Development of a new quantitative index for motor learning using network analysis of brain and joint motion
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21K11205
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Kansai University of Health Sciences |
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Principal Investigator |
備前 宏紀 関西医療大学, 保健医療学部, 助教 (50828770)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
冨山 直輝 星城大学, リハビリテーション学部, 准教授 (00367872)
山田 和政 星城大学, リハビリテーション学部, 教授 (20367866)
水野 由子 (松本由子) 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (80331693)
木村 大介 関西医療大学, 保健医療学部, 教授 (90513747)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 運動学習 / 近赤外分光法 / 近赤外分光計測法 / 脳内ネットワーク / ネットワーク解析 |
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| Outline of Research at the Start |
リハビリテーション分野では，運動習熟過程をパフォーマンスの速さと正確さで評価する．いずれパフォーマンスはプラトーに至り，リハビリテーションは終了となる．一方，脳内ネットワーク解析では，プラトーの先にあるさらなる変化を捉える可能性が示唆されている．そこで，運動学習のプラトーの先にある変化を捉えるため，近赤外分光と三次元動作解析装置から得られるデータを用い「脳と関節運動を1つのネットワークとみなす」脳・筋・骨格系の同時ネットワーク解析を行う．これら解析によりネットワークの効率性，すなわちパフォーマンスの効率化，柔軟性が解明でき，得られる知見は運動学習のプラトー先にある変化とみなせる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
健常者20名を対象に，系列反応時間課題を実施し，反応時間を記録した．また，脳機能計測にNIRS（日立製作所製OT-R41）を使用した．NIRS計測時の課題は，ターゲットタスクを運動学習課題，コントロールタスクを1-2-3-4と規則的な刺激提示に対して対応するボタンを押す課題とした．また，ターゲットタスクとコントロールタスクは各3回試行し，3回のターゲットタスクを加算平均処理し，ターゲットタスク20秒間における各関心領域のOxy-Hb濃度変化を算出した．また，プローブの配置は，国際10-20法でホルダーを装着し，関心領域を左右の眼窩前頭野，前頭極，背外側前頭前野，側頭極，上側頭回，中側頭回，下前頭回，補足運動野とした（Tsuzuki D, 2007）．実験は運動学習前課題，5分間練習，運動学習後課題のプロトコルで実施した．統計解析は運動学習前後の反応速度の変化量を求め，中央値より変化量が大きい群を運動学習高度進行群（以下：高度進行群），小さい群を運動学習中等度進行群（以下：中等度進行群）の2群に分け一般化線形混合モデルによる二元配置分散分析を実施した．
反応時間は高度進行群では運動学習前553±25msから運動学習後477±41msへと減少し，中等度進行群では運動学習前542±16msから運動学習後522±25msへと減少した．各関心領域における賦活量は右背外側前頭前野，左前頭眼窩，左右の前頭極において，練習前後と群の交互作用は認めないが運動学習前後で有意な主効果を認め，両群とも同様に賦活量は減少した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
新型コロナウイルスによる影響で被検者の募集に時間が掛かったため，遅れている
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| Strategy for Future Research Activity |
被験者を増やし，脳内ネットワークに併せて関節運動ネットワーク解析も実施していく．
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
