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自由移动大鼠的感觉运动皮层中神经活动的保守结构允许跨主体解码
1的记录细胞的商和估计的细胞总数（植入电极覆盖的区域近似于植入电极覆盖的区域，假设皮质厚度为2mm，密度为90K神经元每毫米3（26））。
感觉运动网络中的脑电图β带振荡反映了肌萎缩性侧向硬化症中运动症状的严重程度
B.神经促疾病中网络功能障碍的神经生理标记。神经图像临床。2019; 22：101706。 doi：10.1016/j.nicl.2019.101706 4。Dukic S，McMackin R，Buxo T等。肌萎缩性侧硬化症中有图案的功能性净工作破坏。嗡嗡的脑玛普。2019; 40：4827-4842。 doi：10.1002/hbm.24740 5。Nasseroleslami B，Dukic S，Broderick M等。 （2019）脑电连通性的特征增加与肌萎缩性侧向硬化症中结构MRI的变化相关。 Cereb Cortex N Y n。 1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络Nasseroleslami B，Dukic S，Broderick M等。（2019）脑电连通性的特征增加与肌萎缩性侧向硬化症中结构MRI的变化相关。Cereb Cortex N Y n。 1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络Cereb Cortex N Y n。1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。测量网络
涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
常规的研究文章HIV转基因大鼠表现出受损的感觉运动门控，但对大麻素（δ9-四氢大麻酚）-I
背景：与HIV（PWH）患者通常观察到与HIV相关的神经认知障碍（手），其特征在于认知降低，这涉及额叶神经循环的破坏。这种电路也容易受到大麻和其他滥用药物的改变。pwh的使用率比一般人群高得多，因此优先考虑在认知相关系统上艾滋病毒和大麻素之间任何相互作用的表征。预脉冲抑制（PPI），这是通过感知到先前的非启动刺激来减弱运动刺激的运动反应的过程，是对额叶纹状体回路完整性的操作测定法，可在各种物种之间转换。PPI在PWH中减少。HIV感染的HIV转基因（HIVTG）大鼠模型模仿了手的许多方面，尽管迄今为止，PPI在PWH中观察到的PPI尚未在动物中充分重现。方法：PPI在急性，非连续治疗后用大麻的主要组成部分进行雄性和雌性HIVTG大鼠和野生型对照，δ9-二氢糖醇（THC; 1和3 mg/kg，s.c.结果：HIVTG大鼠在野生型对照中表现出显着的PPI脱节。THC减少了对照中的PPI，但没有减少HIVTG大鼠。大麻二醇仅对PPI施加次要的，非基因型的独立作用。结论：HIVTG大鼠对THC对PPI反映的额 - 纹状体功能的有害作用表现出相对不敏感的，这可能部分解释了PWH中大麻使用的较高速率。
颈部经皮脊髓刺激对健康个体上肢运动过程中感觉运动皮层活动的影响
摘要：经皮脊髓刺激 (tSCS) 可改善脊髓损伤后的上肢运动功能。许多研究试图推断 tSCS 后调节的皮质脊髓机制，其中许多研究依赖经颅磁刺激来提供皮质脊髓兴奋性的测量。其他指标（例如皮质振荡）可能为 tSCS 的生理效应提供替代和补充的视角。因此，本研究记录了 30 名健康志愿者的脑电图，以研究皮质振荡动力学是否以及如何被 10 分钟的持续颈部 tSCS 改变。参与者在将 tSCS 传递到颈部后侧的同时记录脑电图，同时进行重复的上肢运动和静息状态任务。根据每个参与者的最大耐受性（平均：50 ± 20 mA）为其量身定制 tSCS 的强度。在没有 tSCS 的情况下进行了控制会话。运动过程中感觉运动皮质活动的变化以事件相关（去）同步 (ERD/ERS) 来量化。我们的分析表明，在群体层面上，tSCS 期间 ERD 调制方向没有一致性，tSCS 和 ERD/ERS 之间也没有剂量效应。比较了 tSCS 之前和之后的静息状态振荡功率，但在 alpha 峰值频率或 alpha 功率方面没有发现统计学上显着差异。然而，与未应用 tSCS（25% ERD；p = 0.016）相比，接受最高刺激强度的参与者的 ERD/ERS（10% ERS）明显减弱，这表明皮质受到抑制。总体而言，我们的结果表明，对脊柱颈部区域进行一次 10 分钟的 tSCS 不足以在整个队列中引起感觉运动皮质活动的一致变化。然而，在高强度下，皮质水平可能会产生抑制作用。未来的研究应该以更大的样本量来调查会话持续时间和 tSCS 强度对皮质振荡的影响。
