単語カード周回。追加33, 完了4

論文:Training in Use of Brain–Machine Interface-Controlled Robotic Hand Improves Accuracy Decoding Two Types of Hand Movements

冒頭のObjective, Mothod, Results, ConciusionとIntroductionを読んだ。

In this study, we demonstrate that BMIs based on magnetoencephalography (MEG) signals precisely decode hand movements in real time (Bradberry et al., 2009; Toda et al., 2011; Fukuma et al., 2015) and training to use the BMIs induces plastic changes in cortical activity of healthy subjects (Nishimura et al., 2013; Clancy et al., 2014; Luu et al., 2017), especially in the accuracy to decode hand movements.

脳磁図信号を用いたBrain-Machine Interface(BMI)が手の動きをリアルタイムかつ正確にデコードすること、健康な被験者においてもBMIsを使用するための訓練が皮質活動の可塑的変化, 特に手の動きのデコードに関する精度の変化を引き起こすことを説明する。