2017 Fiscal Year Annual Research Report
Method to extract feedback data for neurofeedback training of motor-imagery based BCI
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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, 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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ユーザが身体動作を想起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．以下に得られた結果の概要を示す．
1. 運動想起時のNF実験の効果の検討：健常ヒト被験者に対して運動想起時のNF実験を行い，その効果を詳細に検討した．NFの信号は，大脳運動野から生じるμ帯域脳波とし，Laplacian型空間フィルタ，ICAによって設計した空間フィルタを用いてNF信号を抽出した．本実験の結果，手掌の把持動作の想起に伴い生じるERDが，NFにより増大し，その頭皮上の空間分布が局在的になるケースが認められた．
2. 皮質電流の推定手法による運動想起関連応答の抽出手法の検討：運動想起に関連する脳活動を，脳波の信号源推定に基づいて脳波から抽出するために，階層的変分ベイズ法による皮質電流の推定アルゴリズムVBMEGを用いた運動想起時の脳活動の解析を行った．その結果，脳の構造に基づいて皮質電流を推定するVBMEGによって分離された運動想起関連の応答信号は，上述の空間フィルタを用いて抽出した信号に比べ，S/Nや空間分解能の点で信頼性が高いことを示唆する結果が得られた．今後は， VBMEGによって得られる皮質電流信号を信号源としたNF実験を実施し，その有効性を示す必要がある．
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Research Products
(22 results)
