2015 Fiscal Year Research-status Report
運動想起型相互適応BCIにおけるフィードバック訓練のための信号取得法
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15K01852
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| Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
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Principal Investigator |
加納 慎一郎 芝浦工業大学, 工学部, 准教授 (00282103)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | BCI / 運動想起 / ニューロフィードバック / 信号源推定 / ICA / PCA |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ユーザが身体動作を想起（イメージ）した際の脳波を検出する運動想起型BCI（brain-computer interface）の正答率向上のため，脳活動信号をユーザにリアルタイムで提示しながら課題の遂行を求めるニューロフィードバック（NF）訓練を行う際，被験者に提示するフィードバック情報を統計的手法により取得する方法を検討した．
本年度は，多次元データの統計解析手法のひとつである独立成分分析（ICA）および主成分分析（PCA）を用いて，運動想起時に感覚運動野から生じる脳波を解析し，脳機能の観点から意味のある信号分割を行う方法について検討を行った．ICAとPCAを併用し，運動想起に伴う感覚運動野由来の脳活動を，手動で試行錯誤的に行うことなく分離・検出する方法について検討を行った．またICAとPCAにより，データ解析の前段で雑音・アーチファクトを分離・除去する方法を検討した．
その結果，運動想起に関連して生じる脳波の周期律動成分であるμ波，β波，γ波を選択的に抽出するための空間フィルタをICAを用いて設計することが可能であることが示され，研究代表者による過去の結果とも矛盾しない結果が得られた．本手法で得られた空間フィルタは対応する脳活動成分の信号源近傍に局在的に分布した．そのため，脳機能のマッピングに関する先験情報との対応付けが容易であり，またこの結果から検出に必要な電極数の削減も可能かもしれない．現在は，研究代表者が過去に提案した解析手法に加え，PCAを併用してより詳細に情報分離を行うための検討を行っている．
また，脳波解析の際に必要な眼球運動に伴うアーチファクトを除去するために行う眼電図計測において，従来の4電極を用いる方法に代わり，鼻の上部と左右の3箇所に電極を設置する方法を提案し，その有効性を示すことができた．この方法により前頭部への脳波電極が容易になることが期待できる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
信号源推定手法を用いてニューロフィードバック信号を取得するための検討が遅れている．
階層的変分ベイズ法（variational Bayesian multimodal encephalography: VBMEG）を用いた方法などの数種類の方法の比較検討を行ったが，それらの実使用がまだ行えていない．また，MRI計測実験の準備を行ったが，fMRI計測実験のプロトコル策定がまだ完了していない段階である．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，ICA/PCAを用いた情報分離および雑音除去に加え，信号源推定手法を確立させて，NF実験に向けて準備を進めたい．
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| Causes of Carryover |
購入を予定していたアクティブ電極システムの機種候補を再検討した結果，平成28年度に機種改定が行われる可能性があることがわかった．機種改定により大幅に機能が向上する可能性があることがわかり，購入を平成28年度に延期することとしたため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
当該備品を平成28年度に購入すれば，計画遂行に大きな影響はない．
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Research Products
(14 results)
