脳の最大の可能性はどこでもビジネスによってロック解除されています

eスポーツアスリートの食事摂取と睡眠の影響を調査するために、 NeuroTrackerによって測定された認知パフォーマンスと学習能力に及ぼす能力。

119のeSportsアスリートは、8〜10日間にわたって厳しいバッテリーを完了しました。これには、8つの自己評価調査の包括的な範囲、食事、液体摂取と尿の色の記録、心拍数と睡眠の質の継続的な生体認証モニタリング、および期間中に分布する NeuroTracker の20セッションが含まれます。

平均睡眠の質は中程度から重度の睡眠障害の範囲であることがわかり、ほとんどの参加者は、多くの主要な栄養素のUSDAガイドラインを満たしていませんでした。また、コレステロール、ナトリウム、および飽和脂肪の推奨事項を超えていました。 NeuroTracker ベースラインは、20セッションの終了までに平均で約50％改善されました（エリートアスリートと同様）。より高い NeuroTracker パフォーマンスは、より良い睡眠や食習慣と強く相関しており、具体的には、タンパク質の推奨摂取量を消費することは、学習率の増加と密接に結びついていました。

この複数年にわたる研究プロジェクトの目標は、スキル習得を特徴づける認知作業負荷の尺度を検証することによって、トレーニング (ライブおよびシミュレートされたプラットフォームを含む) の有効性を評価する方法を開発することでした。

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実験条件を使用して、ジェット飛行シミュレーターとライブジェットフライト（エアロボドコディL-29ジェットトレーナー）の両方で、低、中程度、および高困難の飛行操作を実行するために、10の評価パイロット（100〜300飛行時間）が選択されました。飛行中、ECGデータ（Nexus-4）および視線追跡データ（Dikablis）が収集されました。高度、ロール、および垂直速度エラーについて飛行性能を分析し、認知ワークロードが主観的に評価されました（10ポイントのベッドフォードワークロードスケール）。知覚認知スキルを評価するための検証済みのツールとして、 NeuroTracker 、外部負荷（認知負荷理論）を介して予備の認知能力を測定するために選択されました。すべてのパイロットは、最初にホームベースの NeuroTracker 統合トレーニング（15コアセッション）を完了しました。 NeuroTracker は飛行試験室に統合されました。低、中、高困難の飛行操作テストは、すべてのパイロットによって、 NeuroTrackerなしで、同時に NeuroTracker コアセッションを実行しながら実行されました。

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NeuroTracker のみを実行するのと比較して、すべての操作全体でライブおよびシミュレートされた飛行により、 NeuroTracker 速度のしきい値（平均97％）が劇的に減少しました。これは、おそらく初めて、ジェット飛行に非常に高い内因性認知負荷が含まれることを客観的に実証しました。ライブフライトは、シミュレートされた飛行よりも低い NeuroTracker 速度のしきい値と生理学的性能をもたらし、より高い難易度の操縦に大きな違いをもたらしました。この証拠は、生理学的および認知負荷がライブフライトで著しく重いことを示唆しており、実験室の環境と比較して、脳のダイナミクスが実際の環境で異なるという理論を支持しています。

標準化された神経心理学的検査を使用した、注意、作業記憶、および視覚的情報処理速度の標準化された測定値に対する NeuroTracker トレーニングの効果を調べる。さらに、機能的な脳イメージングを使用して脳状態の変化を測定するため。

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20人の大学の学生が募集され、NTトレーニンググループ（30セッションの NeuroTracker）と非活性対照グループに分かれました。認知機能は、標準化された神経心理学的検査（IVA+Plus、WAIS-III、D-KEFS）を使用して評価され、脳機能の相関は定量的脳波（QEEG）を使用して評価されました。

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訓練されたグループは、トレーニング期間を通じて NeuroTracker 速度のしきい値の強力で一貫した改善を示しました。 NTグループは、IVA+Plus聴覚、WAISシンボル検索、WAISコード、WAISブロック設計、WAISレター番号シーケンス、D2注意のテスト、D-KEFSカラーネーミング、阻害、阻害/スイッチングサブテスト（ p <.01）。 QEEGの測定のために、NTグループは、ベータ帯域幅内の周波数の範囲で有意な相対パワーの増加を示し、両目は開いた状態と閉じた状態を開いています。これらの変化は、脳の正面領域全体で観察され（実行機能）、脳の活動と神経可塑性の高まりに関連する脳波速度の増加を表しています。全体的な結果は、 NeuroTracker トレーニングが注意、情報処理速度、および作業記憶を高め、神経電気脳機能の肯定的な変化につながることを示しました。

リアルタイムのニューロフィードバックが NeuroTracker トレーニングの学習率を高めることができるかどうかを調査します。

40 人の健康な成人が 4 つのトレーニング グループ (各 10 グループ) に割り当てられ、次のいずれかを実行しました。

•標準の NeuroTracker トレーニング

• トレーニングなし（対照群）

•eeg-neurofeedbackを備えた NeuroTracker

•偽のニューロフィードバックを備えた NeuroTracker

EEG-ニューロフィードバックには、参加者がターゲットを見失ったときを自動的に検出し、即座にインデックスを再作成する閉ループフィードバックが含まれていました。

標準的な NeuroTracker グループ、コントロールグループ、およびEEG-Neurofeedbackグループは、偽のニューロフィードバックグループよりも高い同様のレベルを開始しました。しかし、EEG-Neurofeedbackは、10のトレーニングセッションの間に他のすべてのグループよりも優れた学習率を示しました。結果は、閉ループ学習パラダイムが NeuroTracker タスクの学習成果を高めるのに非常に効果的であることを示しています。

