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J-GLOBAL ID：202202220034946713   整理番号：22A0742333

空間と時間における筋肉シナジーを特性化するためのネットワーク情報理論的フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A network information theoretic framework to characterise muscle synergies in space and time

著者 (2件)： O’ Reilly David (Faculty of Biological sciences, School of Biomedical sciences, University of Leeds, Leeds, United Kingdom) ,  Delis Ioannis (Faculty of Biological sciences, School of Biomedical sciences, University of Leeds, Leeds, United Kingdom)
資料名： Journal of Neural Engineering  (Journal of Neural Engineering)
巻： 19  号： 1  ページ： 016031 (23pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5563A  ISSN： 1741-2560  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:筋肉シナジー抽出への現在のアプローチは,基礎となる信号に特定の仮定を作る線形次元縮小アルゴリズムに依存する。しかし,非線形時間変化,大規模だが筋肉特異的相互作用を把握するためには,より一般化されたアプローチが必要である。アプローチ。ここでは,情報とネットワーク理論と次元縮小の組み合わせを用いて,モデル仮定を緩和する筋肉シナジー抽出のための新しいフレームワークを開発した。まず,新しい相互情報定式化を用いて,筋肉,時間サンプルまたは筋肉時間ペアリング間の情報力学を定量化した。次に,これらのペアワイズ相互作用を多重ネットワークとしてモデル化し,ネットワークアーキテクチャを表すモジュールを同定した。このモジュール性基準を次元縮小の入力パラメータとして採用し,同定モジュールを検証でき,各モジュール内の顕著な構造を特性化した。主な結果。この新規フレームワークは,運動到達の2つのベンチマークデータセットにわたる空間,時間的および時空的相互作用を捕捉し,明確な空間グループ化およびトーニックおよび位相的時間的パターンの両方を生成する。多重空間および時間尺度にわたる読解可能な筋肉シナジーを同定し,有意な作業依存性,試行から試行への変動を捉える能力,および参加者の一致を示した。さらに,このフレームワークは,スケールにわたる共起信号相互作用の分散型ネットワークを表すサブモジュール構造を同定する。意義。このフレームワークの能力を,得られた洞察の以前の研究と新規性との同時連続性を通して例証した。いくつかの以前の限界は,緩和モデル仮定の下で機能的意義のある多重ペアワイズ筋肉結合の抽出を含めて回避される。抽出された相乗効果は,運動の全体的見解を提供し,一方,タスクパフォーマンスの重要な詳細は,容易に解釈可能である。同定された筋肉群れは,生体力学的制約と時間的パターンを明らかにし,基本的な運動制御機構の特徴を明らかにした。このフレームワークは筋肉シナジー研究の新しい機会を開き,既存モデルと最近のネットワーク理論努力の間の橋を構成することができると結論した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  タスクパフォーマンス ,  *ネットワーク ,  *筋肉 ,  相乗作用 ,  モデリング ,  多重化 ,  緩和現象 ,  位相 ,  分散【variance】 ,  定式化 ,  次元縮小 ,  ベンチマーク ,  ネットワークアーキテクチャ

分類 (1件)： 筋骨格系・皮膚モデル  (EL02040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 筋肉 ,  特性化 ,  ネットワーク情報理論 ,  フレームワーク