JoVE Logo
著者
お問い合わせ

サインイン

この記事について

  • 要約
  • 要約
  • 概要
  • プロトコル
  • 結果
  • ディスカッション
  • 開示事項
  • 謝辞
  • 資料
  • 参考文献
  • 転載および許可

要約

新規仮想現実ベース セットアップ (非訓練) 手に運動技能のパフォーマンスを向上させる 1 つの手の随意コントロールの悪用について述べる。これは非訓練の手が動いているかのようにリアルタイムの動きベースの感覚フィードバックを提供することによって実現されます。この新しいアプローチは、一方的な片麻痺患者のリハビリテーションを強化する使用ことがあります。

要約

運動技能の獲得はかかわっている限りでは、自主的な運動によるトレーニングはトレーニング (例えばロボット デバイスによって研修生の手の動きを観察またはパッシブ トレーニング) の他のすべてのフォームに優れています。物理的な動きの自発的な制御は制限されているので、これは明らかに麻痺側下肢のリハビリテーションにおける主要な課題を提示します。ここでは、この大きな課題を回避する可能性がある我々 が開発した新規研修制度について述べる。1 つの手の自主的なコントロールを開発し、他の手が動いているかのようにリアルタイムの動きベースの操作感覚フィードバックを提供します。バーチャル ・ リアリティ (VR) による視覚的操作は、右側の自発的な指の動きを受動的に左指を用ヨーク デバイスと結合されました。健常者、自由運動のトレーニングの欠如で手足のセッション内の強化されたパフォーマンスの向上を示す.健常者で示唆されたユニークな VR のセットアップとトレーニング可能性がありますも上肢麻痺の患者のための有益な影響を受けた手のリハビリテーションを向上させる健康的な手の自主的なコントロールを利用することで。

概要

物理的な練習は訓練の最も効率的な形式です。このアプローチは、よく確立された1は、訓練手の基本的なモーター機能が限られた2の場合非常に困難です。この問題を回避するには、文献の大規模な成長体は運動トレーニングのさまざまな間接的なアプローチを検討しました。

このような間接的なトレーニング方法の 1 つは、(非練習) 手のパフォーマンス向上を紹介するのに片方の手で物理的な練習を使用します。クロス-教育 (CE) や、両手間転移として知られているこの現象がずっと盛んに3,4,5,6,7,8,9様々 な運動課題10、11,12のパフォーマンスを向上するために使用します。例えば、スポーツのスキル設定、研究は、ドリブル、他の未熟な手13,14,15の機能の増加に 1 つの手でドリブル トレーニング バスケット ボールを転送するを示しています。

もう一つの間接的な方法で視覚や感覚のフィードバックを使用して運動学習は促進されます。観察による学習、それ実証されています単に受動的タスク16,17,18,19 を実行他の誰かを観察することによって大幅なパフォーマンス向上が得られること ,20。同様に手足が受動的移動、感覚のトレーニング運動課題12,21,22,23,24のパフォーマンスを向上させることが示されました。,25,26。

一緒に、研究のこれらの行は、感覚入力が学習の重要な役割を果たしていることを示唆しています。ここでは、反対肢と拡張パフォーマンス向上の結果 1 つの手足の身体トレーニング中 (視覚と固有受容) オンラインの感覚フィードバックを操作することを示しています。手に、その自主的な物理的な訓練のない状態で最適なパフォーマンス結果を生成する研修体制について述べる。提案法の概念の目新しさは、事実、それを組み合わせた学習 - すなわち、観察、CE、受動的運動学習の 3 つの形態に存在します。ここで一緒にミラー化された視覚的なフィードバックと受動的運動は、CE の現象は訓練肢の自発的な運動の不在で健常者の学習を容易にするために悪用される可能性があるかどうかを検討しました。

このセットアップの概念は、物理的に手を訓練しようとする直接によって異なります。-方法論のレベルで 3 D 仮想現実と自然環境の中での視覚と固有感覚入力の操作を許可するカスタムの組み込みデバイスなど高度な技術を含む新規セットアップを紹介します。現実世界の学習のためのキーの結果は、提案のトレーニングを使用して改善された結果を示します。たとえば、子供が大人27,28,29のそれとは異なる方法で感覚フィードバックを使用し、運動学習を最適化するために子供が練習の長い期間を必要とする可能性があります。操作感覚フィードバックと CE の使用は訓練の持続期間を減らすかもしれない。さらに、洗練された訓練のこの種を使用してスポーツ技能の習得を促進する可能性があります。最後に、これは脳卒中など片側の運動障害患者のリハビリテーションのための新しいアプローチの開発のために有益証明できます。

