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【24h】

[パネル討論]計算論的神経解剖学からアプローチするBMIリハビリテーション

机译:[小组讨论]来自计算神经解剖学的BMI康复方法

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摘要

What people expect for brain science is contribution for functional development and recovery. A collection of individual reports of disconnected data alone can't achieve this goal. Rather, brain since is required to expand its boundary toward areas of engineering science apart from pure science. To this end, we should use tools and languages used in the field of engineering in order to model computational mechanism of each area in the brain, which enables us to predict how the behaviors would be changed by the modulated parameters embedded in each computational process of the corresponding brain region. We call this approach as "computational neuroanatomy of motor control" and potentially being useful to understand how lesions might cause motor impairments and ataxia. If we can modulate parameters in these computational mechanism using techniques in brain machine interface(BMI) as well as neurofeedback, we might be able to predict how these modulation leads to improve and recover brain functions. Through this approach, brain science is expected to progress to the next stage: understanding brain by controlling brain.%我々が脳を研究する目的のうちの一つは脳機能の回復と改善へ貢献することである。これを実現するためには脳科学はpure scienceに限定されず、engineering scienceへと展開する必要がある。もしも脳の各部位の計算機構を工学的な枠組みを用いて記述し、それぞれの計算機構に含まれる各パラメータの変更に対して運動の変化を予測することができれば、脳の各領域の病変が運動障害·失調を引き起こすメカニズムを理解することができる。さらに、BMIやニューロフィードバックによって脳の各領域の状態に変更を導くことにより、モデルから予測される運動の変化(改善および回復)を予測的に制御することができる。このようなアプローチは、例えばリハビリテーションのような実用に留まらず、脳の計算機構の理解と検証にとって有用である。これを通じ、脳科学を新たに"制御を通じた脳理解"の段階へ進めることが期待される。
机译:人们对脑科学的期望是对功能发展和恢复的贡献。仅收集断开数据的单个报告并不能实现此目标。相反,从那时起,就需要大脑将其边界扩展到除纯科学之外的工程科学领域。为此,我们应该使用工程领域中使用的工具和语言来对大脑每个区域的计算机制进行建模,这使我们能够预测行为将如何被嵌入每个计算过程的调制参数改变。相应的大脑区域。我们称这种方法为“运动控制的计算神经解剖学”,并可能有助于了解病变如何引起运动障碍和共济失调。如果我们可以使用脑机接口(BMI)和神经反馈技术来调节这些计算机制中的参数,则我们可能能够预测这些调节如何改善和恢复大脑功能。通过这种方法,脑科学有望进入下一个阶段:通过控制大脑来理解大脑。%我々が脳を研究する目的のうちの一つは脳机能の回复と改善へ贡献することである。これをもしも脳现するためには脳科学は纯科学に限定に,工程学へと展开する必要がある。もしも脳の各部位の计算机构を工学的な枠组みを用いて记述し,それぞれの计算机构に含まさらに各个パラメータのタ更に対して运动の変化を化を予测することができれば,脳の各领域の病変が运动障害·失调を引き起こすメカニズムを理解することができる。さらに,BMIやニューロフィードバックによって脳の各领域の状态に変更を导くことにより,モデルから予测される运动の変化(改善および回复)を予测的に制御することができる。このようなアプローチは,例えばリハビリテーションのような実用に留まらず,脳の计算机构の理解と検证にとって有用である。これを通じ,脳科学を新たに“制御を通じた脳理解”の段阶へ进めることが期待される。

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