| Research Abstract |
計測された脳活動から, 被験者の体験している視覚刺激や, 行っている運動を予測することを「脳情報デコーディング」とよぶ. そして, この脳情報デコーディングでは, その予測精度を評価することで, 対象としている脳部位・脳活動に特定の情報が表現されているかどうかを評価することができ, 脳の情報表現を調べる上で有用な手段となっている. また, 近年, 脳活動を用いて義手・ロボットの操作などを行うブレインーマシン・インターフェース(BMDにおいても, 義手・ロボットの操作命令を生成するために, 脳情報デコーディングが応用されている. そのため, この脳情報デコーディングを高精度で行うことが, 重要な課題となる. 本研究では, 脳活動を高解像度で計測することのできる皮質脳波計測を用いて, 脳情報デコーディングを行った. 採用研究者は特に, 複数の電極から計測される信号に対し, 電極間の相関を活用することで精度を向上させることを試み, その有用性を検証した. ヒト皮質脳波信号にその方法を適用し, 実際に被験者の見ている物体のカテゴリーを判別できることを確認し, その精度が通常の信号の周波数パワーを用いる方法に比べ, 高くなることを示した. 今年度は特に, その結果をまとめた. 本研究の結果は査読付き国際論文誌Neuroimageに掲載された. また, ヒト皮質脳波をさらに解析し, ヒトの脳において, 文字の情報を処理する部位と顔の情報を処理する部位がどのように分布しているかを調べ, 共同著者1として論文を作成した. その結果は国際論文誌Cerebral Cortexに掲載された.
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