電気通信大学大学院情報理工学研究科 機械知能システム学専攻の舩戸徹郎准教授、東京大学大学院総合文化研究科 広域科学専攻の柳原大教授らの研究グループは、人が将来起こる姿勢の乱れを予測して、あらかじめ重力を活用しながら姿勢を調整している仕組みを明らかにしました。　人は、床が傾くなどの変化を事前に予測できる場合、その影響を小さくするために、外乱が起こる前から重心を移動させて備えることが知られています。しかし、その際に見られる筋活動と身体運動の関係には、従来の単純な制御の考え方では説明しにくい点があり、その仕組みは十分にわかっていませんでした。　本研究では、ヒトを対象とした実験と筋...

◆ダンス映像視聴中にfMRIで計測した脳応答を、音楽と身体運動を統合した「クロスモーダル特徴」（深層生成モデル由来）で説明できることを示しました。低次の運動特徴や音響特徴に比べ、クロスモーダル特徴のほうが人間の脳活動をよく説明することを発見しました。◆美しさ、躍動感などダンス鑑賞中に生じる数十項目にわたる感情表現をモデル化することで、ダンス視聴中に生じる感情の違いに応じて異なる神経パターンが得られることを発見しました。◆熟達ダンサーはダンス未経験者に比べて脳の広範にわたってダンスの情報が表現されている一方、熟達ダンサーの方が脳内表現の個人差が大きいことを定量的に示しました...

　東京大学大学院総合文化研究科博士課程の栗山一輝さん、竹下大介准教授は、連続ジャンプ（ホッピング）中の腓腹筋（ふくらはぎの筋肉）の筋線維動態を超音波画像で可視化し、筋肉と腱が一体となって働く系である筋－腱複合体の力学的特性を分析しました。実験の結果、ジャンプのテンポが遅い時には筋線維がほとんど一定の長さを保つのに対し、テンポが速い時には筋線維が短縮するということが見出されました。筋肉と腱を「収縮要素」と「弾性要素」という2つのバネの組み合わせとしてモデル化した分析から、増加する負荷に逆らって筋線維が短縮することで脚全体のバネとしての硬さを高め、速いジャンプ動作の実現に貢献していること...