脳波を用いた手首運動に係る脳内身体表現の学理とその可視化
Publicly Offered Research
| Project Area | Understanding brain plasticity on body representations to promote their adaptive functions |
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| Project/Area Number |
15H01659
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Complex systems
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
吉村 奈津江 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00581315)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2016)
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| Budget Amount *help |
¥10,790,000 (Direct Cost: ¥8,300,000、Indirect Cost: ¥2,490,000)
Fiscal Year 2016: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2015: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | 脳波 / 筋シナジー / 表象 / 情報工学 / 脳、神経 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、運動の種類に応じて複数の筋肉が強調して活動する（筋シナジーが存在する）という仮定のもとに、脳活動と筋シナジー制御との関わりを脳波から調べることを目的としている。今年度は同じ新学術領域に所属する他の研究グループおよび海外の研究機関との共同研究を推進し、指運動を用いてシナジー制御の解明を進めた。
指運動中の脳波と筋電信号の同時計測を行い、8方向の指運動の識別を脳波から行うとともに、筋電信号からは、指運動に関する筋シナジーの推定を行なった。
脳波を用いた識別では、これまでに確立している脳波から筋活動信号を推定する技術（Yoshimura et al., Neuroimage, 2012）を用いることで、高い識別率で8方向の運動が判別できることが確認され、その成果については論文投稿中である。
また、筋電信号を用いた取り組みでは、筋電信号の計測場所を解剖学的な筋肉の位置を元に決めるのではなく、帯型の多電極から計測した信号を用いて、腕の深層部に位置する指の筋電信号を推定することに取り組み、この成果は学会にて発表した（International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science 2016）。
一方、脳活動信号から運動の情報を抽出する技術と、それらの情報を用いて手のロボットを動かす取り組みについては、3件の国際論文にて発表を行なった。
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| Research Progress Status |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(15 results)