策略报告对神经反馈训练的结果有多大影响？一项关于感觉运动节律自愿上调的研究
神经反馈 (NF) 训练的核心学习机制是联想性的、隐性的，因此在很大程度上不受意识的影响。然而，决定训练结果的许多其他训练方面都可以被意识处理。感觉运动节律 (SMR) 上调训练的结果与参与者报告的策略有关。迄今为止采用的个体策略的分类方法可能受到评估者特殊解释的影响。为了衡量并可能克服这一限制，我们聘请了独立的评估者来分析 SMR 上调训练期间报告的策略。62 名健康的年轻参与者参加了一次 SMR 上调训练。在完成六个训练模块后，参与者需要报告所采用的策略，在训练中，他们要么收到简单的视觉反馈，要么收到游戏化版本的反馈。他们的个人学习成果也被计算出来。结果表明，个人策略以及 NF 学习成果对 SMR 上调训练中的游戏化元素的存在并不特别敏感。独立评估者对策略报告进行分类时观察到高度一致性。一些策略更典型地适用于响应者，而其他策略更常见于无响应者。总之，我们展示了一种更客观、更透明的方式来分析个人心理策略，以更好地揭示 NF 响应者与无响应者之间的差异。
基于学生的感觉运动反应分析Ivan Bocharin 1，Maxim Guryanov
Original Article Individualization of martial arts training based on sensorimotor reaction analysis in students IVAN BOCHARIN 1 , MAXIM GURYANOV 2 , ANTON VOROZHEIKIN 3 , VIKTOR KRAYNIK 4 , ELENA ROMANOVA 5 , LARISA RYZHKOVA 6 , ALEXANDER BOLOTIN 7 , ATANAS SARANDEV 8 , NINA ARNST 9 , IVAN DAVIDENKO 10 , MAXIM Anisimov 11，Pavel Tyupa 12，Andrey Kovalchuk 13 1，2 Priverolzhsky Research医科大学，Nizhny Novgorod，俄罗斯，俄罗斯3 Kaliningrad研究所，俄罗斯Kaliningrad，俄罗斯4 Altai State Pagogigical University，Barnaul，Barnaul，Barnaul，Barnaul，Barnaul，Barnaul，俄罗斯5 Altai State，5 Altai State，Russia，Russiia，Moscia presia presia presia presia sport'ussia sport'ussia sport'russiia大圣彼得堡理工大学，俄罗斯圣彼得堡8医科大学 - 索非亚，索非亚，保加利亚9 Reshetnev西伯利亚州科学技术大学，克拉斯诺亚尔斯克，俄罗斯，俄罗斯10,11圣彼得堡州立农业大学，俄罗斯圣彼得斯堡，俄罗斯圣彼得斯，俄罗斯12号Immanuel Kant kant baltic University，俄罗斯，Kalinia，Kalinia，Kalinia，Kalining，Yugra，13岁，俄罗斯的Khanty-Mansiysk，在线发布：2024年6月30日，接受出版：2024年6月15日doi：10.7752/jpes.2024.06155摘要：神经过程的移动性和不稳定性，以及通过Reflex Arcs的激发式传播的速度来确定各个人的效力，并确定了一个人的有效性。这项研究的目的是对武术中从事不同形式的体育活动的学生运动员之间对物体进行复杂的视觉 - 运动反应进行比较分析，以实现个性化教育和培训课程。研究使用了对移动物体的反应方法。结论。材料和方法：五十七名男学生参加了实验，其中包括32名没有特定运动训练的32名，在Sambo和Aikido类别中具有25种体育经验。使用的设备是带有集成的“心理生理学”软件的“ TVE”视觉运动反应控制台。评估了准确，高级和延迟反应的数量，平均反应时间以及神经过程的平衡。结果：具有运动经验的学生显示了中枢神经系统的功能更稳定，以及神经过程的移动性和不稳定性，这通过研究指标的可靠值证实。在测试过程中，学生运动员表现出精确反应的占主导地位，激发和抑制作用的变化更加稳定。