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私は、科学的研究側と臨床診療の両方で、15年間、バイオフィードバックとニューロフィードバックの世界に特化しています。初期の頃、私は幸運にもヨーロッパのバイオフィードバック連盟。これは、多くの異なるタイプの慣行にわたってこれらの神経工学の使用について専門家を教育することを目標とする組織です。多くの種類の国際的な専門家にアクセスすることは特権でした。これは、医療用途から応用スポーツパフォーマンスまで、さまざまなアプリケーションについて多くのことを学ぶのに役立ちました。NeuroTrackerに導いた方法をカバーし、それがなぜNeurofeedback。
エリートスポーツパフォーマンスの認知領域の非常に際立った専門家であるレンザイヒコフスキー博士と、バンクーバーカナックスのスポーツサイエンスディレクターであるレンザイヒコフスキーと関連するバイオフィードバック財団と協力しています彼の分野の世界をリーダーとして、彼はNeuroTrackerNeuroTracker創世記で使用するように。すぐに私には、これは非常に興味深いツールでした。これは、注意リソース、作業メモリ、情報処理がどれほど効果的に引き出されるかということです。
私の背景から、これはまさにADHDの子供や学習障害のような臨床集団の多くが必要なものであることを知っています。そこで私は NeuroTrackerの作成者であるFaubert LabでJocelyn Faubert教授なを。彼が直面した課題の1つは、このタイプのタスクから脳の肯定的な変化を客観的に実証する方法でした。その時点での私の頼りになるツールは、定量的なEEG、本質的には非常に詳細な機能的脳スキャンであり、これは素晴らしい解決策だと思いました。
修士論文の一環として、私たちは健康な大学生を対象とした実験研究を目的は、神経心理学的パフォーマンスの観点から、トレーニング効果によってどのような機能的変化が見られるかを調査することでした。神経可塑性の亢進の兆候とともに、複数の種類の注意力、作業記憶、視覚情報処理速度の明らかな向上の証拠が見つかりました。私たちは、標準化前および標準化後の神経心理学的評価と qEEG 評価を組み合わせて使用しましたが、これらは互いに非常によく裏付けられていました。
興味深い側面は、これらの測定の両方が、NeuroTracker必ずしも1つの特定のスキルで認知能力を訓練するわけではなく、実際に認知属性と認知機能の広範な層を改善することを示したことです。特に、この形式の視覚的注意トレーニングからの利点が聴覚注意（共有リソースプール）、および意思決定パフォーマンスに関与する前頭葉エリアに移行したモダリティを越えて利益を得ることがわかりました。これにより、Faubert Labによる現実世界の研究への道が開かれました。これは、3時間の分散NeuroTrackerトレーニングが競争力のあるサッカープレーへの遠くの移転を、合格する意思決定エラーを42％削減することを発見しました。
認知トレーニングの刺激と機能変化の測定という 2 つの手法を組み合わせることで、多くの効果が得られることは明らかでした。バイオフィードバックとニューロフィードバックを生理学的、認知的、感情的、行動的リソースの訓練にも使用できるという事実です
たとえば、重度の失読症の患者にニューロフィードバック介入を適用すると、特定の機能不全の問題が脳のどこに存在するかを特定し、トレーニングによってそれらの機能を正常化することで効果的に回復することができます。ニューロフィードバックは、改善が必要な認知リソースを隔離するための素晴らしいシステムですが、必ずしも認知リソースに直接負担をかけるわけではありません。これらのリソースの開発に確実に移行するトレーニング タスクを適用する必要があります。
したがって、NeuroTrackerの能力の有望な証拠私はそれを家を建てる前に造園をしていると考えるのが好きです。そして、私たちはこれらのアプローチの両方を同時に適用できることです。
NeuroTracker使用している専門家にとって利点を見ることができます。 Faubert教授の研究は、これらの追加の神経物理的負荷を追加することは認知的統合に敏感であることが示されているため、デュアルタスクトレーニング方法論に特に関連しています
適切な学習適応が行われる前に余分な神経物理学的負荷が追加されると、トレーニングの利点が減少します。
これは、最適な学習のためにデュアルタスクのさまざまな困難をいつ導入するかを正確に測定するために使用できるだけでなく、トレーニングの実際の神経学的効果を経時的に明らかにするためにも使用できるため、バイオフィードバックとニューロフィードバックが完全に適合する場所です。
これら2つのアプローチの明白な相補性は、私が「ループを閉じる」と呼ばれるもの、つまりリアルタイムのニューロフィードバックを使用して、実際の NeuroTracker トレーニング全体で瞬間的に学習応答を繰り返し増幅するという考えに進化しました。
このアイデアは、フィードバックを使用してエクササイズをより正確かつ迅速にユーザーのニーズに適応させると、認知状態の変化を引き起こすというものです。その後、フィードバックを繰り返し使用してトレーニングを継続的に調整し、精度を徐々に高めて、発達の近位ゾーンを促進することができます。この概念の主な利点は、認知状態の変動に関係なく、人の反応能力レベルに基づいて時間的に適応できるという鋭い性質です。
