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J-GLOBAL ID：201802236872448131   整理番号：18A0938689

静止状態の機能的結合性はロボット媒介力場における腕の到達を適応させる能力を予測する【JST・京大機械翻訳】

Resting-state functional connectivity predicts the ability to adapt arm reaching in a robot-mediated force field

著者 (4件)： Faiman Irene (NeuroRehabilitation Unit, School of Health, Sport and Bioscience, College of Applied Health and Communities, University of East London, Water Lane, E15 4LZ, London, United Kingdom) ,  Faiman Irene (Faculty of Psychology and Neuroscience, Maastricht University, Universiteitssingel 40, 6229 ER, Maastricht, The Netherlands) ,  Pizzamiglio Sara (NeuroRehabilitation Unit, School of Health, Sport and Bioscience, College of Applied Health and Communities, University of East London, Water Lane, E15 4LZ, London, United Kingdom) ,  Turner Duncan L. (NeuroRehabilitation Unit, School of Health, Sport and Bioscience, College of Applied Health and Communities, University of East London, Water Lane, E15 4LZ, London, United Kingdom)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 174  ページ： 494-503  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運動障害は,脳卒中のような神経学的状態の一般的な結果である。ロボット支援療法のような個人化された運動リハビリテーションプログラムを設計するために,患者がそのような治療にどのように反応するかを予測することは有利である。自発的な神経活動は,健康および脳卒中集団の両方で新しい運動行動を学習する能力の違いを予測することが観察されている。本研究では,自発的な静止状態機能的連結性が,ロボット媒介力場に応答して到達する右(優性)上肢の運動適応の程度を予測できるかどうかを調べた。自発的神経活動を,運動適応の単一セッションの前に,健常成人における安静状態脳波(EEG)を用いて測定した。左一次運動皮質(M1)を覆う対側電極と前部前頭前野(APFC)の間のベータ周波数(β;15~25Hz)静止状態機能的連結性の程度は,運動適応の次の程度を予測することができた。この結果は,健康なサンプルにおける運動適応の程度を予測することにおける静止状態同期動力学の機能的重要性に対する新しい証拠を提供する。本研究は,自発的な神経活動の簡単な測定に基づくロボット媒介上肢リハビリテーション訓練を用いて,ほとんどが得られる可能性のある患者の同定に向けた有望な第一歩を構成する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リハビリテーション ,  脳波 ,  周波数 ,  *ロボット ,  患者 ,  上肢 ,  脳卒中 ,  安静 ,  運動障害 ,  *連結性 ,  前頭前野 ,  *力の場 ,  一次運動野 ,  健常成人 ,  神経活動 ,  大脳半球

著者キーワード (6件)： 脳波 ,  静止状態 ,  運動適応 ,  ロボット媒介力場 ,  機能的連結性 ,  部分最小二乗回帰

分類 (1件)： リハビリテーション  (GB06000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 静止状態 ,  結合性 ,  ロボット ,  力場 ,  腕 ,  適応 ,  能力 ,  予測