Computational system for the analysis of a stroke in the proprioception-driven coordination

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K12638
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
• Research Institution: Tokyo Metropolitan Institute of Medical Science
• Principal Investigator: MIN Kyuengbo 公益財団法人東京都医学総合研究所, 基盤技術支援センター, 主席研究員 (50596103)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 李 鍾昊 公立小松大学, 保健医療学部, 教授 (40425682)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 中枢性運動麻痺 / 固有感覚 / 計算モデル / 運動指令の推定 / 筋電図信号 / 皮質脊髄路

Outline of Final Research Achievements

A stroke-driven central paralysis brings the connection disorder between central nerves system in brain and peripheral nerve. To analyze this mechanism, first, we developed the muscular skeletal computational model, which estimates motor commands in peripheral nerve from EMG signals. Second, using this computational model, we determined the baseline of normal condition, which is based on the motor command estimated from EMG signals of normal persons. Using this baseline on the normal condition, we may quantitatively estimate the degree of the motor command disorder in stroke-driven central paralysis.

Free Research Field

計算論的神経科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

固有感覚情報である筋骨格系の動的な状態の認知仕組みに基づき、脳中枢の大脳皮質脊髄路の運動指令のコーディングと筋制御信号へのデコーディングのメカニズムを新しく計算モデル化した。本モデルを用いた筋電図信号の解析によって、固有感覚情報の認知体系が運動状態の認知だけではなく、運動制御への関わりも新しく示した。また、本モデルを用いて脳中枢の運動麻痺状態の定量化モデルを提案することにより、高齢化に伴う社会的に大きな負担となっている脳卒中やその関連病気における定量的な診断モデルを提示し、リハビリを伴う診断と回復の臨床医学分野に貢献できる可能性を示した。