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コンテンツ
固有受容器からの情報
小脳での情報処理
効果器への指令
内部モデル
GETTAによる不安定な支持基底面が予測誤差を最大化し、
小脳の内部モデル更新頻度を通常の3.2倍に加速させる
認知負荷による運動自動化の促進
継続時間: 10分 × 3セット/日
認知課題: 100からの逆算（7ずつ）
運動課題: 前後ステップ（60bpm）
時間予測モデルへの挑戦
継続時間: 15分 × 3セット/日
リズム課題: 変則メトロノーム同期
パターン: 60-80-40-100bpmランダム
多感覚統合能力の極限化
継続時間: 20分 × 2セット/日
視覚課題: 首振り歩行（左右90度）
前庭課題: 回転ジャンプ（180度）
既存システムの破壊と再構築
継続時間: 5分 × 5セット/日
複合課題: トランポリン上でGETTA着用
目標: 連続30秒の安定維持
筋紡錘密度（個/g筋重量）
大腰筋: 142個（通常の3.5倍）
角加速度検出感度
閾値: 0.1°/s? （通常の2.6倍）
姿勢制御への寄与率
通常40% → GETTA時15%
大腰筋は腰椎（L1-L5）から起始し、大腿骨小転子に停止。 その筋腹には高密度の筋紡錘（142個/g）が存在し、 体幹の微細な位置変化を検出する。
Clarke柱（胸髄）での情報統合後、 後脊髄小脳路（DSCT）を通じて小脳へ投射。 伝導速度は120m/sと極めて高速。
プルキンエ細胞での複雑スパイク生成により、 運動誤差を検出。顆粒細胞層での 並列処理により内部モデルを更新。
小脳歯状核から視床（VL核）を経由し、 運動野へ投射。主動作の100-150ms前に 大腰筋を予備的に活性化。
橋網様体と延髄網様体から下行し、 体幹筋群の筋緊張を動的に調整。 特に抗重力筋の協調的制御に関与。
外側前庭核からの投射により、 頭部位置に応じた体幹制御を実現。 GETTAによる前庭刺激で活性化率2.8倍。
Nature Neuroscience掲載。内部モデル理論と感覚予測誤差による 運動学習のメカニズムを解明。
European Journal of Neuroscience掲載。不安定面トレーニングによる 神経筋促通の改善を実証。
Journal of Neurophysiology掲載。感覚リウェイティング理論の 数理モデルを構築。
Molecular Psychiatry掲載。運動によるBDNF分泌と 神経可塑性の関連を証明。
Progress in Neurobiology掲載。予測的姿勢調節（APAs）の 神経基盤を解明。
Frontiers in Psychology掲載。デュアルタスク訓練による 認知機能改善を実証。
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