2018 Fiscal Year Annual Research Report
New Brain Machine Interface using prediction information in the brain
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18H04109
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉村 奈津江 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00581315)
GOWRISHANK AR.G 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 客員研究員 (10570244)
吉田 英一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究部門付 (30358329)
神原 裕行 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (50451993)
和田 安弘 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (70293248)
安藤 英由樹 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (70447035)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 脳波 / 予測 / BMI/BCI / 外部刺激 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ブレイン・マシン・インタフェースは、考えただけでロボットを操作できる技術であり、脳活動だけから多自由度のロボットを制御することが可能となってきている。しかし、現状のシステムはロボットの位置を「右」や「左」などと考えながら操作しており、人が通常行っているような操作とは大きく異なっている。脳活動から運動指令を抽出するためには脳の制御方法を知る必要がある。我々はすでに運動学習制御モデルとして、筋骨格系モデルによる計算論的モデルを構築し、運動軌道だけでなく脳からの運動指令である筋活動も、計測された実際の軌道や筋活動と近いことを確認している。このモデルにおいては、運動による将来の状態予測と目標状態との誤差を修正するように運動指令を生成している。本研究では、この誤差情報を脳活動から取り出すことで、自分の体を操作するようにロボットを操作するブレインマシンインタフェースを作成することを目的としている。
平成30年度は脳活動から左右だけでなく、前後も含めて識別が可能かどうかを試すために、複数の刺激パターンに対して運動を予測できる稼働かを確認した。GVS刺激装置では、刺激場所や刺激パターンを試し、4方向の運動を生成することが可能となった。また、音刺激でも4方向程度は識別できることが分かった。
一方、識別率がこれまでのＢＣＩよりも高いことから、ALS患者への適応も視野に入れ、刺激方法などを検討した。ALSの患者は体が動かないことから、想像した動きによりマッチミスマッチが現れるかどうかについても検討を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
行動のの自由度を増やすために、ＧＶＳの刺激を２方向から４方向に増やし，前後左右のデコーダと誤差情報のデコーダを作成した。その結果、２方向と同様に、マッチ／ミスマッチを識別する誤差情報のデコーダが有意に高い識別率を示した。一方、従来手法である前後左右を直接推定するデコーダについては、チャンスレベル程度でしか識別できなかった。
また、マッチ／ミスマッチを識別している脳部位を特定するために、脳波からどの位置の神経が活動しているかを調べる信号源推定を行う予定としている。そのためには、脳の構造画像および昨日画像が必要であるが、MRI内での手首の屈曲伸展タスクを行い、脳活動を計測し信号源推定を行うための事前情報である、構造画像と機能画像を得ることができた。
音刺激に対する予測誤差を確認するために、聴覚による音源の方向定位のためのフィルタを用いることを計画している。このため、フィルタの作成を試みた。4方向よりも増やせる可能性があるため、今後、被験者を増やして実験を行う予定にしている。
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| Strategy for Future Research Activity |
GVSによる刺激方法を4方向に変更し、識別率の違いを比較する。また、音刺激により、前後左右の4方向だけで無く、8方向程度に拡張できるかどうかについても検討を行う。
また、信号源推定を行うことにより誤差情報が脳のどの領域で処理されているかを調べるために、昨年度行った結果より得られた事前情報を用いてデコーダを作成する。
さらに、リアルタイムで車いすなどの外部装置を操作できるようにアルゴリズムを開発する。
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Research Products
(3 results)
