脊髄損傷（Spinal Cord Injury, SCI）による上肢麻痺は、患者の独立性と生活の質に大きな影響を与えます。SCIの患者群体において、手や腕の動作制御の回復は最も優先される治療目標とされており、この要求は歩行能力の回復よりもはるかに高いです。しかし、現時点での上肢機能を改善する臨床的方法は、独立した生活を取り戻す効果には至っていません。従来の運動療法や機能的電気刺激（Functional Electrical Stimulation, FES）、体感刺激（Somatosensory Stimulation）および経頭蓋磁気刺激（Transcranial Magnetic Stimulation, TMS）などの方法は、運動機能の向上において効果が限られています。 近年の研究によ...
脑機インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）は、神経系と外部環境を接続するコミュニケーション手段です。運動イメージ（Motor Imagery, MI）はBCI研究の基礎であり、運動実行前の内的リハーサル（Internal Rehearsal）を指します。非侵襲性技術である脳波（Electroencephalography, EEG）は、そのコスト効率と利便性のため、高い時間分解能で神経活動を記録することができます。被験者が特定の身体部位を移動することをイメージすると、大脳の特定領域でエネルギー変化（ERD/ERS）が発生し、これらの変化はEEGにより記録され運動意図を識別するために使用されます。MIに基づくBCIシステムは大きな進展を遂げており、外骨格...
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...
EMG駆動のロボットハンドトレーニングが慢性脳卒中患者の半球間バランスの回復に与える神経メカニズム：動的因果モデリングによる洞察 脳卒中は一般的な障害の原因であり、多くの脳卒中生存者は上肢麻痺を患います。上肢機能の障害は6ヶ月以上続くことが多く、完全回復する生存者は少数（12％未満）です。これらの患者の日常生活能力を回復させ、生活の質を向上させるために、研究者たちは脳卒中後のリハビリプランの開発に取り組んでいます。 近年、ロボット補助装置を使用した上肢のリハビリに関する研究が広く注目を集めています。ロボットリハビリは一貫性のある、集中的かつインタラクティブなトレーニング体験を提供し、患者の積極的な参加を促します。総合的な分析では、ロボット補助トレーニングを受けた個体は上肢のFugl-Meye...
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...
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）は、新たなコミュニケーションと制御技術として近年注目を集めている。脳波（EEG）に基づくBCIの中でも、運動イメージ（Motor Imagery, MI）は重要な分野であり、ユーザーの運動意図をデコードすることで、臨床リハビリテーション、スマート車椅子の制御、およびカーソル制御などの分野に応用されている。しかしながら、EEG信号の低い信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、非定常性、低い空間分解能および高い時間分解能などの複雑な特性のため、運動意図の正確なデコードには依然として挑戦が残っている。現在のMI基BCIデコードには主に伝統的な機械学習と深層学習の手法が...
論文題目：リスクのある意思決定におけるヒューリスティックスは情報の選択的表現と関連する 研究背景 選択を行う際に、個人は互いに違いがあるだけでなく、規範理論の提案からも逸脱する。これらの違いの一つの説明は、個人が選択肢を評価する際に独特の情報表示の好みを持っていることである。本文の著者は、選択の評価過程において、個人が異なる情報源に依存することが、最も情報価値のある刺激の選好表現を反映しているという仮説を提唱している。 近年の意思決定理論では、個人は期待効用を計算することで選択の価値を評価すべきとされている。しかし、心理学者は長い間、参加者が完全に期待効用の計算戦略に従うのではなく、ヒューリスティックな方法を使用することを観察してきた。これらのヒューリスティックな方法には、効用または確率情報...
全脳振動ミクロ状態パターンのライフスパンにわたる変化の分析における磁気脳波計（MEG）の応用：ケンブリッジ老化・神経科学センターのコホート研究 研究背景 人口の高齢化問題が日増しに深刻化する中、高齢化過程の神経生理学的変化を理解することがますます重要になっています。老化した脳は多くの神経変性疾患の主要なリスク要因であるが、全脳の振動活動が健康な老化にどのように影響を及ぼすかは完全には解明されていません。細胞レベルでは、神経細胞の生体電気化学特性により、これらは電磁場を生成することができ、その変化を検出することは潜在的な組織病理学的生物標識として役立つ可能性があります。5種類の典型的な振動脳信号（デルタ波、シータ波、アルファ波、ベータ波、ガンマ波）は広く研究されていますが、それらが老化において...
ALSの皮質神経生理特性解析およびバイオマーカーとしての可能性研究 背景 Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) 亦称筋萎縮性側索硬化症は、成人発症の神経変性疾患であり、大脳、脊髄および周辺運動システムの完全性が徐々に失われることが特徴です。臨床および遺伝学的研究により前頭側頭葉認知症との重複が明らかにされ、複数の上位経路が特定されましたが、現在のところ疾患進行を遅らせる効果的な薬物療法は存在せず、現行の試験は生存期間の延長などの結果に依存しており、感度が低いです。より個々の疾患活動に密接に関連するバイオマーカーが急務であり、新薬効果を迅速に検証するために不可欠です。 出典 この研究は、Michael Trubshaw、Chetan Gohil、Katie Y...
背景紹介 人類言語処理の顕著な特徴の一つは、保存されている辞書要素、すなわち語彙を必要に応じて組み合わせる能力にあり、それによって現在の意味を生成または変更する柔軟性を持ちます。このプロセスの核心は、リアルタイムでどのように意味表象を構築するかにあります。文法構造生成に関する研究は順調な進展を遂げ、有意義な議論を引き起こしてきましたが、新しい意味の配置が時間の経過とともにどのように表されるかについての研究は比較的少ないです。ジョンズ・ホプキンス大学の研究チームは既存の文献に基づき、否定操作が言語の中でどのように形容詞の意味表象に影響を与えるかを専門的に調査しました。この研究は、リアルタイムで人間の脳がどのように意味の変化を表現するかを理解するための基盤を提供します。 論文の出典 「Negat...