地域在住高齢者に対する3次元複数物体追跡課題の訓練効果の検討

健康な高齢者における全卵、卵白、卵黄の食事摂取が視覚認知能力（NeuroTracker）に及ぼす栄養的影響を評価する。.

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50歳から75歳までの健康な男女99名を、毎日の卵摂取量が異なる5つのグループに無作為に割り付け、通常の食事摂取量の記録も提出しました。1ヶ月間、参加者は卵白4個、通常の全卵2個、オメガ3脂肪酸強化全卵2個、卵黄4個、または卵を全く摂取しない（対照群）のいずれかを摂取しました。研究の最後の2週間は、参加者全員が15個の NeuroTrackerを完了しました。.

平均して、男性参加者は女性参加者よりも NeuroTracker で有意に優れた成績を示しました。卵ベースの食事を摂取した参加者は全員、2週間の NeuroTracker トレーニングを通して、卵を摂取しなかった対照群よりも有意に優れた成績を示しました。この結果は、全卵、卵白、卵黄が健康な高齢者の視覚認知能力に有益であることを示唆しています。.

健康的な老化に伴う生物学的運動知覚の低下が、短期間の NeuroTracker トレーニング介入によって逆転できるかどうかを調査します。.

13名の参加者が5週間にわたり3時間の NeuroTracker トレーニングを完了し、28名の対照群は実験的トレーニングまたはトレーニングなしのいずれかを実施しました（全体の平均年齢67歳）。生物学的運動知覚の前後評価は、VRウォーカー（点状ディスプレイ）を用いて4mおよび16mの距離で実施されました。.

NeuroTracker トレーニング前の参加者は、4mの距離における人間の動きの解釈において、16mの距離と比較して有意に低いパフォーマンスを示しました。対照群はトレーニング後に変化が見られなかったのに対し、 NeuroTracker トレーニングを受けたグループは4mの距離でのパフォーマンスが16mの距離と同等のレベルまで向上しました。生物学的な動きの認識能力は、社会スキルにとって重要であるだけでなく、4mの距離における衝突回避にも不可欠であると考えられているため、研究者らは、この結果は NeuroTracker 高齢者が社会的に重要な動的状況に対処するための汎用トレーニングとして有用であることを実証していると結論付けました。.

いくつかの研究で、有酸素運動は加齢に伴う認知機能の低下を遅らせ、場合によっては高齢者の認知機能を改善する可能性があることが示されています。本研究の目的は、 NeuroTracker の測定値の変化に基づき、レジスタンストレーニングが認知機能に及ぼす影響を初めて調査することです。.

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平均年齢70歳の高齢者25名を、トレーニング群（6週間の筋力トレーニング）と未トレーニング群に分けました。NeuroTracker NeuroTracker ベースラインを用いて、トレーニング前後の知覚認知能力を測定しました。.

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6週間のレジスタンストレーニングを行った高齢者は、 NeuroTrackerで測定した知覚認知機能において有意な改善が見られました。したがって、レジスタンストレーニングは加齢に伴う認知機能の低下を遅らせる効果的な手段となる可能性があります。.

3D視覚（両眼立体視）は幼少期に発達し、65歳を過ぎると低下する傾向があります。本研究は、複雑で動的な動きを処理する際に、これらの影響が重要であるかどうかを調査することを目的としました。.

被験者は20名ずつ、子供（7～12歳）、成人（18～40歳）、高齢者（65歳以上）の3つのグループに分けられました。各被験者は、2D（両眼立体視なし）で2回、3D（両眼立体視あり）で2回、計4回の NeuroTracker セッションを完了しました。.

典型的に、成人は子供や高齢者よりも有意に高い NeuroTracker スコアを達成しました。また、3Dで NeuroTracker 実行した場合も、有意に大きな利点が得られました。一方、子供は高齢者よりも3Dでより大きな利点を示しました。これは、高齢者は立体視処理を用いて複雑で動的な動きを処理する能力が低下していることを示唆しています。本研究は、立体視効果の有無によるスコアの比較により、 NeuroTracker実行時の立体視の利点を直接評価できることを明らかにしました。.

NeuroTracker 測定値がシミュレートされたシナリオでの古い運転パフォーマンスと相関するかどうかを評価することにより、運転パフォーマンスは複数のオブジェクトの動的処理と強く関連しているという理論をテストします。.

65歳から85歳までの経験豊富なドライバー30名が、 NeuroTracker （3D-MOT）の1回のセッションでテストを受け、STISIM 3.0ドライビングシミュレーターで最大3つの運転シナリオを完了しました。シナリオには、衝突リスクを検証するために5つの想定外の事象が含まれていました。その後、 NeuroTracker 速度閾値とシミュレーターの測定値（衝突率、車線逸脱）との相関関係を計算しました。.

高速道路での運転シナリオにおいて、 NeuroTracker 閾値と衝突率および車線逸脱との間には、非常に有意な相関関係が認められました。NeuroTrackerスコア NeuroTracker 低いほど、高速道路での合流時の車線逸脱と強い相関関係があり、 NeuroTracker スコアが高いほど、参加者は様々なシナリオにおいて衝突する可能性が低く、車線維持能力が全体的に優れていることが示されました。本研究は、 NeuroTracker のような複数物体追跡検査が高齢運転者の評価バッテリーに組み込む候補となる可能性を示唆しています。.

NeuroTracker 介入によって主観的認知機能低下のある高齢者の認知能力が改善するかどうかを調査し、AI モデルを使用してトレーニングの有効性を高めることができるかどうかを判断します。.

主観的な認知機能の訴えはあるものの、それ以外は健康な60歳から90歳までの参加者48名を、 NeuroTracker トレーニング群（26名）と対照群（22名）に分けました。参加者全員から、質問票とベースラインの神経心理学的評価（カリフォルニア言語学習テスト、数字スパン、D-KEFSトレイルメイキングテスト、D-KEFS言語流暢性テスト、ストループテスト）を通じて詳細な社会人口 NeuroTracker 学的情報が提供されました。NeuroTracker群は7週間のトレーニングを実施し、対照群は NeuroTracker ベースライン評価のみを実施しました。両群とも、8週間後と11週間後にフォローアップの神経心理学的評価を実施しました。認知機能とトレーニングへの反応性を予測できるかどうかを検証するため、機械学習モデルを用いて人口統計学的データと評価データを分析しました。.

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NeuroTracker 群は、8週目に約70%のスコアの大幅な向上と、神経心理学的評価における広範囲かつ力強いパフォーマンス転移を示し、11週目には（トレーニングなしで）さらなる向上が見られました。AIモデルは、トレーニング介入に対する反応を非常に正確に予測しました。研究者らは、このようなモデルを用いることで、 NeuroTracker プログラムを個人のニーズに合わせて効果的にカスタマイズできると提唱しています。.