图 1. 猕猴和人类皮质层级和深度的 T1w/T2w 比率。(A、B)用于评估猕猴(A)和人类(B)皮质区域和深度的 T1w/T2w 比率的分析方法示意图。左侧面板显示猕猴的 CHARM 6 级 27,28 和人类的 Schaefer 400 29 的离散块。中间面板根据猕猴的测地线距离或人类的感觉运动关联轴标记块,颜色从黄色(感觉运动)过渡到紫色(关联)。右侧面板可视化层状组织,颜色从深蓝色(深层)过渡到浅绿色(浅层)。 (C、D) 猕猴 T1w/T2w 比值沿测地距离的分布(C,R 2 = 0.096,P < 0.001)和人类感觉运动联想 (SA) 轴的分布(D,R 2 = 0.354,P < 0.001)。 (E、F) 猕猴 (E) 和人类 (F) 感觉运动、中部和联想区域内皮质深度方向的 T1w/T2w 比值;方差分析 *** P < 0.001。
感觉运动适应(由于感觉反馈而对运动命令进行的持久改变)使说话者能够将其发音与预期的语音声学效果相匹配。大脑如何整合听觉反馈来修改语音运动命令以及限制这些修改程度的因素仍然未知。在这里,我们研究了言语运动皮层在修改存储的言语运动计划中的作用。在受试者内设计中,参与者在说话和接收第一共振峰的改变的听觉反馈时,分别接受言语运动皮层的假刺激和阳极经颅直流电刺激 (tDCS)。阳极 tDCS 增加了反馈扰动的感觉运动适应率。使用发声器速度方向 (DIVA) 语音生成框架对我们的结果进行计算建模,表明 tDCS 主要通过增加前馈学习率来影响行为。这项研究展示了局部非侵入性神经刺激如何增强听觉反馈与言语运动计划的整合。
动物的身体影响神经系统如何产生行为。因此,2对感觉运动行为神经控制的详细建模需要3个身体的详细模型。在这里,我们在Mujoco Physics发动机中贡献了4种水果果蝇Melanogaster的解剖学生物力学全身模型。我们的模型是通用的,5可以在陆地和空气中模拟各种频率行为。我们通过模拟逼真的运动和步行来证明模型的6个通用力。为了支持7这些行为,我们通过流体力和8种粘附力的现象学模型扩展了穆霍科。通过数据驱动的端到端强化学习,我们证明了9这些进步使能够基于高级转向控制信号的复杂轨迹进行现实运动10的神经网络控制器的训练。我们通过训练12个模型来证明11使用视觉传感器以及重复使用预训练的通用式旋转控制器。我们的项目是一个开源平台,用于在体现的上下文中对感觉运动行为的神经控制建模。14
主动睡眠 (AS) 为同步皮质和皮质下结构内及之间的神经活动提供了独特的发展环境。在一周大的大鼠中,肌阵挛性抽搐的感觉反馈(AS 的特征性相位运动活动)会促进海马体和红核(中脑运动结构)中相干的 θ 振荡 (4-8 Hz)。抽搐的感觉反馈还会以纺锤波爆发的形式触发感觉运动皮质中的节律活动,纺锤波爆发是由 θ、α/β(8-20 Hz)和 β2(20-30 Hz)频段中的节律成分组成的短暂振荡事件。在这里,我们想知道这些纺锤波爆发成分中的一个或多个是否从感觉运动皮质传递到海马体。通过同时记录 8 日龄大鼠的胡须桶状皮质和背侧海马,我们发现 AS(而非其他行为状态)会促进皮质-海马相干性,尤其是在 beta2 波段。通过切断眶下神经以阻止胡须抽搐的感觉反馈传递,AS 期间的皮质-海马 beta2 相干性显著降低。这些结果证明了感觉输入(尤其是在 AS 期间)对于协调这两个正在发育的前脑结构之间的节律性活动的必要性。
AI和深度学习的最新进步已经使人们对能够在越来越复杂的环境中执行任务的人工药物的需求不断增长。在这种情况下,要解决与持续学习限制和知识能力相关的挑战,受人认知启发的认知体系结构已获得了重要意义。这项研究通过引入一种认知 - 注意系统,采用建设性神经网络的学习方法来持续获取程序知识,从而有助于现有研究。我们用一个建设性的神经网络深化增强学习机制来代替增量的表格增强学习算法,以进行连续的感官知识获取,从而增强了整体学习能力。这种修改的主要重点是优化记忆利用和减少训练时间。我们的研究提出了一种学习策略,该策略将深入的强化学习与程序学习合并,从而反映了人类感觉运动发展中观察到的增量学习过程。这种方法嵌入了Conaim认知 - 注意结构中,利用CST的认知工具。提出的学习机制允许模型在其程序内存中动态创建和修改元素,从而促进了先前获得的功能和过程的重复使用。此外,它使该模型具有结合学习元素以有效适应复杂场景的能力。采用了一个建设性的神经网络,启动了一个包含一个神经元的初始隐藏层。但是,它具有适应其内部体系结构的能力,以响应其在程序和感觉运动任务中的性能,插入新的隐藏层或神经元。通过涉及类人形机器人的模拟进行的实验证明了以前通过逐步知识获取无法解决的任务的成功解决。在整个训练阶段,与其他代理人相比,建设性代理至少获得了40%的奖励,并执行了8%的措施。在随后的测试阶段,建设性剂表现出与其对应物相比的作用数量增加15%。
