab Mission: Neuroscience Research in Space. NASA SP535, NASA-Johnson Space Center, Houston, Texas, pp. 95-104. [13] Laczko J., Walton K., Llinas R. (2003): A model for swimming motor control in rats reared from P14 to P30 in microgravity. Program No. 493.11. 2003 Abstract Viewer. Washington, DC: Society for Neuroscience. [14] Laczko J; Walton K; Llinas R (2004):A neuro-mechanical model for the motor control walking rats. Program No. 601.5. 2004.; Abstract Viewer. Washington, DC: Society for Neuroscience, 2004. Online. [15] Santolin S, Cesari P, Laczko J, Fazekas Cs, Keresztenyi Z, (2003): Variance of hand- and angular trajectories during tracking arm movements of patients with Parkinson’s disease and healthy controls. In: Progress in Motor Control IV, Caen, p 146. [16] Voros T, Fazekas Cs., Keresztényi Z., Laczkó J., Schné T. (2003): Using Dynamic Tests in Computer Aided Interactive Remote Diagnosis In: Health Data in the Information Society, Proceedings of MIE2003. [17] Laczkó J. (2005): Modeling of Limb Movements as a function of motoneuron activities. Kalokagathia Vol. XLIII. No.3. pp 24-34. [18] Laczkó J., Kerites P., Klauber A. (1989): The Use of the Tensor Network Theory for Funcional Neuromuscular Stimulation. Proc. 3rd Vienna International Workshop on Functional Electro stimulation. p.161, (ISBN 3900928-01-0). In: Artificial Organs, Vol.14 No. 6. p.480. [19] Tihanyi J, Laczko J. (1997): Effect of neural factors on Force-Time curve characteristics. Soc. Neurosci. Abstr., Vol 23, Part 1., p.1050. [20] Fazekas Cs., Kozmann Gy., Hangos K. (2005): Hierarchical modelling in biology: systematic building of limb models. Accepted at the IFAC World Congress, Prague 2005. [21] Szécsi J, Fincziczki Á, Laczkó J, Straube A. (2005): Elektrostimuláció segítségével meghajtott (háromkerekű) kerékpár: Neuroprotézis harántsérült páciensek mindennapos használatára. Rehabilitáció, 15. Évfolyam pp.9-14. [22] Keresztenyi Z., Valkovic P., Eggert T., Hermsdörfer J., Bötzel K. (2005): Time course of the wearing-off effect of STN-DBS in Parkinson patients: quantitative analysis of finger tapping. 16th International Congress on Parkinson’s Disease and Related Disorders, Berlin 2005. Suppl 2. to Parkinsonism and related disorders, V.11 p.196. A SZERZÔ BEMUTATÁSA Laczkó József az Eötvös Lóránd Tudományegyetemen matematikusként végzett majd kapott Ph.D. fokozatot. Ezután az MTA Központi Fizikai Kutatóintézetében kezdett dolgozni és 1986-ban bekapcsolódott a New York University, Fiziológiai és Idegtudományi osztályán az emberi mozgás idegrendszeri vezérlésének matematikai modellezésével kapcsolatos kutatások- 46 IME IV. ÉVFOLYAM 8. SZÁM 2005. NOVEMBER ba. Később Párizsban a Francia Kutatási Minisztérium ösztöndíjasaként majd Münchenben az Európai űrkutatási Ügynökség ösztöndíjasaként folytatta kutatásait ezen a területen. Hazatérve, itthon indított kutatási projekteket a végtagmozgások szabályázásának modellezésével kapcsolatban. Jelenleg a Semmelweis Egyetem Testnevelési és Sporttudományi Karának egyetemi docense és az MTA Műszaki Fizikai és Anyagtudományi Kutatóntézetének főmunkatársa. 2004-ben Fulbright ösztöndíjat nyert a New York Universityn.