立位バランス回復における多関節トルクの制御:重心状態に基づくフィードフォワードとフィードバック機構

立位バランス回復における多関節トルクの役割 学術的背景 立位バランスは、人間の日常生活において不可欠な能力であり、特に外部からの擾乱に直面した際に、いかに迅速に股関節、膝関節、足関節のトルクを協調させてバランスを維持するかは、運動制御と神経科学の重要な研究テーマです。従来の見解では、バランス回復は神経を介したフィードフォワード(feedforward)とフィードバック(feedback)メカニズムの協調作用に依存していると考えられています。フィードフォワードメカニズムは、筋肉の短範囲剛性(short-range stiffness)を通じて即時の機械的フィードバックを提供し、フィードバックメカニズムは感覚入力によって筋肉を活性化し、遅延した関節トルクを生成します。しかし、フィードフォワードと...

ストレッチ反射モデルを用いた高速および低速運動におけるEMGからの下行性活性化パターンの推定

ストレッチ反射モデルを用いた筋電図からの高速および低速運動における下行性活性化パターンの推定 背景紹介 運動制御の分野において、脳からの下行性活性化(descending activation)は筋活性化の主要な源ですが、脊髄反射回路(spinal reflex loops)も運動生成において重要な役割を果たしています。脊髄伸張反射(spinal stretch reflex)は、筋長の変化に迅速に応答する短遅延の反射機構であり、筋力を調節することができます。しかし、脊髄反射が運動生成において果たす役割は広く研究されているにもかかわらず、現代の運動制御理論におけるその位置づけはまだ明確ではありません。脊髄反射が脳からの下行性活性化とどのように協調して働くかをより深く理解するために、Lei Z...

運動制御におけるタスク要求への適応:運動実行と運動計画中の制御ポリシーの調整

運動制御戦略の調整とタスク要求への適応 学術的背景 運動制御は神経科学や運動科学の中核的な研究分野であり、特に人間がどのように複雑な動作を計画し実行するかを理解する上で重要です。運動計画には、目標選択、タスク要求の適用、動作選択、および運動パラメータの設定など、複数のプロセスが関与しています。従来の見方では、運動計画と実行は比較的独立したプロセスであり、運動計画の完了には一定の時間が必要で、運動実行は計画が完了した後に開始されると考えられていました。しかし、近年の研究では、運動計画の一部が運動実行中に調整される可能性が示されており、この伝統的な二分法の見方に挑戦しています。 本研究は、運動制御戦略(control policy)がタスク要求に応じてどのように調整されるか、特に運動計画と実行の...

高齢者の運動協調における認知負荷の役割

認知負荷が高齢者の運動制御における四肢の差異に及ぼす影響 学術的背景 日常生活において、私たちは通常、利き手(例えば右利きの右手)が単純なタスクにおいて非利き手よりも優れたパフォーマンスを示すことを観察します。しかし、この四肢間の差異は、タスクの複雑さや生体力学的な要求によって影響を受ける可能性があります。動的優位性仮説(Dynamic Dominance Hypothesis)によれば、左半球(右利きの優位半球)は運動軌道の制御を主に担当し、右半球(非優位半球)は姿勢制御を主に担当するとされています。しかし、現実のシナリオでは、認知的な課題がこれらの専門化された行動を調節する可能性があります。そのため、研究者は、認知負荷が増加すると、運動制御の側化プロセスがより非対称になると仮定しました。...

神経画像と神経生理学の出会い:ヒト中心前回以外の皮質体性感覚運動地図は存在するか?

大脳皮質運動マップの新たな発見 背景紹介 人間や他の霊長類は、多種多様な複雑な身体運動を実行することができます。これらの運動の開始と制御は、複数の皮質および皮質下構造に依存しています。その中でも、一次運動野(Primary Motor Cortex, M1)は中心前回(precentral gyrus)に位置し、運動の実行において中心的な役割を果たします。M1の重要な特性の一つは、その体部位トポグラフィー(somatotopic organization)です。つまり、ニューロンの位置とそれらが制御する身体部位との間に系統的な対応関係があります。例えば、中心前回の頂部から腹側に向かって、ニューロンは順に足、脚、手、腕、上体、顔、頭を制御します。この組織構造の初期の証拠は、覚醒開頭手術を受ける...

神経形態ハードウェアにおけるニューロコンピュータープリミティブを使用した逆運動学の学習

神経形態ハードウェアにおける脳に倣った計算原理を用いた学習逆運動学 背景と研究動機 現代のロボティクスの分野では、自律的な人工エージェントの低遅延神経形態処理システムを実現することに大きな可能性がある。しかし現在のハードウェアは変動性と低精度があり、そのためその安定性と信頼性を確保することが厳しい課題となっている。これらの課題に対処するため、研究者たちは脳にインスパイアされた計算原理(computational primitives)を利用しています。例えば、三重スパイクタイミング依存プラスティシティ(triplet spike-timing dependent plasticity)、基底核に基づく脱抑制メカニズムおよび協力競技ネットワークなどを運動制御に応用しています。 本研究では、混合...