視覚応答を利用したコミュニケーション支援BMIの開発

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K10801
• Research Institution: Tokyo Health Care University
• Principal Investigator: 松尾 健 東京医療保健大学, 医療保健学部, 講師 (10733941)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 川合 謙介 自治医科大学, 医学部, 教授 (70260924)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: BMI / brain machine interface / decoding / 視覚応答

Outline of Annual Research Achievements

Brain Machine Interface（BMI）は失われた運動機能を補完する手段の1つとして注目されている。運動麻痺などに対する運動支援型BMIは一部実用化も果たしているが、視覚障害や言語障害に対するコミュニケーション支援型BMIは開発途上である。本研究では、コミュニケ－ションツールとして汎用性の高い”文字”を使用している。既存の報告では、マウスカーソルを移動させて任意のキーボードボタンを押す、というような時間を要するものが多かったが、より実用的にするためには、直接的に文字を表出することが重要だと考えている。
自身が行った皮質脳波を用いた予備実験では、ヒトが物体イメージを視認もしくは想起したときの脳活動の復号化は可能であったが、意味を持たない単一文字を視認もしくは想起した時の脳活動からその文字を復号化することは困難であった。そこで、本研究では文字と物体イメージを関連付けし、入力を「物体イメージを想起したときの脳活動」、出力を「物体イメージに関連付けされている文字」とすることで、タイムラグが少なく、復号化率の高いBMIの実現を目指している。
高次の視覚情報は主に側頭葉腹側面で処理されていることから、この部位に慢性頭蓋内電極を留置したてんかん患者の協力を得て、物体視認時、物体イメージ想起時の皮質脳波を計測した。視認時の応答から物体イメージ特異的な応答が、皮質脳波の高ガンマ帯域に強く表現されていることが確認されたことから、主にこのデータを使用して想起時の脳活動の復号化を行った。デコーダー（復号器）にはSVMを採用し復号化を行っているが、データ量に制限があることから、現状では復号化の成績は実用レベルには至っていない。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

現在の問題点はデータ量不十分なことである。皮質脳波の計測には、てんかんの焦点診断目的に慢性頭蓋内電極を留置した患者の協力が不可欠である。現在、都立神経病院および東京大学医学部附属病院で計測環境が整っているが、電極留置手術の適応患者の絶対数が少ないうえ、電極留置部位が本研究にそぐわなかったり、患者の認知能力や理解力が不足しているケースがあるためである。

Strategy for Future Research Activity

データ量が不足していることから、協力患者を募るとともに、患者の状況に配慮しながら少しでも多くのデータを計測する。データ解析に関しては、今までデコーダーへの入力に周波数帯別のデータを主に使用してきたが、今後は異なる周波数帯間の相関などの解析を追加し、復号化の成績向上を図る。また、リアルタイムにデータ解析が行えるシステムを構築し、オフラインのデータ解析に加え、オンラインでの解析も可能とする予定である。

Causes of Carryover

（理由）本年度に本研究の対象となる患者が少なかったことから、電極の購入費用が予定より低く抑えられたため。

（使用計画）計測対象となる患者がいた場合、患者毎に40－80極の研究用電極を使用する。また、脳波計から解析コンピュータへリアルタイムにデータを送信する簡易AD変換器を購入予定である。