若年・高齢健常者及びパーキンソン病患者での姿勢制御メカニズムの違いを明らかに。

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2020-11-19 00:00:00

life_sciences_medicine

{'items': [{'description': {'blocks': [{'key': 'dnc5c', 'text': '手の震え、動作や歩行の困難、姿勢の不安定化などの運動障害を示す進行性の神経変性疾患。進行すると自力歩行も困難となり、車椅子や寝たきりになる場合がある。40歳以上の中高年の発症が多く、特に65歳以上の割合が高い。アルツハイマー病と並んで頻度の高い神経変性疾患で、日本では難病(特定疾患)に指定されている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term1', 'term': 'パーキンソン病'}, {'description': {'blocks': [{'key': 'fje4e', 'text': '(data assimilation)：', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}, {'key': 'b63g5', 'text': 'モデルシミュレーションとデータサイエンスを融合することで、より精度の高い予測分析を行う手法のこと。本研究では、姿勢制御の動態モデルを仮定し、モデルの振舞い(モデルの姿勢動揺)が個々の被験者に対する姿勢動揺を統計的に尤も良く再現するようなモデルのパラメータ(例えば、フィードバックのゲインや時間遅れ、制御のスイッチオン・オフを決めるパラメータ、ノイズの強度など)の確率分布をベイズ推論を用いて決定した。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term2', 'term': 'データ同化'}, {'description': {'blocks': [{'key': 'df6hq', 'text': '間欠制御は非線形制御の一種で、立位姿勢に依存した適切なタイミングで、線形フィードバック制御が、一時的かつ間欠的に停止します(制御のスイッチが一時的かつ間欠的にオフになります)。姿勢を安定化するためのフィードバック制御をオフにすれば、姿勢は不安定化してしまうと思われるかもしれませんが、実際はその逆のことが起こります。我々は、間欠的に制御をオフにした方が、姿勢の柔軟性を保ったまま、より頑健に姿勢を安定化できることを、これまでの先行研究で理論的に明らかにしています。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term3', 'term': '間欠制御'}, {'description': {'blocks': [{'key': 'e1e9p', 'text': 'データ駆動型解析(データドリブン解析)は、ディープラーニング等の機械学習をはじめとするデータサイエンスの解析のことを言います。一方、モデルベースドの研究では、物理原理や現象論的仮説に基づき、現象を支配する微分方程式モデルを構築し、数値シミュレーション等によってモデルのダイナミクスを解析します。データ駆動型解析は、対象とするシステムをブラックボックスとしたまま、システムが生成・出力するデータのみを解析するのに対して、モデルベースド解析は、対象とするシステムを具体的にモデル化(ホワイトボックス化)します。モデル・データ両駆動型解析は両者の特徴を融合したもので、ポストデータサイエンスのキーテクノロジーと考えられています。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}, 'key': 'term4', 'term': 'モデル・データ両駆動型解析'}]}

['es']

['鈴木康之', '野村泰伸']