Keio University · 신경과학
우시바 교수의 연구실은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기반 신경재활 기술을 핵심으로 하며, 뇌전도측정(EEG)을 활용해 뇌의 운동 관련 활동을 실시간으로 모니터링하고 피드백을 제공함으로써 뇌졸중 환자의 신경기능 회복을 연구하고 있습니다. 특히 시각적 피드백과 신체 감각 피드백의 효과를 비교 분석하여, 환자 맞춤형 재활 전략의 최적화를 도모하고 있습니다. 또한, 뇌의 기저 상태에서의 신경 활동 패tern과 운동조절 관련 뇌파(특히 SMR)의 상관관계를 fMRI와 결합해 분석함으로써, 뇌 기능의 기초 메커니즘을 규명하고자 합니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
Recent studies have shown that scalp electroencephalogram (EEG) based brain-computer interface (BCI) has a great potential for motor rehabilitation in stroke patients with severe hemiplegia. However, key elements in BCI architecture for functional recovery has yet to be clear. We in this study focused on the type of feedback to the patients, which is given contingently to their motor-related EEG in a BCI context. The efficacy of visual and somatosensory feedbacks was compared by a two-group stud
Blockade of the scalp electroencephalographic (EEG) sensorimotor rhythm (SMR) is a well-known phenomenon following attempted or executed motor functions. Such a frequency-specific power attenuation of the SMR occurs in the alpha and beta frequency bands and is spatially registered at primary somatosensory and motor cortices. Here, we hypothesized that resting-state fluctuations of the SMR in the alpha and beta frequency bands also covary with resting-state sensorimotor cortical activity, without