プロトコル

次のプロトコルを実施したテル ・ アビブ大学人間倫理委員会で承認されたガイドラインに従って研究には 2 実験が含まれています – 視覚操作、および別組み合わせビジュアルを使用して固有受容感覚操作。被験者は健康で正常な視力となし (エディンバーグ利き手アンケート) によると、右利き報告認知症または神経学的な問題。彼らは、研究の目的に素朴な研究に参加する書面によるインフォームド コンセントを提供します

。

1 です仮想現実環境を設定する

  1. 被験者前方に自分の手で椅子に座ると手のひらを下向きがある。
    2. 。
  2. 仮想現実に実環境のオンライン視覚的なフィードバックを提供するためにヘッド マウント型特殊な 3 D カメラで (VR) ヘッドセットを置きます。VR のヘッドセットで、カメラからのビデオを表示していることを確認します
    。 注: ビデオは c# で記載はコードベースを組み込まれたカスタム ソフトウェア オープン ソース、クロスプラット フォームの 3 D レンダリング エンジンに基づいて
    3. 。 それぞれの手に個々 の指撓曲のオンライン監視を許可する動き検出の氏と互換性のある手袋を
  3. 置く。実際手をできる通常場所に向かって下へ見ている場合にのみ、対象は仮想手を参照してくださいするようにソフトウェアが空間の特定の場所に仮想手を埋め込むことを確認します
    4. 。
  4. 実験全体を通じてソフトウェア記録手袋によって提供される手の構成を確認してください
    。 注意: 埋め込まれた仮想の手の動きは手袋の指の間の角度を含むから校正の生データとジェスチャの情報にアクセスするため C ベースのアプリケーション プログラム インターフェイス (API) を使用して同じソフトウェアによって制御されて ' 接合
    5. 。
  5. 配置対象 ' 専用の動きで手デバイスを制御し、ピストンズに個別に右と左の指をストラップします。被験者は自分の右の手の指を個別に移動できますを確認してください
    。 注: 右手指のピストンは、その屈曲の程度に応じてポテンショメータのプランジャーを移動します。これは、順番に、右手の各指にすべてのポテンショ メーターの場所を読み取りモジュールを制御および対応するプッシュ/プル力モーターは、位置に対応する手指を左します
    6. 。
  6. は、デバイスの内部にある間、彼らの左手を移動する被験者を尋ねることによって左手指の随意運動が制限されていることを確認します
    。 注: 以来だけでアクティブな (右) 手指の動きは、モータをアクティブに、自主的な左手の指の動きは不可能デバイスを有効にします
    7. 。

2。実験を行う

注: 実験的段階の 図 1 を参照してください。各教科は、3 つの命令-鉄道-評価の実験的セッションを施行した.代表的な結果で評価段階と手順の詳細を提供します

。
  1. 科目をはずす ' モーション コントロール ・ デバイスから手
    2. 。
  2. は、事前に定義された時間枠で繰り返しとして正確に、トレーニング以外の手で可能な限り急速運動 5 桁指の一連の動きを実行する件名を持つ (例えば 30 秒)。それぞれの個々 の指の屈曲が 90 度以上をする必要があります
    。 注: インデックス (1) から (4) の小さな指に指の番号と、指示が含まれて特定の 5 桁の数字には。シーケンスが 4-1-3-2-4 の場合が被験者指を移動、次の順序で: インデックス リング-中間-少し
    3. 。
  3. 評価 (手順 2.2) ストラップ モーション コントロール ・ デバイスに被写体の手後
    4. 。
  4. 自習方法でアクティブな手と指の動きのシーケンスを実行する次のトレーニングの段階に患者をキューします
    5. 。
  5. 評価段階 2.1 2.2 再度繰り返します
    6. 。

