fNIRS-GLM解析を用いた回転変換運動タスクにおける学習の考察
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概要
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ヒトは新規の道具を繰り返し使用することによりその使い方を学習する.このような運動学習は,特定の脳活動変化と関連があることが示されてきた.我々は非侵襲脳活動イメージング技術において,近年着目されているfunctional near-infrared spectroscopy(fNIRS)を用いて運動学習を評価できないかを検討した. fNIRSは測定が簡単で拘束性が少なく,動きのある課題の評価が可能になる反面,計測されるfNIRS信号には頭皮血流などのアーチファクトが混在すると考えられている.そこで我々は頭皮血流を考慮した一般線形モデル(GLM)を提案し,回転変換運動タスクに適用させた.提案モデルは学習に関連した成分+頭皮血流成分(BLSモデル)であり,頭皮血流を考慮していない学習モデル(BLモデル)と比較した.結果は,頭皮血流の影響が大きく表れたため, BLSモデルとBLモデルで脳活動の違いが確認でき,頭皮血流を考慮したBLSモデルでないと学習による脳活動変化をとらえることができない可能性が示唆された.グループ解析の結果,学習効果の有無によって脳活動に違いがみられた.これらの結果は,fNIRS-GLMモデルを用いて,運動学習に関連する脳活動を評価できる可能性を示している.
- 2012-09-20
著者
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