与未经训练小组的学生相比，他们沿着反射弧的激发速度更高。没有运动经验的学生之间的聚类分析结果表明神经过程的不稳定性，而兴奋或抑制过程占主导地位。在学生运动员组中，神经过程更加平衡，这可能会对运动结果产生积极影响。关键词：体育，武术，视觉运动反应，体育训练在体育和运动实践中，人类中枢神经系统生理状态的关键信息预测之一是视觉运动的反应。这决定了训练过程的个性化方法的重要性（Romanova等，2023； Wang等，2023）。可用于确定脑皮质中激发和抑制的特征，以及沿反射弧的神经信号的速度（Van Biesen等，2018； Trecroci等，2021;Hülsdünker，＆Mierau，＆Mierau，2021）。研究感觉运动反应的速度和准确性对于确定中枢神经系统功能状态的心理生理特征和参数至关重要。已经确定，身体的这种生理功能是影响运动训练质量的主要特征之一（Hunzinger等，2020）。对移动对象的视觉运动响应是预见教育，培训和竞争活动中事件过程的研究过程中最著名的。实现武术的运动结果（伊斯兰等，2020； Korobeynikov等，2020； Vorozheikin等，2020）。
基于感觉运动节律的脑机接口在中风后手部上肢康复中的应用：系统综述
摘要：脑机接口（BCI）在神经康复领域越来越受欢迎，而感觉运动节律（SMR）是一种可以被BCI捕捉和分析的脑振荡节律。先前的综述已经证明了BCI的有效性，但很少详细讨论BCI实验中采用的运动任务，以及反馈是否适合它们。我们重点研究了基于SMR的BCI中采用的运动任务以及相应的反馈，并在PubMed、Embase、Cochrane library、Web of Science和Scopus中搜索了文章，找到了442篇文章。经过一系列筛选，15项随机对照研究符合分析条件。我们发现运动想象（MI）或运动尝试（MA）是基于EEG的BCI试验中常见的实验范式。想象/尝试抓握和伸展手指是最常见的，并且有多关节运动，包括腕关节、肘关节和肩关节。在手抓握和伸展的MI或MA任务中存在各种类型的反馈。本体感觉以多种形式更频繁地使用。矫形器、机器人、外骨骼和功能性电刺激可以辅助瘫痪肢体运动，视觉反馈可以作为主要反馈或组合形式。然而，在恢复过程中，手部恢复存在许多瓶颈问题，例如弛缓性瘫痪或张开手指。在实践中，我们应该主要关注患者的困难，在机器人、FES或其他组合反馈的帮助下，为患者设计一个或多个运动任务，帮助他们完成抓握、手指伸展、拇指对握或其他动作。未来的研究应侧重于神经生理变化和功能改善，并进一步阐述运动功能恢复过程中神经生理的变化。
慢性踝关节不稳定性患者表现出增加的感觉运动皮层激活，并且与较差的单腿姿态相关性与较差的横向平衡能力相关：FNIRS研究
简介：慢性脚踝不稳定性（CAI）是一种肌肉骨骼状况，它是从急性踝关节扭伤中演变而来的，其潜在机制尚未达成共识。越来越多的证据表明，踝关节损伤后大脑的神经塑性变化在CAI的发展中起关键作用。平衡缺陷是与CAI相关的重要危险因素，但是关于与受影响个体平衡控制有关的感觉运动皮质可塑性的证据很少。本研究旨在评估单腿姿态期间CAI和未受伤个体患者之间的皮质活性和平衡能力的差异，以及这些因素之间的相关性，以阐明CAI患者平衡控制的神经生理变化。
通过优化的深度学习模型从感觉运动大脑活动直接重建语音 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Vansteensel, M.
摘要 目的：脑机接口 (BCI) 技术的发展是帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流的关键。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型的结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。方法：在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。主要结果：我们表明 (1) 专用的机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；(2) 重建语音中的单个单词解码准确率达到 92%-100%（偶然水平为 8%）；(3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。意义。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。