3。行動データを分析してパフォーマンスの向上を計算する

  1. 実験中に記録された手袋のデータ ファイルを読み込むカスタマイズされたソフトウェアでクリックして ' 左手データを読み込む ' で作成したファイルを選択、' の左手キャプチャ ' 関連の主題の下のフォルダーです
    。 注: 別のフォルダーがない事前、事後評価等。ファイル名を含む評価ステップ識別します
    2. 。
  2. クリックして ' 右手データを読み込む ' で作成したファイルを選択、' の右手をキャプチャ ' 関連の主題の下にフォルダー
    3. 。
  3. をクリックして ' に行く ' 再生し、モーショントラッ キング グローブのセンサーから記録されたデータに基づいて各評価段階で仮想手の動きを視覚化する
    4. 。
  4. 各評価ステップや各教科別に、数を数えるを完了し、正しい指のシーケンス (P) の訓練を受けた手で実行します
    。 注: 手指の運動は有効と見なされます近位指骨と中手骨間の角度に達したときにだけ進路 90 度。5 桁のシーケンスが完了し、すべての指の動きが有効な場合にのみ正しいと見なされます
    5. 。 次の数式に従って
  5. 計算パフォーマンス向上インデックス (G):
    figure-protocol-2489
    ここで、P post_training/P pre_training 件名に対応 ' 前後のトレーニングのパフォーマンス (完全な指のシーケンスの数)評価はそれぞれステージします
    6. 。

結果

36 科目 2 つの実験の感覚 (視覚・固有感覚) フィードバックを操作しながら、右手指の急速なシーケンスを実行するように訓練。指が小指 (4) に (1) のインデックスから打刻し、各被験者など 3 つの連続した実験的セッションで 3 つの異なるシーケンスを学ぶ: 4-1-3-2-4、4-2-3-1-4、3-1-4-2-3。各シーケンス/セッションは特定の訓練の種類に関連付けされ、シーケンスとトレーニングの種類間の関連付けは被験者間で相殺しました。各セッションの初めに、被験者と発表された番号の指で 2 つの手イラスト (右と左) と下に、特定 5 番号順序を描かれている命令スライド学習する指の動きのシーケンスを表す(図 1を参照)。手順スライド (12 s) 事前トレーニングが続いた評価段階 (30 秒)。この段階でオンライン視覚的なフィードバックはその指の動きで結ばれた 2 つの仮想手の表示から成っていた (仮想手 5DT 手袋ツールボックスで使用できるモデルに基づいていた) 被験者の実際の指の動きにリアルタイム。したがって、実際の左の手の動きは、左 (一致した) 仮想手の動きの視覚的なフィードバックを伴っていた。早くと、左手でできるだけ正確に繰り返しシーケンスを実行するよう指示しました。次のトレーニング段階で科目は自習方法で特定の実験条件の下で訓練を受けた。20 ブロック、各トレーニング ブロックに含まれるトレーニング段階続いた 15 s に続いて 9 期間を休んでの手がかりとして黄色の空白の画面の s。20 トレーニング ブロック、ここで条件間で有意差を得るのに十分なを使いました。最後に、後の研修事前研修評価と同じ評価段階を行った。各教科は、3 つのようなの命令-鉄道-評価の実験的セッションを施行した.各実験的セッションは、ユニークなトレーニング条件と指系列と関連付けられました。実験 1 では、次のトレーニング条件 G インデックス値を比較: その本当の両手がモバイル シーケンスを実行する仮想の左手を観察 (1) 受動的観測対象訓練(2) CE - 物理的に、右手で右の仮想手ムーブメントの合同オンライン視覚的なフィードバックを受けながら訓練科目(3) CE + ビジュアル操作 (VM) - 重要なは、VR セットアップは左(不適合) 仮想手のオンライン視覚的なフィードバックを受けながら、右手で主題が物理的に訓練されたユニークな 3 d 実験条件を作成することを許可動き (CE + VM 状態)。左の仮想手指の動きは、手袋 (手順 1.4) によって検出された本物の右手の指の動きに基づいていた。すべての条件の被験者の手の手のひら直面していた。観測条件 (条件 1) によって訓練の仮想手指の動きのペースは、以前アクティブな右手の条件 (条件 2 と 3) の中に被写体の平均的なペースでに基づいて設定されました。対抗のためトレーニング条件の順序がトレーニングによって観測が初めてするような場合、ペースは、前の主題の平均ペースに基づいて設定されました。すべて G インデックス比較はさまざまなトレーニング条件間で被験者内ペア ファッションで行われました。