开发检测运动相关大脑活动的新方法是科学许多方面的关键,尤其是在脑机接口应用中。尽管使用传统方法已经揭示了一些众所周知的运动相关脑电图特征,但它们仍然缺乏对运动相关模式的稳健分类。在这里,我们介绍了运动相关大脑活动的新特征,并通过考虑感觉运动皮层中 µ 节律的事件相关去同步 (ERD),即跟踪相应频带中功率谱密度的下降,揭示了潜在神经元动力学的隐藏机制。我们假设运动相关 ERD 与 µ 波段神经元活动的随机波动抑制有关。这是由于相应振荡模式中涉及的活跃神经元群体数量减少。在这种情况下,我们预计在感觉运动皮层记录的 EEG 信号将具有更规则的动态和更复杂的降低。为了支持这一点,我们通过递归量化分析 (RQA) 应用信号复杂性测量。具体来说,我们证明某些 RQA 量化器对于检测运动开始的时刻非常有用,因此能够对执行的动作的侧面性进行分类。
摘要:在改善脊髓损伤 (SCI) 后患者的预期寿命和生活质量的缓慢道路上,康复仍存在争议。神经系统再生能力的潜在作用促使人们多次尝试刺激 SCI 以重新建立中断的感觉运动回路并了解其在康复过程中的潜力。现在有大量资源可用,从药理学到生物分子方法,从神经调节到基于使用各种神经接口、外骨骼和虚拟现实应用的感觉运动康复干预。整合现有资源似乎是一个有前途的研究领域,尤其是从改善短期到中期生活条件的角度来看。减少慢性神经性疼痛、重新控制某些生理活动和增强残留能力等目标往往比完全功能恢复更为紧迫。在这篇观点文章中,我们概述了通过广泛的损伤康复阶段治疗 SCI 的最新干预措施。这项研究的根本目的是引入一种基于脊髓神经可塑性的多模式方法,以促进脊髓损伤后的功能恢复并改善生活质量。尽管如此,当单独使用时,生物分子治疗方法已被证明效果不佳。
脑机界面(BMI)允许个人通过控制自己的大脑活动来控制外部装置,而无需身体或肌肉运动。执行自愿运动与这些动作及其成果的代理经验(“代理感”)有关。当人们自愿控制BMI时,他们也应该体验一种代理感。但是,与正常运动相比,使用BMI采取行动会出现几种差异。特别是,BMI缺乏感觉运动反馈,可提供较低的可控性,并且与认知疲劳的增加有关。在这里,我们探讨了这些不同因素如何影响两项研究中的代理意识,在这两项研究中,参与者通过通过脑电图在线解码的运动图像来控制机器人手。我们观察到,使用BMI时缺乏感觉运动信息似乎没有影响代理意识。我们进一步观察到,对BMI的控制较低会降低代理感。最后,我们观察到,越好的参与者控制了BMI,通过身体所有权和代理分数来衡量,机器人手的拨款越大。根据BMI技术对使用假肢的患者的重要性,讨论了基于对代理意识的存在理论讨论结果。
摘要 关于运动技能习得背后的皮质改变仍存在争议。在这项针对年轻人的纵向研究中,我们在 6 周内每周进行一次表现和神经影像学 (7 T MRI) 测量,以研究与学习用非惯用手同时按压手指的序列相关的神经变化。干预组 (n = 33)(在家练习手指序列)和对照组 (n = 30,未在家练习)均表现出总体表现改善,但是干预组进行强化训练的序列表现改善更多,且与未进行强化训练的序列相比更一致。与未进行训练的序列相比,双侧顶叶和运动前皮质的大脑活动对于训练过的序列有所减少。未检测到与训练相关的主要感觉运动区域的变化。训练过和未训练序列之间的激活模式相似性在次要感觉运动区域降低,但在主要感觉运动区域没有降低,而不同训练过序列之间的激活模式相似性没有显示出可靠的变化。无论是试验中激活模式的变异性,还是大脑结构的估计值,都没有显示出与练习相关的、达到统计显著性的变化。总体而言,学习配置序列的主要相关性是次级运动区域大脑活动的减少。
摘要国际运动科学杂志17(1):438-444,2024。频道镜训练已显示可改善运动表现的视觉运动控制和动态视力;但是,没有研究考虑使用这种培训来提高步行过程中的运动觉知识,适用于高风险人群。目的:这项研究的目的是评估频镜训练对盲折直线步行的影响。方法:37名大学生健康参与者(年龄:20.141.23岁;女性:n = 32,男性:n = 5)完成了这项研究。在此预测试前的准实验研究中,没有癫痫病或平衡障碍史的参与者完成了为期四周的渐进式频镜训练方案。评估感觉运动反馈参与者在蒙住眼睛时行走27.5 m。完成了盲折的直线步行测试,并测量了与端点的偏差。一个配对样本t检验用于分析计算出的偏差角。结果:从PRE(14.485.95)到发布(11.606.78)偏差角(t(36)= 2.71,p = 0.01)的显着差异。结论:这是第一个研究频道训练对视力限制步行任务的影响的研究,这需要反馈重新加权。这些发现对于依赖非视觉系统的临床环境或性能可能是有益的。具体来说,视觉系统为临床(8)和健康人群(1,12)的步行和运动表现提供了重要的提示。关键词:感觉运动,反馈重新加权,本体感受,姿势协调介绍闭环反馈,来自原理,视觉和前庭系统提供了信息,以保持运动期间保持稳定性和姿势控制(14)。对一个或多个感觉运动系统的操纵将中枢神经系统重定向以依靠提供的信息来维持协调,也称为“感觉重新加权”(4,15)。例如,通过破坏视力,将更大的依赖应用于体验和前庭反馈以执行任务。先前的研究使用视觉训练来增强视觉运动控制(3)和动态视敏度(11),并在下游转换为练习或竞争(8,12)。因此,通过有限的视觉反馈训练,
