論文の概要: Beyond Performance Scores: Directed Functional Connectivity as a Brain-Based Biomarker for Motor Skill Learning and Retention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14731v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 16:55:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 14:26:45.754696
- Title: Beyond Performance Scores: Directed Functional Connectivity as a Brain-Based Biomarker for Motor Skill Learning and Retention
- Title(参考訳): パフォーマンススコアを超えて: 運動スキル学習と保持のための脳ベースのバイオマーカーとしての機能接続性
- Authors: Anil Kamat, Rahul Rahul, Lora Cavuoto, Harry Burke, Matthew Hackett, Jack Norfleet, Steven Schwaitzberg, Suvranu De,
- Abstract要約: 手術、ロボット工学、スポーツなどの分野でのモータースキル獲得には、広範なトレーニングを通じて複雑なタスクシーケンスを学習する必要がある。
実行時間やエラー率といった従来のパフォーマンス指標は、スキル学習と保持の基礎となる神経メカニズムを捕捉できないため、限られた洞察を提供する。
本研究は,脳波から誘導される指向性機能接続(dFC)を,運動能力の学習と保持を評価する新しい脳バイオマーカーとして紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Motor skill acquisition in fields like surgery, robotics, and sports involves learning complex task sequences through extensive training. Traditional performance metrics, like execution time and error rates, offer limited insight as they fail to capture the neural mechanisms underlying skill learning and retention. This study introduces directed functional connectivity (dFC), derived from electroencephalography (EEG), as a novel brain-based biomarker for assessing motor skill learning and retention. For the first time, dFC is applied as a biomarker to map the stages of the Fitts and Posner motor learning model, offering new insights into the neural mechanisms underlying skill acquisition and retention. Unlike traditional measures, it captures both the strength and direction of neural information flow, providing a comprehensive understanding of neural adaptations across different learning stages. The analysis demonstrates that dFC can effectively identify and track the progression through various stages of the Fitts and Posner model. Furthermore, its stability over a six-week washout period highlights its utility in monitoring long-term retention. No significant changes in dFC were observed in a control group, confirming that the observed neural adaptations were specific to training and not due to external factors. By offering a granular view of the learning process at the group and individual levels, dFC facilitates the development of personalized, targeted training protocols aimed at enhancing outcomes in fields where precision and long-term retention are critical, such as surgical education. These findings underscore the value of dFC as a robust biomarker that complements traditional performance metrics, providing a deeper understanding of motor skill learning and retention.
- Abstract(参考訳): 手術、ロボット工学、スポーツなどの分野でのモータースキル獲得には、広範なトレーニングを通じて複雑なタスクシーケンスを学習する必要がある。
実行時間やエラー率といった従来のパフォーマンス指標は、スキル学習と保持の基礎となる神経メカニズムを捕捉できないため、限られた洞察を提供する。
本研究は,脳波から誘導される指向性機能接続(dFC)を,運動能力の学習と保持を評価する新しい脳バイオマーカーとして紹介する。
初めて、dFCがバイオマーカーとして適用され、FittsとPosnerのモーター学習モデルのステージをマッピングし、スキル獲得と保持の基礎となる神経メカニズムに関する新たな洞察を提供する。
従来の測定方法とは異なり、神経情報の流れの強さと方向の両方を捉え、異なる学習段階にわたる神経適応の包括的理解を提供する。
この分析は、dFCがFitts and Posnerモデルの様々な段階を効果的に識別し、追跡できることを示している。
さらに、6週間の洗い出し期間における安定性は、長期維持監視の実用性を強調している。
対照群ではdFCの有意な変化は見られず, 神経適応は訓練に特有であり, 外部要因によるものではないことが確認された。
グループや個人レベルでの学習プロセスの詳細なビューを提供することにより、dFCは、外科教育など、正確性と長期維持が重要となる分野における成果の向上を目的とした、パーソナライズされた目標とするトレーニングプロトコルの開発を促進する。
これらの知見は、従来のパフォーマンス指標を補完する堅牢なバイオマーカーとしてのdFCの価値を強調し、運動スキル学習と保持の深い理解を提供する。
関連論文リスト
- Generative forecasting of brain activity enhances Alzheimer's classification and interpretation [16.09844316281377]