左手パフォーマンス向上トレーニング条件 3 (CE + 視覚的操作)、次が有意に高い利益を基準にして次のトレーニング観測で得られた左手 (条件 1; p < 0.01; 両側対応のある t 検定) または右次合同視覚的なフィードバック-CE の伝統的なフォームでトレーニングを手 (条件 2; p < 0.05; 2 尾 t 検定;図 2および表 1)。興味深いことに、克服できるように視覚的なフィードバック (CE + VM) の訓練をもたらした 2 つの基本的なトレーニングの種類によって得られる利得の合計よりも高いパフォーマンスの向上: 右の手の物理的な訓練および左側の観測による訓練なく、物理的運動。この超添加剤の効果は、左手主題によって制御される視覚的なフィードバックを持つ右手のトレーニングを補完すると、左の手のパフォーマンス向上は強化非直線的ことを示します。これは、CE と観察による学習が学習方式に組み合わせることができます相互作用のプロセスであることを意味します。

また調べた 18 健常者の別のセットで受動的な左手の動きのまたさらに左手のパフォーマンスを高めることができるかどうか。研究 2 でこの目的のために、手が左手の指の動きを制御する前述特注装置 (ステップ 1.7) 内に配置しながら、科目は 3 トレーニングの種類と同様のプロトコルを施行しました。この実験では、被験者は 10 ブロックの訓練を受けた。各トレーニング ブロック続いた 50 s に続いて 10 休息期間のためのキューを務めた黄色画面の s。次の 3 つのトレーニングの種類が使用された: (1) CE + 同行教育クロス-VM 操作の視覚的なフィードバック (に似て条件 3 研究 1 から);(2) CE + PM – 標準クロス-教育 (すなわち右手運動 + 右のバーチャル手の動きの視覚的なフィードバック) 一緒に於いての受動的運動 (PM) の左手のこと。(3) CE + VM + 午後-(条件 3 の最初の研究で使用されるに似ている) 表示された仮想の手の動きを残して対応するように視覚入力を操作しながら、右手で物理的に訓練の科目。しかし、さらに、右手にアクティブな指の動きになった於いてパッシブ左手指の動きデバイスを介して

視覚的にパッシブの左指の動きのまた得られた最高左側パフォーマンスの向上 (図 3および表 2)、次のビジュアル操作パフォーマンスの向上よりも有意に高かった単独で (条件 1; p < 0.01; 両側対応のある t 検定)。それは、CE + VM トレーニング条件は研究 1 と同様、絶対 G 値ことだけ匹敵する条件が同じ研究で注意してください。これは (1) トレーニング デザインは少し違っていたという事実のために (研究では手のひらに直面した 2 ダウンし、はデバイス、ブロックをトレーニングの期間/個数が異なるため最大) (2) 各科目の別のグループの実験だったと。重要なは、研究ごとに各被験者はすべての 3 つのトレーニングの種類と条件 G インデックスのペアのファッションで比較します。

figure-results-3114
図 1。実験デザインします。1 つの実験セッションでの模式図研究 1。各被験者は 3 そのようなセッション。各セッションで一意の 5 桁のシーケンスはマップされた指のスケッチと共に発表されました。手順については後、は、被験者は、パフォーマンス レベルの初期評価に彼らの左手を使用して可能な限り正確で、シーケンスを行った。次に、科目は自習方法でトレーニングの種類 (代表的な結果を参照してください) のいずれかによってシーケンスの訓練。訓練の後、被験者は、パフォーマンス レベルの再査定の評価段階を繰り返します。研究 2 では、全体的なデザインは似ていますが、ブロック (代表的な結果の詳細) をトレーニングとは異なる期間/金額でした。図に手を表すアクティブな手のみ (視覚的フィードバックには、2 つの仮想手常に含まれている)。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

figure-results-3762
図 2。研究 1-左手のパフォーマンスの向上。(CE + 視覚操作、左手が動いているかのようにオンライン視覚的なフィードバックを受けながら右手で物理的な訓練VM;検討した他のトレーニング条件を基準にして最高の左手のパフォーマンス向上に起因した赤): 左手観察 (黄色) とビジュアル操作 (すなわち右手トレーニング + 右仮想手の合同の視覚的フィードバックせずクロス教育動き;緑)。誤差範囲は、18 科目間で SEM を示します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

