imagined movements explains their robust isochrony (Cerritelli et al. 2000; Courtine et al. 2004; Decety et al. 1989; Gentili et al. 2006; Papaxanthis et al. 2002). During an executed movement, the internal forward model relates the sensory signals of the actual state of the arm (e.g., position, time, velocity) to the prepared motor commands and predicts the future states of the arm. During the motor imagery process, motor commands are prepared but are blocked before they reached the muscle level, i.e., no movement occurs. However, a copy of these motor commands is available to the forward model that predicts the future states of the arm and therefore provides temporal information very similar to that of actual movements. Motor learning during motor imagery Because of the lack of observable motor activity during motor-imagery training, all previous studies compared motor performance before and after training (Allami et al. 2008; Debarnot et al. 2009; Gentili et al. 2006) without therefore measuring the performance improvement during the training session. In experiment 1, we analyzed the temporal performance trial-by-trial during both motor-imagery and physical training and found qualitative similarities in the learning curves. This is a novel finding and suggests that physical and motor-imagery training share a common plastic learning process. As mentioned in the preceding text, internal forward models are thought to be engaged in both executed and imagined movements (Miall and Wolpert 1996; Wolpert and Flanagan 2001; Wolpert and Ghahramani 2000). Accordingly, we propose that state estimation, based on forward internal model output, is a common process during physical and mental practice that guides motor performance improvement. Although we found qualitative similarities between the physical training and motor-imagery training learning curves, there were notable quantitative differences. In line with our hypothesis, the learning rate in motor-imagery training was smaller than that obtained in physical training. As a result, the amount learned at the end of training was less in motorimagery training than in physical training. However, and rather unexpectedly, there was no difference in the asymptotic amount learned and in the asymptotic final performance between the two conditions. These results, as well as the increased variability in the trial-by-trial movement duration in motor-imagery training, suggest that state estimation during motor-imagery training is more variable than during physical training but accurate on average. The following mechanisms can account for our results. Because of the trial-by-trial variability in the state estimation, the internal training signal used for learning is itself variable: if this variability of the training signal is large, it will presumably result in a slower update of the motor controller during motor-imagery training compared with physical training. However, because the state estimation in motor imagery is accurate (as suggested by the identical durations of executed and imagined movements both at the beginning and at the end of mental training), the internal training signal overall is itself accurate: this will result in the final performance of the motor controller being as accurate in motor-imagery training as in physical training. Note that this view is in accordance with previous suggestions that the acquisition of a forward model is rapid and precedes learning of the motor controller (Flanagan et al. 2003; Wolpert and Kawato 1998).

los movimientos imaginados explican su robusta isocronía (Cerritelli et al. 2000; Courtine et al. 2004; Decety et al. 1989; Gentili y col. 2006; Papaxanthis y col. 2002). Durante un movimiento ejecutado, el modelo de avance interno relaciona las señales sensoriales del estado real del brazo (por ejemplo, posición, tiempo, velocidad) a los comandos del motor preparados y predice la estados futuros del brazo. Durante el proceso de imaginería motora, Los comandos del motor estn preparados pero bloqueados antes de alcanzado el nivel del músculo, es decir, no se produce ningún movimiento. Sin embargo, un copia de estos comandos de motor está disponible para el modelo delantero que predice los estados futuros del brazo y por lo tanto proporciona información temporal muy similar a la de los movimientos reales. Aprendizaje motor durante la imaginería motora Debido a la falta de actividad motora observable durante entrenamiento de imágenes motoras, todos los estudios previos compararon rendimiento antes y después del entrenamiento (Allami et al. 2008; Debarnot y col. 2009; Gentili y col. 2006) sin por lo tanto medir la mejora del rendimiento durante la formación sesión. En el experimento 1, analizamos el rendimiento temporal ensayo por ensayo durante las imágenes motoras y físicas. formación y encontró similitudes cualitativas en el aprendizaje curvas. Este es un hallazgo novedoso y sugiere que física y El entrenamiento de imágenes motoras comparten un proceso de aprendizaje plástico común.Como se mencionó en el texto anterior, reenvío interno Se cree que los modelos participan tanto en movimientos ejecutados como imaginados (Miall y Wolpert 1996; Wolpert y Flanagan 2001; Wolpert y Ghahramani 2000). En consecuencia, nosotros proponer que la estimación del estado, basada en el modelo interno hacia adelante salida, es un proceso común durante el desarrollo físico y mental práctica que guía la mejora del rendimiento motor. Aunque encontramos similitudes cualitativas entre los curvas de aprendizaje de entrenamiento físico y de entrenamiento de imágenes motoras, hubo notables diferencias cuantitativas. De acuerdo con nuestra hipótesis, la tasa de aprendizaje en el entrenamiento de imágenes motoras fue menor que la obtenida en entrenamiento físico. Como resultado, el La cantidad aprendida al final del entrenamiento fue menor en el entrenamiento de imágenes motoras que en el entrenamiento físico. Sin embargo, y más bien inesperadamente, no hubo diferencia en la asintótica cantidad aprendida y en el desempeño final asintótico entre las dos condiciones. Estos resultados, así como la mayor variabilidad en la duración del movimiento ensayo por ensayo en entrenamiento de imágenes motoras, sugieren que la estimación del estado durante El entrenamiento de imágenes motoras es más variable que durante el ejercicio físico. formación pero precisa en promedio. Los siguientes mecanismos puede dar cuenta de nuestros resultados.Debido a la variabilidad ensayo por ensayo en la estimación del estado, la señal de entrenamiento interna utilizada para el aprendizaje es en sí mismo variable: si esta variabilidad del entrenamiento señal es grande, presumiblemente resultará en una actualización más lenta de el controlador del motor durante el entrenamiento de imágenes motoras en comparación con entrenamiento físico. Sin embargo, debido a que la estimación estatal en las imágenes motoras es precisa (como lo sugiere el mismo duraciones de los movimientos ejecutados e imaginados tanto en el principio y al final del entrenamiento mental), el La señal de entrenamiento en general es precisa en sí misma: esto dará como resultado la El rendimiento final del controlador del motor es tan preciso en entrenamiento de imágenes motoras como en entrenamiento físico. Tenga en cuenta que esto vista está de acuerdo con las sugerencias anteriores de que el La adquisición de un modelo avanzado es rápida y precede al aprendizaje. del controlador del motor (Flanagan et al.2003; Wolpert y Kawato 1998).