私の博士号のために。 Nature Scientific Reportsに掲載された大学生との別の実験的研究で、Faubert教授と私は協力して、大学生との別の実験的研究で閉ループ理論をテストするために協力しました。このプロジェクトでは、 Procomp InfinitiエンコーダーをNeuroTrackerに組み込むのに最適です。
NeuroTracker中に漂流している瞬間、またはターゲットを効果的に追跡した瞬間を確実に検出できることがわかりました。そのため、ソフトウェアが「今すぐ再焦点を合わせる必要がある - ここにあなたのターゲットがあります」と言って、ソフトウェアがある程度の瞬間に、注目が集まったと言う自動再インデックス手法を実装しました。
この統合トレーニング方法により、Flyで神経吸引性能を実際に高めるという明確な効果が見つかりました。さらに重要なことは、30セッションでトレーニングを行うことで、従来の NeuroTracker トレーニングと比較して優れた学習率を生み出したことです。これはすでに非常に効果的でした。シャムニューロフィードバック（ランダム信号）を使用したアクティブコントロールグループを含め、プラセボ効果を排除しました。
この研究から得られた重要な点は、閉ループのニューロフィードバックを介してライブ形式で適応されたアクティブな認知トレーニングが、過剰な刺激と過小な刺激の間の「スイートスポット」である近位発達のゾーンを達成するための効果的な手段であるということでした。当然、これは誰にとって重要なのかという疑問につながります。
NeuroTracker使用している世界中に多くの開業医やコーチがいます。エリートアスリート、F1ドライバー、eスポーツアスリート、ジェットパイロット、軍隊など人間のパフォーマンスのハイエンドで働いている専門家に及び、神経発達障害のある子供や認知度の高い高齢者など、機能しない集団に至るまで老化に関連する障害。
これらすべてのグループについて、生体認証データを適用することは、個人の特定のニーズに対応するためにより効果的に NeuroTracker パラダイムをより効果的に適応させるのに役立ちます。これにより、注意プロセス、情報処理速度、エグゼクティブ機能、ワーキングメモリなどのコア認知機能がより迅速かつ効率的に開発されます。
NeuroTrackerのニュアンスにもっと入ると、これはさまざまな認知システムを活性化するタスクです。つまり、疲労、睡眠の質、食事、感情状態、呼吸技術などの要因にも敏感です。これらは通常、評価が困難であるか、単に認識しているものです。バイオフィードバックとニューロフィードバックのテクノロジーは、明らかにするのに最適です。 EEG 、心拍数（BVPまたはEKG）、呼吸、皮膚コンダクタンス、 SEMG 、およびHEGはこの形式のトレーニングと非常にうまく組み合わされた測定の重要な例です。
最後に、ここでの素晴らしいことは、生体認証データも自己検証していることです。これは、神経生物学的観点から客観的な変化を示すためです。この追加の評価の次元は、 NeuroTracker スコアに追加の非常に価値のある洞察をもたらし、機能的変化と最終的には実際のパフォーマンスにどのように関連するかをよりよく理解します。
バイオフィードバックのパラダイムには、あらゆる種類の専門家もいます。これは、同様に、機能性の低い集団に及ぶ高性能ドメインにまたがっています。ADHDの子供は最も一般的なものの1つです。先に述べたように、 NeuroTracker 主に介入側に非常に有用な「アクティブな成分」を提供するか、類推に戻って家を建てるためです。
ただし、ニューロフィードバックとバイオフィードバックを純粋にさまざまな集団または患者を評価するために使用する場合でも、NeuroTracker高レベルの認知システムを刺激する効果的で安全で実用的な方法も提供します。これは、私たちがしきい値状態と呼ぶもので注意リソースを活性化することが知られているためです。科学は、スポーツ分野での実行や車の運転など、現実世界の状況の知覚認知的要求をシミュレートするために使用できることを示しています。 。当初の目標の一部であり日常生活に依存している双眼ステレオ3D引き出すために設計された主な理由でした
これらの専門家にとって、このツールは、現実世界の要求に関連する神経生物学的影響を明らかにできる認知状態を引き起こすための、シンプルかつ非常に迅速な方法を提供します。
神経科学のこの特定の分野で最も刺激的な側面の 1 つは、物事がどれほど速く進化しているかです。このブログで説明した統合に関する研究と同様に、研究は双方で急激に増加しています。ムーアの法則に従ってAI ベースの機械学習の指数関数的な成長によって促進され、それらをより強力にするだけでなく、より小型、より安価、そしてより実用的になります。
ここでの良い例は Thought Technologyによって最近開発されたeVU-TPS。、スマートフォンとペアリングされた小型の指先デバイスを通じて、心拍数変動を監視するトリプル生理学的センサーです
神経科学とニューロテクノロジー間のこの新たな相乗効果は、この種の人間最適化ソリューションを私たちの日常生活にもたらすでしょう。
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