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サッカー選手の知覚認知能力および予測能力に対するストロボスコープによるビジョントレーニングの繰り返しの効果を分析する。

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28人の男性サッカー選手が2つのグループにランダム化されました：ストロボスコピックビジョントレーニングとコントロールグループ。訓練を受けたグループは、8週間のストロボスコープトレーニングを完了しました。 NeuroTracker ベースラインと評価の意思決定と予想スキルを含む両方のグループについて、事前のポスト評価が完了しました。

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両方のグループは、 NeuroTracker ベースラインと意思決定の同量だけ改善されました。しかし、訓練されたグループは、コントロールグループよりも予想スキルの大きな改善を示しました。調査結果は、ストロボスコピックビジョントレーニングが知覚認知機能や意思決定を改善しないが、サッカーアスリートの予想スキルを支援する可能性があることを示唆しています。

この研究は、注意能力の尺度として NeuroTracker 速度しきい値を使用して、年齢発達全体で動的な視覚的注意のリソース制限を調査しようとしました。

21人の参加者は、年齢によってグループ化されました：学齢期（6〜12歳）、青年（13〜18歳）、成人（19〜30歳）。各グループは、徐々に増加するターゲットで速度しきい値測定を使用して、 NeuroTracker ベースラインを完成させました。

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すべてのグループで、複数のオブジェクト追跡需要の相対的な増加と一致する対数で速度のしきい値が変化しました。 NeuroTracker の注意能力は年齢によって決定され、学齢期の個人の複数のオブジェクト追跡制限が大幅に低くなりました。調査結果はまた、 NeuroTracker の3Dステレオコンポーネントが、より大きな注意負荷を処理するための重要な有効化要因であることを示唆しています。学齢期の個人は、2D非ステレオの限界を超えて多くのターゲットを追跡できます（以前の研究で確立されています）。これらの発見は、 NeuroTracker 使用して、実際の条件に最も近似する尺度を使用して、注意プロセスにおけるリソース割り当ての開発を特徴付けることができることを示唆しています。

最先端の運転シミュレーターによって測定されたように、 NeuroTracker トレーニングが運転スキルの向上に移行できるかどうかを調査します。

20人の若年成人と14人の高齢者が活動的および活動的な統制グループに分かれていました。アクティブグループは、30セッションの NeuroTracker トレーニングを完了しました。トレーニングの前後に、すべての参加者は、運転パフォーマンスの多くの側面を測定した高忠実度の運転シミュレーターを使用して評価されました。

この研究の結果は、若年者と高齢者の両方が、 NeuroTracker トレーニング後のシミュレートされた運転性能に大幅な改善を示したことを明らかにしました。具体的には、これには、より良い車線を維持する能力、危険に対する反応時間の迅速な時間、および全体的な状況認識の向上が含まれます。高齢者グループは、運転性能において全体的な全体的な利益を示しました。研究者たちは、この研究は、特に危険な出来事の迅速な検出または反応を通じて、 NeuroTracker トレーニングが運転の安全性を改善する可能性があるという予備的な証拠を提供していると結論付けました。

ニューロトラッカーの測定値を評価することにより、運転性能が複数のオブジェクトの動的処理に強く関連しているという理論をテストするために、 NeuroTracker トされたシナリオでの古い運転性能と相関します。

65〜85歳の年齢の30人の経験豊富なドライバーが、 NeuroTracker （3D-Mot）の1つのセッションでテストされ、Stisim 3.0ドライビングシミュレーターの最大3つの運転シナリオを完了しました。 5つの予期しないイベントがシナリオに含まれ、クラッシュリスクをテストしました。次に、 NeuroTracker 速度のしきい値とシミュレーターの測定値（クラッシュレート、車線偏差）の相関関係を計算しました。

NeuroTracker しきい値と、高速道路の運転シナリオでのクラッシュ率と車線偏差の両方との間に非常に有意な相関が見られました。低い NeuroTracker スコアは、高速道路の合併中の車線逸脱と強く関連しており、参加者が異なるシナリオでクラッシュする可能性が低く、全体的な車線メンテナンススキルを向上させる可能性が低いことに関連する NeuroTracker スコアの増加に関連していました。この研究は、 NeuroTracker などの複数のオブジェクト追跡テストが、古いドライバーの評価バッテリーに含める候補になる可能性があるという考えにもっともらしいことを追加します。

この研究では、前十字靭帯（ACL）の緊張に関連する着陸タスクを使用して、下肢の生体力学に対するシミュレートされたゲーム状態の認知負荷（NeuroTracker）の影響を調査しました。 ACLの負傷は、最もスポーツの一般的な負傷の1つであることが知られており、発生は認知要因に関連しています。

7大学レベルの健康なアスリート（サッカー、バレーボール、フットボール）は、前方のジャンプと反対側の脚へのラテラルジャンプを含む16のシングルレッグランディングトライアルを実施しました。これらの動きは、36のマーカーを使用して、フォースプレートと脚と骨盤のモーションキャプチャを介して測定されました。 NeuroTracker タスクは、追跡段階でジャンプを実行して、試行の半分にランダムに割り当てられました（デュアルタスク手順）。

一方、ニューロトラック股関節および/または膝の運動学の測定値は、すべての参加者で有意に異なっていました。最大の変化は、ACL損傷に最も関連することが知られている膝誘導角で発見されました。 7人の参加者のうち、4人は、ACL損傷に関連するACL株の増加を明らかにした、追加された NeuroTracker タスクから生体力学的変化を示しました。予備的な調査結果に基づいて、研究者は、 NeuroTracker トレーニング介入が非接触ACL損傷のリスクを減らす可能性があると仮定し、より詳細な生体力学的分析を伴うより大きな研究を実施します。