皮質筋コヒーレンス

皮質筋コヒーレンスは、脳の皮質領域と筋肉の神経活動の同期に関係しています。神経活動は、脳（EEG、MEG、ECoGなど）と筋肉（EMG）からの電気生理学的記録によって検出されます。これは、運動の神経制御を研究する方法です。

生理

皮質筋のコヒーレンスは、最初にMEGとEMGの間で報告され^{[1] 、}EMGとEEG、MEGなどの間で広く研究されています。

皮質筋コヒーレンスの起源は、一次運動野と筋肉の間の皮質脊髄路におけるコミュニケーションにあるようです。コヒーレンスの生成における下行皮質筋路の役割はより明確ですが、上行感覚脊髄皮質路の役割はそれほど明確ではありません。

皮質筋コヒーレンスは、アルファ帯域（約 10 Hz）、ベータ帯域（15～30 Hz）、ガンマ帯域（35～60 Hz）において特に注目されています。

数学と統計

神経信号間の同期性を評価するための古典的で一般的なアプローチはコヒーレンスを使用することです。^[2]

コヒーレンスの統計的有意性は、信号の正規分布を仮定したデータセグメント数の関数として求められます。^[3]あるいは、ブートストラップなどの非パラメトリック手法を使用することもできます。

計算モデル

^{皮質筋コヒーレンスはモデル[4]}^[5]でシミュレートされており、運動指令は運動皮質のベータ帯域同期パターンの空間パターンにエンコードされていると仮定している。皮質の特定の振動パターンは、皮質脊髄線維の樹状突起によって空間的にフィルタリングされ、脊髄の運動ニューロンへの下降駆動を選択的に形成できる。皮質振動は、このようにして、振動パターンの持続時間中維持される安定した筋力に変換される。振動は運動指令の搬送としてのみ機能するが、ベータ振動の弱い痕跡は筋肉に伝達される。これらの痕跡は、生理学で観察されるものと一致する弱いレベルのベータ帯域皮質筋コヒーレンスとして現れる。^[6]

参照

参考文献

^ Conway, BA, Halliday, DM, Farmer, SF, Shahani, U., Maas, P., Weir, AI, & Rosenberg, JR (1995). ヒトにおける持続運動課題遂行中の運動皮質と脊髄運動ニューロンプールの同期。J Physiol, 489 ( Pt 3), 917–924. http://doi.org/10.1113/jphysiol.1995.sp021104
^ Halliday DM、Rosenberg JR、Amjad AM、Breeze P、Conway BA、Farmer SF (1995)。「混合時系列/点過程データの解析のためのフレームワーク - 生理学的振戦、単一運動単位放電、筋電図の研究への理論と応用」。Progress in Biophysics and Molecular Biology。64 (2–3): 237–278。doi : 10.1016 / S0079-6107 (96)00009-0。PMID 8987386。
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外部リンク

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[1] Conway, BA, Halliday, DM, Farmer, SF, Shahani, U., Maas, P., Weir, AI, & Rosenberg, JR (1995). ヒトにおける持続運動課題遂行中の運動皮質と脊髄運動ニューロンプールの同期。J Physiol, 489 ( Pt 3), 917–924. http://doi.org/10.1113/jphysiol.1995.sp021104

[2] Halliday DM、Rosenberg JR、Amjad AM、Breeze P、Conway BA、Farmer SF (1995)。「混合時系列/点過程データの解析のためのフレームワーク - 生理学的振戦、単一運動単位放電、筋電図の研究への理論と応用」。Progress in Biophysics and Molecular Biology。64 (2–3): 237–278。doi : 10.1016 / S0079-6107 (96)00009-0。PMID 8987386。

[3] Halliday, DM, & Rosenberg, JR (1999). スパイク列と時系列データの時間および周波数領域分析。Modern Techniques in neuroscience research (pp. 503–543). Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-642-58552-4_18 から取得

[HEI2015-4] Heitmann S、Boonstra T、Gong P、 Breakspear M、Ermentrout B (2015)。「安定した姿勢のリズム：空間的に組織化された振動パターンとしての運動コマンド」。Neurocomputing。170 ：3–14。doi ：10.1016 /j.neucom.2015.01.088。

[5] ^ Heitmann S、 Boonstra T 、 Breakspear M (2013)。「進行波をデコードするための樹状突起メカニズム：原理と運動皮質への応用」。PLOS Computational Biology。9 ( 10): e1003260。Bibcode : 2013PLSCB ...9E3260H。doi : 10.1371/ journal.pcbi.1003260。PMC 3814333。PMID 24204220。

[6] ^ Baker SN、Kilner JM、Pinches RN 、 Lemon RN (1999)。「運動出力における同期と振動の役割」。実験的脳研究。128 (1): 109–117。doi : 10.1007 /s002210050825。PMID 10473748。S2CID 13533875 。