From cerebellar texture to movement optimization
From cerebellar texture to movement optimization
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从小脑纹理到运动优化
DOI：
10.1007/s00422-014-0618-2
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发表时间：
2014
影响因子：
1.9
通讯作者：
Sultan F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sultan F
小脑是监督程序学习的主要场所，似乎对优化感觉运动性能至关重要。然而，监测信号的位置和来源仍然难以捉摸。此外，它与突出的神经元回路的关系仍然令人费解。在本文中，我将回顾相关的信息，并试图综合一个工作假说，解释独特的小脑结构。本综述的目的是联系小脑的独特功能，来自小脑病变的研究，与潜在的基本计算，观察到的自下而上的方法从小脑微电路。并行光纤几何结构非常适合执行毫秒级计算，以提取指导性信号。在这种情况下，运动学的更高时间导数，例如在电机性能期间发生的加速度和/或加加速度，经由潮汐波机制被检测到，并且被用作（具有适当的门控）指导电机平滑的指导信号。这种机制的优点是通过减少“急动”来优化运动，这反过来又降低了它们的能量需求。
The cerebellum is a major site for supervised procedural learning and appears to be crucial for optimizing sensorimotor performance. However, the site and origin of the supervising signal are still elusive. Furthermore, its relationship with the prominent neuronal circuitry remains puzzling. In this paper, I will review the relevant information and seek to synthesize a working hypothesis that explains the unique cerebellar structure. The aim of this review was to link the distinctive functions of the cerebellum, as derived from cerebellar lesion studies, with potential elementary computations, as observed by a bottom-up approach from the cerebellar microcircuitry. The parallel fiber geometry is ideal for performing millisecond computations that extract instructive signals. In this scenario, the higher time derivatives of kinematics such as acceleration and/or jerk that occur during motor performance are detected via a tidal wave mechanism and are used (with appropriate gating) as the instructive signal to guide motor smoothing. The advantage of such a mechanism is that movements are optimized by reducing “jerkiness” which, in turn, lowers their energy requirements.
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FUJITA, M