2022 Fiscal Year Final Research Report
Comparison of the capacity to integrate information in motor and visual systems by TMS-EEG concurrent recordings
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19H04024
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59030:Physical education, and physical and health education-related
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| Research Institution | National Institute for Physiological Sciences |
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Principal Investigator |
Kitajo Keiichi 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡崎 由香 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 助教 (10718547)
上原 一将 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 助教 (90746661)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 脳波 / 位相同期ネットワーク / 有効結合 / 機能結合 / 半球間情報統合 / 個人差 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We examined interhemispheric integration capacity through visual target tracking tasks spanning the visual hemifields and quantified functional connectivity via EEG phase synchronization networks. We examined the relationship between interhemispheric phase synchronization of EEG and the perceptual performance from the perspective of individual differences. A correlation tendency was observed between the degree of gamma-band interhemispheric phase synchronization between the EEG signals of electrodes near the left and right hMT+ and the individual task scores of tracking across the left and right visual fields. In the future, we will advance experiments of motor system interhemispheric integration tasks to evaluate effective connectivity, and aim for an integrated understanding of individual characteristics of information integration capacity through synchronous networks in the motor and visual systems by transcranial magnetic stimulation-EEG concurrent recordings experiments.
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| Free Research Field |
計算論的神経科学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
脳の位相同期ネットワーク結合の個人差を精度高く定量化する実験と解析手法開発が本研究によって進展した。脳卒中をはじめとする神経・精神疾患では脳波でみられる半球間を含む大域的なネットワーク結合が健常者と比べて、低下していることが明らかになっている。遠隔脳領域間の情報統合に関するネットワークの不全や変容を精度高く定量化する手法の確立により、神経・精神疾患の病態の理解やネットワークの評価、新規ニューロリハビリテーション手法への応用等の貢献が期待される。
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