静息脑中运动技能的神经网络特征
神经元与认知
2019-07-24 v1 信号处理
摘要
卒中引起的大规模皮层网络紊乱已知与运动缺陷的程度相关。我们认为，在静息脑中识别代表运动行为的脑网络将为当前的神经康复方法提供重要见解。特别地，我们旨在研究脑节律的全局配置及其与运动技能的关系，而非如广泛研究的那样关注学习表现。我们通过在三十七名健康受试者脑电图（EEG）记录期间进行三维物理空间视觉运动学习实验来实证探讨该问题。我们证明，作为受试者运动技能量化度量的跨受试者平均运动平滑度变异，可由实验前记录的静息态 EEG alpha 节律（8-14 Hz）的全局配置预测。重要的是，这种运动技能的神经网络特征被发现与任务相关及学习相关的 alpha 节律变化正交（独立），我们将其解释为大脑的组织原则。我们认为，脑中此类配置的紊乱可能促成卒中的运动缺陷，并且通过神经反馈重新配置卒中患者的脑节律可增强卒中后神经康复。
引用
@article{arxiv.1907.09533,
title = {Neural Signatures of Motor Skill in the Resting Brain},
author = {Ozan Özdenizci and Timm Meyer and Felix Wichmann and Jan Peters and Bernhard Schölkopf and Müjdat Çetin and Moritz Grosse-Wentrup},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.09533},
year = {2019}
}
备注
2019 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2019)