Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Motor Units00:46

Motor Units

59.0K
A motor unit consists of two main components: a single efferent motor neuron (i.e., a neuron that carries impulses away from the central nervous system) and all of the muscle fibers it innervates. The motor neuron may innervate multiple muscle fibers, which are single cells, but only one motor neuron innervates a single muscle fiber.
59.0K
Motor Unit Stimulation01:20

Motor Unit Stimulation

1.9K
When the neuron of a motor unit fires an action potential, it triggers a series of events, leading to a twitch contraction in the muscle fibers. The process of excitation-contraction coupling is crucial in relaying the action potential to the muscle fibers.
The latent period of contraction marks the onset of excitation-contraction coupling, when the action potential propagates across the sarcolemma, preparing the muscle fibers for contraction. As the fibers enter the contraction phase, the...
1.9K
Muscle Stimulation Frequency01:22

Muscle Stimulation Frequency

2.6K
The contraction strength of muscles is regulated by motor neurons, which modulate the frequency of action potentials dispatched to the motor units based on the body's requirements. This process of varying the muscle stimulation frequency allows muscles to contract with a force that is precisely tailored to the needs of the moment, whether lifting a feather or a heavy box.
Wave summation
At low firing rates, motor neurons induce individual twitch contractions in muscle fibers. These twitches...
2.6K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

A Deep Learning Framework for Efficient Online Decomposition of High-Density Surface Electromyogram into Motor Unit Spike Trains.

International journal of neural systems·2026
Same author

Non-Invasive Temporal Interference Electrical Stimulation Modulates Neurotransmitter Release and Improves Aberrant Neural Oscillations in Alzheimer's Disease.

CNS neuroscience & therapeutics·2026
Same author

MScanFit and StairFit Motor Unit Number Estimation of the Extensor Digitorum Brevis and Abductor Digiti Minimi Muscles.

Muscle & nerve·2025
Same author

F wave analysis based on the compound muscle action potential scan.

Muscle & nerve·2024
Same author

A Novel Analysis of Compound Muscle Action Potential Scan: Staircase Function Fitting and StairFit Motor Unit Number Estimation.

IEEE journal of biomedical and health informatics·2023
Same author

Motor unit distribution and recruitment in spastic and non-spastic bilateral biceps brachii muscles of chronic stroke survivors.

Journal of neural engineering·2022
Same journal

Developing a binary communication protocol between biological neural networks using virtual white matter.

Journal of neural engineering·2026
Same journal

Spatiotemporally distinctive astrocytic and neuronal responses to repetitive intracortical microstimulation.

Journal of neural engineering·2026
Same journal

A neural mass modelling framework for evaluating EEG source localisation of seizure activity.

Journal of neural engineering·2026
Same journal

Functional and effective connectivity methods from SEEG for characterizing epileptogenic networks in refractory epilepsy: a comprehensive review and future directions.

Journal of neural engineering·2026
Same journal

Online decoding of rat self-paced locomotion speed from EEG using recurrent neural networks.

Journal of neural engineering·2026
Same journal

The seizure embedding map: A spatio-temporal transformer for comparing patients by ictal intracranial EEG features at scale.

Journal of neural engineering·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Sep 9, 2025

Electrophysiological Motor Unit Number Estimation MUNE Measuring Compound Muscle Action Potential CMAP in Mouse Hindlimb Muscles
09:07

Electrophysiological Motor Unit Number Estimation MUNE Measuring Compound Muscle Action Potential CMAP in Mouse Hindlimb Muscles

Published on: September 25, 2015

21.4K

コンヴォルションニューラルネットワークによるモーターユニット数推定

Chen Junjun1, Zezhou Li2, Linyan Wu1

  • 1School of Rehabilitation Science and Engineering, University of Health and Rehabilitation Sciences, Room 301, Building 10, University of Health and Rehabilitation Sciences, 369 Dengyun Road, Gaoxin District, Qingdao, Shandong, 266113, CHINA.

Journal of neural engineering
|September 2, 2025
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

新しいニューラルネットワークモデルであるNNEstimationは,複合筋アクションポテンシャル (CMAP) スキャンからモーターユニット数 (MUNE) を迅速に推定します. この人工知能のアプローチは 伝統的な方法よりも正確で速く 臨床使用の可能性を示しています

キーワード:
CMAPスキャンシミュレーション複合筋活動ポテンシャル (CMAP) スキャンモーターユニット数 (MUNE) の推定神経ネットワーク指導された学習

さらに関連する動画

Author Spotlight: Studying Neuromuscular Responses and Motor Neuron Plasticity in Neurodegenerative Diseases
06:08

Author Spotlight: Studying Neuromuscular Responses and Motor Neuron Plasticity in Neurodegenerative Diseases

Published on: April 19, 2024

514
CMAP Scan MUNE MScan - A Novel Motor Unit Number Estimation MUNE Method
08:25

CMAP Scan MUNE MScan - A Novel Motor Unit Number Estimation MUNE Method

Published on: June 7, 2018

12.5K

関連する実験動画

Last Updated: Sep 9, 2025

Electrophysiological Motor Unit Number Estimation MUNE Measuring Compound Muscle Action Potential CMAP in Mouse Hindlimb Muscles
09:07

Electrophysiological Motor Unit Number Estimation MUNE Measuring Compound Muscle Action Potential CMAP in Mouse Hindlimb Muscles

Published on: September 25, 2015

21.4K
Author Spotlight: Studying Neuromuscular Responses and Motor Neuron Plasticity in Neurodegenerative Diseases
06:08

Author Spotlight: Studying Neuromuscular Responses and Motor Neuron Plasticity in Neurodegenerative Diseases

Published on: April 19, 2024

514
CMAP Scan MUNE MScan - A Novel Motor Unit Number Estimation MUNE Method
08:25

CMAP Scan MUNE MScan - A Novel Motor Unit Number Estimation MUNE Method

Published on: June 7, 2018

12.5K

科学分野:

  • 神経科学
  • コンピュータ生物学
  • バイオメディカルエンジニアリング

背景:

  • 複合筋肉活動ポテンシャル (CMAP) スキャンは,詳細な筋肉活性化データを提供します.
  • CMAPスキャンを使用する現在のモーターユニット数推定 (MUNE) 方法は,しばしば手作業のデータフィッティングに時間がかかります.

研究 の 目的:

  • ニューラルネットワークベースのアプローチの実現可能性を探求する.
  • CMAPスキャンからMUNEのためのエンドツーエンドのコンボリューションニューラルネットワーク (CNN) モデルを提案し評価する.

主な方法:

  • CNNを使用した監督学習フレームワークであるNNEstimationを開発しました.
  • ニューラルネットワークの訓練のための様々なパラメータを持つ合成CMAPスキャンを生成した.
  • 合成データと実験的なCMAPデータの両方でNNEsEstimationをテストしました.

主要な成果:

  • NNEstimationは,合成データに対するMScanFitデータフィッティング方法と比較して,より低い推定誤差と実行時間が示されました.
  • NNEstimationの精度は主にモーターユニットの数に依存し,ノイズや振幅ではありません.
  • 実験データに基づくNNEstimationからの推定は,MScanFitの結果と高い一致を示しました.

結論:

  • 合成データで訓練されたNNEstimationは,実験データに関する従来の方法と比べられるMUNE結果を提供します.
  • AI主導のアプローチは実行時間を大幅に短縮し,実用的なMUNEアプリケーションの大きな可能性を示している.