視覚運動統合プロセスを支持する機能的脳ネットワークのEEG接続性および非支配的な手の動き

目的：この研究では、非侵襲的自発的脳波痕跡（EEG）によって明らかにされるように、視覚運動統合タスクを実行することにより誘導される機能的脳ネットワークの構成の変化を調査します。 アプローチ：44人の右利きのボランティアのグループで支配的で非支配的な手を持つ9ホールPEGテスト（NHPT）の実行中にEEGデータが取得されました。スペクトル分析と位相ベースの接続分析の両方が、Theta（ϑ）、Mu（μ）、およびBeta（ß）帯域で実行されました。グラフ理論分析（GTA）も実行され、運動タスクの実行によって誘発されるトポロジーの再編成を調査しました。 主な結果：スペクトル分析により、使用された手に関係なく、µおよびβの寄与の空間的拡散の増加と空間的に拡散された還元が明らかになりました。GTAは、バンドのベースラインと比較して、支配的な肢との動きによって誘導されるネットワーク統合の有意な増加を示しました。µおよびβバンドは、NHPT中のネットワーク統合の減少に関連していた。µリズムでは、この結果は右側の動きでより明白でしたが、βバンドでは、結果は左右性への依存性を示しませんでした。最後に、相関分析は、両手の周波数固有のトポロジ測定とタスクパフォーマンスとの関連を強調しました。 重要性：我々の結果は、機能的な脳ネットワークが視覚的に誘導された動きの間に周波数依存の方法で再編成され、使用される手によって異なる方法で再編成されることを示しています（支配的/非支配的）。

OBJECTIVE: This study explores the changes in the organization of functional brain networks induced by performing a visuomotor integration task, as revealed by noninvasive spontaneous electroencephalographic traces (EEG). APPROACH: EEG data were acquired during the execution of the Nine Hole Peg Test (NHPT) with the dominant and non-dominant hands in a group of 44 right-handed volunteers. Both spectral analysis and phase-based connectivity analysis were performed in the Theta (ϑ), Mu (μ) and Beta (ß) bands. Graph Theoretical Analysis (GTA) was also performed to investigate the topological reorganization induced by motor task execution. MAIN RESULTS: Spectral analysis revealed an increase of frontoparietal ϑ power and a spatially diffused reduction of µ and ß contribution, regardless of the hand used. GTA showed a significant increase in network integration induced by movement with the dominant limb compared to baseline in the ϑ band. The µ and ß bands were associated with a reduction in network integration during the NHPT. In the µ rhythm, this result was more evident for the right-hand movement, while in the ß band, results did not show dependence on the laterality. Finally, correlation analysis highlighted an association between frequency-specific topology measures and task performance for both hands. SIGNIFICANCE: Our results show that functional brain networks reorganize during visually guided movements in a frequency-dependent manner, differently depending on the hand used (dominant/non dominant).