| Project/Area Number |
23K24887
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| Project/Area Number (Other) |
22H03631 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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| Research Institution | National Rehabilitation Center for Persons with Disabilities (2024)
Nagoya Institute of Technology (2022-2023) |
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Principal Investigator |
船瀬 新王 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 障害工学研究部, 研究部長 (60378239)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤原 清悦 聖マリアンナ医科大学, 医学部, 講師 (10440322)
深山 理 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 研究員 (30508205)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2022: ¥10,790,000 (Direct Cost: ¥8,300,000、Indirect Cost: ¥2,490,000)
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| Keywords | 頭皮脳波 / 頭蓋脳波 / 皮質脳波 / BMI/BCI / 即応的脳情報インタフェース / 多層脳波 / 機械学習 / ガウシアンプロセス / ECoG / 脳波 / 脳波インタフェース |
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| Outline of Research at the Start |
脳波は非侵襲的に高い時間分解能の信号を簡易な装置によって得ることができ、ヒューマンインタフェースとして有用性は高い。しかし、脳から電極までの頭蓋骨、皮膚といった層を通過するため信号成分が拡散・混合され、脳波は脳内の活動を直接に表していない。このため、従来の脳情報インタフェースでは、即応性を犠牲として加算平均や入力への同期といった手法を用いてきた。これに対し本研究では、機械学習法を応用した①脳表・頭蓋骨表面・皮膚表面の多層にわたる脳波の対応関係を統合するモデルを構築し、動物を用いた検証によってこれらを相互変換できることを示す。さらに同モデルによりヒト対象の②即応的脳情報インタフェースを実現する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請の目的は，G1：「大脳周辺において観測される多層的な脳波の統合モデルの構築」とG2：「脳波に基づく即応的脳情報インタフェースの実現」である．この目的を踏まえ，以下の３つのサブゴールSG1：機械学習法を用いた多層脳波の相互関係、統合的説明のための数理的モデリングを構築，SG2：動物実験による多層脳波モデルの実証的評価，SG3：ヒトを対象とする即応的脳情報インタフェースの実装 (Proof-of-Concept; PoC)を設定した．
その上で本年度は，SG2の動物実験の環境構築と動物実験による多層脳波モデルの実証的評価を行った．
SG2については，昨年度からの延長である．前年度の結果より頭皮脳波については生体由来のノイズの影響が大きいことが明らかになっている．そこで，まずは頭蓋・皮質脳波の関係性について話を絞ることにした．その結果，昨年度の結果を裏付ける結果である，「１．皮質脳波ではピンポイントに目的部位へ接触しなければ所望の信号が取れないこと．」と「２．頭蓋脳波においては，ある程度の空間的なズレを許容することができること．」を信用できるレベルのデータを得た．また，データを取得する中で頭蓋骨のインピーダンスの不均一性を見ることができた．従来の脳波研究では頭蓋骨のインピーダンスは均一であるという前提を置いていた．この従来研究に一石を投じる結果であると考える．
また，ヒトの頭蓋骨に近い厚さを持つ豚の頭蓋骨をターゲットに同様の実験を行うための準備を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
【研究実績の概要】でも示した通り，当初の本年度の計画は「SG2の動物実験の環境構築と動物実験による多層脳波モデルの実証的評価」を行う予定であった．これに対して，実際に行った本年度の進捗は以下のようになる．SG2に関しては，申請書に書いた実験動物であるラットでの実験環境の作成は昨年度実施し，本年度は動物実験による多層脳波も出るの実証評価をメインでおこなった．特に，頭蓋脳波と皮質脳波に着目してさらなる深掘りを行った．この点でかねがね順調であると考える．
さらには，ヒトの頭蓋骨の厚さと類似の厚さを持つ豚の頭蓋骨に着目し，豚での同様の実験を行う準備を行った．これは申請書以上の進捗である．また，頭蓋骨のインピーダンスが不均一であるという結果を得た．これは，我々が申請書を作成した際には考えることのできなかった新しい進捗である．
よって，本来の研究計画の点でかねがね順調であり，さらには研究計画以上の内容にも手をつけることができているので，全体としてもかねがね順調であると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
まずは，「SG3：ヒトを対象とする即応的脳情報インタフェースの実装 (Proof-of-Concept; PoC)」を行うことが必須の内容である．これを行うために，ヒトの脳波データの取得とデータの解析及びSG1のモデルの適用を行う．その結果の妥当性をfMRIでの結果を示している論文等を使用して確認する．また，【現在までの進捗状況】で示した豚の実験系を行う．この結果をSG1，SG3へ還元することによりさらなる結果を得ることを目指す．
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