脳卒中後の両足タスクにおけるMRCPおよび歩行と頭頂-前頭中央接続の時間同期

脳卒中患者の両足タスクにおける運動関連皮質電位と頭頂-中央前領域の機能的連接の時間同期性 背景 脳卒中後のリハビリテーション研究では、機能的連接性(FC)、運動関連皮質電位(MRCP)、歩行活動は回復結果に関連する一般的な指標です。これらはそれぞれ個別に研究されていますが、特に両足の識別能力との関係は十分に検討されていません。脳卒中患者の回復には大きな個人差があり、これらの指標間の関係から新しいリハビリテーション戦略や治療法が明らかになる可能性があります。 論文の出典 本論文は、国立交通大学、高雄医科大学などに所属するChun-Ren Phang、Kai-Hsiang Su、Yuan-Yang Cheng、Chia-Hsin Chen、Li-Wei Koらの研究者によって執筆されました。この...

トランスフォーマーベースのアプローチによるディープラーニングネットワークと時空間情報を組み合わせた生EEG分類

研究背景及目的 近年では、脳-コンピュータインタフェース(Brain-Computer Interface、BCI)システムが神経工学および神経科学の分野で広く応用され、脳波(Electroencephalogram、EEG)は中枢神経系の異なるニューロン集団の活動を反映するデータツールとして、これらの分野で重要な研究テーマとなっています。しかし、EEG信号は低空間分解能、高時間分解能、低信号対雑音比、および個体差が大きいという特徴があり、信号処理および正確な分類において大きな課題となっています。特に運動想像(Motor Imagery、MI)というEEG-BCIシステムの一般的なパラダイムにおいて、異なるMIタスクのEEG信号を正確に分類することは、BCIシステムの機能回復およびリハビリテ...

ウェーブレットベースの時間-スペクトル-注意相関係数による運動想像EEG分類

脑機インターフェース(Brain-Computer Interface, BCI)技術は近年急速に発展しており、末梢神経や筋肉を介さず、大脳を直接制御する先端技術として注目されています。特に運動イメージ(Motor Imagery, MI)脳波(Electroencephalography, EEG)の応用において、BCI技術は大きな可能性を示しています。MI-EEG信号を分析することで、身体障害や神経筋退化の患者の生活の質を向上させる手助けが可能です。しかし、個人間の差異や大脳活動の安定性、低信号雑音比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)などの要因により、複雑なEEG信号から有効な特徴を抽出し、MI-EEG分類システムの精度を向上させることは依然として大きな課題となって...

C57BL/6野生型マウスにおける慢性移植皮質内微小電極周辺のニューロン機能的結合性は層依存的に障害される

神経電極の慢性的な埋め込み過程におけるマウス神経機能接続の層依存的影響 はじめに この研究では、慢性的な埋め込み型微細電極がC57BL6野生型マウス脳内の神経機能接続に与える長期的影響を探る。埋め込まれた電極は神経信号の記録と電気刺激を行うことができ、脳-コンピュータインターフェイス(Brain-Computer Interface、以下BCI)システムに広く応用されている。例えば、運動制御や感覚知覚の回復などである。しかし、時間が経つにつれ、埋め込まれた電極による信号は徐々に劣化していく。この劣化は「異物反応」(Foreign-Body Response、以下FBR)によるものであると考えられている。しかし、FBRが具体的にどのように埋め込み周辺領域の神経回路機能とその安定性に影響を与える...