計算論モデルの予言に基づく筋シナジー操作とスキル獲得法への応用

Material type: 文書・図像類

Author: 田中, 宏和

Publisher: -

Publication date: 2019-05-16

Material Format: Digital

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Note (General)：: 既に構築した運動学習モデルによって、運動学習に伴う筋活動の変化を説明することを試みた。Barradasら（2018）が行った仮想手術課題に着目し、モーメントアームが急激に変化する、もしくは徐々に変化する実験条件における筋活動の変化をモデルで再現した。その結果、筋活動パターンの分布が非等方性への変化も...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 計算論モデルの予言に基づく筋シナジー操作とスキル獲得法への応用
Author/Editor: 田中, 宏和
Author Heading: 田中, 宏和
Publication Date: 2019-05-16
Publication Date (W3CDTF): 2019-05-16
Alternative Title: Control of muscle synergy based on computational model and application to skill acquisition
Periodical title: 科学研究費助成事業研究成果報告書
Pages: 1-6
Text Language Code: jpn
Subject Heading: 計算論モデル
運動制御
シナジー
筋活動
スキル獲得
Target Audience: 一般
Note (General): 既に構築した運動学習モデルによって、運動学習に伴う筋活動の変化を説明することを試みた。Barradasら（2018）が行った仮想手術課題に着目し、モーメントアームが急激に変化する、もしくは徐々に変化する実験条件における筋活動の変化をモデルで再現した。その結果、筋活動パターンの分布が非等方性への変化もしくは等方性の維持という実験結果を再現できた。これはGolubら(2018)がサルの電気生理実験で観測した運動野の神経活動パターンの分布の変化の特徴とも一致している。以上の研究によって、本研究で構築した筋シナジー運動制御仮説に基づいた運動学習モデルの情報処理が、実際に脳内で行われていると考えられる。研究成果の学術的意義や社会的意義：身体運動に含まれる高次元自由度を縮約し、シナジーと呼ばれる低次元自由度で効率よく制御を行うとする「シナジー制御仮説」が提唱されている。実験的にシナジーの存在は確かめられているものの、どのようにシナジーが獲得されているのかは未解明であった。本研究で構築した計算論モデルにより、運動学習の行動的・生理的・神経活動的特徴を系統的に調べることができ、報告された実験結果を説明することができた。本研究の成果に基づき、小脳モデル・脳波実験・信号解析法などといった今後に繋がる展開も見せており、今後は運動制御に留まらず神経科学全般への発展が期待できる。： Based on the computational model constructed already, we tried to explain changes in muscle activities observed during motor learning. We focused on the virtual surgery task of Barrads et al (2018) and reproduced the changes in muscle activities in two conditions of abrupt and gradual transformations of moment arms. Consequently, our model reproduced the experimental findings of non-uniform and uniform distributions of muscle activities in the two condition.This result is consistent with the changes of neuronal preference in the motor cortex reported in Golub et al. (2018). We therefore conclude that our computational model based on the muscle-synergy control hypothesis explains the information processing in the brain.
挑戦的萌芽研究
研究期間：2016～2018
課題番号：16K12476
研究者番号：00332320
研究分野：計算論的神経科学
identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/16040
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 北陸先端科学技術大学院大学 : JAIST学術研究成果リポジトリ