2007 Fiscal Year Annual Research Report
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19650153
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
平田 雅之 Osaka University, 医学系研究科, 助教 (30372626)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 雅昭 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報研究所, 室長 (90395129)
依藤 史郎 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (80191675)
加藤 天美 近畿大学, 医学部, 教授 (00233776)
神谷 之康 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報研究所, 主任研究員 (50418513)
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| Keywords | 機能再建 / 機能局在 / 言語 / 脳律動 / 脳信号復号化 / ブレイン・コンピュータ・インターフェース |
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| Research Abstract |
(1)皮質脳波(ECoG)を用いた脳律動計測
ECoGとMEGとで同一課題を用いて結果を比較している。解析ソフトBESAを用いて時間周波数解析、coherence解析を行っている。
(2)脳磁図(MEG)での言語優位半球の評価、言語機能局在の評価
健常者での標準脳を用いた集団統計解析の結果、これまで実績のある単語黙読課題の他、動詞連想課題を加えることで、後部言語領野の検出力を改善できることが明らかになった。
(3)硬膜下電極を用いた脳表電気刺激による言語機能局在同定を行っている。
MEG、アミタールテストの結果と比較し、成果を論文に投稿中である。
(4)単語黙読課題とカテゴリー別語想起課題の違いの評価
ECoGの時間周波数解析・cohcrence解析を行い、単語黙読課題とカテゴリー別語想起課題との間で脳律動変化の違いを調べている。
(5)単純な発語内容の弁別
症例数が少ないものの、ピ、ポ、ギ、ゴなど単純な発語時の皮質脳波を計測し、support vector machineを用いた脳信号複号化により発語内容推定を試みている。言語機能の他、運動機能についてもsupport vector machineを用いて運動内容推定を試みている。運動内容推定については3種の運動内容弁別が80-90%の正答率でリアルタイムに弁別できることが明らかとなった。
(6)特徴量の最適化
弁別に用いる特徴量として最適なパラメータを、運動課題を用いて評価している。
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