静止状態機能型磁気共鳴イメージング(rs-fMRI)は、神経活動を監視する非侵襲的な方法を提供する。
深層学習はこれらの表現を捉えることを約束している。
本研究では,データ拡張の一形態として,rs-fMRIから派生した独立成分ネットワークの時系列予測に着目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-30T23:51:31Z) - Knowledge-Guided Prompt Learning for Lifespan Brain MR Image Segmentation [53.70131202548981]
本稿では,脳MRIにKGPL(Knowledge-Guided Prompt Learning)を用いた2段階のセグメンテーションフレームワークを提案する。
具体的には,大規模データセットと準最適ラベルを用いたトレーニング前セグメンテーションモデルについて述べる。
知識的プロンプトの導入は、解剖学的多様性と生物学的プロセスの間の意味的関係を捉えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-31T04:32:43Z) - Enhancing Cognitive Workload Classification Using Integrated LSTM Layers and CNNs for fNIRS Data Analysis [13.74551296919155]
本稿では、ディープラーニングモデルにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の有効性に対する長期記憶層の影響について検討する。
LSTMレイヤを統合することで、モデルがfNIRSデータ内の時間的依存関係をキャプチャし、認知状態をより包括的に理解することが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T11:28:34Z) - BrainMAE: A Region-aware Self-supervised Learning Framework for Brain Signals [11.030708270737964]
本稿では,fMRI時系列データから直接表現を学習するBrain Masked Auto-Encoder(BrainMAE)を提案する。
BrainMAEは、4つの異なる下流タスクにおいて、確立されたベースラインメソッドをかなりのマージンで一貫して上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T19:16:24Z) - Enhancing Generative Class Incremental Learning Performance with Model Forgetting Approach [50.36650300087987]
本研究は, ジェネレーティブ・クラス・インクリメンタル・ラーニング(GCIL, Generative Class Incremental Learning)への新たなアプローチを提案する。
我々は, 忘れる機構の統合により, 新たな知識獲得におけるモデルの性能が著しく向上することを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T05:10:38Z) - EEG-based Cognitive Load Classification using Feature Masked
Autoencoding and Emotion Transfer Learning [13.404503606887715]
脳波(EEG)を用いた認知負荷の新しい分類法を提案する。
感情関連脳波データセットの自己教師付きマスクによる自動エンコーディングを用いて、我々のモデルを事前学習する。
実験の結果,提案手法は従来の単段階完全教師付き学習よりも優れた結果が得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T02:59:19Z) - NeuroExplainer: Fine-Grained Attention Decoding to Uncover Cortical
Development Patterns of Preterm Infants [73.85768093666582]
我々はNeuroExplainerと呼ばれる説明可能な幾何学的深層ネットワークを提案する。
NeuroExplainerは、早産に伴う幼児の皮質発達パターンの解明に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-01T12:48:12Z) - Modeling cognitive load as a self-supervised brain rate with
electroencephalography and deep learning [2.741266294612776]
本研究では,脳波データからメンタルワークロードをモデリングするための,新たな自己教師型手法を提案する。
脳波データからスペクトル地形図を空間的に保存して脳速度変数に適合させることができる畳み込みリカレントニューラルネットワークである。
学習した認知活性化の準安定なブロックの存在は、それらは畳み込みによって誘導され、時間とともに互いに依存していないように見えるため、脳反応の非定常的性質と直感的に一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T07:44:21Z) - LifeLonger: A Benchmark for Continual Disease Classification [59.13735398630546]
MedMNISTコレクションの連続的な疾患分類のためのベンチマークであるLifeLongerを紹介する。
タスクとクラスでの病気の漸進的な学習は、モデルをスクラッチから再トレーニングすることなく、新しいサンプルを分類する問題に対処する。
クロスドメインインクリメンタル学習は、これまで得られた知識を維持しながら、異なる機関から派生したデータセットを扱う問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-12T12:25:05Z) - Learning Personal Representations from fMRIby Predicting Neurofeedback
Performance [52.77024349608834]
機能的MRI(fMRI)によって導かれる自己神経変調タスクを行う個人のための個人表現を学習するためのディープニューラルネットワーク手法を提案する。
この表現は、直近のfMRIフレームが与えられた次のfMRIフレームにおける扁桃体活動を予測する自己教師型リカレントニューラルネットワークによって学習され、学習された個々の表現に条件付けされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-06T10:16:54Z) - Evaluating the Robustness of Self-Supervised Learning in Medical Imaging [57.20012795524752]
自己監督は、小さな注釈付きデータセット上でターゲットタスクを訓練する際の効果的な学習戦略であることを示した。
本研究では,自己監視学習によって訓練されたネットワークが,医療画像の文脈における完全監視学習と比較して,堅牢性と汎用性に優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T17:49:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。