figure-results-4262
図 3。研究 2-左手のパフォーマンスの向上。視覚的操作によるクロス教育だった (CE + VM + 午後; 明るい赤) デバイスで受動的な左手の指の動きと組み合わせると最高の左の手のパフォーマンスの向上が得られた.この改善された視覚操作 (CE + VM; 赤) と教育 (CE + 午後; グリーン) 感覚の操作と十字クロスの教育の後で得るよりも有意に高かった。誤差範囲は、18 科目間で SEM を示します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

figure-results-4812
テーブル 1。1 データを検討します。研究 1 では事前・事後評価段階での個々 の主題のパフォーマンス (P)。各セルは、30 s. S-件名数内で正しく実行された、完全な 5 桁シーケンス数を表します。この表をダウンロードするにはここをクリックしてください。

figure-results-5222
表 2。2 データを検討します。2 の表 1 と同じです。注この実験期間と手の向きを訓練した実験 1 とは異なる (本文参照)。この表をダウンロードするにはここをクリックしてください。

ディスカッション

新規訓練設定について説明し、自主的な管理の下で訓練されていない手の運動学習を最適化する実世界環境で仮想感覚フィードバックを埋め込む方法を示します。我々 は 2 つのモダリティのフィードバック操作: 視覚と感覚。

提案するプロトコルのほとんどの重要な手順がありません。最初に、システムは、VR 環境の設定しながら慎重に接続必要がありますいくつかの別々 コンポーネント (手袋、VR ヘッドセット、カメラ、およびパッシブ運動装置) で構成されます。そのために、実験者がプロトコルで説明する正確な順序を維持し、被験者の利便性を確認します。

トレーニング中の視覚と固有感覚の操作の組み合わせ観測17、および CE3導入学習などの他の既存のトレーニングの種類を基準にしての訓練を受けた手で有意に高いパフォーマンスの向上受動的な手の動き24,25,26なし。

それは未解決の問題は他のタスクは、トレーニング期間、フィードバックの様相や手のアイデンティティ (アクティブな手をまたは bi マニュアルの動きを左) に一般化現在デモで強化されたパフォーマンスを得るかどうか。現在の研究は簡単な指シーケンス タスクを使用して右利きの者に限られていた。さらに、現在の設定に固有感覚操作は比較的短期訓練のため (指屈曲/伸展) など非常に限られた動きを可能にするシステムに基づいています。他の種類の動作を提示セットアップの一般化の可能性を確立するには、さらに作業が必要。

現在のセットアップは、いくつかの方法で拡張できます。最初、新しい種類のモダリティは、たとえば、バインド シーケンス タスクの間に別の指の動きに異なる聴覚音で追加できます。未熟な手での学習をさらに最適化するスープラ添加剤効果があります。第二に、システムの現在の設計は自発的な移動手 (現在の説明で右手) と受動的於いて手 (左手) の間簡単に交換できます。将来の研究は、提示感覚操作を使用するときに、利き手と非利き手の3) (間の転送の方向性パフォーマンス向上のレベルを変更方法を検討するこのような柔軟性を活用できます。最後に、我々 が開発したユニークな VR セットアップは (簡単な指シーケンス タスク) ではなくより複雑なタスクに適応させること。ボール、ピン、板などの外部オブジェクトの仮想シミュレーションは、豊かで魅力的なトレーニングの経験を提供する実環境に埋め込むことができます。

将来のアプリケーションとしては本研究で記述されている効果容易に使える上肢麻痺患者などの臨床人口の健康の手で物理的な訓練を導入し、影響を受ける手がまるで視覚的なフィードバックを提供することによって移動。この研修制度を受ける手の直接の理学療法の課題を回避しより良い回復率30 が生成可能性があります影響を受ける下肢の随意コントロールはこのような人口制限されていることを考える、31。赤十字教育とミラーセラピーと共に確立されたリハビリテーション タスクの現象を利用して、このアプローチ臨床患者で以前にテストされていないとより効率的なリハビリテーションを提供する可能性を秘めています。政権。最後に、このセットアップは部分的に互換性のある氏なので、すべての脳機能的磁気共鳴画像 (fMRI) そのようなトレーニング12中に従事して関連する神経回路をプローブするの使用できます。

