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J-GLOBAL ID:202002274568259321   整理番号:20A0615520

運動学習能力の予測因子としてのβバンド静止状態機能的結合性の役割【JST・京大機械翻訳】

Role of beta-band resting-state functional connectivity as a predictor of motor learning ability
著者 (11件):
資料名:
巻: 210  ページ: Null  発行年: 2020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)
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脳の一次運動野(M1)領域と他の脳領域の間の静止状態機能的連結性(rs-FC)は運動学習の予測因子である可能性があるが,この提案はまだ議論の余地がある。ここで報告した研究では,M1シードベースのrs-FCと運動学習の間の関係を調べた。53人の健康なボランティアがランダムなボタンプレスと逐次運動学習作業を行った。2つの作業の間で5分間の静止状態データ収集を行った。ランダム作業中の振動神経活動と安静期間を脳磁図を用いて測定した。M1シードベースのrs-FCを,振幅エンベロープ相関を用いてアルファおよびβバンドに対して計算し,その中で,シード位置をピーク事象関連脱同期値を有するM1位置として定義した。rs-FCと運動学習の性能との関係を全脳相関分析を用いて調べた。結果は,センサモータネットワークとコアネットワークの間のβバンド再状態交差ネットワーク接続性,特に心ネットワークの理論が,後続のモーター学習タスクの性能に影響を及ぼすことを示した。良好な学習者は,M1と左上側頭回の間のrs-FCの強度により,精神ネットワークの理論の一部である,貧弱な学習者と区別することができた。これらの結果は,感覚運動ネットワークと心ネットワークの理論の間の交差ネットワーク接続性が,運動学習性能の予測子として使用できることを示唆した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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中枢神経系  ,  生体計測 

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