感覚運動皮質における運動および運動学の動きパラメーターのエンコーディング：脳コンピューターインターフェイスの視点

ひどく麻痺した人々の場合、脳コンピューターインターフェイス（BCIS）は、失われたモーター出力を潜在的に置き換え、増強および代替コミュニケーションデバイスまたは神経系和理学の脳ベースのコントロール信号を提供する可能性があります。多くのBCIは、感覚運動皮質の手領域から獲得したニューロン信号に焦点を当てており、1つ以上のタイプの手の動きに関連するニューロン発火またはスペクトル能力のパターンの変化を採用しています。手と指の動きは、動きの特徴の2つのグループ、すなわち運動（空間的および動きの側面）と速度論（筋肉と力）によって説明できます。広範な霊長類と人間の研究にもかかわらず、これらの機能がSMCでどのように表されているか、そしてそれらが適切な動きにどのようにつながるかは完全には理解されていません。しかし、利用可能な情報は、どの機能がBCI制御に最も適しているかについての洞察を提供する場合があります。その目的のために、現在の論文は、SMCにエンコードされた動きの特徴に関する詳細なレビューを提供します。SMCが動きを正確に生成する方法についてのコンセンサスはありませんが、いくつかのパラメーターはSMCで適切に表されており、個別のフィードバックと連続フィードバックを使用してBCI制御に正確に使用できると結論付けます。ただし、膨大な証拠は、移動が孤立したパラメーターではなく複数のパラメーターの組み合わせとして解釈されるべきであることを示唆しており、正確なBCI制御のための感覚運動制御モデルのさらなる調査を嘆願しています。

For severely paralyzed people, Brain-Computer Interfaces (BCIs) can potentially replace lost motor output and provide a brain-based control signal for augmentative and alternative communication devices or neuroprosthetics. Many BCIs focus on neuronal signals acquired from the hand area of the sensorimotor cortex, employing changes in the patterns of neuronal firing or spectral power associated with one or more types of hand movement. Hand and finger movement can be described by two groups of movement features, namely kinematics (spatial and motion aspects) and kinetics (muscles and forces). Despite extensive primate and human research, it is not fully understood how these features are represented in the SMC and how they lead to the appropriate movement. Yet, the available information may provide insight into which features are most suitable for BCI control. To that purpose, the current paper provides an in-depth review on the movement features encoded in the SMC. Even though there is no consensus on how exactly the SMC generates movement, we conclude that some parameters are well represented in the SMC and can be accurately used for BCI control with discrete as well as continuous feedback. However, the vast evidence also suggests that movement should be interpreted as a combination of multiple parameters rather than isolated ones, pleading for further exploration of sensorimotor control models for accurate BCI control.