開示事項

著者は、彼らは競合する金銭的な利益があることを宣言します。

謝辞

本研究は、私コア計画と予算委員会およびイスラエル科学技術振興財団 (グラント第 51/11) とイスラエル科学財団のプログラムによって支えられた (第 1771/13 と 2043 付与/13) (r. m.)。神経科学の研究、神経科学の研究のためイスラエル大統領名誉奨学金とサゴル神経科学学校親睦 (当) のヨゼフ サゴル奨学金。資金提供者には、研究デザイン、データ収集と分析、意思決定を発行し、または原稿の準備の役割はなかった。作者ありがとう e. カガンと A. ハキム Rehabit テック システムからデータ集録、Lihi Sadeh と撮影とセットアップ、ユバール Wilchfort と o. レヴィ Y. Siman Tov とヘルプ受動的運動のデバイスへのアクセスを提供するため。

資料

NameCompanyCatalog NumberComments
Oculus Development Kit 1Oculus VRThe Oculus Rift DK1 is a virtual reality headset developed and manufactured by Oculus VR, and contains development kit.
5DT Data Glove 14 MRI Right-handed and left handedFifth dimension Technologies100-0009 and 100-0010The 5DT Data Glove Ultra is designed to satisfy the stringent requirements of modern Motion Capture and Animation Professionals. It offers comfort, ease of use, a small form factor and multiple application drivers. The high data quality, low cross-correlation and high data rate make it ideal for realistic realtime animation.
PlayStation Eye CameraSonyThe PlayStation Eye (trademarked PLAYSTATION Eye) is a digital camera device, similar to a webcam, for thePlayStation 3. The technology uses computer vision and gesture recognition to process images taken by the camera.
REHABILITATION SYSTEM REHABIT-TECRehabit-Tecwww.rehabit-tec.comThe Rehabit-Tec Rehabilitation system is a rehabilitation system intended to allow a CVA injured individual advance self rehabilitation on the basis of mirror movements

