Decoding of Imagined Speech from Minimally Invasive EEG for Intentional BMI

• Project/Area Number: 23H00548
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
• Research Institution: Tokyo University of Agriculture and Technology
• Principal Investigator: 田中 聡久 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70360584)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 篠田 浩一 東京科学大学, 情報理工学院, 教授 (10343097) ; 田中 雄一 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029) ; 矢田部 浩平 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20801278) ; 菅野 秀宣 順天堂大学, 医学部, 非常勤講師 (90265992)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥46,930,000 (Direct Cost: ¥36,100,000、Indirect Cost: ¥10,830,000); Fiscal Year 2025: ¥11,440,000 (Direct Cost: ¥8,800,000、Indirect Cost: ¥2,640,000); Fiscal Year 2024: ¥21,060,000 (Direct Cost: ¥16,200,000、Indirect Cost: ¥4,860,000); Fiscal Year 2023: ¥14,430,000 (Direct Cost: ¥11,100,000、Indirect Cost: ¥3,330,000)
• Keywords: ブレイン・マシン・インタフェース（BMI） / ステレオ脳波（SEEG） / 内的発話デコーディング / 深層学習 / 転移学習 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース / ブレイン・マシン・インタフェース / 定位的頭蓋内脳波

Outline of Research at the Start

低侵襲な意思伝達BMI の実現に向けた大きな進歩を生み出すため，ユーザ負担の比較的低く，まだ実施例の少ない新しい侵襲計測であるステレオEEG（SEEG）を主たる計測・処理の対象とする．そして，脳内のネットワークダイナミクスを高解像度化できる信号処理技術，音声・言語の最新深層学習技術，そしてこれまでに蓄積した ECoG データの転移学習でSEEG を迎え撃つことで，音声意思伝達BMI を実現する．