解碼動作心智模擬：動作心像驅動學習歷程之神經動態與可塑性機制;Decoding Mental Simulation of Actions: Mechanisms of Imagery-Driven Neural Dynamics and Plasticity for Motor Learning

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題名:	解碼動作心智模擬：動作心像驅動學習歷程之神經動態與可塑性機制;Decoding Mental Simulation of Actions: Mechanisms of Imagery-Driven Neural Dynamics and Plasticity for Motor Learning
作者:	張智宏
貢獻者:	國立中央大學認知神經科學研究所
關鍵詞:	動作想像;情境依賴架構;穩態體感誘發電位;感覺門控;靜默可塑性;Motor Imagery;Context-Dependent Framework;Steady-State Somatosensory Evoked Potentials (SSSEP);Sensory Gating;Silent Plasticity
日期:	2026-07-23
上傳時間:	2026-07-27 15:48:36 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫之執行目的在於解決動作想像研究領域中長久以來的理論分歧與驗證困難，並建立具神經生理效度的整合性架構。具體目標包含三點：首先是建立「情境依賴架構」，打破動作想像與實際執行完全功能等價的傳統觀點，證明神經重疊程度受任務複雜度與認知資源調節；其次是解決「驗證問題」，開發穩態體感誘發電位（SSSEP）作為客觀生理指標，利用感覺門控機制即時監測受試者是否真實進行內在模擬；最後是解碼「靜默可塑性」，探討在無身體回饋下，大腦如何透過虛擬預測誤差更新內部模型。在預期影響性方面，本計畫預計在社會、臨床與產業面向產生具體貢獻。在臨床醫療與社會面，本研究提出的精準神經復健概念，將協助治療師利用客觀生理指標篩選適合的患者，避免對頂葉受損或認知疲勞者進行無效的想像治療，從而優化醫療資源配置並提升中風復健成效。在產業與經濟發展面，本計畫開發的 SSSEP 頻率標記技術可直接轉化應用於優化混合式腦機介面（Hybrid BCI）系統，提供比傳統技術更高的訊號雜訊比，有助於開發更可靠的溝通與控制輔具，以對應高齡化社會與嚴重動作障礙患者的需求。在學術研究面，則能整合現有分歧的理論模型，並提供如觸發啟動典範等創新實驗方法供後續研究使用。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[認知與神經科學研究所 ] 研究計畫

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