BMIデコーディング高精度化に向けた神経活動の局所的計測に基づく広域活動推定
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20J22686
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
朝比奈 昂洋 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,100,000 (Direct Cost: ¥3,100,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Keywords | 細胞・組織 / 神経科学 / 脳・神経 / 電極アレイ |
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| Outline of Research at the Start |
脳と機械を直接接続するBrain-Machine Interface技術が注目されており，神経活動の計測データからその意味を適切に読み取る技術の向上が求められている．本研究のでは，計測上の制約により活動を直接計測できない多数の神経細胞の活動を予測することで，利用可能な情報を増やし意味の読み取りを補助することを目的とする．この目的を達成するため，ごく狭い範囲のみから得られた神経活動の計測データをもとに，広範囲の神経細胞集団の活動を予測する数学的手法を開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，脳活動を計測することで外部機器を操作するBrain-Machine Interface (BMI)技術における，神経活動の読み取り・解読（デコード）性能の向上を背景とし，限られた計測範囲内の神経活動からより広範囲の神経細胞集団の状態推定を目的としている．直接計測されない神経活動をデコードに利用することができれば，より多くの神経細胞の情報を利用可能となることでデコード性能が向上すると考えられる．
上記の神経細胞集団の状態推定手法を開発し，サルBMIデータに適用した．公開されているサルBMIデータセット2件[Brochier, Scientific Data, 2018; O'Doherty, Zenodo, 2017]を利用し，直接計測されない神経活動の推定値をデコードに活用することでBMIの性能が向上することを示した．以上の研究成果をまとめ，論文として発表した（Asahina, et. al., Journal of Neuroscience Methods, 2023）．
また，神経細胞集団が複数存在する場合についての推定理論の拡張を進め，培養神経回路網に適用した．神経回路網において複数の情報が並行して表現される様子を，上記の手法を用いることで観察した．以上の研究成果は学会で発表した（電気学会 電子・情報・システム部門大会，2022年8月）．
以上の研究成果により，本研究課題において当初の目的であった「少数の神経活動のみから全体の活動を推定し，高性能なデコードを行うこと」を達成し，BMI利用者のQOL向上に繋がる可能性を示した．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(19 results)