参考文献

  1. Coker, C. A. . Motor learning and control for practitioners. , (2017).
  2. Hoare, B. J., Wasiak, J., Imms, C., Carey, L. Constraint-induced movement therapy in the treatment of the upper limb in children with hemiplegic cerebral palsy. Cochrane Database Syst Rev. 18 (2), (2007).
  3. Sainburg, R. L., Wang, J. Interlimb transfer of visuomotor rotations: independence of direction and final position information. Exp Brain Res. 145 (4), 437-447 (2002).
  4. Malfait, N., Ostry, D. J. Is interlimb transfer of force-field adaptation a cognitive response to the sudden introduction of load?. J Neurosci. 24 (37), 8084-8089 (2004).
  5. Perez, M. A., Wise, S. P., Willingham, D. T., Cohen, L. G. Neurophysiological mechanisms involved in transfer of procedural knowledge. J Neurosci. 27 (5), 1045-1053 (2007).
  6. Nozaki, D., Kurtzer, I., Scott, S. H. Limited transfer of learning between unimanual and bimanual skills within the same limb. Nat Neurosci. 9 (11), 1364-1366 (2006).
  7. Carroll, T. J., Herbert, R. D., Munn, J., Lee, M., Gandevia, S. C. Contralateral effects of unilateral strength training: evidence and possible mechanisms. J Appl Physiol. 101 (5), 1514-1522 (2006).
  8. Farthing, J. P., Borowsky, R., Chilibeck, P. D., Binsted, G., Sarty, G. E. Neuro-physiological adaptations associated with cross-education of strength. Brain Topogr. 20 (2), 77-88 (2007).
  9. Gabriel, D. A., Kamen, G., Frost, G. Neural adaptations to resistive exercise: mechanisms and recommendations for training practices. Sports Med. 36 (2), 133-149 (2006).
  10. Kirsch, W., Hoffmann, J. Asymmetrical intermanual transfer of learning in a sensorimotor task. Exp Brain Res. 202 (4), 927-934 (2010).
  11. Panzer, S., Krueger, M., Muehlbauer, T., Kovacs, A. J., Shea, C. H. Inter-manual transfer and practice: coding of simple motor sequences. Acta Psychol (Amst). 131 (2), 99-109 (2009).
  12. Ossmy, O., Mukamel, R. Neural Network Underlying Intermanual Skill Transfer in Humans. Cell Reports. 17 (11), 2891-2900 (2016).
  13. Stockel, T., Weigelt, M., Krug, J. Acquisition of a complex basketball-dribbling task in school children as a function of bilateral practice order. Res Q Exerc Sport. 82 (2), 188-197 (2011).
  14. Stockel, T., Weigelt, M. Brain lateralisation and motor learning: selective effects of dominant and non-dominant hand practice on the early acquisition of throwing skills. Laterality. 17 (1), 18-37 (2012).
  15. Steinberg, F., Pixa, N. H., Doppelmayr, M. Mirror Visual Feedback Training Improves Intermanual Transfer in a Sport-Specific Task: A Comparison between Different Skill Levels. Neural Plasticity. 2016, (2016).
  16. Kelly, S. W., Burton, A. M., Riedel, B., Lynch, E. Sequence learning by action and observation: evidence for separate mechanisms. Br J Psychol. 94 (Pt 3), 355-372 (2003).
  17. Mattar, A. A., Gribble, P. L. Motor learning by observing. Neuron. 46 (1), 153-160 (2005).
  18. Bird, G., Osman, M., Saggerson, A., Heyes, C. Sequence learning by action, observation and action observation. Br J Psychol. 96 (Pt 3), 371-388 (2005).
  19. Nojima, I., Koganemaru, S., Kawamata, T., Fukuyama, H., Mima, T. Action observation with kinesthetic illusion can produce human motor plasticity. Eur J Neurosci. 41 (12), 1614-1623 (2015).
  20. Ossmy, O., Mukamel, R. Activity in superior parietal cortex during training by observation predicts asymmetric learning levels across hands. Scientific reports. , (2016).
  21. Darainy, M., Vahdat, S., Ostry, D. J. Perceptual learning in sensorimotor adaptation. J Neurophysiol. 110 (9), 2152-2162 (2013).
  22. Wong, J. D., Kistemaker, D. A., Chin, A., Gribble, P. L. Can proprioceptive training improve motor learning?. J Neurophysiol. 108 (12), 3313-3321 (2012).
  23. Vahdat, S., Darainy, M., Ostry, D. J. Structure of plasticity in human sensory and motor networks due to perceptual learning. J Neurosci. 34 (7), 2451-2463 (2014).
  24. Bao, S., Lei, Y., Wang, J. Experiencing a reaching task passively with one arm while adapting to a visuomotor rotation with the other can lead to substantial transfer of motor learning across the arms. Neurosci. Lett. 638, 109-113 (2017).
  25. Wang, J., Lei, Y. Direct-effects and after-effects of visuomotor adaptation with one arm on subsequent performance with the other arm. J Neurophysiol. 114 (1), 468-473 (2015).
  26. Lei, Y., Bao, S., Wang, J. The combined effects of action observation and passive proprioceptive training on adaptive motor learning. Neuroscience. 331, 91-98 (2016).
  27. Blank, R., Heizer, W., Von Voß, H. Externally guided control of static grip forces by visual feedback-age and task effects in 3-6-year old children and in adults. Neurosci. Lett. 271 (1), 41-44 (1999).
  28. Hay, L. Spatial-temporal analysis of movements in children: Motor programs versus feedback in the development of reaching. J Mot Behav. 11 (3), 189-200 (1979).
  29. Fayt, C., Minet, M., Schepens, N. Children's and adults' learning of a visuomanual coordination: role of ongoing visual feedback and of spatial errors as a function of age. Percept Mot Skills. 77 (2), 659-669 (1993).
  30. Grotta, J. C., et al. Constraint-induced movement therapy. Stroke. 35 (11 Suppl 1), 2699-2701 (2004).
  31. Taub, E., Uswatte, G., Pidikiti, R. Constraint-Induced Movement Therapy: a new family of techniques with broad application to physical rehabilitation--a clinical review. J Rehabil Res Dev. 36 (3), 237 (1999).

転載および許可

このJoVE論文のテキスト又は図を再利用するための許可を申請します

許可を申請

さらに記事を探す

127

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

個人情報保護方針

利用規約

一般データ保護規則

お問い合わせ

図書館への推薦

JoVE ニュースレター

研究

教育

著者

図書館員

JoVEについて

Copyright © 2023 MyJoVE Corporation. All rights reserved